一种基于人工智能的固态硬盘故障预测方法及系统

本发明涉及固态硬盘故障预测领域，尤其涉及一种基于人工智能的固态硬盘故障预测方法及系统。该方法包括以下步骤：对固态硬盘进行存储单元细粒度划分，并进行存储单元序列化，构建每一个分区的存储单元序列；获取固态硬盘运行日志；基于固态硬盘运行日志对每一个分区的存储单元序列进行多时点状态演变，并进行深度动态演变学习，生成每一个存储单元的状态演变规律；对固态硬盘运行日志进行周期访问负载峰值计算，从而生成每一个存储单元的模拟访问数据包；基于每一个存储单元的状态演变规律及每一个存储单元的模拟访问数据包进行动态压力访问模拟，得到每一个存储单元的响应状态评估数据。本发明实现了高效、准确的固态硬盘故障预测。