制程提高和技术创新为NAND Flash带来了更高的存储密度,但也让其数据可靠性问题日益恶化。其中,耐久度（Endurance）的不确定性及差异性不仅降低了闪存使用寿命,也导致使用者依据远低于最小实际值的标称值而过早地更换闪存设备,造成极大的寿命浪费。若能准确地预测闪存耐久度,即可利用预测结果实施坏块预警和优化磨损均衡策略,这将有效地延长闪存设备使用寿命和避免突发性失效导致的严重损失。为此,提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法的多分类耐久度预测方案,可对剩余P-E循环数/给定P-E循环数后的原始错误数进行分类预测。本文对耐久性数据进行特征分析并将其用于确定模型框架基本要素。然后,结合结构特点和错误模式分析,采取多种针对性优化策略,例如提炼冗杂数据的数值特征以及实施短时重复操作等,目的在于减弱瞬态错误（Transient Fault）噪声等负面干扰因素。硬件实现上,基于ZYNQ-7030芯片构建了支持多协议的高并行度闪存颗粒测试平台,并设计了特征获取/预处理模块以及流水线型SVM决策模型预测模块,可在37us内完成单次预测。针对NW911型闪存颗粒构建的多标签、多分类模型可取得最高95.8%的正确率,各评价指标均处于领先梯队,且类别数的增加有利于提高模型的应用范围。此外,径向基（Radial Basis Function,RBF）核SVM模型预测结果最优;瞬态错误优化策略提升幅度达7%～10%;模型在额外测试集上依然可以取得相同预测效果。最后,基于该模型设计的坏块预警策略可对96.9%的块实现提前警示。该方案可对后续固态硬盘管理策略优化、闪存颗粒层级的筛选分级等应用场景提供准确的耐久度依据。