CN115712878A - 车辆操作者认证操作 - Google Patents

Abstract

用于车辆操作者认证操作的设备可包含耦合到处理器的多个存储器装置。所述处理器可使用确定的与其中部署所述设备的车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式以及从全球定位卫星和基站接收的信息执行认证操作，以确定所述车辆的当前操作者是否为所述车辆的所述经授权操作者且确定所述车辆是否已经历车辆事件。所述处理器也可响应于所述车辆已经历所述车辆事件的确定而在第一存储器装置与第二存储器装置之间重新分配计算资源，且使用所述重新分配的计算资源使用所述所确定驾驶模式以及从所述全球定位卫星和所述基站接收的所述信息执行后续认证操作以确定所述车辆的所述当前操作者是否为所述车辆的所述经授权操作者。

Description

车辆操作者认证操作

技术领域

本公开大体上涉及半导体存储器和方法，且更具体地说，涉及用于车辆操作者认证操作的设备、系统和方法。

背景技术

存储器装置通常被提供为计算机或其它电子系统中的内部、半导体、集成电路。存在许多不同类型的存储器，包含易失性和非易失性存储器。易失性存储器可能需要电力以维持其数据(例如，主机数据、误差数据等)，且包含随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、同步动态随机存取存储器(SDRAM)和晶闸管随机存取存储器(TRAM)等。非易失性存储器可通过在未被供电时保存所存储数据来提供永久数据，且可包含NAND快闪存储器、NOR快闪存储器及电阻可变存储器，例如相变随机存取存储器(PCRAM)、电阻性随机存取存储器(RRAM)及磁阻随机存取存储器(MRAM)，例如自旋力矩转移随机存取存储器(STT RAM)等等。

存储器装置可耦合到主机(例如，主机计算装置)以存储数据、命令和/或指令以在操作计算机或电子系统时供主机使用。举例来说，数据、命令和/或指令可在计算或其它电子系统的操作期间在主机与存储器装置之间传送。

发明内容

本公开的一方面提供一种用于车辆操作者认证操作的设备，其包括：第一存储器装置，其包括第一类型的媒体；第二存储器装置，其包括第二类型的媒体；以及处理器，其耦合到所述第一存储器装置和所述第二存储器装置，其中所述处理器经配置以：使用与其中部署所述设备的车辆的经授权操作者相关联的所确定驾驶模式以及从全球定位卫星和基站接收的信息执行认证操作以确定所述车辆的当前操作者是否为所述车辆的所述经授权操作者；确定所述车辆是否已经历车辆事件；响应于所述车辆已经历所述车辆事件的所述确定而在所述第一存储器装置与所述第二存储器装置之间重新分配计算资源；以及使用所述重新分配的计算资源使用所述所确定驾驶模式以及从所述全球定位卫星和所述基站接收的所述信息执行后续认证操作以确定所述车辆的所述当前操作者是否为所述车辆的所述经授权操作者。

本公开的另一方面提供一种用于车辆操作者认证操作的方法，其包括：执行一或多个机器学习指令以确定与车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式；使用所述所确定驾驶模式以及从全球定位卫星、基站和内部车辆传感器接收的信息执行例程认证操作以确定所述车辆的当前操作者是否为所述车辆的所述经授权操作者；确定所述车辆是否已经历车辆事件；响应于所述车辆已经历所述车辆事件的所述确定而在与所述车辆相关联的存储器装置之间重新分配计算资源；以及使用所述重新分配的计算资源且响应于确定所述车辆已经历后续车辆事件，使用所述所确定驾驶模式、从所述全球定位卫星接收的所述信息、从所述基站接收的所述信息和所述内部车辆传感器执行后续认证操作以确定所述车辆的所述当前操作者是否为所述车辆的所述经授权操作者。

本公开的另一方面提供一种用于车辆操作者认证操作的系统，其包括：自主车辆，其包括：第一存储器装置，其包括第一类型的媒体；第二存储器装置，其包括第二类型的媒体；以及处理器，其耦合到所述第一存储器装置和所述第二存储器装置，其中所述处理器将：执行指令以确定与所述自主车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式；使用所述所确定驾驶模式以及从全球定位卫星、基站和与所述自主车辆相关联的至少一个内部传感器接收的信息执行认证操作以确定所述车辆的当前操作者是否为所述车辆的所述经授权操作者；确定所述自主车辆是否已经历车辆事件；响应于所述自主车辆已经历所述车辆事件的所述确定而在所述第一存储器装置与所述第二存储器装置之间重新分配计算资源；以及使用所述重新分配的计算资源使用所述所确定驾驶模式以及从所述全球定位卫星和所述基站接收的所述信息执行后续认证操作以确定所述自主车辆的所述当前操作者是否为所述自主车辆的所述经授权操作者。

附图说明

图1是根据本公开的若干实施例的呈包含主机和存储器装置的设备形式的功能框图。

图2是根据本公开的若干实施例的呈包含设备的计算系统形式的另一功能框图，所述设备包含主机和存储器系统。

图3是根据本公开的若干实施例的呈包含存储器系统的设备形式的功能框图。

图4是根据本公开的若干实施例的呈包含存储器系统的设备形式的另一功能框图。

图5是根据本公开的若干实施例的说明包含电子控制单元的自主车辆的图式。

图6是根据本公开的若干实施例的表示对应于车辆操作者认证操作的实例方法的流程图。

具体实施方式

用于车辆操作者认证操作的设备可包含耦合到处理器的多个存储器装置。处理器可使用确定的与其中部署设备的车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式以及从全球定位卫星和基站接收的信息执行认证操作，以确定车辆的当前操作者是否为车辆的经授权操作者且确定车辆是否已经历车辆事件。处理器也可响应于车辆已经历车辆事件的确定在第一存储器装置与第二存储器装置之间重新分配计算资源，且使用重新分配的计算资源使用确定的驾驶模式以及从全球定位卫星和基站接收的信息执行后续认证操作以确定车辆的当前操作者是否为车辆的经授权操作者。

随着自主车辆(例如，例如汽车、卡车、公交车、摩托车、轻型机踏车、全地形车辆、军事车辆、坦克等车辆，其中决策和/或车辆控制操作的至少一部分受计算机硬件和/或软件控制，而不是人类操作者)变得逐渐流行，必须解决关于此类车辆的安全性的问题。虽然存在减轻与自主车辆相关联的安全性问题且因此改善其安全性的各种方法，但控制自主车辆的安全性和驾驶员认证的计算资源(例如，计算机硬件和软件)的量及类型的限制使得自主车辆安全性的改进变得困难。

例如，一些方法依赖于“简单”认证，例如实体车辆钥匙、密码、车辆操作者输入、全球定位数据或类似物，以尝试确保车辆的操作者是车辆的经授权操作者，作为对车辆提供安全性的部分。这些和相似认证范例可使车辆暴露于网络攻击，网络攻击可允许不法实体解锁、启动(例如，对车辆通电)且在一些情境中盗窃或以其它方式委托车辆。

另外，此类方法可能无法充分解决在车辆的操作期间车辆的操作者改变的情形。举例来说，此类方法可能无法充分解决其中车辆在正操作的同时驾驶员和乘客尝试在车辆中换位置的情形，或在更差的情况中，当驾驶员和/或乘客由于劫车或其它不利的车辆收回时被迫在车辆中换位置的情形。此类方法会使经授权操作者车辆暴露于各种法律风险。举例来说，如果车辆被盗、被重新占用、被委托或以其它方式使用而车辆的经授权操作者并不知道和/或同意，那么车辆的经授权操作者可能被判定对由于车辆的不当使用造成的损坏负责。

相比之下，本文描述的实施例提供多个认证阶段以确保车辆的操作者是车辆的经授权操作者。举例来说，本文中的实施例可允许使用全球定位卫星(GPS)数据、基站数据、门传感器数据、座椅传感器数据、方向盘传感器数据和/或内部车辆相机数据等等的任何组合，随时间确定经授权车辆用户的驾驶模式。一旦已了解经授权操作者的驾驶模式(例如，通过使用机器学习算法)，就可使用前述检测到的和/或所收集的信息的任何组合认证车辆的操作者。这些认证操作在此可称为“例程认证操作”。举例来说，在车辆的启动时执行且接着周期性地和/或在基于自从车辆的启动后过去的时间量的规则或经调度间隔执行的认证操作可称为“例程认证操作”。

在一些实施例中，可响应于检测到车辆事件和/或在此之后随后执行后续认证操作。然而，与例程认证操作相比，如本文所描述的后续认证操作可大体上响应于检测到车辆事件而特定执行，或至少在与例程认证操作的执行相关联的周期性间隔不同的至少一个周期性间隔在检测到车辆事件的发生之后周期性地执行。举例来说，后续认证操作可指至少在车辆的启动时和/或按与例程认证操作不同的调度执行的初始例程认证操作之后执行的认证操作。如本文所使用，术语“车辆事件”大体上指代其中车辆至少临时停止驾驶的情况或其中车辆检测到车辆的操作者的某种改变的事件。“车辆事件”的非限制性实例可包含车辆停止于停车标牌处、悲剧信号，或其中车辆可能停止移动或驾驶但保持通电的其它位置(例如，交通堵塞)。

然而，实例不受如此限制，且“车辆事件”可包含检测由门传感器、座椅传感器、方向盘传感器收集的数据和/或内部车辆相机数据的改变。举例来说，车辆事件可对应于门传感器已被触发、座椅传感器状态已改变(例如，由于坐于座椅上的车辆操作者而存在于座椅上的重量的量已改变)、方向盘上的手位置和/或方向盘传感器已检测到方向盘上的抓握的紧密度或松散性的改变等的指示。此类事件可对应于操作者认证的潜在违反(例如，可存在车辆的操作者可能已改变的可能性)和/或可对应于紧急处理操作(例如，由车辆执行的操作，其可使计算资源集中于操作且可因此表示车辆操作者的监视的时间间隙)的确定。

如本文更详细地描述，本公开的方面可通过有目的地重新分配可用于自主车辆的计算资源而允许认证操作的高效执行，以使得可按需要使用最高效(例如，最快、最准确等)计算资源来处理在认证操作的执行中使用的信息以允许自主车辆以安全方式操作。

本公开的一些实施例允许执行应用程序以执行认证操作以确保车辆(例如，自主车辆)的操作者是车辆的经授权操作者。如本文所使用，术语“应用程序”通常指一或多个计算机程序，其可包含可执行以使计算系统执行某些任务、功能和/或活动的计算指令。在应用程序的执行中消耗的计算资源(例如，处理资源和/或存储器资源)的量可在“工作负载”方面进行测量。如本文所使用，术语“工作负载”通常指在执行某一任务、功能和/或活动的应用程序的执行时消耗的聚合计算资源。在执行应用程序的过程期间，可由计算系统执行多个子应用程序、子例程等。在执行应用程序(包含子应用程序、子例程等)时消耗的计算资源量可称为工作负载。可引起要求高的工作负载的一些应用程序包含实时处理例如GPS数据、卫星数据和/或传感器数据等数据以执行本文所描述的认证操作的应用程序。

随着工作负载的要求越来越高，特别是鉴于可允许在道路上操作的车辆之间和/或车辆与基站之间的通信的宽带蜂窝网络技术的改进，与工作负载处置的优化相关联的问题在自主车辆部署中可变得进一步加剧，在自主车辆部署中物理空间约束可规定可用于自主车辆的处理资源和/或存储器资源的量。

随着宽带蜂窝网络技术的发展，可能对连接到宽带蜂窝网络的自主车辆提出更高的资源需求。这可归因于与宽带蜂窝网络(为简洁起见，本文称为“网络”)相关联的可用带宽的增加，这可继而引起更高的下载速度，以及因此增加的与连接到网络的装置相关联的数据流量。此类增加的数据业务可进一步引起在连接到网络的自主车辆内接收、存储和/或处理的数据量更大。

另外，涉及连接到网络的自主车辆的增加数据业务的可能可允许越来越复杂的应用程序(例如，经设计成致使计算装置执行一个或多个特定功能或任务的计算应用程序)在自主车辆上执行。此类应用程序的执行继而可产生要求很高的工作负载，这可使计算资源紧张，且更具体地说，可使在一些常规方法中分配给此类装置的计算资源紧张。

为了解决各种方法的缺点以快速且准确地执行涉及车辆的认证操作，本文描述的实施例可提供硬件电路系统(例如，控制器、处理器等)，其可当对应于工作负载的数据存储于不同类型的存储器装置中时监视和/或确定在自主车辆的计算系统中执行的工作负载的特性。基于工作负载的所监视或所确定的特性，硬件电路系统可将工作负载的至少一部分写入到不同类型的存储器装置。举例来说，如果在对应于工作负载的数据存储在易失性存储器装置时执行工作负载，并且如果对应于工作负载的数据存储在非易失性存储器装置，硬件电路系统确定可优化工作负载的执行，则硬件电路系统可使对应于工作负载的数据的至少一部分写入到非易失性存储器装置。工作负载特性的此类动态确定和工作负载到包含不同类型的媒体的存储器装置的后续分配可在移动计算系统中尤其有益，特别是在移动计算装置上执行越来越多的处理资源密集型工作负载时。

可如何优化工作负载的非限制性实例可包含优化与计算系统相关联的带宽、与计算系统相关联的计算资源消耗和/或计算系统执行工作负载的速度等。举例来说，如果计算系统部署于自主车辆中，那么当多个要求高的工作负载同时执行时计算装置的计算资源可能紧张。因此，为了优化资源消耗并且因此优化自主车辆的资源可用性，硬件电路系统可致使对应于工作负载中的一或多个的数据的至少一部分写入到存储器装置，所述存储器装置的特征在于当执行工作负载时比与自主车辆相关联的另一存储器装置更快的存储器存取时间。

可优化工作负载的另一非限制性实例可包含通过利用展现不同存储器容量与带宽容量的存储器装置和/或媒体类型来优化工作负载的执行。举例来说，展现高容量但低带宽的存储器装置(例如，NAND存储器装置)可用于执行一些类型的工作负载(或其部分)，而展现高带宽但低容量的存储器装置(例如，3D堆叠SDRAM存储器装置)可用于执行一些类型的工作负载(或其部分)。通过利用对于不同工作负载展现高容量但低带宽或高带宽但低容量的存储器装置的容量，本文中的实施例可优化计算装置或移动计算装置中执行资源密集型应用程序时消耗的时间量、处理资源和/或功率。然而，实施例不限于此，并且本文中更详细地描述根据本公开优化工作负载的执行的其它实例。

如本文中更详细地描述，实施例可通过基于数据的特征(例如，在执行工作负载时涉及的数据的存取频率)将与工作负载相关联的数据写入存储器装置来进一步优化移动计算系统中的工作负载的执行。数据的存取频率可指在执行工作负载时涉及数据的存取量(例如，读取、写入等)。本文中可关于“热数据”及“冷数据”参考数据的存取频率。如本文中所使用的“冷数据”意味相对于从存储器装置读取的其它存储器对象，尚未在长持续时间内存取特定存储器对象。如本文中所使用的“热数据”是指相对于从存储器装置读取的其它存储器对象，已频繁存取的特定存储器对象。

举例来说，如果在执行工作负载时涉及的某些数据确定为“热”，则可将此类数据写入到包含非常适合于快速存取数据的媒体类型的存储器装置。本文中所描述的可在执行工作负载期间将热数据写入到其的存储器装置的非限制性实例为易失性存储器装置，例如DRAM装置。

相比而言，如果在执行工作负载时涉及的某些数据确定为“冷”，则可将此类数据写入到包含非常适合于存储非频繁存取的数据的媒体类型的存储器装置。本文中所描述的可在执行工作负载期间将冷数据写入到其的存储器装置的非限制性实例为非易失性存储器装置，例如NAND快闪装置。

在本公开的以下详细描述中，参考形成本公开的部分的附图，且图中通过图解方式展示可实践本公开的一或多个实施例的方式。足够详细地描述这些实施例以使得所属领域的一般技术人员能够实践本公开的实施例，且应理解，可利用其它实施例，且可在不脱离本公开的范围的情况下进行工艺、电气和结构改变。

如本文所使用，如“N”、“M”等特定地关于图式中的附图标号的指定符指示可包含数个如此指定的特定特征。还应理解，本文中所使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，而不意图为限制性的。如本文所使用，除非上下文另外明确规定，否则单数形式“一(a/an)”和“所述(the)”可包含单个指示物和多个指示物两者。另外，“多个”、“至少一个”和“一或多个”(例如，多个存储器排组)可指一或多个存储器排组，而“多个”意在指代超过一个此类事物。

此外，贯穿本申请案以许可意义(即，有可能、能够)而非以强制性意义(即，必须)使用词语“可能”和“可”。术语“包含”和其派生词指“包含但不限于”。视上下文而定，术语“耦合(coupled/coupling)”意指物理上直接或间接连接或存取及移动(传输)命令和/或数据。视上下文而定，术语“数据”和“数据值”在本文中可互换地使用且可具有相同含义。

本文中的图式遵循编号定则，其中第一一或多个数字对应于图式编号，且剩余的数字标识图式中的元件或组件。可通过使用类似数字来识别不同图之间的类似元件或组件。举例来说，104可表示图1中的元件“04”，且相似元件可在图2中表示为204。通常在本文中可用单个元件符号指代一组或多个类似元件或组件。举例来说，多个参考元件，例如元件544-1到544-N(或在替代方案中为544-1、...、544-N)可通常称为544。如将了解，可添加、交换和/或去除本文中的各个实施例中示出的元件，以便提供本公开的多个额外实施例。另外，图式中提供的元件的比例和/或相对尺度意图说明本公开的某些实施例，且不应被视作限制性意义。

图1是根据本公开的若干实施例的呈包含含有主机102和存储器装置104的设备的计算系统100的形式的功能框图。在一些实施例中，主机102和/或存储器系统104可为电子控制单元(ECU)101(例如，自主车辆的电子控制单元)的部分。如将了解，ECU 101是驻留于自主车辆上的控制一或多个特定功能的执行的电子组件。自主车辆可包含大量此类ECU101，且将了解，图1中示出的ECU 101可表示驻留于自主车辆上的单个ECU 101或ECU的聚合体(或其部分)。如本文所使用，“设备”可指但不限于多种结构或结构的组合中的任何一种，例如，电路或电路系统、一或多个裸片、一或多个模块、一或多个装置或一或多个系统。在一些实施例中，计算系统100可为自主车辆(例如，本文图5所示的自主车辆541)的部分。举例来说，计算系统100可驻留于自主车辆上。在此类实施例中，计算系统100可通过控制例如自主车辆的加速、制动、转向、停车等来控制自主车辆的操作。

如本文中所使用，术语“驻留于...上”是指某物在物理上位于特定组件上。举例来说，计算装置100驻留于自主车辆上指代其中计算系统100物理地耦合到自主车辆或物理上位于其内的条件。术语“驻留在……上”可在本文中与例如“部署于……上”或“位于……上”等其它术语互换使用。

存储器系统104可包含数个不同存储器装置123、125(和/或本文中在图2中示出的227)，所述存储器装置可包含一或多个不同媒体类型123、125(和/或本文中在图2中示出的227)。不同存储器装置123、125和/或227可包含一或多个存储器模块(例如，单列直插式存储器模块、双列直插式存储器模块等)。

存储器系统104可包含易失性存储器和/或非易失性存储器。在若干实施例中，存储器装置104可包含多芯片装置。多芯片装置可包含若干不同存储器装置123、125和/或227，所述存储器装置可包含若干不同存储器类型和/或存储器模块。举例来说，存储器系统可包含任何类型的模块上的非易失性或易失性存储器。如图1中所示，计算系统100可包含控制器120，所述控制器可包含处理器122。组件(例如，ECU 101、主机102、控制器120、处理器122和/或存储器装置123、125)中的每一个在本文中可单独地称为“设备”。

存储器系统104可提供用于计算系统100的主存储器或可在整个计算系统100中用作额外存储器和/或存储装置。存储器系统104可包含一或多个存储器装置123、125，所述一或多个存储器装置可包含易失性和/或非易失性存储器单元。举例来说，存储器装置123、125中的至少一个可为具有NAND架构的快闪阵列。此外，存储器装置123、125中的至少一个可为存储器单元的动态随机存取阵列。实施例不限于特定类型的存储器装置。举例来说，存储器系统104可包含RAM、ROM、DRAM、SDRAM、PCRAM、RRAM和/或快闪存储器(例如，NAND和/或NOR快闪存储器装置)等等。

然而，实施例不限于此，且存储器系统104可包含其它非易失性存储器装置123、125，例如非易失性随机存取存储器装置(例如，NVRAM、ReRAM、FeRAM、MRAM、PCM)、如电阻可变(例如，3D交叉点(3D XP))存储器装置等“新兴”存储器装置、包含自选存储器(SSM)单元阵列的存储器装置、根据计算互连标准(CXL)操作的存储器装置等，或其组合。

电阻可变存储器装置可结合可堆叠交叉网格化数据存取阵列基于体电阻的改变来执行位存储。另外，与许多基于快闪的存储器相比，电阻可变非易失性存储器可进行就地写入操作，其中可在不预先擦除非易失性存储器单元的情况下对非易失性存储器单元进行编程。与基于快闪的存储器和电阻可变存储器相比，自选存储器单元可包含具有充当存储器单元的开关和存储元件两者的单种硫族化物材料的存储器单元。

在一些实施例中，存储器系统104可为计算快速链路(Compute Express Link，CXL)顺应性存储器系统(例如，存储器系统可包含PCIe/CXL接口)。CXL是经设计成加速下一代数据中心执行的高速中央处理器(CPU)到装置和CPU到存储器互连件。CXL技术维持CPU存储器空间与附接装置上的存储器之间的存储器相干性，其允许资源共享以获得较高性能、减少的软件堆栈复杂度和较低的总体系统成本。

CXL被设计成用于高速通信的行业开放标准接口，因为越来越多地使用加速器来补充CPU以支持新兴的应用，例如人工智能和机器学习。CXL技术构建在外围组件互连高速(PCIe)基础设施上，其利用PCIe物理和电气接口以在例如输入/输出(I/O)协议、存储器协议(例如，最初允许主机与加速器共享存储器)和相干性接口的领域中提供高级协议。在一些实施例中，CXL技术可包含多个I/O通道，其经配置以用每秒约三十二(32)千兆次传送的速率将多个命令传送到控制器120外部的电路系统或从所述电路系统传送，所述电路系统例如存储器装置123、125、227和/或主机102。在另外的实施例中，CXL技术可包括耦合到多个I/O通道的外围组件互连高速(PCIe)5.0接口，且控制器120将根据计算高速链路存储器系统经由PCIe 5.0接口接收涉及第一存储器装置123或第二存储器装置125中的至少一个或这两者的命令。

如图1中所示，存储器装置123、125包含不同类型的存储器装置。举例来说，存储器装置125可为非易失性存储器装置，例如电阻可变存储器装置、根据CXL协议操作的存储器装置、3D XP存储器装置或NAND存储器装置等，且存储器装置123可为易失性存储器装置，例如DRAM装置，或反过来。也就是说，存储器装置123、125可包含不同媒体类型124、126。然而，实施例不限于此，且存储器装置123、125可包含任何类型的存储器装置，前提是存储器装置123、125中的至少两者包含不同媒体类型124、126。如本文所使用，“媒体类型”通常指对应于存储器装置123、125的存储器单元架构的类型。举例来说，媒体类型124、126中的一个可对应于包含至少一个电容器和至少一个晶体管的存储器单元阵列，而媒体类型124、126中的另一个可包含浮动栅极金属氧化物半导体场效应晶体管阵列。在一些实施例中，媒体类型124、126中的至少一者可包含电阻可变存储器单元阵列，所述电阻可变存储器单元配置成基于与电阻可变存储器单元相关联的体电阻的改变而执行位存储。

如图1中所说明，主机102可耦合到存储器系统104。在若干实施例中，存储器系统104可经由一或多个信号(例如，信号103)耦合到主机102。在图1中，存储器系统104经由信道103耦合到主机102，所述信道可另外耦合到存储器系统104的控制器120和/或处理器122。控制器120和/或处理器122经由信道105、107耦合到存储器装置123、125。在一些实施例中，存储器装置123、125中的每一个由一或多个相应信道105、107耦合到控制器120和/或处理器122，使得存储器装置123、125中的每一个可接收符合耦合到控制器120的存储器装置123、125的类型的消息、命令、请求、协议或其它信令(例如，符合存储器装置123、125的媒体类型124、126的消息、命令、请求、协议或其它信令)。

ECU 101可进一步包含射频集成电路(RFIC)111。如本文所使用，术语“RFIC”大体上指代在适合于无线发射的频率范围中操作的电学集成电路。在一些实施例中，RFIC 111可促进自主车辆(例如，本文图5所示的自主车辆541)、基站(例如，本文图5所示的基站543)和/或在包含RFIC 111的自主车辆操作的道路或街道上操作的其它自主车辆之间的通信。

如图1所示，系统100(例如，自主车辆)进一步包含内部传感器113。内部传感器可包含与车辆的各种内部组件相关联的传感器。此类传感器的非限制性实例包含门传感器(例如，用以确定车辆的门是打开还是关闭的传感器)、方向盘传感器(例如，用以检测车辆的操作者是否触摸方向盘的传感器)、座椅传感器(例如，用以确定人是否坐在车辆座椅中并且如果是，那么确定例如人的重量的传感器)、内部相机(例如，用以提供车辆的操作者和/或乘客的面部检测和辨识的传感器)等等。

另外，系统100和/或ECU 101可进一步有各种传感器，所述各种传感器未图示以免混淆附图。举例来说，ECU 101可包含可用以帮助自主车辆的导航和操作的惯性传感器、雷达传感器、激光雷达传感器等。

主机102可为主机系统，例如个人笔记本计算机、台式计算机、数码相机、智能手机、存储卡读卡器和/或具物联网(IoT)功能的装置，以及各种其它类型的主机。但是，在一些实施例中，主机102包含执行指令以控制自主车辆的操作的一或多个中央处理器。

所属领域的一般技术人员将理解，“处理器”可以意指一或多个处理器，例如并行处理系统、数个协处理器等。系统100可包含单独的集成电路，或主机102、存储器系统104、控制电路系统120中的一或多个，和/或存储器装置123、125可在同一集成电路上。计算系统100可例如是服务器系统和/或高性能计算(HPC)系统和/或其一部分。虽然图1中展示的实例示出具有冯诺依曼(Von Neumann)架构的系统，但本公开的实施例可在非冯诺依曼架构中实施，所述非冯诺依曼架构可不包含通常与冯诺依曼架构相关联的一或多个组件(例如，CPU、ALU等)。

存储器系统104可包含控制器120，所述控制器可包含处理器122。处理器122可以集成电路的形式提供，例如本文中配置成执行更详细地描述的操作的专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、精简指令集计算装置(RISC)、高级RISC机器、系统芯片或硬件和/或电路系统的其它组合。在一些实施例中，处理器122可包括一或多个处理器(例如，处理装置、协同处理器等)。

处理器122可执行操作以监视和/或确定在存储器系统104上运行的工作负载的特征。所述特性可包含例如带宽消耗、存储器资源消耗、存取频率(例如，与工作负载中的一或多个相关联的数据是热的还是冷的)和/或工作负载的执行中的功率消耗等等信息。处理器122可控制与用于自主车辆的认证操作的数据的至少一部分到不同存储器装置123、125的写入，以便优化对应于认证操作的工作负载的执行，和/或平衡对应于不同存储器装置123、125之间的认证操作的工作负载以用于媒体管理目的等等。

在非限制性实例中，设备(例如，计算系统100)可包含处理器122、包括第一类型的媒体124的第一存储器装置123，和包括第二类型的媒体126的第二存储器装置125。处理器122、第一存储器装置123、第二存储器装置125和处理器122在一些实施例中可驻留于自主车辆(例如，本文图5所示的自主车辆541)上。处理器122可耦合到第一存储器装置123和第二存储器装置125。

处理器122可使用确定的与其中部署设备的车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式、从全球定位卫星(GPS)接收的信息以及从基站接收的信息执行认证操作，以确定车辆的当前操作者是否为车辆的经授权操作者。如本文所使用，“基站”大体上指代产生和接收特定频率范围内的电磁辐射且促进基站与在基站的网络覆盖区域内的计算装置(例如，例如智能电话等移动计算装置)之间的数据或其它信息的传送的设备。基站可产生和接收的频率范围的若干非限制性实例可包含700MHz-2500MHz(在4G基站的情况下)或28GHz-39GHz(在5G基站的情况下)。

如果确定车辆的当前操作者不是车辆的经授权操作者，那么处理器122可向车辆的经授权操作者发射通知和/或停用车辆，以及进行其它动作以确保车辆的安全性。另一方面，如果确定车辆的当前操作者是车辆的经授权操作者，那么处理器122可允许车辆继续操作。

处理器122可确定车辆是否已经历车辆事件，且响应于车辆已经历车辆事件的确定而在第一存储器装置与第二存储器装置之间重新分配计算资源。在一些实施例中，车辆事件可包含车辆停止大于阈值时间段、启动和/或检测到捕获的内部车辆传感器数据的改变中的至少一个。

在一些实施例中，处理器122可使用重新分配的计算资源使用确定的驾驶模式以及从全球定位卫星和基站接收的信息执行后续认证操作，以确定车辆的当前操作者是否为车辆的经授权操作者。然而，实施例不受如此限制，且在一些实施例中，除使用重新分配的计算资源的GPS和/或站信息之外，处理器122可使用内部车辆传感器数据执行认证操作或后续认证操作中的至少一个或这两者。

处理器122可至少部分地基于确定的车辆在其中操作的环境特性在第一存储器装置与第二存储器装置之间重新分配计算资源。如本文所使用，术语“环境特性”大体上指代在车辆操作的同时车辆遇到的各种条件。环境特性的非限制性实例可包含天气条件、交通条件、道路施工的存在(或不存在)(例如，是否存在交通屏障、道路施工标牌、绕道等)，和/或交通标志的存在(或不存在)(例如，车辆正在包含相对较少的交通标志的高速公路上操作而不是在含有相对更多交通标志的城市中)，以及车辆在操作期间可能遇到的其它条件。

继续此实例实施例，处理器122可执行一或多个机器学习指令集合以确定随时间的与车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式。机器学习操作的执行可包含执行指令以使用训练数据进行预测和/或学习随时间的行为来执行操作。举例来说，可在经授权驾驶员操作车辆的同时执行指令以预测和/或学习驾驶模式，例如操作者操作车辆的一般速度、操作者的改变车道的行为、制动行为，和/或操作者跟随的优选或常用路线等等。在一些实施例中，车辆的经授权操作者随时间的驾驶行为的预测和/或学习可允许从待检测的已学习驾驶模式的偏离，且在一些实施例中，可致使产生应用程序发起指示符以致使执行认证操作以确定车辆的操作者是否为车辆的经授权操作者。

在一些实施例中，处理器122可在计算资源在第一存储器装置123与第二存储器装置125之间的重新分配之前确定第一存储器装置123和第二存储器装置125的特性。处理器可确定的特性的非限制性实例可包含第一存储器装置123和/或第二存储器装置125的带宽、存储器存取时间、时延和/或存储器单元密度特性。举例来说，处理器122可在第一存储器装置123与第二存储器装置125之间重新分配计算资源，使得展现比可用于车辆的其它计算资源更高的带宽、更快的存储器存取时间和/或更低的时延的大于阈值量的计算资源可用于执行后续认证操作和/或进一步后续认证操作。

响应于接收到应用程序发起指示符，处理器122可至少部分地基于第一存储器装置123和第二存储器装置125的所确定特性而在第一存储器装置123与第二存储器装置125之间重新分配计算资源。在一些实施例中，可响应于检测到车辆事件的发生而产生应用程序发起指示符。然而，实施例不受如此限制，且在一些实施例中，可响应于车辆的操作者的驾驶模式已从预测和/或学习的车辆的经授权操作者的驾驶模式偏离的确定而产生应用程序发起指示符。处理器122可在执行应用程序之前或期间确定第一存储器装置123和第二存储器装置125的特性。在一些实施例中，第一存储器装置123和第二存储器装置125的所确定特性可包含第一存储器装置123和第二存储器装置125的带宽、存储器存取时间、时延和/或存储器单元密度以及其它特性。

在一些实施例中，处理器122可处理从GPS(例如，本文图5所示的GPS 547)、基站(例如，本文图5所示的基站543)和/或再一个内部传感器113接收的信息。在一些实施例中，用于处理由成像装置121捕获的所接收信息的操作可涉及具有与其对应的特定工作负载的应用程序。当工作负载写入到第一存储器装置123或第二存储器装置125时，处理器122可确定工作负载的特性。在一些实施例中，工作负载的特性可包含与工作负载相关联的数据的存取频率、与工作负载的执行相关联的时延，和/或在执行工作负载时消耗的处理资源的量中的至少一个。在一些实施例中，应用程序和/或工作负载可涉及处理由成像装置121接收和/或捕获的数据。

处理器122可基于工作负载的特性来确定是否将与工作负载相关联的数据的至少一部分写入到第一存储器装置123或第二存储器装置125中的另一个并且控制写入到第一存储器装置123或第二存储器装置125中的另一个的工作负载的执行的分配，使得在工作负载的至少一部分已被写入到第一存储器装置123或第二存储器装置125中的另一个之后随后执行工作负载的至少一部分。在一些实施例中，随后执行的工作负载可涉及处理从GPS、基站和/或内部传感器113接收的数据。

如上文所提及，第一存储器装置123或第二存储器装置125可为非持久性(例如，易失性)存储器装置，且第一存储器装置123或第二存储器装置125中的另一个可为持久性(例如，非易失性)存储器装置。此外，如上文所提及，在一些实施例中，第一类型的存储器或第二类型的存储器或这两者包括呈现不同存储特性的存储器单元集合。举例来说，第一存储器装置123可具有第一媒体类型124，且第二存储器装置125可具有与其相关联的第二媒体类型126。

继续以上非限制性实例，第一存储器装置123或第二存储器装置125可为NAND快闪存储器装置，所述NAND快闪存储器装置包括一组单电平存储器单元(SLC)和一组多电平存储器单元(MLC)，如本文中在图3和4中所示。在此类实施例中，处理器122可至少部分地基于接收到应用程序发起指示符而将与工作负载相关联的数据的至少部分写入到SLC存储器单元集合或MLC存储器单元集合。在一些实施例中，SLC集合可配置成存储查找表以促进将数据的至少部分写入到第一存储器装置123或第二存储器装置125中的另一个。

如本文所使用，术语“查找表”通常指含有可对应于写入到存储器系统104的数据的所要输出格式的索引信息的数据结构。举例来说，查找表可包含可由存储器系统104使用以按所请求格式输出由存储器系统处理的各种类型的数据的预取信息。在一些实施例中，查找表可包含于如NAND存储器装置333的快闪存储器装置中，例如NAND存储器装置333的SLC部分335中。查找表可存储对应于人工智能和/或机器学习应用程序的数据。在此类实施例中，可能有益的是将查找表存储在存储器装置的SLC部分中，因为SLC存储器一般提供高存取速度和准确的存储。在一些实施例中，可结合本文中所描述的操作的性能来执行此类人工智能和/或机器学习应用。

图1的实施例可包含为避免模糊本公开的实施例而未说明的额外电路系统。举例来说，存储器系统104可包含锁存通过I/O电路系统在I/O连接上提供的地址信号的地址电路系统。可通过行解码器和列解码器接收和解码地址信号以存取存储器系统104和/或存储器装置123、125。所属领域的技术人员应了解，地址输入连接的数目可取决于存储器系统104和/或存储器装置123、125的密度和架构。

图2是根据本公开的若干实施例的呈包含设备的计算系统200形式的另一功能框图，所述设备包含主机202和存储器系统204。在一些实施例中，计算系统200可驻留于自主车辆上，例如本文图5所示的自主车辆541。存储器系统204可包含若干不同存储器装置223、225、227，所述若干不同存储器装置可包含一或多个不同媒体类型223、225、227。不同存储器装置223、225和/或227可包含一或多个存储器模块(例如，单列直插式存储器模块、双列直插式存储器模块等)。主机202、存储器系统204、控制器220、处理器222、存储器装置223、225和/或媒体类型224、226可类似于本文中在图1中所示出的主机102、存储器系统104、控制器120、处理器122、存储器装置123、125和/或媒体类型124、126。

在一些实施例中，存储器装置223、225和227中的每一个可为不同类型的存储器装置。因此，在一些实施例中，存储器装置223、225和227中的每一个可包含不同媒体类型224、226和228。在非限制性实例中，存储器装置223可为易失性存储器装置，例如DRAM装置，且可包含对应于DRAM存储器装置(例如，包含至少一个电容器和至少一个晶体管的存储器单元阵列)的媒体类型224。继续此实例，存储器装置225可为快闪存储器装置，例如NAND存储器装置，且可包含对应于NAND存储器装置的媒体类型226(例如，包括浮动栅极金属氧化物半导体场效应晶体管阵列)。在此非限制性实例中，存储器装置227可为新兴存储器装置(例如，本文中的图4中所示出的新兴存储器装置439)，例如上文所描述的新兴存储器装置，且可包含对应于新兴存储器装置(例如，配置成基于与电阻可变存储器单元相关联的体电阻的改变执行位存储的电阻可变存储器单元阵列、自选存储器单元阵列、根据CXL协议操作的存储器单元阵列等)的媒体类型228。

存储器装置223、225和227可经配置以读取、写入和/或存储数据，例如对应于由计算系统200执行的一或多个工作负载的GPS数据、基站数据和/或内部传感器数据。对应于工作负载(例如，对应于认证操作的执行)的应用程序可由例如处理器222执行，且响应于接收到应用程序发起指示符而执行，以致使数据写入到存储器装置223、225和227以在应用程序和/或工作负载的执行中使用。在一些实施例中，控制器220可响应于接收到应用程序发起指示符但在认证操作的执行之前在存储器装置223、225和/或227之间预分配资源。在此类实施例中，控制器220可确保存在足够计算资源和/或存储器资源可用于将用来执行认证操作的存储器装置223、225和/或227。即，在一些实施例中，控制器220可控制将数据的至少一部分写入到存储器装置，所述存储器装置在接收到GPS数据、基站数据和/或内部传感器数据之前已基于工作负载的特性使与所述存储器装置相关联的计算资源的至少一部分重新分配(例如，响应于接收到由于车辆经历车辆事件而产生的应用程序发起指示符)。

然而，实施例不受如此限制，且在一些实施例中，控制器220可控制将数据的至少一部分写入到与其中初始基于工作负载的特性写入数据的存储器装置不同的存储器装置。举例来说，如果对应于特定工作负载(例如，用于自主车辆的认证操作)的数据存储于存储器装置223中，那么控制器220和/或处理器222可响应于工作负载可使用不同存储器装置更高效地执行(例如，经优化)的确定，致使对应于特定工作负载的数据的至少一部分写入到存储器装置225和/或存储器装置227。

在一些实施例中，控制器220可通过将数据从存储器装置223、225和/或227中的一个复制和/或写入到存储器装置223、225和/或227中的不同一个而控制数据在存储器装置223、225和/或227之间的移动，以确保存在足够计算资源和/或存储器资源可用于将用来执行认证操作的存储器装置223、225和/或227。举例来说，控制器220可确定冷数据和/或对应于较低优先级应用程序的数据正使用具有对于执行认证操作可为合意的特性的存储器装置运行。在此类情境中，控制器220可致使冷数据和/或对应于较低优先级应用程序的数据到不同存储器装置，以确保存在足够存储器资源可用于具有对于执行认证操作可为合意的特性的存储器装置以接收对应于认证的数据且执行认证操作。在一些实施例中，控制器220可响应于接收到应用程序发起指示符而执行这些操作。

在非限制性实例中，系统(例如，计算系统200和/或本文图5所示的自主车辆501)可包含存储器系统204，其包括处理器222、包括第一类型的媒体224的第一存储器装置223、包括第二类型的媒体226的第二存储器装置225，和包括第三类型的媒体228的第三存储器装置227。在一些实施例中，第一存储器装置223可为动态随机存取存储器装置，第二存储器装置225可为NAND快闪存储器装置，且第三存储器装置227可为新兴存储器装置，例如如上文所描述的CXL顺应性存储器装置、3D XP存储器装置、自选单元存储器装置等。

在至少一个实施例中，媒体类型224包括存储器单元阵列，所述存储器单元阵列包含至少一个电容器和至少一个晶体管，媒体类型226包括浮动栅极金属氧化物半导体场效应晶体管阵列，且媒体类型228包括电阻可变存储器单元阵列，所述电阻可变存储器单元阵列配置成基于与电阻可变存储器单元相关联的体电阻的改变执行位存储。

处理器222可响应于应用程序发起指示符的产生至少部分地基于第一存储器装置223、第二存储器装置225和第三存储器装置227的特性在第一存储器装置223、第二存储器装置225、或第三存储器装置227或其任何组合之间重新分配计算资源，所述应用程序发起指示符可响应于确定自主车辆已经历车辆事件而产生。如本文所描述，处理器222可在应用程序的执行之前或期间确定第一存储器装置223、第二存储器装置225和第三存储器装置227的特性以认证自主车辆的操作者，而第一存储器装置223、第二存储器装置225和第三存储器装置227的所确定特性可包含第一存储器装置223、第二存储器装置225和第三存储器装置227的带宽、存储器存取时间、时延、存储器单元密度或其任何组合。在一些实施例中，处理器222可重新分配计算资源以使得大于阈值量的计算资源可用于展现与处理和/或执行本文所描述的操作一致的特性的存储器装置。

处理器222可响应于应用程序发起指示符的产生而将待用于认证操作的执行的数据的至少一部分写入到第一存储器装置223、第二存储器装置225和/或第三存储器装置227。在一些实施例中，当由成像装置捕获的一或多个图像写入到第一存储器装置223、第二存储器装置225或第三存储器装置227或其任何组合时，处理器222可执行对应于检测生物的至少部分中的异常的应用程序。

在其中存储器系统204驻留于自主车辆上的实施例中，处理器222可执行一或多个机器学习指令集合以至少部分地基于与第一存储器装置223、第二存储器装置225和第三存储器装置227相关联的所监视基准数据而确定第一存储器装置223、第二存储器装置225和第三存储器装置227的特性。如本文所使用，术语“基准数据”通常是指可用于测试存储器装置204的特性的数据，例如读取/写入速度、处理量、带宽、准确性和/或数据保持，以及指示存储器装置204的总体性能的其它测试数据。在此类实施例中，处理器222可至少部分地基于第一存储器装置223、第二存储器装置225和第三存储器装置227的所确定特性而在第一存储器装置223、第二存储器装置225或第三存储器装置227或其任何组合之间重新分配计算资源。

在一些实施例中，处理器222可在待用于认证操作的执行的数据被写入到存储器装置223、存储器装置225或存储器装置227时通过监视以下中的至少一个来确定所执行的工作负载的特性：与工作负载相关联的数据的存取频率、与工作负载的执行相关联的时延、和/或在执行工作负载时消耗的处理资源量，并且至少部分地基于与工作负载相关联的数据的所确定存取频率、与工作负载的执行相关联的时延、和/或在执行工作负载时消耗的处理资源量而将至少与工作负载相关联的数据的部分写入到其它存储器装置223、存储器装置225或存储器装置227中的至少一个。

在一些实施例中，写入到存储器装置223、存储器装置225或存储器装置227的待用于认证操作的执行的数据的至少一部分是根据通用数格式或假定数格式格式化。相比于包含符号位子集、尾数位子集及指数位子集的IEEE 754浮点或定点二进制格式，例如假定数的通用数格式包含符号位子集、状态位子集、尾数位子集及指数位子集。这可允许假定数的准确度、精度和/或动态范围大于浮点数或其它数字格式的准确度、精度和/或动态范围。另外，假定数可减小或消除溢出、下溢、NaN和/或与浮点数和其它数字格式相关联的其它极端情况。此外，与浮点数或其它数字格式相比，使用假定数可允许使用更少的位来表示数值(例如，数)。

如本文中所使用，“精确度”是指用于使用位串执行计算的位串中的位量。例如，如果在使用16位位串执行计算时使用所述位串中的每个位，则所述位串可以被称为具有16位精确度。然而，如果在使用16位位串执行计算时仅使用所述位串的8位(例如，如果位串的前8位为零)，则所述位串可以被称为具有8位精确度。随着位串的精确度提高，可以以更高的准确度执行计算。相反，随着位串的精确度降低，可以使用较低的准确度来执行计算。例如，8位位串可以与由二百五十五(256)个精确度步长组成的数据范围相对应，而16位位串可以与由六万三千五百三十六(63,536)个精确度步长组成的数据范围相对应。

如本文中所使用，“动态范围”或“数据的动态范围”是指可用于具有与其相关联的特定精确度的位串的最大值与最小值之间的比率。例如，可以由具有与其相关联的特定精确度的位串表示的最大数值可以确定位串的数据格式的动态范围。对于通用数(例如，假定数)格式位串，可通过位串的指数位子集的数值确定动态范围。

动态范围和/或精确度可以具有与其相关联的可变范围阈值。例如，数据的动态范围可以与使用数据的应用和/或使用数据的各种计算相对应。这可能是由于以下事实：一个应用期望的动态范围可能不同于另一应用期望的动态范围，和/或因为一些计算可能需要不同的数据动态范围。因此，本文中的实施例可以允许更改数据的动态范围以适合不同应用和/或计算的要求。与不允许操纵数据的动态范围以适合不同应用和/或计算的要求的方法对比，本文中的实施例可以通过允许基于要使用数据的应用和/或计算而改变数据的动态范围来提高资源使用和/或数据精确度。

图3是根据本公开的若干实施例的呈包含存储器系统304的设备形式的功能框图。图3示出存储器系统304，其可类似于本文中在图1中示出的存储器系统104和/或在图2中示出的存储器系统204。如图3中所示，存储器系统304包含控制器320(其可类似于本文中在图1中说明的控制器120和/或在图2中说明的控制器220)、DRAM存储器装置331(其可类似于本文中在图1中说明的存储器装置123、125中的一个和/或在图2中说明的存储器装置223、225、227中的一个)，及NAND存储器装置333(其可类似于本文中在图1中说明的存储器装置123、125中的一个和/或在图2中说明的存储器装置223、225、227中的一个)。

如图3中所展示，NAND存储器装置333可包含存储器单元的各个部分，其可包含一组单电平存储器单元(SLC)335和一组多电平存储器单元(MLC)，例如一组三电平存储器单元(TLC)337、四电平单元(QLC)等。在一些实施例中，控制器可基于涉及数据的应用程序的特性(例如，响应于接收到应用程序启动指示符)使供存储器系统304上执行的应用程序用以检测血液中的异常的对应于图像或图像(例如血管内的血细胞的图像)序列的数据的至少一部分写入到SLC部分335和/或TLC部分337。

在一些实施例中，作为在执行应用程序和对应工作负载期间优化存储器系统304的性能的一部分，可将分类为热数据的数据写入到SLC部分335，同时可将分类为冷数据的数据写入到TLC部分337，或反过来。通过将在执行应用程序中涉及的部分数据选择性地写入到NAND存储器装置333的不同存储器部分(例如，写入到SLC部分335和/或TLC部分337)，计算系统的性能(特别是在本文所描述的执行用以检测血液中的异常的应用程序期间)可相比于一些方法改进。然而，实施例不限于此，且在一些实施例中，热数据可写入到DRAM存储器装置，较冷数据可写入到NAND存储器装置333，且冷数据可写入到新兴存储器装置339。

举例来说，通过将对应于例如本文所描述的认证操作等从快速执行获益的工作负载的数据部分选择性地写入到DRAM存储器装置331和/或SLC部分335，同时将对应于无法从快速执行获益许多的应用程序和工作负载的执行的数据部分写入到TLC部分337和/或新兴存储器装置(例如，图4所示的新兴存储器装置439)，例如起因于执行本文所描述的认证操作的那些工作负载可被分配给存储器系统304内的可允许工作负载在存储器系统304内的经优化执行的存储器装置。

在一些实施例中，NAND存储器装置333的SLC部分335的至少一部分可经分配以用于存储查找表。查找表可为含有可与写入到存储器系统304或来自所述存储器系统的数据的所要输出格式对应的索引信息的数据结构。举例来说，查找表可包含可由存储器系统304使用以按所请求格式输出由存储器系统304处理的各种类型的数据的预取信息。在一些实施例中，查找表可促进将工作负荷中涉及的数据的至少一部分写入到本文中所描述的存储器装置中的一者。

图4是根据本公开的若干实施例的呈包含存储器系统404的设备形式的另一功能框图。图4示出存储器系统404，其可类似于本文中在图1中示出的存储器系统104、在图2中示出的存储器系统204和/或在图3中示出的存储器系统304。

如图4中所示，存储器系统404包含控制器420(其可类似于本文中在图1中说明的控制器120、在图2中说明的控制器220和/或在图3中说明的控制器320)、DRAM存储器装置431(其可类似于本文中在图1中说明的存储器装置123、125中的一个、在图2中说明的存储器装置223、225、227中的一个和/或在图3中说明的DRAM存储器装置331中的一个)、NAND存储器装置433(其可类似于本文中在图1中说明的存储器装置123、125中的一个、在图2中说明的存储器装置223、225、227中的一个，和/或在图3中说明的NAND存储器装置333)，及新兴的存储器装置439(其可类似于本文中在图1中说明的存储器装置123、125中的一个和/或在图2中说明的存储器装置223、225、227中的一个)。

DRAM存储器装置431可包含存储器单元阵列，所述存储器单元阵列包含配置成存储对应于单个数据位的电荷的至少一个晶体管和一个电容器。NAND存储器装置433可包含存储器单元的各个部分，其可包含一组单电平存储器单元(SLC)435和一组多电平存储器单元(MLC)，例如一组三电平存储器单元(TLC)437，可分别类似于本文中结合图3所示出和描述的SLC部分335和TLC部分337。

新兴存储器装置439可为如上文所描述的新兴存储器装置。举例来说，新兴存储器装置439可为电阻可变(例如，3D交叉点(3D XP))存储器装置、包含自选存储器(SSM)单元阵列的存储器装置、根据CXL协议操作的存储器装置等，或其任何组合。

图5是根据本公开的若干实施例的说明包含电子控制单元(ECU)501的自主车辆541的图式。如图5所示，自主车辆541经由通信路径545与基站543通信且经由通信路径549与卫星(例如，全球定位卫星)547通信。ECU 501可类似于本文在图1中所说明的ECU 101。虽然图5中未明确展示以免混淆附图，但ECU 501可包含存储器系统，例如本文图1到4中说明的存储器系统104、204、304、404，和/或主机，例如本文在图1中所说明的主机102。

在非限制性实例中，，自主车辆541可包含包括第一类型的媒体的第一存储器装置、包括第二类型的媒体的第二存储器装置，以及耦合到第一存储器装置和第二存储器装置的处理器。处理器可类似于本文中在图1到2中说明的处理器122、222。此外，第一存储器装置可类似于本文图1和2中说明的存储器装置123、223，而第一类型的媒体可类似于本文图1到2中说明的媒体类型124、224。类似地，第二存储器装置可类似于本文图1和2中说明的存储器装置125、225，而第二类型的媒体可类似于本文图1到2中说明的媒体类型126、226。然而，实施例不受如此限制，且第一存储器装置或第二存储器装置可类似于本文结合图3到4论述的各种类型的存储器装置。

处理器可执行指令以确定与自主车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式。在一些实施例中，处理器执行一或多个机器学习指令集合以确定随时间的与自主车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式。

处理器可使用所确定驾驶模式以及从全球定位卫星、基站和与自主车辆相关联的至少一个内部传感器接收的信息执行认证操作，以确定车辆的当前操作者是否为车辆的经授权操作者。在一些实施例中，内部传感器可类似于本文在图1中所说明的内部传感器113。

处理器可确定自主车辆是否已经历车辆事件。如本文所描述，车辆事件可包含车辆停止大于阈值时间段、启动、或检测到捕获内部车辆传感器数据的改变中的至少一个，或其任何组合。

处理器可响应于自主车辆已经历车辆事件的确定而在第一存储器装置与第二存储器装置之间重新分配计算资源。举例来说，在一些实施例中，处理器可响应于自主车辆已经历车辆事件的确定而将存储于第一存储器装置中的信息传送到第二存储器装置以增加与第一存储器装置相关联的可用存储器资源的量。然而，实施例不受如此限制，且在一些实施例中，处理器可响应于确定第一存储器装置展现比第二存储器装置更高的带宽或更快的存储器存取时间中的至少一个或这两者或者第二存储器装置展现比第一存储器装置更高的带宽或更快的存储器存取时间中的至少一个或这两者，而在第一存储器装置与第二存储器装置之间重新分配计算资源。

在一些实施例中，处理器可至少部分地基于车辆在其中操作的所确定环境特性在第一存储器装置与第二存储器装置之间重新分配计算资源。

处理器可使用重新分配的计算资源使用所确定驾驶模式以及从全球定位卫星和基站接收的信息执行后续认证操作，以确定自主车辆的当前操作者是否为自主车辆的经授权操作者。

如上文所描述，在一些实施例中，处理器可响应于自主车辆的当前操作者不是车辆的经授权操作者的确定，向自主车辆的经授权操作者发射通知，停用自主车辆，或这两者。在替代方案中，在一些实施例中，处理器可响应于自主车辆的当前操作者是自主车辆的经授权操作者的确定而允许自主车辆继续操作。

图6是根据本公开的若干实施例的表示对应于车辆操作者认证操作的实例方法的流程图。方法650可由处理逻辑执行，所述处理逻辑可包含硬件(例如，处理器、处理装置、控制电路系统、专用逻辑、可编程逻辑、微码、装置的硬件和/或集成电路等)、软件(例如，处理器上运行或执行的指令)或其组合。虽然以特定顺序或次序来展示，但是除非另有指定，否则可修改过程的次序。因此，应理解，所说明实施例仅为实例，且所说明过程可以不同次序进行，且一些过程可并行地进行。另外，在各个实施例中可以省略一或多个过程。因此，在每个实施例中并不需要所有过程。其它过程流程也是可能的。

在框651处，方法650可包含执行一或多个机器学习指令以确定与车辆的经授权操作者相关联的驾驶模式。举例来说，如上文所描述，可执行一或多个机器学习指令以预测和/或学习随时间的车辆的经授权操作者的驾驶行为。这可允许从待检测的已学习驾驶模式的偏离，且在一些实施例中，可致使产生应用程序发起指示符以致使执行认证操作以确定车辆的操作者是否为车辆的经授权操作者。

在框653处，方法650可包含使用所确定驾驶模式以及从全球定位卫星、基站和内部车辆传感器接收的信息执行“例程”认证操作以确定车辆的当前操作者是否为车辆的经授权操作者。如本文所使用，“例程认证操作”大体上指代在车辆的启动后即刻执行且在自主车辆的操作期间以规则调度的间隔再次执行的认证操作。“例程认证操作”可独立于并不周期性地或以经调度间隔发生的认证操作(例如，结合框659描述的后续认证操作)而执行。举例来说，来自GPS和基站的数据可用作双向认证以验证车辆的操作者的驾驶模式以确定它们是否与经授权操作者的那些驾驶模式一致，同时内部车辆传感器可用以基于由传感器收集的生物测定数据检测操作者的身份且确定其是否为车辆的经授权操作者。

在框655处，方法650可包含确定车辆是否已经历车辆事件。如上文所描述，车辆事件可包含车辆停止大于阈值时间段、启动、和/或检测到捕获的内部车辆传感器数据的改变中的至少一个。

在框657处，方法650可包含响应于车辆已经历车辆事件的确定而在与车辆相关联的存储器装置之间重新分配计算资源。在一些实施例中，方法650可包含在与车辆相关联的存储器装置之间重新分配计算资源，使得展现比可用于车辆的其它计算资源更高的带宽、更快的存储器存取时间和/或更低的时延的大于阈值量的计算资源可用于执行后续认证操作。

在框659处，方法650可包含使用重新分配的计算资源且响应于确定车辆已经历后续车辆事件而使用所确定驾驶模式、从全球定位卫星接收的信息、从基站接收的信息、以及内部车辆传感器执行后续认证操作，以确定车辆的当前操作者是否为车辆的经授权操作者。在一些实施例中，方法650可包含使用重新分配的计算资源在车辆操作的同时针对每一后续确定的车辆事件执行后续认证操作。

在一些实施例中，方法650可包含确定车辆在其中操作的环境特性和/或至少部分地基于所确定环境特性在存储器装置之间重新分配计算资源。如上文所描述，环境特性的非限制性实例可包含天气条件、交通条件、道路施工的存在(或不存在)(例如，是否存在交通屏障、道路施工标牌、绕道等)，和/或交通标志的存在(或不存在)(例如，车辆正在包含相对较少的交通标志的高速公路上操作而不是在含有相对更多交通标志的城市中)，以及车辆在操作期间可能遇到的其它条件。

在一些实施例中，方法650可包含执行交通序列预测操作和/或至少部分地基于交通序列预测操作在存储器装置之间重新分配计算资源。如本文所使用，术语“交通序列预测操作”大体上指代执行操作以估计、确定或以其它方式预测自主车辆在未来将遇到的对象(已知或未知)的量。交通序列预测操作可包含执行深度学习算法，和/或从道路上的其它自主车辆和/或从与自主车辆通信的基站接收信息等等。可执行交通序列预测操作以确定自主车辆在给定阈值时间段内将经历车辆事件的可能性。举例来说，可执行交通序列操作以确定道路畅通(例如，最少的交通量、交通信号和/或道路上的数英里或数千米的道路施工)、道路不畅通(例如，前方存在高交通量、大量的交通信号和/或道路上或附近的数英里和/或数千米的道路施工)，或这两种情况之间的某种情况。

如上文所描述，存储器装置可包含可为非持久存储器装置的第一存储器装置或第二存储器装置，且第一存储器装置或第二存储器装置中的另一个可为持久存储器装置。此外，如本文所描述，处理器、第一存储器装置和第二存储器装置可驻留于自主车辆(例如，本文图5所示的自主车辆541)上。在此类实施例中，方法650可包含在没有在自主车辆外部产生的控制信号的存在下由处理器进行的实行、执行、确定、重新分配和执行。

在一些实施例中，方法650可包含响应于接收到对应于应用程序的发起的指示而在第一存储器装置与第二存储器装置之间重新分配计算资源。举例来说，在其中对应于应用程序的发起的指示是应用程序发起指示符的实施例中，可在存储器装置之间重新分配计算资源以确保展现特定特性(例如，存储器装置当中的最快存储器存取时间、存储器装置当中的最高带宽等)的足够量的计算资源可用于执行本文所描述的认证操作。

在框655处，方法650可包含由处理器针对第一存储器装置和第二存储器装置确定与用以处理由成像装置捕获的数据的应用程序的执行对应的工作负载的特性。工作负载的特性可包含执行工作负载时消耗的计算资源的量、执行工作负载时涉及的处理时间的量或执行工作负载时消耗的功率的量等。

虽然已在本文中示出并描述了具体实施例，但所属领域的一般技术人员将了解，经计算以实现相同结果的布置可取代所示出的具体实施例。本公开意图覆盖本公开的一或多个实施例的修改或变化。应理解，以说明方式而非限制方式进行了以上描述。在查阅以上描述后，以上实施例和本文未具体描述的其它实施例的组合对于所属领域的技术人员来说将显而易见。本公开的一或多个实施例的范围包含其中使用以上结构和过程的其它应用。因此，应参考所附权利要求书连同此类权利要求所赋予的等效物的全范围确定本公开的一或多个实施例的范围。

在前述具体实施方式中，出于简化本公开的目的而将一些特征一起分组在单个实施例中。本公开的此方法不应被理解为反映本公开的所公开实施例必须比在每项权利要求中明确叙述那样使用更多特征的意图。实际上，如所附权利要求书所反映，本发明主题在于单个所公开实施例的不到全部的特征。因此，所附权利要求书特此并入于具体实施方式中，其中每项权利要求就其自身而言作为单独实施例。

Claims (20)

1.一种用于车辆操作者认证操作的设备，其包括：

第一存储器装置(123、223)，其包括第一类型的媒体(124、224)；

第二存储器装置(125、225)，其包括第二类型的媒体(126、226)；以及

处理器(122、222)，其耦合到所述第一存储器装置(123、223)和所述第二存储器装置(125、225)，其中所述处理器(122、222)经配置以：

使用与其中部署所述设备的车辆(541)的经授权操作者相关联的所确定驾驶模式以及从全球定位卫星(547)和基站(543)接收的信息执行认证操作以确定所述车辆(541)的当前操作者是否为所述车辆(541)的所述经授权操作者；

确定所述车辆(541)是否已经历车辆事件；

响应于所述车辆(541)已经历所述车辆事件的所述确定而在所述第一存储器装置(123、223)与所述第二存储器装置(125、225)之间重新分配计算资源；以及

使用所述重新分配的计算资源使用所述所确定驾驶模式以及从所述全球定位卫星(547)和所述基站(543)接收的所述信息执行后续认证操作以确定所述车辆(541)的所述当前操作者是否为所述车辆的所述经授权操作者。

2.根据权利要求1所述的设备，其中所述处理器进一步经配置以至少部分地基于所述车辆在其中操作的所确定环境特性而在所述第一存储器装置与所述第二存储器装置之间重新分配所述计算资源。

3.根据权利要求1所述的设备，其中所述处理器进一步经配置以基于内部车辆传感器(113)数据使用所述重新分配的计算资源执行所述认证操作或所述后续认证操作中的至少一个或这两者。

4.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的设备，其中所述车辆事件包括所述车辆停止大于阈值时间段、启动、或检测到捕获的内部车辆传感器(113)数据的改变中的至少一个，或其任何组合。

5.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的设备，其中所述处理器经配置以执行一或多个机器学习指令集合以确定随时间的与所述车辆的所述经授权操作者相关联的所述驾驶模式。

6.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的设备，其中所述处理器经配置以：

响应于所述车辆的所述当前操作者不是所述车辆的所述经授权操作者的确定，向所述车辆的所述经授权操作者发射通知，停用所述车辆，或进行这两个操作，或

响应于所述车辆的所述当前操作者是所述车辆的所述经授权操作者的确定，允许所述车辆继续操作。

7.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的设备，其中所述处理器经配置以在所述第一存储器装置与所述第二存储器装置之间重新分配所述计算资源之前确定所述第一存储器装置和所述第二存储器装置的特性，且其中所述第一存储器装置和所述第二存储器的所述所确定特性包含所述第一存储器装置和所述第二存储器装置的带宽、存储器存取时间、时延、存储器单元密度、或其任何组合。

8.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的设备，其中所述处理器经配置以在所述第一存储器装置与所述第二存储器装置之间重新分配所述计算资源，使得展现比可用于所述车辆的其它计算资源更高的带宽、更快的存储器存取时间或更低的时延的大于阈值量的计算资源可用于执行所述后续认证操作。

9.一种用于车辆操作者认证操作的方法(650)，其包括：

执行一或多个机器学习指令以确定与车辆(541)的经授权操作者相关联的驾驶模式；

使用所述所确定驾驶模式以及从全球定位卫星(547)、基站(543)和内部车辆传感器(113)接收的信息执行例程认证操作以确定所述车辆(541)的当前操作者是否为所述车辆(541)的所述经授权操作者；

确定所述车辆(541)是否已经历车辆事件；

响应于所述车辆(541)已经历所述车辆事件的所述确定而在与所述车辆(541)相关联的存储器装置(123、223、125、225、227)之间重新分配计算资源；以及

使用所述重新分配的计算资源且响应于确定所述车辆(541)已经历后续车辆事件，使用所述所确定驾驶模式、从所述全球定位卫星(547)接收的所述信息、从所述基站(543)接收的所述信息和所述内部车辆传感器(113)执行后续认证操作以确定所述车辆(541)的所述当前操作者是否为所述车辆(541)的所述经授权操作者。

10.根据权利要求9所述的方法，其进一步包括使用所述重新分配的计算资源在所述车辆操作的同时针对每一后续确定的车辆事件执行所述后续认证操作。

11.根据权利要求9到10中任一项所述的方法，其进一步包括在与所述车辆相关联的所述存储器装置之间重新分配所述计算资源，使得展现比可用于所述车辆的其它计算资源更高的带宽、更快的存储器存取时间或更低的时延或其任何组合的大于阈值量的计算资源可用于执行所述后续认证操作。

12.根据权利要求9到10中任一项所述的方法，其中所述车辆事件包括车辆停止大于阈值时间段、启动、或检测到捕获的内部车辆传感器数据的改变中的至少一个，或其任何组合。

13.根据权利要求9到10中任一权利要求所述的方法，其进一步包括：

确定所述车辆在其中操作的环境特性或执行交通序列预测操作，或进行这两个操作；以及

至少部分地基于所述所确定环境特性或所述交通序列预测操作或这两者而在所述存储器装置之间重新分配所述计算资源。

14.一种用于车辆操作者认证操作的系统，其包括：

自主车辆(541)，其包括：

第一存储器装置(123、223)，其包括第一类型的媒体(124、224)；

第二存储器装置(125、225)，其包括第二类型的媒体(126、226)；以及

处理器(122、222)，其耦合到所述第一存储器装置(123、223)和所述第二存储器装置(125、225)，其中所述处理器(122、222)将：

执行指令以确定与所述自主车辆(541)的经授权操作者相关联的驾驶模式；

使用所述所确定驾驶模式以及从全球定位卫星(547)、基站(543)和与所述自主车辆(541)相关联的至少一个内部传感器(113)接收的信息执行认证操作以确定所述自主车辆(541)的当前操作者是否为所述自主车辆(541)的所述经授权操作者；

确定所述自主车辆(541)是否已经历车辆事件；

响应于所述自主车辆(541)已经历所述车辆事件的所述确定而在所述第一存储器装置(123、223)与所述第二存储器装置(125、225)之间重新分配计算资源；以及

使用所述重新分配的计算资源使用所述所确定驾驶模式以及从所述全球定位卫星(547)和所述基站(543)接收的所述信息执行后续认证操作以确定所述自主车辆(541)的所述当前操作者是否为所述自主车辆(541)的所述经授权操作者。

15.根据权利要求14所述的系统，其中所述处理器将响应于所述自主车辆已经历所述车辆事件的所述确定而将存储于所述第一存储器装置中的信息传送到所述第二存储器装置以增加与所述第一存储器装置相关联的可用存储器资源的量。

16.根据权利要求14所述的系统，其中所述处理器将响应于确定所述第一存储器装置展现比所述第二存储器装置更高的带宽或更快的存储器存取时间中的至少一个或这两者或者所述第二存储器装置展现比所述第一存储器装置更高的带宽或更快的存储器存取时间中的至少一个或这两者而在所述第一存储器装置与所述第二存储器装置之间重新分配计算资源。

17.根据权利要求14所述的系统，其中所述处理器经配置以：

响应于所述自主车辆的所述当前操作者不是所述车辆的所述经授权操作者的确定，向所述自主车辆的所述经授权操作者发射通知，停用所述自主车辆，或进行这两个操作；或

响应于所述自主车辆的所述当前操作者是所述自主车辆的所述经授权操作者的确定，允许所述自主车辆继续操作。

18.根据权利要求14到17中任一权利要求所述的系统，其中所述处理器经配置以执行一或多个机器学习指令集合以确定随时间的与所述自主车辆的所述经授权操作者相关联的所述驾驶模式。

19.根据权利要求14到17中任一权利要求所述的系统，其中所述车辆事件包括所述车辆停止大于阈值时间段、启动、或检测到捕获的内部车辆传感器数据的改变中的至少一个，或其任何组合。

20.根据权利要求14到17中任一权利要求所述的系统，其中所述处理器进一步经配置以至少部分地基于所述车辆在其中操作的所确定环境特性而在所述第一存储器装置与所述第二存储器装置之间重新分配所述计算资源。

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