一种SSD冷热数据预测方法、系统及存储介质

本发明公开了一种SSD冷热数据预测方法、系统及存储介质，属于固态硬盘技术领域。方法包括：S1：判断写入的源数据的数据类型；S2：根据源数据的数据类型进行预处理，并将预处理后的源数据转换为词向量序列，使用LSTM神经网络模型处理词向量序列，提取源数据的数据特征；S3：获取源数据的数据特征，对于第一数据，提取其前一个LBA的数据特征，并带入到LSTM网络函数中；对于第二数据或第三数据，将其源物理地址和提取的数据特征带入到LSTM网络函数中；S4：将LSTM神经网络模型提取的特征输入到分类层进行分类，得到冷热数据预测结果。基于对主机的数据进行的预测，可以减少SSD设备的后续垃圾回收机制，有效减少了写放大，延长了NAND存储设备寿命。