本发明提供的用于SSD闪存管理的机器学习优化及应用方法,属于SSD的应用技术领域,包括以下步骤:S1收集数据有效时间,判断并标定数据的温度类型,温度类型包括冷数据、温数据和热数据;S2采用机器学习的方法,在写入数据时预测数据的温度类型;S3将数据根据预测的温度类型的目标标签写入到目标闪存块。本发明通过收集主机相关的连续写入和删除的习惯和机器学习的方法在后续数据写入的同时预测并标定其冷热程度,从而在写入时将数据直接映射到相适配的可靠性较高的闪存块,同时在实际删除时检测预测效果,调整后续数据的预测结果,有效实现了SSD的磨损平衡,减少闪存块失效的概率,也增加了SSD总体使用寿命。
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