使用人工智能减少存储器装置开销的制作方法

1.本公开大体上涉及电子存储器设备及方法，并且更确切地说，涉及与使用人工智能(ai)减少存储器装置开销相关联的设备及方法。

背景技术：

2.存储器装置通常提供为计算机或其它电子装置中的内部半导体集成电路装置。存在许多不同类型的存储器，包含易失性及非易失性存储器。易失性存储器可需要电力来维持其数据，且包含随机存取存储器(ram)、动态随机存取存储器(dram)及同步动态随机存取存储器(sdram)等。非易失性存储器可通过当未被供电时保持所存储数据而提供持久数据，且可包含nand快闪存储器、nor快闪存储器、只读存储器(rom)、电可擦除可编程rom(eeprom)、可擦除可编程rom(eprom)及电阻可变存储器，例如相变随机存取存储器(pcram)、电阻性随机存取存储器(rram)及磁阻随机存取存储器(mram)等等。
3.存储器还用作用于各种电子应用的易失性及非易失性数据存储装置，包含但不限于个人计算机、便携式记忆棒、数码相机、蜂窝电话、便携式音乐播放器，例如mp3播放器、电影播放器及其它电子装置。存储器单元可布置成阵列，其中阵列在存储器装置中使用。

技术实现要素：

4.在一个方面中，本技术涉及一种用于使用人工智能减小存储器装置的开销的设备，其包括：在云系统中实施的ai加速器；及其中所述ai加速器经配置以：接收数据文件的文件元数据及所述存储器装置的装置元数据；基于所述文件元数据及所述装置元数据，选择多个指示符以提供所述存储器装置中的所述数据文件的预期使用的指示；及将所述多个指示符提供到所述存储器装置，以将所述数据文件与具有对应于其的匹配指示符的不同数据文件存储在一起。
5.在另一方面中，本技术涉及一种用于使用人工智能减小存储器装置的开销的方法，其包括：从主机向存储器子系统提供数据文件及对应指示符；将所述数据文件存储在所述存储器子系统的存储区域中，所述存储区域被分配以存储具有所述对应指示符的数据文件；及跟踪所述数据文件的存储时间及读取计数，以确定所述数据文件是否存储在适当存储区域中以减少将所述数据文件存储在所述存储器子系统中的开销。
6.在另一方面中，本技术涉及一种用于使用人工智能减小存储器装置的开销的系统，其包括：存储器子系统；主机，其耦合到所述存储器子系统且经配置以：将从云系统接收的指示符数据提供到所述存储器子系统，其中所述指示符数据基于数据文件的分析；从所述存储器子系统请求统计数据；及将所述统计数据提供到所述云系统，其中所述云系统利用所述统计数据来产生额外指示符数据。
附图说明
7.图1是根据本公开的多个实施例的包含存储器子系统的呈计算系统形式的设备的
框图。
8.图2说明根据本公开的多个实施例的用于组织数据的云系统的框图。
9.图3说明根据本公开的多个实施例的用于组织数据的计算系统的框图。
10.图4说明根据本公开的多个实施例的用于组织数据的实例流程图。
11.图5说明根据本公开的多个实施例的用于通过主机报告以进行云处理的框图。
12.图6说明根据本公开的多个实施例的数据字节的框图。
13.图7说明根据本公开的多个实施例的用于从存储器子系统向主机报告的框图。
14.图8说明根据本公开的多个实施例的用于存储用于垃圾收集的数据的方法的实例流程图。
15.图9说明计算机系统的实例机器，可在所述计算机系统内执行指令集以使机器执行本文中所论述的各种方法。
具体实施方式
16.本公开包含与使用人工智能(ai)减少存储器装置开销相关的设备及方法。存储器装置开销可包含用于由存储器装置执行特定任务的存储器装置的资源。举例来说，存储器装置的开销可包含用于将存储器存储在存储器装置的存储器单元中的资源。存储器装置开销可包含用于执行垃圾收集的资源，及用于确定是否将存储器装置的存储器单元用作单层级单元(slc)、三层级单元(tlc)、四层级单元(qlc)的资源，以及存储器开销的其它实例。
17.垃圾收集是自动存储器管理的形式。垃圾收集回收不再处于使用中的对象占据的存储器。利用垃圾收集回收存储器允许回收的存储器可用于存储额外数据，而所述存储器在被回收之前不可用于存储额外数据。
18.垃圾收集可使程序免于执行存储器解除分配。可执行垃圾收集以消除悬空指针及存储器泄漏，以及与解除分配存储器相关联的其它问题实例。执行垃圾收集可以导致存储器子系统的性能下降。
19.存储器子系统上的其它类型的负载(例如，存储器开销)还可受益于数据组织。举例来说，执行读取恢复也会在存储器子系统上产生负载，使得存储器子系统的性能受影响。读取恢复可包含经执行以从存储器子系统恢复数据的操作。举例来说，读取恢复操作可包含用于对存储器子系统的存储器单元进行再编程的操作。
20.存储器开销不仅可导致存储器子系统的性能下降，而且还可导致存储器子系统的使用寿命减少。存储器开销也会影响存储器子系统的电力资源。举例来说，执行垃圾收集操作及读取恢复操作可在存储器子系统上产生电力开销。
21.本公开的各方面解决上述缺陷及其它缺陷。在多个实例中，可由人工智能(ai)系统为数据文件产生数据使用等级。也可称为指示符的数据使用等级可由存储器子系统用来组织存储器子系统的多个存储器装置中的数据存储。ai系统可基于数据的元数据(例如，数据文件)及/或存储器子系统的元数据产生数据使用等级。举例来说，ai系统可基于存储器子系统的使用情况、数据文件的数据类型，及/或特定存储器子系统中的数据的预期使用而产生数据使用等级。
22.可将数据文件及数据使用等级提供到存储器子系统。存储器子系统可基于数据使用等级而组织数据文件的存储。举例来说，存储器子系统可将包含数据文件的数据文件与
具有类似数据使用等级的数据文件分段。举例来说，数据文件可存储在用于存储具有相同数据使用等级的不同数据文件的相同块中。如果例如数据文件在基本上相同的时间到期及/或数据文件以相同的间隔使用/读取，则数据文件可具有相同的数据使用等级。通过将数据文件与具有相同数据使用等级的数据文件一起存储，存储器子系统可同时在存储器子系统的块上执行开销操作(例如，垃圾收集操作及读取恢复操作等)，而不是执行多个开销操作。如本文所用，开销操作包含利用存储器子系统的资源执行特定任务，例如将数据存储在存储器子系统的存储器单元中的操作。
23.与其中对数据文件及存储在存储器子系统的多个块中的数据文件执行开销操作的多个例子的实例相比，对存储数据文件及不同数据文件的块执行开销操作可提高存储器子系统的性能、可增加存储器子系统的使用寿命，及/或可提供存储器子系统的电力效率。
24.如本文中所使用，ai是指例如通过存储可用于稍后采取动作的模式及/或实例通过“学习”来改进机器的能力。机器学习是指装置从作为实例提供的数据中学习的能力。机器学习可为ai的子集。如本文中所使用，人工神经网络(ann)可通过形成输入与输出之间的概率权重关联来提供学习。可通过包括ann的多个节点提供概率权重关联。节点与权重、偏置及激活函数一起可用于基于到ann的输入而产生ann的输出。ann可利用多个输入来产生数据使用等级(例如，指示符)。
25.在各种实例中，ai系统可在云系统中实施。ai系统可通过云系统耦合到主机。主机可耦合到存储器子系统。可产生新命令以经由主机将数据使用等级从ai系统提供到存储器子系统。举例来说，新命令可用于提供存储器子系统的使用情况、数据文件的数据类型，及/或特定存储器子系统中的数据的预期使用。新命令将允许从主机输入到从ai系统返回的数据集的存储器子系统，使得存储器子系统可基于从ai系统返回的反馈数据而优化其操作。尽管本文中的实例根据垃圾收集提供，但是本文所描述的实例也可应用于除垃圾收集之外的其它开销操作。
26.本文中的图遵循编号定则，其中第一一或多个数字对应于图号，且剩余的数字标识图式中的元件或组件。可通过使用类似数字来识别不同图之间的类似元件或组件。举例来说，112可参考图1中的元件“12”，且类似元件在图2中可标记为212。可使用连字符及额外数字或字母指代图内的类似元件。参见例如图1中的元件103-1、
…
、103-n。如将了解，可添加、交换及/或去除在本文中的各种实施例中展示的元件，以便提供本公开的多个另外的实施例。另外，如应了解，图式中所提供的元件的比例及相对标度意图说明本发明的某些实施例，且不应以限制性意义理解。
27.图1是根据本公开的多个实施例的包含存储器子系统115的呈计算系统100形式的设备的框图。如本文中所使用，存储器系统115、ai加速器114及存储器装置103-1到103-n及/或主机102例如还可单独地视为“设备”。
28.存储器子系统115可包含媒体，例如易失性存储器装置及/或非易失性存储器装置(例如，存储器装置103-1到103-n)。存储器装置103-1到103-n可称为存储器装置103。
29.存储器子系统115可为存储装置、存储器模块或存储装置与存储器模块的混合。存储装置的实例包含固态驱动器(ssd)、快闪驱动器、通用串行总线(usb)快闪驱动器、嵌入式多媒体控制器(emmc)驱动器、通用快闪存储(ufs)驱动器、安全数字(sd)卡及硬盘驱动器(hdd)。存储器模块的实例包含双列直插式存储器模块(dimm)、小型dimm(so-dimm)，及各种
类型的非易失性双列直插式存储器模块(nvdimm)。
30.计算系统100可以是台式计算机、膝上型计算机、网络服务器、移动装置、运载工具(例如，汽车、飞机、无人机、火车或其它运输工具)、支持物联网(iot)的装置、嵌入式计算机(例如，包含在运载工具、工业设备或联网市售装置中的计算机)，或包含存储器及处理装置(例如，处理器)的此种计算装置。
31.计算系统100可包含耦合到一或多个存储器子系统115的主机系统102。在一些实施例中，主机系统102耦合到不同类型的存储器子系统115。图1说明耦合到一个存储器子系统115的主机系统102的实例。如本文中所使用，“耦合到
……”
或“与
……
耦合”通常指代组件之间的连接，其可为间接通信连接或直接通信连接(例如，不具有中间组件)，无论有线或无线，包含例如电连接、光学连接、磁性连接等连接。
32.主机系统102可包含处理器芯片组及由处理器芯片组执行的软件堆叠。处理器芯片组可包含一或多个核心、一或多个高速缓存、存储器控制器(例如，nvdimm控制器)，及存储协议控制器(例如，pcie控制器、sata控制器)。举例来说，主机系统102使用存储器子系统115，以将数据写入到存储器子系统115及从存储器子系统115读取数据。
33.主机系统102可经由物理主机接口耦合到存储器子系统115。物理主机接口的实例包含但不限于串行高级技术附件(sata)接口、外围组件互连高速(pcie)接口、通用串行总线(usb)接口、光纤通道、串行附接scsi(sas)、小型计算机系统接口(scsi)、双数据速率(ddr)存储器总线、双列直插式存储器模块(dimm)接口(例如，支持双数据速率(ddr)的dimm套接接口)、开放nand快闪接口(onfi)、双数据速率(ddr)、低功率双数据速率(lpddr)或任何其它接口。物理主机接口可用于在主机系统102与存储器子系统115之间传输数据。当存储器子系统115通过pcie接口与主机系统102耦合时，主机系统102可进一步利用nvm快速(nvme)接口来存取组件(例如，存储器装置103)。物理主机接口可提供用于在存储器子系统115与主机系统102之间传递控制、地址、数据及其它信号的接口。图1说明作为实例的存储器子系统115。一般来说，主机系统102可经由相同通信连接、多个单独通信连接及/或通信连接的组合存取多个存储器子系统。
34.存储器装置103可包含不同类型的非易失性存储器装置及/或易失性存储器装置的各种组合。易失性存储器装置可为(但不限于)随机存取存储器(ram)，例如动态随机存取存储器(dram)及同步动态随机存取存储器(sdram)。
35.非易失性存储器装置(例如，存储器装置103)的一些实例包含nand类型快闪存储器及就地写入存储器，例如三维交叉点(“3d交叉点”)存储器装置，其为非易失性存储器单元的交叉点阵列。非易失性存储器的交叉点阵列可结合可堆叠交叉网格化数据存取阵列而基于体电阻的改变来进行位存储。另外，与许多基于快闪的存储器相比，交叉点非易失性存储器可执行就地写入操作，其中可在不预先擦除非易失性存储器单元的情况下对非易失性存储器单元进行编程。nand类型快闪存储器包含例如二维nand(2d nand)及三维nand(3d nand)。
36.存储器装置103中的每一个可包含一或多个存储器单元阵列。一种类型的存储器单元，例如，单层级单元(slc)可每单元存储一个位。其它类型的存储器单元，例如多层级单元(mlc)、三层级单元(tlc)、四层级单元(qlc)及五层级单元(plc)可每单元存储多个位。在一些实施例中，存储器装置103中的每一个可包含一或多个存储器单元阵列，例如slc、mlc、
tlc、qlc、plc或此类的任何组合。在一些实施例中，特定存储器装置可包含存储器单元的slc部分及mlc部分、tlc部分、qlc部分或plc部分。存储器装置103的存储器单元可分组为页，所述页可指用于存储数据的存储器装置的逻辑单元。对于一些类型的存储器(例如，nand)，页可进行分组以形成块。
37.尽管描述例如3d交叉点非易失性存储器单元阵列及nand类型存储器(例如，2d nand、3d nand)的非易失性存储器装置，但是存储器装置103可基于各种其它类型的非易失性存储器，例如只读存储器(rom)、相变存储器(pcm)、自选存储器、其它基于硫属化物的存储器、铁电晶体管随机存取存储器(fetram)、铁电随机存取存储器(feram)、磁随机存取存储器(mram)、自旋转移力矩(stt)-mram、导电桥接ram(cbram)、电阻性随机存取存储器(rram)、基于氧化物的rram(oxram)、或非(nor)快闪存储器，及电可擦除可编程只读存储器(eeprom)。
38.存储器子系统控制器116(或简称为控制器116)可与存储器装置103通信以执行操作，例如在存储器装置103处读取数据、写入数据或擦除数据，及其它此类操作。存储器子系统控制器116可包含硬件，例如一或多个集成电路及/或离散组件、缓冲存储器或其组合。硬件可包含具有专用(即，硬译码)逻辑的数字电路系统以执行本文所描述的操作。存储器子系统控制器116可为微控制器、专用逻辑电路系统(例如，现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)等)，或其它合适的处理器。
39.存储器子系统控制器116可包含处理装置，例如处理器117，其经配置以执行存储于本地存储器118中的指令。在所说明的实例中，存储器子系统控制器116的本地存储器118包含经配置以存储指令的嵌入式存储器，所述指令用于执行控制存储器子系统115的操作(包含处理存储器子系统115与主机系统102之间的通信)的各种过程、操作、逻辑流及例程。
40.在一些实施例中，本地存储器118可包含存储存储器指针、提取的数据等的存储器寄存器。举例来说，本地存储器118还可包含用于存储微码的只读存储器(rom)。虽然图1中的实例存储器子系统115已说明为包含存储器子系统控制器116，但在本公开的另一实施例中，存储器子系统115不包含存储器子系统控制器116，而是可依靠外部控制(例如，由外部主机或由与存储器子系统分开的处理器或控制器提供)。
41.一般来说，存储器子系统控制器116可从主机系统102接收命令或操作，并且可将所述命令或操作转换成指令或适当的命令以实现对存储器装置103的所希望的存取。存储器子系统控制器116可负责其它操作，例如耗损均衡操作、垃圾收集操作、错误检测及错误校正码(ecc)操作、加密操作、高速缓存操作及与存储器装置103相关联的逻辑地址(例如，逻辑块地址(lba)、名字空间)与物理地址(例如，物理块地址)之间的地址转译。存储器子系统控制器116可进一步包含主机接口电路系统，以经由物理主机接口与主机系统102通信。主机接口电路系统可将从主机系统接收到的命令转换成存取存储器装置103的命令指令，以及将与存储器装置103相关联的响应转换成用于主机系统102的信息。
42.存储器子系统115还可包含未说明的额外电路系统或组件。在一些实施例中，存储器子系统115可包含高速缓存或缓冲器(例如，dram)及地址电路系统(例如，行解码器及列解码器)，所述地址电路系统可从存储器子系统控制器116接收地址并解码所述地址以存取存储器装置103。
43.在一些实施例中，存储器装置103包含本地媒体控制器，所述本地媒体控制器结合
存储器子系统控制器116操作以对存储器装置103的一或多个存储器单元执行操作。外部控制器(例如，存储器子系统控制器116)可在外部管理存储器装置103(例如，对存储器装置执行媒体管理操作)。在一些实施例中，存储器装置103是受管理存储器装置，其是与相同存储器装置封装内用于媒体管理的本地控制器组合的原始存储器装置。受管理存储器装置的实例是受管理nand(mnand)装置。
44.存储器子系统控制器116耦合到ai加速器114。ai加速器114可包括硬件及/或固件。举例来说，ai加速器114可包括各种电路系统(例如，硬件)，例如一或多个处理装置(例如，微处理器)，例如图形处理单元(gpu)、专用集成电路(asic)或现场可编程门阵列(fpga)。ai加速器114的处理器可执行低精确度算术运算。举例来说，ai加速器114可使用相变存储器实施。ai加速器114的处理器可为存储器阵列的存储器单元。举例来说，存储器单元可用于执行矩阵乘法。存储器单元可经配置以通过控制存储器单元的电阻来执行操作。存储器单元可用于并行地执行操作。在各种实例中，ai加速器114可实施与存储器阵列的存储器单元分开的处理器。
45.举例来说，ai加速器114可为深度学习加速器(dla)。ai加速器可实施于存储器系统115的边缘上。举例来说，ai加速器114可在存储器装置103的外部实施。ai加速器114可耦合到将存储器装置103耦合到存储器子系统115的i/o电路系统的输出路径。
46.存储器子系统控制器116可控制ai加速器114。举例来说，存储器子系统控制器116可将数据提供到ai加速器114且可从ai加速器接收输出。到ai加速器114的输入可作为输入提供到由ai加速器114托管的ann。存储器子系统控制器116还可使ai加速器114及/或ann的输出提供到存储器装置103及/或主机系统102。
47.存储器子系统控制器116还可包含数据组织电路系统119。数据组织电路系统119可经配置以管理ai加速器114的输出以将数据使用等级及数据文件提供到存储器装置103。数据组织电路系统119还可经配置以将输入提供到ai加速器114。举例来说，数据组织电路系统119可将文件元数据及装置元数据提供到ai加速器114。如本文所使用，文件元数据是描述数据文件的数据。装置元数据是描述存储器子系统115及/或存储器装置103的数据。数据组织电路系统119还可经配置以视需要对ai加速器114的输入及/或ai加速器114的输出执行额外处理。
48.ai加速器114可经配置以输出特定数据文件的数据使用等级。举例来说，可将包含文件元数据及装置元数据的输入提供到由ai加速器114托管的ann。ann可输出对应数据使用等级。ai加速器114可将数据使用等级提供到数据组织电路系统119。数据组织电路系统119可经配置以将数据文件及数据使用等级提供到存储器装置103。存储器装置103可鉴于数据使用等级而存储数据文件。举例来说，存储器装置103可将数据文件与共享数据使用等级的其它数据文件一起存储在存储器装置103中的至少一个的块中。
49.计算系统100可经由网络195耦合到云系统。云系统可包含ai系统112。举例来说，ai系统112可为ann。主机系统102可将计算系统100耦合到网络195。
50.图2说明根据本公开的多个实施例的用于组织数据的云系统220的框图。云系统220包含ai系统212及存储器子系统215。举例来说，ai系统212可通过主机及/或网络耦合到存储器子系统215。在各种实例中，ai系统212可实施ann。
51.在各种情况下，ai系统212接收输入并且基于输入，可产生可用于将数据文件组织
在存储器子系统215中的输出。举例来说，ai系统212可接收对应于数据文件的文件元数据及对应于存储器子系统215及/或存储器子系统215的存储器装置的装置元数据作为输入。
52.文件元数据可包含数据文件的数据类型、数据文件的大小，及/或存储器子系统215中的数据文件的预期使用。举例来说，数据文件的数据类型可为“pdf”类型、“gif”类型，及/或“mp4”类型，以及其它可能的类型。数据类型还可为视频类型及/或图片类型，以及其它类型。在各种情况下，可从数据文件的标识符产生数据类型。举例来说，数据文件的标识符可以扩展名结尾。扩展名可用于向数据文件分配数据类型。预期共享一种类型的数据文件可能会存储相似的持续时间，并且可能会被访问相似的次数。
53.存储器子系统215中的数据文件的预期使用可描述预期存储器子系统215如何使用数据文件。举例来说，存储器子系统215对数据文件的可能使用可影响存储器子系统存储数据文件的持续时间及/或数据文件预期在所述持续时间期间读取的次数。举例来说，如果存储器装置215存储的具有相同数据类型的前x个数据文件在存储后立即被删除，则具有相同数据类型的下一个数据文件将在存储器子系统215上具有与存储后立即被删除一致的预期使用。
54.装置元数据可包含存储器子系统215的使用情况、存储器子系统215的大小，及/或存储器子系统215中的数据文件的预期使用。存储器子系统215的使用可描述如何在存储器装置215接收数据文件时使用存储器子系统215。举例来说，如果存储器子系统215用于流失传输视频，则存储器子系统215的使用可影响存储器子系统215存储数据文件的持续时间及读取数据文件的次数。存储器子系统215的大小可包含存储器子系统215的总大小、存储器子系统215的存储器装置的总大小，及/或存储器子系统215的可用大小。
55.ai系统212可基于输入而输出数据使用等级。也就是说，ai系统212可利用装置元数据及/或文件元数据来产生数据使用等级。可以额外装置元数据及/或文件元数据的形式将数据使用等级提供到存储器子系统215，存储器子系统215可使用所述额外装置元数据及/或文件元数据来确定对应文件的存储位置。因此，ai系统212可分析装置元数据及/或文件元数据来产生数据使用等级。数据使用等级可描述存储器子系统215中的数据文件的预期使用。可由ai系统212产生数据使用等级。数据使用等级可包含多个指示符位或字节。数据使用等级可描述存储器子系统215将存储数据文件的预期持续时间及/或将在预期持续时间期间读取数据文件的次数。作为实例，一对位可用于表示四个不同数据使用等级。举例来说，第一数据使用等级(例如，00)可对应于存储数据文件少于两小时，第二数据使用等级(例如，01)可对应于存储数据文件两小时与二十四小时之间，第三数据使用等级(例如，10)可对应于存储数据文件二十四小时与五天之间，并且第四数据使用等级(例如，11)可对应于存储数据文件五天与三十天之间。
56.可将数据使用等级提供到存储器子系统215。存储器子系统215可接收数据文件及数据使用等级。存储器子系统215可将数据文件存储在存储具有相同数据使用等级的不同数据文件的相同块中。也就是说，可基于数据使用等级组织存储器子系统215中的数据文件，使得具有相同数据使用等级的数据文件存储在存储器子系统215的相同块中。
57.将共享相同数据使用等级的数据文件存储在相同块中可导致数据文件基本上同时到期。将共享相同数据使用等级的数据文件存储在相同块中可导致基本上同时对数据文件执行垃圾收集操作。如本文所使用，术语“基本上”描述在标准的增量内的测量。举例来
说，存储数据文件的持续时间可在两小时与二十四小时之间。将共享相同数据使用等级的数据文件存储在相同块中可导致基本上同时对数据文件执行读取恢复操作。
58.还可训练ai系统212。ai系统212可从存储器子系统215请求反馈。所请求的反馈可包含存储器子系统215实际上存储数据文件的持续时间(例如，装置上的数据存储时间)及/或读取数据文件的次数。读取数据文件还可视为使用数据文件。因此，反馈请求可包含对存储器子系统215使用数据的频率的请求。
59.存储器子系统215可跟踪存储数据文件的持续时间及读取数据文件的次数。响应于接收到对反馈的请求，存储器子系统215可提供反馈，所述反馈包括存储数据文件的持续时间及读取数据文件的次数。
60.存储器子系统215可将文件元数据及装置元数据(例如，对数据的请求)提供到ai系统212。ai系统212可使用文件元数据及装置元数据以识别特定情况。ai系统212可使用反馈来确定是否进行正确预测。举例来说，ai系统212可将数据在存储器子系统215中存储的持续时间(例如，实际持续时间)及读取数据文件的次数(例如，实际存取次数)与使用文件元数据及装置元数据产生的输出(例如，计划持续时间及计划存取次数)相比较。如果实际持续时间及实际存取次数在计划持续时间及计划存取次数的增量内，则ai系统212可确定输出正确并且可更新ann的权重及偏置以反映输出正确。如果实际持续时间及实际存取次数不在计划持续时间及计划存取次数的增量内，则ai系统212可确定输出不正确并且可更新ann的权重及偏置此反映输出不正确。也就是说，ai系统212可利用文件元数据、装置元数据及实际持续时间及实际存取次数来训练ann。
61.ann的训练可使用由存储器子系统215存储的数据文件的特定样本进行。在各种情况下，ai系统212可标记将用于训练的数据文件，使得存储器子系统215不具有跟踪存储数据文件的持续时间及对存储器子系统215存储的每个数据文件的数据文件的存取次数的负担。
62.图3说明根据本公开的多个实施例的用于组织数据的计算系统300的框图。计算系统300可包含主机302及存储器子系统315。
63.主机302可接收及/或存取数据文件。主机302可产生用于数据文件的元数据。举例来说，主机302可产生数据文件的扩展名及/或可产生数据文件的大小。数据文件的扩展名及/或数据文件的大小可用于产生数据文件的类型或数据文件的类别。主机302可将数据文件的扩展名、大小、类型及/或类别提供到存储器子系统315。主机302还可向存储器子系统315提供数据文件及存储数据文件的请求。
64.存储器子系统315可接收文件元数据(例如，数据文件扩展名、数据文件大小、数据文件类型及/或数据文件类别)及文件。存储器子系统315可通过利用文件元数据及/或装置元数据315来产生数据使用等级。存储器子系统315可产生其自身的装置元数据。举例来说，存储器子系统315可为自身产生元数据及/或为存储器子系统315托管的存储器装置(例如，图1中的存储器装置103)产生元数据。
65.在各种实例中，存储器子系统315可利用ai加速器(例如，图1的ai加速器114)产生数据使用等级。存储器子系统315还可利用图1的数据组织电路系统119产生数据使用等级。存储器子系统315还可利用数据组织电路系统119及ai加速器114产生数据使用等级。
66.基于数据使用等级，存储器子系统315可将数据文件存储在存储器子系统的存储
器装置的区域中。存储器子系统315的区域可包含多个存储器装置、存储器装置，及/或存储器装置的块，以及存储器子系统315的其它可能分段。
67.存储器子系统315可将存储器装置分段，使得存储器子系统315的每个区域仅存储共享数据使用等级的数据文件。每当存储器子系统315确定需要不同数据使用等级时，存储器子系统315可形成存储器装置的不同分段。举例来说，存储器子系统315可产生用于第一数据使用等级的第一分段。一旦需要第二数据使用等级，则存储器子系统315可产生第二分段。一旦需要第三数据使用等级，则存储器子系统315可产生第三分段等等。分段可彼此分开，或者可从非分段的存储器装置的区域划分。举例来说，第一分段可包含存储器装置的所有可用区域。可从第一分段进行第二分段。可从第一分段及/或第二分段进行第三分段。在其它实例中，进行第一分段可形成非分段区域及第一分段(例如，第一区域)。可从非分段区域产生第二分段，使得非分段区域的大小减小。可从非分段区域产生第三分段，使得非分段区域的大小再次减小。
68.在各种情况下，存储器子系统315可跟踪数据文件以确定数据文件是否存储在存储器装置的适当区域中。如果数据文件存储在存储器装置的不适当区域中，则存储器子系统315可调整数据使用等级并且可基于调整后的数据使用等级将文件存储在适当区域中。存储器子系统315可向主机302提供反馈，所述反馈指示数据文件存储在不适当区域中并且重新调整数据使用等级。举例来说，存储器子系统315通知主机302将具有第一类型的数据文件与具有第二类型的数据文件存储在一起。
69.主机302可利用反馈来标记对应于数据文件的元数据。主机302可将标志提供到在云上实施的ai系统。主机302可将标志附加到未来数据文件，所述未来数据文件具有与数据文件的元数据可比较的元数据。主机302可将标志提供到存储器子系统315。存储器子系统315可利用标志来生成数据使用等级，所述数据使用等级与原本为具有特定文件元数据的未来数据文件生成的数据使用等级不同。
70.主机302可提供具有文件元数据及数据文件的多个标志。举例来说，主机302可提供第一标志及第四标志。考虑到伴随数据文件、文件元数据及/或装置元数据的标志，可使用由存储器子系统315产生的实际数据使用等级。
71.在各种情况下，主机302、存储器子系统315及云ai系统(例如，图2中的ai系统212)可通信以促进数据使用等级的产生。举例来说，云ai系统可接收由主机302提供的标志。云ai系统可利用标志向存储器子系统315提供输入，这可导致存储器子系统315以不同的方式分配数据使用等级。举例来说，云ai系统可将反馈提供到由存储器子系统315托管的ann以训练ann。由云ai系统提供的反馈可基于由存储器子系统315提供的标志及/或由多个其它存储器子系统提供的标志。
72.图4说明根据本公开的多个实施例的用于组织数据的实例流程图。方法可在多个位置中执行。举例来说，方法可在主机、存储器子系统的控制器、存储器子系统的ai加速器，及/或在云ai系统中执行。
73.在框437处，可接收存储请求及文件元数据。举例来说，可在存储器子系统的控制器处接收存储请求及文件元数据。
74.在框438处，可基于文件元数据及/或装置元数据将文件存储在(例如，分段于)存储区域中。框439展示不同存储区域的实例。框439中的矩形中的每一个描绘不同存储区域。
存储区不共享存储器子系统的一或多个存储器装置的块。如本文所使用，存储区域可描述一或多个存储器装置的存储器单元的子集。举例来说，存储区域可由一或多个存储器装置的一或多个块(例如，nand装置的擦除块)组成。如果第一存储区域由第一存储器装置的第一块组成，则第二存储区域可由第一存储器装置的第二块或不同存储器装置的不同块组成。在各种情况下，存储区域可包括第一存储器装置及第二装置的多个块。存储区域中的每一个可与数据使用等级相关联。文件元数据可包括对应于文件的类别及/或类型。可基于文件的类别及/或类型执行文件的分段。因此，文件可存储在利用文件的类别及/或类型选择的不同存储区域中。举例来说，文件还可存储在利用文件的类别、文件的类型及/或装置元数据选择的不同存储区域中。
75.第一存储区域可与第一数据使用等级相关联，并且第二存储区域可与第二数据使用等级相关联等。第一存储区域存储分配有第一数据使用等级的数据文件。第二存储区域存储分配有第二数据使用等级的数据文件。因此，数据文件可存储在存储器子系统的特定区域中。
76.在框440处，可监测数据文件存储在特定区域中的持续时间(例如，存储寿命)及数据文件的存取次数(例如，读取计数)。在框441处，可创建及/或维持表(例如，查表)。所述表可将数据文件存储在多个存储区域中的持续时间与在多个存储区域中存取数据文件的次数相关联。举例来说，所述表可利用数据使用等级将持续时间及存取次数与多个存储区域相关联。举例来说，所述表可将多个数据使用等级与多个存储区域相关联。
77.在框445处，可确定数据文件的存储寿命及/或读取计数和与分配给特定存储区域的数据使用等级相关联的存储寿命及/或读取计数匹配。如本文所使用，术语“存储寿命”及“存储时间”可互换使用。响应于在框445进行的确定，流程可继续到框438。
78.在框442处，可确定数据文件的存储寿命及/或读取计数和与分配给特定存储区域的数据使用等级相关联的存储寿命及/或读取计数不匹配。也就是说，可确定数据文件是否继续属于特定存储区域。举例来说，可确定数据文件的存储寿命大于与特定存储区域及/或分配给特定存储区域的数据使用等级相关联的存储寿命的上限阈值。
79.在框443处且响应于确定数据文件不属于特定存储区域，可确定数据文件不再有效。在框444处，可确定数据文件有效。如果数据文件不再有效，则方法可返回到框440。如果数据文件有效，则在框446处，可参考查表(例如，存取查表)，以确定数据文件是否应存储在不同存储区域中。
80.在框449处，可确定数据文件的存储寿命及/或读取数和与不同存储区域相关联的存储寿命及/或读取计数匹配。举例来说，可针对数据文件产生新数据使用等级，可响应于其确定不同存储区域是否与新数据使用等级相关联。如果存在与新数据使用等级相关联的不同存储区域，则可将数据文件移动到与新数据使用等级相关联的不同存储区域。移动数据文件可包含从存储区域删除数据文件并且将数据文件存储在不同存储区域中。
81.在框448处，可确定数据文件的存储寿命及/或读取数与现有存储区域不匹配，可响应于其创建新存储区域。举例来说，可确定新数据使用等级与现有存储区域不相关联，可响应于其创建新存储区域。新存储区域可与新数据使用等级相关联。方法可继续到框438。
82.图5说明根据本公开的多个实施例的用于通过主机502报告以进行云处理的框图。图5展示云系统520，所述云系统包含主机502、主机驱动器551、存储器子系统515及ai系统
512。如本文所使用，主机驱动器551是提供对作为硬件装置的主机502的存取的软件接口。云系统520通过主机50促进ai系统512与存储器子系统515之间的通信。nand存储解决方案限于基于输入存储器装置的数据及对存储器装置的监测进行决策。将决策限制为输入存储器装置的数据会对存储器装置及/或存储器子系统515施加限制。也就是说，考虑到存储器子系统515可能无法使用其它数据进行决策，决策可由存储在存储器子系统515中的数据限制。
83.nand制造也可能受限于基于来自客户的反馈及/或可能不匹配所有客户用例的内部测试来发现故障。另外，需要在云系统520与存储器子系统515之间提供反馈。云系统520的存储器子系统515及/或ai系统512可使用反馈来优化存储器子系统515的功能。
84.提供在存储器子系统515与ai系统512之间进行通信的能力允许使用由ai系统512提供的反馈来优化存储器子系统515。允许存储器子系统515与ai系统512之间的反馈提供用于现场筛选材料的制造过程。本文所描述的实例提供利用从多个装置(例如，主机502及/或ai系统512)提供的多个数据集(例如，反馈)来由存储器子系统515作出决策的能力。
85.图5的实例提供以下选项：允许片上系统(例如，主机502)将关于所存储数据及/或有关存储器子系统515的性能或存储器子系统515的缺陷的数据的统计数据上传到由云系统520托管的ai系统512以通过ai或其它方法执行分析。本文所描述的实例允许存储器子系统515与主机驱动器551之间、主机驱动器551与主机502之间，及/或主机502与ai系统512之间的通信。
86.ai系统512可基于提供到ai系统512的统计数据而提供指示符数据。主机502可接收指示符数据。主机502可经由主机驱动器551将指示符数据提供到存储器子系统515。存储器子系统515可使用输入指示符反馈来优化存储器子系统515。举例来说，输入指示符反馈可用于解析有缺陷块以及其它操作。
87.主机驱动器551还可从存储器子系统515请求统计数据。存储器子系统515可通过将统计数据提供到主机驱动器551而对请求作出响应。统计数据可为提供存储器子系统515的属性的数据。统计数据还可称为从存储器子系统515提供到ai系统512的元数据(例如，装置元数据，及/或文件元数据)。主机驱动器551可将由存储器子系统515提供的统计数据提供到主机502。主机502可将统计数据提供到ai系统512。ai系统512可使用统计数据以产生用于存储器子系统515的指示符数据。也就是说，ai系统512可分析统计数据以产生指示符数据。在各种情况下，ai系统512可接收数据文件，而不是统计数据。ai系统512可分析数据文件以产生指示符数据。
88.图6说明根据本公开的多个实施例的数据字节的框图。图6展示用于请求通过主机驱动器从主机提供的统计数据的命令及用于存储器子系统，并且用于通过主机驱动器将统计数据从存储器子系统返回到主机的帧结构656。图6还展示用于通过图5的主机502及主机驱动器551将输入指示符反馈从ai系统512提供到存储器子系统515的帧结构657。
89.帧结构656可包含多个字段658、659、660、661、662、663。字段658可提供数据存储指示符时间长度(例如，存储数据文件的持续时间/存储时间)。字段659可提供数据使用情况指示符使用频率(例如，存取数据文件的次数/读取计数)。字段660可提供缺陷数据，所述缺陷数据描述关于对应存储器子系统及/或存储器装置的缺陷体验的信息。字段661可提供原始位错误率。字段662可提供读取重试数据。字段663可根据需要保留用于额外数据。帧结
构656可用于从存储器子系统请求统计数据及/或将统计数据从存储器子系统提供到主机。
90.帧结构657可包含多个字段664、665、666、667、668、669。字段664可提供数据存储指示符时间长度(例如，存储数据文件的持续时间/存储时间)。字段665可提供数据使用情况指示符使用频率(例如，存取数据文件的次数/读取计数)。字段666可提供缺陷数据，所述缺陷数据描述关于对应存储器子系统及/或存储器装置的缺陷经历的信息。字段667可提供原始位错误率。字段668可提供读取重试数据。字段669可根据需要保留用于额外数据。帧结构657可用于将输入指示符反馈从ai系统提供到存储器子系统。
91.图7说明根据本公开的多个实施例的用于从存储器子系统向主机报告的框图。图7包含主机702、主机驱动器751及存储器子系统715。
92.主机702可请求关于用于存储器子系统715的存储统计数据的详细信息。存储器子系统可提供状态数据。可使用额外位返回统计数据，以指示统计数据是否可用。主机702还可利用主机驱动器751请求存储器子系统715的状态。
93.图8说明根据本公开的多个实施例的用于存储用于垃圾收集的数据的方法880的实例流程图。方法880可由处理逻辑执行，所述处理逻辑可包含硬件(例如，处理装置、电路系统、专用逻辑、可编程逻辑、微码、装置的硬件、集成电路等)、软件(例如，在处理装置上运行或执行的指令)，或其组合。在一些实施例中，由图1的控制电路系统(例如，控制器)116执行方法880。虽然以特定序列或次序展示，但是除非另外规定，否则可修改过程的次序。因此，所说明实施例应仅理解为实例，且所说明过程可以不同次序进行，且一些过程可并行地进行。另外，在各个实施例中可省略一或多个过程。因此，在每个实施例中并不需要所有过程。其它过程流程也是可能的。
94.在框881处，可将数据文件及对应指示符从主机提供到存储器子系统。在框882处，可将数据文件存储在存储器子系统的存储区域中，所述存储区域被分配以存储具有对应指示符的数据文件。在框883处，可跟踪数据文件的存储寿命及读取计数，以确定数据文件是否存储在适当存储区域中以减少将数据文件存储在存储器子系统中的开销。举例来说，开销可包含在适当的存储区域中执行垃圾收集。
95.可同时对存储在存储器子系统的存储区域中的数据文件执行垃圾收集。也就是说，可对包括存储区域的多个存储器单元块执行垃圾收集操作。可在不中断的情况下执行垃圾收集操作。可执行垃圾收集操作以共同地对块执行垃圾收集。
96.方法880还可包含确定数据文件的存储寿命及读取计数是否与存储在存储器子系统的存储区域中的数据文件的存储寿命及读取计数匹配。响应于确定数据文件的存储寿命及读取计数与数据文件的存储寿命及读取计数匹配，数据文件可保持在存储区域中。响应于确定数据文件的存储寿命及读取计数与数据文件的存储寿命及读取计数不匹配并且数据文件有效，可确定数据文件的存储寿命及读取计数是否与不同存储区域的存储寿命及读取计数匹配。响应于确定数据文件的存储寿命及读取计数与不同存储区域的存储寿命及读取计数匹配，可将数据文件移动到不同存储区域。响应于确定数据文件的存储寿命及读取计数与不同存储区域的存储寿命及读取计数匹配，可定义存储器子系统的新存储区域且可将数据文件移动到新存储区域。
97.在多个实例中，可接收数据文件的文件元数据及存储器装置的装置元数据。举例来说，可在ai加速器处接收文件元数据及装置元数据。基于文件元数据及装置元数据，可选
择多个指示符以提供存储器装置中的数据文件的预期使用的指示。可将多个指示符提供到存储器装置。存储器装置可接收数据文件及多个指示符，并且将数据文件与具有对应于其的匹配指示符的不同数据文件存储在一起。存储器装置可对数据文件及不同数据文件执行垃圾收集操作。
98.ai加速器可接收可包括文件元数据的一种类型的数据文件。还可接收数据文件的大小作为文件元数据。可接收托管存储器装置的计算系统的元数据作为装置元数据。存储器装置的大小还可为装置元数据。存储器装置的使用可进一步包括装置元数据。存储器装置的使用可包含如何使用存储器装置的描述。因此，ai加速器可接收如何使用存储器装置的描述。举例来说，存储器装置可用于流式传输数据，或存储器装置可用于存储系统库文件。
99.可选择表示来自多个使用指示符的使用指示符的多个指示符，其中多个使用指示符表示存储器装置对数据文件的多个不同使用。可将数据文件存储到还用于存储不同数据文件的物理块，其中物理块存储分配有多个指示符位的数据。所述方法还可包含同时对存储在物理块中的数据执行垃圾收集，所述数据包含数据文件及不同数据文件。
100.ai加速器可请求关于数据文件的存储时延和在存储时延期间读取数据文件的次数的反馈。如本文所描述，存储时延描述已存储数据文件的持续时间。存储时延还可称为存储时间。可使用从存储器装置提供到ai加速器的反馈训练ann，所述反馈包含数据文件的存储时间及在存储时间期间读取数据文件的次数。
101.在各种实例中，可将从云系统接收的指示符数据提供到存储器子系统。指示符数据可基于数据文件的分析。可从存储器子系统请求统计数据。响应于从存储器子系统请求统计数据，可将统计数据提供到云系统。云系统可利用统计数据来产生额外指示符数据。
102.将指示符数据提供到存储器子系统可包含提供信号，所述信号包括描述数据文件的存储寿命的第一数量的位及描述数据文件的读取计数的第二数量的位。从存储器子系统请求统计数据可进一步包括请求信号，所述信号包括描述数据文件的存储寿命的第一数量的位及描述数据文件的读取计数的第二数量的位。
103.图9示出计算机系统990的实例机器，可在所述计算机系统内执行指令集以用于使机器执行本文中所论述的各种方法。在各种实施例中，计算机系统990可对应于包含、耦合到或利用存储器子系统(例如，图1的存储器子系统115)或可用于执行控制器(例如，图1的控制器116)的操作的系统(例如，图1的计算系统100)。在替代实施例中，机器可连接(例如联网)到lan、内联网、外联网及/或因特网中的其它机器。机器可作为对等(或分布式)网络环境中的对等机器或作为云计算基础设施或环境中的服务器或客户端机器而以客户端-服务器网络环境中的服务器或客户端机器的容量进行操作。
104.所述机器可为个人计算机(pc)、平板pc、机顶盒(stb)、个人数字助理(pda)、蜂窝电话、网络器具、服务器、网络路由器、交换机或桥接器，或能够执行(依序或以其它方式)指定将由所述机器采取的动作的指令集的任何机器。另外，尽管说明单个机器，但还应认为术语“机器”包含机器的任何集合，所述集合单独地或共同地执行一(或多)个指令集以执行本文中所论述的方法中的任何一或多种。
105.实例计算机系统990包含处理装置991、主存储器993(例如，只读存储器(rom)、快闪存储器、动态随机存取存储器(dram)，例如同步dram(sdram)或rambus dram(rdram)等)、
静态存储器997(例如，快闪存储器、静态随机存取存储器(sram)等)，及数据存储系统998，它们经由总线996彼此通信。
106.处理装置991表示一或多个通用处理装置，例如微处理器、中央处理单元等。更特定来说，处理装置可为复杂指令集计算(cisc)微处理器、精简指令集计算(risc)微处理器、超长指令字(vliw)微处理器或实施其它指令集的处理器，或实施指令集的组合的处理器。处理装置991也可为一或多个专用处理装置，例如专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、数字信号处理器(dsp)、网络处理器等。处理装置991经配置以执行指令992以用于执行本文中所论述的操作及步骤。计算机系统990可进一步包含网络接口装置994以在网络995上通信。
107.数据存储系统998可包含：机器可读存储媒体999(也称为计算机可读媒体)，其上存储有指令992的一或多个集合；或体现本文中所描述的任何一或多种方法或功能的软件。指令992还可在其由计算机系统990执行期间完全地或至少部分地驻存在主存储器993内及/或处理装置991内，主存储器993及处理装置991也构成机器可读存储媒体。
108.在一个实施例中，指令992包含实施对应于图1的主机102及/或存储器子系统115的功能性的指令。尽管在实例实施例中将机器可读存储媒体999展示为单个媒体，但术语“机器可读存储媒体”应被认为包含存储一或多个指令集的单个媒体或多个媒体。术语“机器可读存储媒体”还应被认为包含能够存储或编码供机器执行的指令集合且致使机器执行本公开的方法中的任何一或多种的任何媒体。因此，术语“机器可读存储媒体”应被认为包含但不限于固态存储器、光学媒体及磁性媒体。
109.如本文中所使用，“多个”某物可指此类事物中的一或多个。举例来说，多个存储器装置可指一或多个存储器装置。“多个”某物意指两个或大于两个。另外，如本文中所使用的例如“n”的指定符，尤其是关于图式中的附图标记指示如此指定的多个特定特征可与本公开的多个实施例包含在一起。
110.本文中的图遵循编号定则，其中第一一或多个数字对应于图号，且剩余的数字标识图式中的元件或组件。可通过使用类似数字来识别不同图之间的类似元件或组件。如将了解，可添加、交换及/或去除在本文中的各种实施例中展示的元件，以便提供本公开的多个另外的实施例。另外，图中所提供的元件的比例及相对比例意图说明本公开的各种实施例，并且不会以限制性意义来使用。
111.虽然已在本文中示出并描述了具体实施例，但所属领域的一般技术人员将了解，经计算以实现相同结果的布置可取代所示出的具体实施例。本公开意图覆盖本公开的各种实施例的修改或变化。应理解，以说明方式而非限制方式进行了以上描述。对于所属领域的技术人员而言在审阅以上描述之后以上实施例的组合及本文中未具体描述的其它实施例将是显而易见的。本公开的各种实施例的范围包含其中使用以上结构及方法的其它应用。因此，本公开的各种实施例的范围应该参考所附权利要求书以及此权利要求书所授予的等效物的完整范围来确定。
112.在实前述具体实施方式中，出于简化本公开的目的而将各种特征一起分组在单个实施例中。本公开的此方法不应被理解为反映本公开的所公开实施例必须比在每项权利要求中明确叙述那样使用更多特征的意图。实际上，如所附权利要求书所反映，本发明的主题在于单个所公开实施例的不到全部的特征。因此，以下权利要求书特此并入到具体实施方
式中，其中每一项权利要求独自作为单独实施例。

技术特征：

1.一种用于使用人工智能减小存储器装置的开销的设备，其包括：ai加速器(114)，其在云系统(220)中实施；及其中所述ai加速器经配置以：接收数据文件的文件元数据及所述存储器装置(103)的装置元数据(315)；基于所述文件元数据及所述装置元数据，选择多个指示符以提供所述存储器装置中的所述数据文件的预期使用的指示；及将所述多个指示符提供到所述存储器装置，以将所述数据文件与具有对应于其的匹配指示符的不同数据文件存储在一起。2.根据权利要求1所述的设备，其中所述ai加速器进一步经配置以接收所述数据文件的类型。3.根据权利要求1所述的设备，其中所述ai加速器进一步经配置以接收所述数据文件的大小。4.根据权利要求1所述的设备，其中所述ai加速器进一步经配置以接收托管所述存储器装置的计算系统的元数据。5.根据权利要求1所述的设备，其中所述ai加速器进一步经配置以接收所述存储器装置的大小。6.根据权利要求1所述的设备，其中所述ai加速器进一步经配置以接收如何使用所述存储器装置的描述。7.根据权利要求1至6中任一权利要求所述的设备，其中所述ai加速器进一步经配置以选择表示来自多个使用指示符的使用指示符的所述多个指示符，其中所述多个使用指示符表示所述存储器装置对所述数据文件的多个不同使用。8.根据权利要求1至6中任一权利要求所述的设备，其中所述ai加速器进一步经配置以请求关于所述数据文件的存储时间(658)及在所述存储时间期间读取所述数据文件的次数(659)的反馈。9.根据权利要求8所述的设备，其中所述ai加速器经配置以使用从所述存储器装置提供到所述ai加速器的所述反馈训练人工神经网络ann，所述反馈包含所述数据文件的所述存储时间及在所述存储时间期间读取所述数据文件的所述次数。10.一种用于使用人工智能减小存储器装置的开销的方法，其包括：从主机(102、302、502、702)向存储器子系统(115、215、315、515、715)提供数据文件及对应指示符；将所述数据文件存储在所述存储器子系统的存储区域中，所述存储区域被分配以存储具有所述对应指示符的数据文件；及跟踪所述数据文件的存储时间(658)及读取计数(659)，以确定所述数据文件是否存储在适当存储区域中以减少将所述数据文件存储在所述存储器子系统中的开销。11.根据权利要求10所述的方法，其进一步包括确定所述数据文件的所述存储时间及所述读取计数是否与存储在所述存储器子系统的所述存储区域中的所述数据文件的存储时间(658)及读取计数(659)匹配。12.根据权利要求11所述的方法，其进一步响应于确定所述数据文件的所述存储时间及所述读取计数与所述数据文件的所述存储时间及所述读取计数匹配，将所述数据文件保
持在所述存储区域中。13.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括响应于确定所述数据文件的所述存储时间及所述读取计数与所述数据文件的所述存储时间及所述读取计数不匹配并且所述数据文件有效，确定所述数据文件的所述存储时间及所述读取计数是否与不同存储区域的存储时间(658)及读取计数(659)匹配。14.根据权利要求13所述的方法，其进一步包括响应于确定所述数据文件的所述存储时间及所述读取计数与所述不同存储区域的所述存储时间及所述读取计数匹配，将所述数据文件移动到所述不同存储区域。15.根据权利要求13所述的方法，其进一步响应于确定所述数据文件的所述存储时间及所述读取计数与所述不同存储区域的所述存储时间及读取计数不匹配：定义所述存储器子系统的新存储区域；将所述数据文件移动到所述新存储区域。16.根据权利要求中10至15中任一权利要求所述的方法，其进一步包括经由所述存储器装置将所述数据文件存储到物理块，所述物理块也用于存储所述不同数据文件，其中所述物理块存储分配有所述对应指示符的数据。17.根据权利要求16所述的方法，其进一步包括经由所述存储器装置同时对所述物理块执行垃圾收集，所述物理块包含所述数据文件及所述不同数据文件。18.一种用于使用人工智能减小存储器装置的开销的系统，其包括：存储器子系统(115、215、315、515、715)；主机(102、302、502、702)，其耦合到所述存储器子系统且经配置以：将从云系统(220)接收的指示符数据提供到所述存储器子系统，其中所述指示符数据基于数据文件的分析；从所述存储器子系统请求统计数据；及将所述统计数据提供到所述云系统，其中所述云系统利用所述统计数据来产生额外指示符数据。19.根据权利要求18所述的系统，其中经配置以将所述指示符数据提供到所述存储器子系统的所述主机进一步经配置以：提供信号，所述信号包括：描述所述数据文件的存储时间(658)的第一数量的位，及描述所述数据文件的读取计数(659)的第二数量的位。20.根据权利要求18至19中任一权利要求所述的系统，其中经配置以从所述存储器子系统请求所述统计数据的所述主机进一步经配置以请求信号，所述信号包括：描述所述数据文件的存储时间(658)的第一数量的位，及描述所述数据文件的读取计数(659)的第二数量的位。

技术总结

设备及方法可与使用人工智能AI减少存储器装置开销相关。减少开销可包含接收数据文件的文件元数据及所述存储器装置的装置元数据。基于所述文件元数据及所述装置元数据，可选择多个指示符以提供所述存储器装置中的所述数据文件的预期使用的指示。可将所述多个指示符提供到所述存储器装置。可将所述数据文件与具有对应于其的匹配指示符的不同数据文件存储在一起。在一起。在一起。