本發(fā)明涉及儲存芯片，尤其涉及一種基于拓撲排序的儲存芯片老化預測方法及裝置。

背景技術：

1、在現(xiàn)代計算機系統(tǒng)中，儲存芯片作為核心組件，性能和可靠性直接關系到系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性和壽命，隨著電子設備的不斷普及和應用領域的廣泛拓展，儲存芯片的工作環(huán)境和負載條件也變得更加復雜和多變，導致芯片的老化問題日益突出，儲存芯片的老化通常表現(xiàn)為數據存儲穩(wěn)定性下降、讀寫速度減慢、功耗增加，而這些現(xiàn)象的最終結果可能會導致系統(tǒng)崩潰、數據丟失嚴重問題，因此，如何準確預測儲存芯片的老化趨勢并及時采取相應的預防措施，已成為電子設備制造商和用戶普遍關注的焦點。

2、在現(xiàn)有技術中，儲存芯片的老化預測方法主要集中在單一參數或單一模塊的分析上，通常采用溫度、電壓、頻率指標作為老化評估的主要依據，然而，這種方法存在明顯的局限性，因為儲存芯片內部的各個模塊并非獨立工作，而是通過復雜的依賴關系相互作用，傳統(tǒng)的老化預測方法未能充分考慮到模塊之間的依賴關系，因此容易導致對系統(tǒng)整體老化趨勢的誤判或遺漏關鍵的老化問題，當某個關鍵模塊出現(xiàn)老化時，可能會導致其他依賴該模塊的子系統(tǒng)或模塊發(fā)生連鎖反應，而傳統(tǒng)方法往往無法有效捕捉和分析這種連鎖效應。

3、此外，現(xiàn)有技術中的儲存芯片老化預測大多是基于靜態(tài)數據或歷史數據進行分析，而缺乏對實時運行數據的有效監(jiān)控和動態(tài)調整，由于儲存芯片的老化是一個受多種因素影響的動態(tài)過程，實時獲取并分析運行數據對于準確預測芯片的老化趨勢至關重要，然而，傳統(tǒng)的老化預測方法往往缺乏實時性，無法及時反映儲存芯片在實際工作條件下的健康狀況，導致預測結果滯后于實際老化進程，從而無法提供及時的預警和有效的決策支持。

4、現(xiàn)有技術還存在另一個顯著的缺陷，即在處理復雜的儲存芯片架構時，未能充分利用現(xiàn)代算法技術來優(yōu)化預測模型，儲存芯片內部各模塊之間的依賴關系構成了一個復雜的系統(tǒng)，如何有效識別并排序依賴關系對于提高老化預測的準確性至關重要，傳統(tǒng)的預測模型通常采用簡單的統(tǒng)計或回歸分析方法，無法處理這種復雜的依賴關系，因而難以在復雜系統(tǒng)中實現(xiàn)精確的老化預測。

5、總之，現(xiàn)有的儲存芯片老化預測技術在多個方面存在不足，包括未能全面考慮模塊之間的依賴關系、缺乏對實時運行數據的動態(tài)分析、以及在處理復雜芯片架構時的算法不足，不僅限制了預測的準確性，還可能導致系統(tǒng)維護和管理的滯后，從而增加了系統(tǒng)故障和數據丟失的風險，所以亟需一種能夠全面分析芯片內部依賴關系、結合實時數據進行動態(tài)預測、并利用先進算法優(yōu)化預測模型的技術，以解決現(xiàn)有技術中的缺陷并提高儲存芯片老化預測的準確性和可靠性。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于拓撲排序的儲存芯片老化預測方法及裝置，本發(fā)明能夠動態(tài)調整預測結果，確保老化趨勢預測與實際運行情況的同步。

2、根據本發(fā)明實施例的一種基于拓撲排序的儲存芯片老化預測方法，包括如下步驟：

3、s1、獲取儲存芯片中各個模塊的溫度數據、電壓數據、工作頻率數據和負載數據，構建運行參數集；

4、s2、基于運行參數集建立儲存芯片內部各模塊之間的依賴關系圖，依賴關系圖為有向無環(huán)圖，其中依賴關系圖的節(jié)點表示各個模塊，邊表示模塊之間的依賴關系；

5、s3、應用拓撲排序對依賴關系圖進行排序，生成模塊的執(zhí)行序列，執(zhí)行序列反映各模塊之間的優(yōu)先級和依賴順序；

6、s4、對運行參數集進行數據預處理和特征提取，生成特征數據集，特征數據集包括各模塊的歷史老化模式、當前狀態(tài)及其相互影響；

7、s5、構建雙層生成對抗網絡模型：

8、第一生成器，基于輸入的特征數據集生成模塊老化路徑，模塊老化路徑在生成過程中參考模塊的執(zhí)行序列，以確保生成路徑與模塊依賴關系的匹配；

9、第一判別器，評估由第一生成器生成的模塊老化路徑的真實性，并對第一生成器進行反饋優(yōu)化；

10、第二生成器，基于第一生成器生成的模塊老化路徑和執(zhí)行序列，生成整體儲存芯片的老化趨勢預測，執(zhí)行序列用于指導第二生成器識別和優(yōu)先處理對整體老化趨勢有重大影響的關鍵模塊；

11、第二判別器，評估由第二生成器生成的老化趨勢預測的可靠性，并對第二生成器進行反饋優(yōu)化；

12、s6、將訓練好的雙層生成對抗網絡模型應用于實時獲取的運行參數集，結合執(zhí)行序列和拓撲排序結果，預測儲存芯片整體的老化趨勢，并生成失效時間估計；

13、s7、在老化趨勢達到預設閾值時，觸發(fā)預警機制，包括提示用戶進行預防性維護或數據備份的指令。

14、可選的，所述s1包括：

15、s11、通過集成在儲存芯片內的傳感器，實時采集各個模塊的溫度數據ti(t)、電壓數據vi(t)、工作頻率數據fi(t)和負載數據li(t)，其中，i表示儲存芯片中第i個模塊，t表示時間；

16、s12、對采集到的各模塊的溫度數據ti(t)、電壓數據vi(t)、工作頻率數據fi(t)和負載數據li(t)進行歸一化處理，得到歸一化后的溫度數據(電壓數據工作頻率數據和負載數據

17、s13、將歸一化處理后的溫度數據(電壓數據工作頻率數據和負載數據按照時間序列存儲，構建包含儲存芯片所有模塊的運行參數集p(t)：

18、

19、其中，n為儲存芯片中的模塊數量。

20、可選的，所述s2包括：

21、s21、基于運行參數集p(t)中的各模塊數據，分析各模塊之間的相互依賴關系，確定模塊間的依賴性權重wij(t)：

22、

23、其中，α、β、γ和λ為權重系數；∈為避免除零情況的極小值常數，σl為負載差異的標準差；sij表示模塊i和模塊j之間的結構相似度；

24、s22、根據依賴性權重wij(t)，構建多層次依賴關系圖gk(vk,ek)，多層次依賴關系圖為有向無環(huán)圖：

25、

26、其中，dij表示模塊i和模塊j之間的物理距離或通信延遲，通過最小化依賴關系圖中總權重的對數值，確定每個層次的依賴關系圖結構gk(vk,ek)；

27、s23、多層次依賴關系圖包括至少兩個層次，每個層次的節(jié)點和邊通過以下公式關聯(lián)：

28、

29、其中，φij表示模塊i在層次k和模塊j在層次k+1之間的連接強度。

30、可選的，所述s3包括：

31、s31、對多層次依賴關系圖gk(vk,ek)應用拓撲排序算法，確定各層次依賴關系圖中的節(jié)點順序，生成初步模塊排序序列{vi1,vi2,…,vim}，其中，vij表示在層次k中第j個模塊，m為層次k中的節(jié)點數量；

32、s32、在初步模塊排序序列的基礎上，根據依賴性權重wij(t)和物理距離或通信延遲dij，對初步模塊排序序列順序進行優(yōu)化調整，形成最終模塊的執(zhí)行序列vi1',vi2',,vim'}，優(yōu)化準則為最小化全局依賴延遲，即：

33、

34、其中，δ(vij'→vil')為指示函數，當模塊vij'在模塊vil'之前執(zhí)行時，δ取值為1，否則為0。

35、可選的，所述s4包括：

36、s41、對運行參數集p(t)進行數據清洗和歸一化處理，去除異常數據點和噪聲數據，得到清洗后的運行參數集pc(t)；

37、s42、基于清洗后的運行參數集pc(t)，提取各模塊的歷史老化模式hi(t)，包括溫度老化模式電壓老化模式工作頻率老化模式和負載老化模式

38、

39、其中，表示模塊i在時間點τ的歸一化運行參數，αx為對應參數的權重系數，用于衡量不同參數對老化的影響程度，βx為歷史衰減系數，用于控制較早數據對當前老化模式的影響強度，表示在時間t時刻，由某一特定運行參數xi形成的模塊i的歷史老化模式；

40、s43、通過分析歷史老化模式hi(t)和當前狀態(tài)計算各模塊的老化趨勢和狀態(tài)評分si(t)：

41、

42、其中，wx為不同老化模式的權重，用于反映每個老化模式在模塊老化趨勢中的重要性，∈為避免除零的極小值常數；

43、s44、結合模塊間的相互影響關系，利用依賴性權重wij(t)對狀態(tài)評分進行修正，生成特征數據集f(t)：

44、

45、可選的，所述s5包括：

46、s51、構建雙層生成對抗網絡模型，其中包括第一生成器、第一判別器、第二生成器和第二判別器，各生成器和判別器的輸入和輸出分別用于生成模塊老化路徑和整體老化趨勢預測，并進行真實性與可靠性的評估和優(yōu)化；

47、s52、第一生成器g1，輸入為特征數據集和模塊執(zhí)行序列，生成模塊的老化路徑pi(t)，生成過程中綜合模塊間的依賴關系：

48、

49、其中，ti(t)為目標老化路徑，ldep(pi(t),wij(t))為依賴關系損失函數，反映模塊依賴關系的匹配度，λ1為控制依賴關系損失影響的系數；

50、s53、第一判別器d1，輸入為第一生成器g1生成的模塊老化路徑pi(t)與真實的老化路徑ti(t)，通過二分類任務判斷生成路徑的真實性，并生成損失函數：

51、

52、s54、第二生成器g2，輸入為第一生成器g1生成的模塊老化路徑pi(t)和執(zhí)行序列，生成整體儲存芯片的老化趨勢預測生成過程中識別并優(yōu)先處理對整體老化趨勢有重大影響的關鍵模塊：

53、

54、其中，treal(t)為目標整體老化趨勢，為關鍵模塊影響損失函數，反映關鍵模塊對整體老化趨勢的影響度，λ2為控制關鍵模塊損失影響的系數；

55、s55、第二判別器d2，輸入為第二生成器g2生成的整體老化趨勢預測與真實的老化趨勢treal(t)，通過二分類任務判斷生成趨勢的可靠性，并生成損失函數：

56、

57、s56、通過反復迭代訓練第一生成器g1、第一判別器d1、第二生成器g2和第二判別器d2，直到生成的模塊老化路徑pi(t)和整體老化趨勢預測均達到預定的要求。

58、可選的，所述s6包括：

59、s61、將經過訓練的雙層生成對抗網絡模型中的第一生成器g1和第二生成器g2部署至實時預測系統(tǒng)中，實時獲取并輸入當前的運行參數集pr(t)和當前執(zhí)行序列vr1,vr2,…,vrm至第一生成器g1；

60、s62、由第一生成器g1基于實時輸入的特征數據集fr(t)生成當前模塊老化路徑pr,i(t)：

61、pr,i(t)＝g1(fr(t),{vr1,vr2,…,vrm},θ1)；

62、其中，θ1為第一生成器的參數集，實時輸入的特征數據集fr(t)包括當前的歷史老化模式和狀態(tài)評分；

63、s63、將生成的當前模塊老化路徑pr,i(t)和當前執(zhí)行序列vr1,vr2,…,vrm輸入第二生成器g2，生成當前儲存芯片整體的老化趨勢預測tr,chip(t)：

64、tr,chip(t)＝g2(pr,i(t),{vr1,vr2,…,vrm},θ2)；

65、其中，θ2為第二生成器的參數集，生成的老化趨勢預測反映了儲存芯片在當前狀態(tài)下的整體老化進程；

66、s64、根據老化趨勢預測tr,chip(t)生成儲存芯片的失效時間估計efail：

67、

68、其中，tthreshold為預設的老化閾值，為當前老化趨勢的變化率，失效時間估計efail表示儲存芯片在維持當前老化趨勢下達到失效閾值的預估時間點。

69、一種基于拓撲排序的儲存芯片老化預測裝置，包括：

70、數據采集模塊，用于實時采集儲存芯片中各模塊的運行參數集，包括溫度數據、電壓數據、工作頻率數據和負載數據，并將數據傳輸至數據處理模塊；

71、數據處理模塊，用于接收并處理由數據采集模塊提供的運行參數集，執(zhí)行數據清洗、歸一化處理以及特征提取，生成清洗后的運行參數集和特征數據集，并傳輸至預測模塊；

72、依賴關系分析模塊，用于基于生成的運行參數集，構建儲存芯片內部各模塊之間的依賴關系圖，并應用拓撲排序算法生成模塊執(zhí)行序列，確定各模塊之間的優(yōu)先級和依賴順序；

73、預測模塊，集成雙層生成對抗網絡模型，包含第一生成器和第二生成器，用于根據特征數據集和模塊執(zhí)行序列生成模塊老化路徑及儲存芯片整體的老化趨勢預測，并預測生成失效時間估計；

74、預警模塊，用于在老化趨勢預測達到預設的老化閾值時，觸發(fā)預警機制，提醒用戶進行預防性維護或數據備份。

75、本發(fā)明的有益效果是：

76、(1)本發(fā)明利用拓撲排序算法有效解決了儲存芯片內部各模塊之間復雜的依賴關系分析問題，通過建立多層次依賴關系圖，并在此基礎上進行拓撲排序，能夠準確識別并排序芯片內部的關鍵模塊，關鍵模塊的老化往往會對整個系統(tǒng)產生重大影響，傳統(tǒng)方法未能充分考慮到這種依賴關系，本發(fā)明通過拓撲排序，能夠確保預測模型準確反映模塊間的優(yōu)先級和依賴性，從而顯著提高了老化預測的精度，對于預防系統(tǒng)性故障和延長芯片壽命具有重要意義。

77、(2)本發(fā)明集成了雙層生成對抗網絡模型，通過構建兩層生成器和判別器，實現(xiàn)了對儲存芯片老化路徑和整體老化趨勢的高效預測，第一生成器基于輸入的特征數據集生成模塊老化路徑，并通過第一判別器的反饋進行優(yōu)化，確保生成的老化路徑與模塊的實際依賴關系高度匹配，第二生成器則利用第一生成器生成的老化路徑，結合拓撲排序得到的模塊執(zhí)行序列，生成整體儲存芯片的老化趨勢預測，雙層網絡結構不僅能夠更精確地捕捉到個別模塊的老化模式，還能有效地反映整個芯片的老化進程。

78、(3)本發(fā)明在算法設計上特別強調了實時性，通過實時獲取儲存芯片的運行參數并將其輸入至訓練好的雙層生成對抗網絡模型，能夠動態(tài)調整預測結果，確保老化趨勢預測與實際運行情況的同步，大大提高了儲存芯片的健康監(jiān)控效果，使得系統(tǒng)能夠在早期階段識別出潛在的失效風險并及時觸發(fā)預警機制，傳統(tǒng)方法通常依賴于靜態(tài)數據，難以應對實際操作中出現(xiàn)的動態(tài)變化，而本發(fā)明實時數據集成與分析機制有效克服了這一局限。