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申请/专利权人：三星电子株式会社

摘要：一种具有温度控制的存储系统及其操作方法。所述系统包括：多个存储装置，例如固态驱动器；系统控制器，例如基板管理控制器；以及一个或多个冷却风扇。每一个存储装置包括控制器，所述控制器被配置成估测由在存储装置中执行的操作引起的所述存储装置中的热负载及或有效温度。系统控制器基于所述存储装置的所估测热负载、所估测温度、及或所感测内部温度采用自抗扰控制来调整风扇速度。

主权项：1.一种具有温度控制的存储系统，其特征在于，包括：多个存储装置；冷却风扇；以及系统管理处理电路，所述系统管理处理电路被配置成：通过监测由每一个存储装置接收的输入命令及输出命令来测量所述存储装置中的一个或多个存储装置的工作负载，以及基于所测量的所述工作负载以及来自所述多个存储装置的温度测量结果调整所述冷却风扇的速度，其中每一个存储装置的所述工作负载是指每一个存储装置执行存储操作的实际速率。

全文数据：具有温度控制的存储系统及其操作方法[0001][相关申请的交叉参考][0002]本申请主张在2017年3月13日提出申请且名称为“非易失性固态驱动器及系统的自抗扰高效热控制（ACTIVEDISTURBANCEREJECTION，ADRCHIGHEFFICIENTTHERMALCONTROLFORNVMESSDANDSYSTEM”的美国临时申请第62470828号的优先权及权利，所述美国临时申请的全部内容并入本申请供参考。技术领域[0003]根据本发明的实施例的一个或多个方面涉及永久存储系统，且更具体来说，涉及永久存储系统的温度控制。背景技术[0004]例如固态驱动器solidstatedrive，SSD等永久存储装置的热控制可为永久存储系统的重要特征，会影响例如存储在闪存存储器flashmemory中的数据的数据寿命且潜在地影响功耗。一些现有技术系统可通过利用一个或多个比例-积分-微分proportionalintegraldifferential，PID控制器从各个固态驱动器中的温度传感器向冷却风扇进行反馈来控制永久存储系统中的固态驱动器的温度。这种系统可具有相对差的性能，其中，举例来说，冷却调整明显滞后于任何温度升高，且固态驱动器的控制环路之间的耦合也会潜在地使性能劣化。[0005]因此，需要提供用于永久存储系统的改善的温度控制系统。发明内容[0006]本公开的实施例的各个方面涉及一种具有温度控制的存储系统。所述系统包括：多个存储装置，例如固态驱动器;系统控制器，例如基板管理控制器；以及一个或多个冷却风扇。每一个存储装置包括控制器，所述控制器被配置成估测由在存储装置中执行的操作引起的所述存储装置中的热负载及或有效温度。系统控制器基于所述存储装置的所估测热负载、所估测温度及或所感测内部温度采用自抗扰控制来调整风扇速度。[0007]根据本发明的实施例，提供一种具有温度控制的存储系统，所述存储系统包括:多个存储装置;冷却风扇；以及系统管理处理电路，所述系统管理处理电路被配置成：测量所述存储装置中的一个或多个存储装置的工作负载，以及基于所测量的所述工作负载调整所述冷却风扇的速度。[0008]在一个实施例中，所述系统管理处理电路被配置成利用自抗扰控制来调整所述冷却风扇的速度。[0009]在一个实施例中，所述存储装置中的每一者是固态驱动器。[0010]在一个实施例中，所述存储装置中的每一者包括存储装置处理电路，所述存储装置处理电路与所述系统管理处理电路一起被配置成基于所测量的工作负载来调整所述冷却风扇的速度。[0011]在一个实施例中，所述多个存储装置中的第一存储装置的所述存储装置处理电路被配置成估测在所述第一存储装置中耗散的功率。[0012]在一个实施例中，所述第一存储装置的所述存储装置处理电路被配置成估测所述第一存储装置中的有效温度。[0013]在一个实施例中，所述存储装置处理电路被配置成构建人工神经网络，所述人工神经网络被配置成接收关于在所述存储装置中执行非易失性存储器操作的速率的信息并估测所述第一存储装置中的所述有效温度。[0014]在一个实施例中，所述人工神经网络包括输入层、隐藏层及输出层。[0015]在一个实施例中，所述输入层包括至少三个节点且至多四个节点。[0016]在一个实施例中，所述隐藏层包括第一隐藏子层及第二隐藏子层。[0017]在一个实施例中，所述第一隐藏子层包括至少四个节点且至多五个节点。[0018]在一个实施例中，所述第二隐藏子层包括至少四个节点且至多五个节点。[0019]在一个实施例中，所述输出层包括第一输出节点及第二输出节点。[0020]在一个实施例中，所述第一输出节点的输出是所估测热负载且所述第二输出节点的输出是所估测有效温度。[0021]在一个实施例中，所述系统管理处理电路被配置成接收包括所述第一存储装置中的所述所估测有效温度在内的多个所估测有效温度，且基于所述多个所估测有效温度来产生多个风扇速度命令。[0022]在一个实施例中，所述系统管理处理电路被配置成利用自抗扰控制来产生所述多个风扇速度命令。[0023]根据本发明的实施例，提供一种操作具有温度控制的存储系统的方法，所述存储系统包括多个存储装置、冷却风扇以及系统管理处理电路，所述方法包括:测量所述存储装置中的一个或多个存储装置的工作负载，以及基于所测量的所述工作负载调整所述冷却风扇的速度。[0024]在一个实施例中，所述调整所述冷却风扇的速度包括:利用人工神经网络来估测与所测量的工作负载对应的热负载;估测所述多个存储装置中的存储装置的有效温度；以及利用自抗扰控制来产生风扇速度命令。[0025]在一个实施例中，所述方法包括在所述存储系统离线时训练所述人工神经网络。[0026]根据本发明的实施例，提供一种具有温度控制的存储系统，所述存储系统包括多个存储装置、冷却风扇以及处理构件，所述处理构件被配置成:测量所述存储装置中的一个或多个存储装置的工作负载，以及基于所测量的工作负载调整所述冷却风扇的速度。附图说明[0027]参照说明书、权利要求书及附图将会了解及理解本发明的这些及其他特征及优点，在附图中：[0028]图1是根据本发明实施例的存储系统的方块图。[0029]图2是根据本发明实施例的存储装置的方块图。[0030]图3是根据本发明实施例的用于冷却的系统及方法的方块图。[0031]图4是根据本发明实施例的人工神经网络的示意图。[0032]图5A是根据本发明实施例的采用自抗扰控制的系统的方块图。[0033]图5B是根据本发明实施例的自抗扰控制中采用的物理过程模型的方块图。[0034]图6是根据本发明实施例的温度控制方法的流程图。[0035][符号的说明][0036]110:固态驱动器；[0037]120:壳体；[0038]130:冷却风扇；[0039]140:基板管理控制器；[0040]210:固态驱动器控制器；[0041]220:非易失性存储器；[0042]230:闪存芯片；[0043]240:内部温度传感器温度传感器；[0044]250:存储接口；[0045]405:节点；[0046]510:基准产生器；[0047]520:控制器；[0048]530:求和区块；[0049]540:过程；[0050]550:总干扰估测器；[0051]610、620:动作；[0052]u:输入；[0053]y:输出。具体实施方式[0054]以下结合附图阐述的详细说明旨在作为对根据本发明提供的用于固态驱动器的热控制的系统及方法的示例性实施例的说明，且并非旨在表示可用以构造或利用本发明的唯一形式。所述说明结合所示出的实施例来阐述本发明的特征。然而，应理解，不同的实施例也可实现相同或等效的功能及结构，这些不同的实施例也旨在囊括于本发明的精神及范围内。如在本文中别处所表明，相同元件编号旨在指示相同元件或特征。[0055]在一些实施例中，存储系统在壳体120内包括多个固态驱动器110。壳体120可由多个冷却风扇130冷却。每一个冷却风扇130的速度可受到控制器（例如，基板管理控制器baseboardmanagementcontroller，BMC140或“系统管理处理电路”）控制。在一些实施例中，基板管理控制器140具有关于固态驱动器110中的每一者的温度的信息（如以下进一步详细论述且对各冷却风扇130各自的速度进行调整以使每一个固态驱动器110的温度保持处于可接受的范围内而不会消耗比所需功率多的风扇功率。另外，所述新的控制方法将在温度发生重大变化之前执行更快速的冷却调整以使热冷却保持快速及平缓，此也意味着会节省额外的功率。[0056]参照图2,在一些实施例中，每一个固态驱动器110包括固态驱动器控制器210或“存储装置处理电路”）、包括多个闪存芯片230例如，由多个闪存芯片230组成）的非易失性存储器220、内部温度传感器240及存储接口250。在一些实施例中，存储装置符合3.5英寸硬盘驱动器形状因数（3.5inchharddriveform-factor或大形状因数（largeformfactor，LFF标准。在其他实施例中，存储装置符合2.5英寸硬盘驱动器形状因数2.5inchharddriveform-factor或小形状因数（smallformfactor，SFF标准。存储接口250可包括位于壳体外部的主机与存储装置在交换存储请求及响应时所惯用的连接件及协议。连接件及协议可符合例如快速外围组件互连（PeripheralComponentInterconnectExpress，PCIe、通过以太网进行的远程直接存储器存取remotedirectmemoryaccess，RDMA、串行高级技术附件（SerialAdvancedTechnologyAttachment，SATA、光纤通道FibreChannel、串行附接小型计算机系统接口（SerialAttachedSCSI，SAS、快速非易失性存储器NonVolatileMemoryExpress，NVMe，或者符合更加通用的接口，例如以太网或通用串行总线UniversalSerialBus，USB。主机使用存储接口250来与存储装置进行通信。主机可通过存储接口250来向存储装置发送输入输出（inputoutput，10请求，例如数据读取请求及数据写入请求以及各种媒体管理请求例如，识别、获取日志等等）。存储装置可使用相同的接口来执行往来于主机中的内部存储器的数据传递。[0057]在操作中，每一个固态驱动器可接收例如，从主机接收并执行输入或输出命令10co_and，例如读取命令、写入命令及擦除命令。执行这些命令可涉及固态驱动器中的闪存存储器操作例如，对闪存存储器进行的读取操作、写入操作或擦除操作）。固态驱动器有时也可进行无用信息收集操作garbagecollectionoperation以对有效数据与其中相当比例的数据都是无效的擦除区块进行合并。[0058]在一些实施例中，基板管理控制器140连接到每一个固态驱动器且被配置成对温度传感器240进行读取。可从可接受的操作温度的相应温度设定值例如，范围内的温度例如，在所述范围的中心处））减去每一个所测量温度来形成相应的误差信号（errorsignal。在现有技术实施例中，基板管理控制器140构建一个或多个比例-积分-微分控制器，所述一个或多个比例-积分-微分控制器中的每一者接收误差信号，并产生用于控制风扇速度的输出。然而，比例-积分-微分控制器在存在热负载波动时可表现出相对差的性能。此种热负载波动可为例如固态驱动器中的一个或多个固态驱动器中的工作负载波动的结果。举例来说，由固态驱动器执行的操作可消耗功率，且固态驱动器例如，响应于来自外部主机的命令执行此种操作的速率可影响在固态驱动器110中耗散的功率，此转而可增大固态驱动器的热负载。例如壳体120外部的温度以及在其他固态驱动器中耗散的功率等其他因素也可能会影响任意固态驱动器110的热负载。本文所述存储装置的“工作负载”是指存储装置执行存储操作例如，读取操作、写入操作及擦除操作）的实际速率。[0059]在一些实施例中，基板管理控制器140除了仅使用来自固态驱动器110的温度测量结果之外，还可使用每一个固态驱动器110的工作负载的量度作为温度控制方法的输入。基板管理控制器140可通过监测由每一个固态驱动器接收的输入命令及输出命令以及形成对每一个固态驱动器的总工作负载的估测来监测工作负载。工作负载可以各种方式被量化，例如被量化为执行各个操作的速率例如，每单位时间的操作数目）、或者根据固态驱动器中每一种操作耗散的能量进行加权的不同种类操作的速率的加权平均值。举例来说，如果写入操作消耗的能量是读取操作的五倍且假设所消耗能量的大部分或全部被耗散掉，而不是被存储为势能一例如存储为浮动栅极上的电荷），则工作负载可被表征为执行读取操作的速率的六分之一加上执行写入操作的速率的六分之五。在其他实施例中，工作负载的量度可为所执行的各种操作的函数，且也可为各种操作的大小（例如，读取或写入的字节数的函数。[0060]参照图3,在一些实施例中，固态驱动器控制器210产生热负载估测。固态驱动器控制器210可控制并监测所有的闪存存储器操作，所述闪存存储器操作包括无用信息收集，且固态驱动器控制器210可形成工作负载估测及或热负载估测来作为结果。在一些实施例中，如以上针对基板管理控制器140所述，固态驱动器控制器210将有效工作负载作为闪存存储器读取操作与闪存存储器写入操作包括在无用信息收集过程中所使用的任何闪存存储器读取操作及闪存存储器写入操作在内）的加权平均值进行计算对写入操作进行加权，例如写入操作是读取操作的五倍重），并且估测与有效工作负载成比例的热负载。固态驱动器控制器210也可计算有效温度，例如等于（i固态驱动器的热负载对热质量（thermalmass的比率与（ii所述一组冷却风扇130的响应时间的乘积。[0061]参照图4,在一些实施例中，使用神经网络或“人工神经网络”）来估测固态驱动器中的热负载。神经网络可被构建为由固态驱动器控制器210或基板管理控制器140执行的一组合适的程序指令，或者可被构建为模拟神经网络，所述模拟神经网络与合适的数模转换器（digitaltoanalogconverter及模数转换器（analogtodigitalconverter—起被配置成作为固态驱动器控制器210或基板管理控制器140的（芯片上或芯片外）模拟协同处理器analogco-processor运行。神经网络可具有输入层、隐藏层及输出层，每一层包括在网络中连接在一起的多个节点405或“人工神经元artificialneurons”），如图中所示。每一个节点405与多个其他节点405连接，且各节点405之间的链接link可被配置成通过以下进一步详细论述的训练进行配置增强或抑制相邻节点405的有效状态。每一个单独的节点405均可执行求和函数，以对从其他节点405的输出接收的输入进行求和。在每一个节点405中可存在阈限函数thresholdfunction或限制函数limitingfunction，以使得所计算的和必须在传播到其他节点405之前超过设定限值。在一些实施例中，输入层包括三个或四个节点（S卩，输入层包括至少三个节点且至多四个节点），隐藏层包括第一隐藏子层及第二隐藏子层，所述第一隐藏子层包括四个或五个节点，所述第二隐藏子层包括四个或五个节点，且输出层包括第一节点及第二节点。在一些实施例中，输出层的第一节点的输出是所估测热负载，且输出层的第二节点的输出是所估测有效温度。[0062]神经网络的训练可使用反向传播来离线地例如，在制造存储系统时，或者在存储系统不对来自外部主机的输入命令及输出命令作出响应时的其他时刻（例如，在定期维修期间）执行。在神经网络的训练期间，可执行闪存操作或“非易失性存储器操作”）的各种组合，且可监测固态驱动器的温度，以使神经网络形成不同种类的闪存操作与温度之间的关系的模型。可接着使用固态驱动器的所估测热质量来推断与各种闪存操作对应的热负载及或有效温度。这样一来，存储系统可在每一个固态驱动器中使用深度学习来建立工作负载与温度之间的映射，以在比实体热传感器能够报告温度的时间明显早的时间报告温度。因此，存储系统可被配置成在发生显著的温度变化之前对壳体120及固态驱动器110进行预冷却。[0063]一旦已根据上述方法中的一者进行了计算，便可在构建于基板管理控制器140中的控制器中对热负载估测与所有固态驱动器的温度传感器读数进行组合以产生一个或多个风扇速度命令，所述一个或多个风扇速度命令可接着用于设定风扇速度。在一些实施例中，可使用多输入多输出线性控制器（multipleinputmultipleoutputlinearcontroller例如被构建为多输入多输出无限脉冲响应滤波器来从所述一组输入S卩，从热负载估测及温度传感器读数产生多个风扇速度命令。多输入多输出线性控制器可为多输入多输出比例-积分-微分PID控制器，或者可为多个单输入单输出比例-积分-微分控制器。[0064]参照图5A，在其他实施例中，可使用自抗扰控制activedisturbancerejectioncontrol，ADRC实现更好的性能。在一些实施例中，自抗扰控制系统可包括与连接到求和区块530的控制器520连接的基准产生器510;求和区块530可向受到控制的过程（或“配置plant”）540提供控制输入。总干扰估测器550可接收向过程540供应的控制输入以及过程540的输出二者作为输入，并产生总干扰估测及输出推导值outputderivative。[0065]在一些实施例中，自抗扰控制是基于具有额外及虚构的状态变量的系统模型的扩展形式的鲁棒控制方法robustcontrolmethod，所述额外及虚构的状态变量表示系统设计者在配置或过程）的数学描述中未提及的所有信息。这种虚拟状态（内部干扰与外部干扰之和，通常被表示为“总干扰”）是利用状态观测器来在线地估测且被用于控制信号中以将系统从对配置起作用的实际扰动解耦合。这种抗扰特征允许系统设计者利用更简单的模型来对所考虑的系统进行处理，因为建模不确定性的负面影响会得到实时补偿。因此，系统设计者可不需要对配置进行精确的分析描述，因为系统设计者可将未知的动态部分假设为配置中的内部干扰。在一些实施例中，自抗扰控制的概念非常直观:所述概念专注于“抗扰”作为中心任务且“积极active”部分是通过在干扰按照常规发展之前将干扰减弱而得至IJ。因此，自抗扰控制系统可提前对干扰进行补偿，而不是像例如比例-积分-微分控制器可作出的那样对误差信号作出反应。[0066]参照图5B，在一些实施例中，自抗扰控制可对不确定性问题进行重新表述，此被示出为例如具有输入u及输出y的物理过程。图5B所示系统可由方程式1来建模，方程式1包含总干扰内部干扰与外部干扰二者。所述总干扰可被估测及抵消。定义内部干扰并将_1代入到方程式1中，接着得出方程式2所示表达式，且可使用方程式3及4所示近似值来获得方程式5所示结果。可接着根据方程式6及7来定义扩展状态观测器。扩展状态观测器可包含在总干扰估测器550中。[0074]参照图6,在一些实施例中，对包括多个存储装置的存储系统的温度进行控制的方法包括:在动作610中，测量存储装置中的一个或多个存储装置的工作负载；以及在动作620中，基于例如，直接基于所测量的工作负载来调整冷却风扇的速度。[0075]在一些实施例中，对冷却风扇的速度的调整仅基于所估测的工作负载而不基于固态驱动器110的直接测量的温度例如，由温度传感器240测量的温度）以提供更具前瞻性的反馈控制。[0076]综上所述，一些实施例提供具有温度控制的存储系统。所述系统包括:多个存储装置，例如固态驱动器;系统控制器，例如基板管理控制器；以及一个或多个冷却风扇。每一个存储装置包括控制器，所述控制器被配置成估测由在存储装置中执行的操作引起的所述存储装置中的热负载及或有效温度。系统控制器基于所述存储装置的所估测热负载、所估测温度、及或所感测内部温度采用自抗扰控制来调整风扇速度。[0077]每一个固态驱动器中的固态驱动器控制器以及基板管理控制器140可分别为处理电路。本文所用用语“处理电路”（或“处理构件processingmean”）是指用于处理数据或数字信号的硬件、固件及软件的任意组合。处理电路硬件可包括例如应用专用集成电路applicationspecificintegratedcircuit，ASIC、通用或专用中央处理器（centralprocessingunit，CPU、数字信号处理器（digitalsignalprocessor，DSP、图形处理单元graphicprocessingunit，GPU、以及例如现场可编程门阵列（fieldprogrammablegatearray，FPGA等可编程逻辑装置。在本文所述的处理电路中，每一种功能由被配置成即，以硬接线方式配置成执行所述功能的硬件执行，或者更由被配置成执行存储在非暂时性存储媒体中的指令的通用的硬件例如，中央处理器执行。处理电路可在单个印刷电路板printedcircuitboard，PCB上制作或分布在若干互连的印刷电路板上。处理电路可含有其他处理电路;举例来说，处理电路可包括在印刷电路板上互连的两个处理电路现场可编程门阵列及中央处理器）。[0078]应理解，尽管本文中可能使用用语“第一”、“第二”、“第三”等来阐述各种元件、组件、区、层及或区段，然而这些元件、组件、区、层及或区段不应受这些用语限制。这些用语仅用于区分各个元件、组件、区、层或区段與另一元件、组件、区、层或区段。因此，在不背离本发明概念的精神及范围的条件下，可将以下所论述的第一元件、组件、区、层或区段称为第二元件、组件、区、层或区段。[0079]在本文中，为易于说明，可使用例如“位于…之下”、“位于...下面”、“下部的”、“位于...下方”、“位于…上方”、“上部的”等空间相对性用语来阐述图中所示一个元件或特征与另一元件或特征的关系。应理解，此种空间相对性用语旨在除图中所绘示的取向外还囊括装置在使用或操作中的不同取向。举例来说，如果图中的装置被翻转，则被阐述为位于其他元件或特征“下面”或“之下”或者“下方”的元件此时将被取向为位于所述其他元件或特征“上方”。因此，示例性用语“位于…下面”及“位于…下方”可囊括上方及下方两种取向。所述装置可具有其他取向（例如，旋转90度或处于其他取向）且本文中所使用的空间相对性描述语应相应地进行解释。另外，还应理解，当一个层被称为位于两个层“之间”时，所述层可为所述两个层之间仅有的层，或者也可存在一或多个中间层。[0080]本文所用术语仅用于阐述特定实施例，而并非旨在限制本发明概念。本文所用用语“大体上”、“大约”及类似用语用作近似用语、而并非作为程度用语，并且旨在考虑到所属领域的普通技术人员将知的测量值或计算值的固有偏差。本文所用用语“主要成分”是指组合物、聚合物、或产物中所存在的比所述组成物或产物中的任何其它单一成分的量多的成分。相比之下，用语“主成分”是指以重量计构成组合物、聚合物、或产物的至少50%或多于50%的成分。本文所用用语“主要部分”在应用于多个项时是指所述项中的至少一半。[0081]除非上下文中清楚地另外指示，否则本文所用单数形式“一”旨在也包含复数形式。还应理解，当在本说明书中使用用语“包括时，是指明所述特征、整数、步骤、操作、元件、及或组件的存在，但不排除一或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件、及或其群组的存在或添加。本文所用用语“及或”包含相关列出项中的一个或多个项的任意及所有组合。当例如中的至少一者”等表达出现在一系列元件之前时是修饰整个系列的元件而并非修饰所述系列中的个别元件。另外，在阐述本发明概念的实施例时使用“可”是指代“本发明的一或多个实施例”。另外，用语“示例性”旨在指实例或例示。本文所用用语“使用”、“正使用”、及“被使用”可被视为分别与用语“利用”、“正利用”、及“被利用”同义。[0082]应理解，当称一元件或层位于另一元件或层“上”、“连接到”、“耦合到”或“邻近于”另一元件或层时，所述元件或层可“直接位于另一元件或层上”、“直接连接到”、“直接耦合到”、或“直接邻近于”另一元件或层，抑或可存在一或多个中间元件或层。相比之下，当称一元件或层“直接位于另一元件或层上”、“直接连接到”、“直接耦合到”、或“紧邻于”另一元件或层时，则不存在中间元件或层。[0083]本文所述任何数值范围旨在包括归入所述范围内的相同数值精度的所有子范围。举例来说，“1.0至10.0”的范围旨在包括所述最小值1.0与所述最大值10.0之间（且包含所述最小值1.0与所述最大值10.0在内）的所有子范围，即，具有等于或大于1.0的最小值以及等于或小于10.0的最大值，例如举例来说2.4至7.6。本文所述任何最大数值限制旨在包括归入其中的所有更低的数值限制，并且本说明书中所述的任何最小数值限制旨在包括归入其中的所有更高的数值限制。[0084]尽管本文已具体阐述并示出了用于固态驱动器的热控制的系统及方法的示例性实施例，然而对于所属领域中的技术人员来说许多润饰及变化将显而易见。因此，应理解，根据本发明原理所构想的用于固态驱动器的热控制的系统及方法可以除本文所具体阐述的方式之外的其他方式实施。在以上权利要求书及其等效范围中也对本发明加以定义。

权利要求：1.一种具有温度控制的存储系统，其特征在于，包括：多个存储装置；冷却风扇；以及系统管理处理电路，所述系统管理处理电路被配置成：测量所述存储装置中的一个或多个存储装置的工作负载，以及基于所测量的所述工作负载调整所述冷却风扇的速度。2.根据权利要求1所述的存储系统，其特征在于，所述系统管理处理电路被配置成利用自抗扰控制来调整所述冷却风扇的所述速度。3.根据权利要求1所述的存储系统，其特征在于，所述存储装置中的每一者是固态驱动器。4.根据权利要求1所述的存储系统，其特征在于，所述存储装置中的每一者包括存储装置处理电路，所述存储装置处理电路与所述系统管理处理电路一起被配置成基于所测量的所述工作负载来调整所述冷却风扇的所述速度。5.根据权利要求4所述的存储系统，其特征在于，所述多个存储装置中的第一存储装置的所述存储装置处理电路被配置成估测在所述第一存储装置中耗散的功率。6.根据权利要求5所述的存储系统，其特征在于，所述第一存储装置的所述存储装置处理电路被配置成估测所述第一存储装置中的有效温度。7.根据权利要求6所述的存储系统，其特征在于，所述存储装置处理电路被配置成构建人工神经网络，所述人工神经网络被配置成接收关于在所述存储装置中执行非易失性存储器操作的速率的信息并估测所述第一存储装置中的所述有效温度。8.根据权利要求7所述的存储系统，其特征在于，所述人工神经网络包括输入层、隐藏层及输出层。9.根据权利要求8所述的存储系统，其特征在于，所述输入层包括至少三个节点且至多四个节点。10.根据权利要求9所述的存储系统，其特征在于，所述隐藏层包括第一隐藏子层及第二隐藏子层。11.根据权利要求10所述的存储系统，其特征在于，所述第一隐藏子层包括至少四个节点且至多五个节点。12.根据权利要求11所述的存储系统，其特征在于，所述第二隐藏子层包括至少四个节点且至多五个节点。13.根据权利要求12所述的存储系统，其特征在于，所述输出层包括第一输出节点及第二输出节点。14.根据权利要求13所述的存储系统，其特征在于，所述第一输出节点的输出是所估测热负载且所述第二输出节点的输出是所估测有效温度。15.根据权利要求7所述的存储系统，其特征在于，所述系统管理处理电路被配置成接收包括所述第一存储装置中的所估测所述有效温度在内的多个所估测有效温度，且基于所述多个所估测有效温度来产生多个风扇速度命令。16.根据权利要求15所述的存储系统，其特征在于，所述系统管理处理电路被配置成利用自抗扰控制来产生所述多个风扇速度命令。17.—种操作具有温度控制的存储系统的方法，其特征在于，所述存储系统包括：多个存储装置；冷却风扇；以及系统管理处理电路，其特征在于，所述方法包括：测量所述存储装置中的一个或多个存储装置的工作负载，以及基于所测量的所述工作负载调整所述冷却风扇的速度。18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述调整所述冷却风扇的所述速度包括：利用人工神经网络来估测与所测量的所述工作负载对应的热负载；估测所述多个存储装置中的存储装置的有效温度；以及利用自抗扰控制来产生风扇速度命令。19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述方法还包括在所述存储系统离线时训练所述人工神经网络。20.—种具有温度控制的存储系统，其特征在于，包括：多个存储装置；冷却风扇；以及处理构件，所述处理构件被配置成：测量所述存储装置中的一个或多个存储装置的工作负载，以及基于所测量的所述工作负载调整所述冷却风扇的速度。

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