对比文件名称：2015-08-13_发明申请_US20150227391A1 THERMALLY-AWARE PROCESS SCHEDULING
目标专利名称：170时间温度传感器位置偏移误差校正CN109642829B
模型名称：专利创造性评估模型
## 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **特征A**：其包括：从传感器接收区的温度测量值<br>**《直接公开》** | [0021] A sensor monitor 125 may be used to collect results of measurements performed by sensors 126, 127, 128, 129 (collectively referred to as the “sensors 126-129”) distributed around the processing device 100. ... Some embodiments of the processing device 100 include one or more sensors 126-129 in corresponding compute units 101-104. ... The sensors 126-129 may be used to measure temperatures or power dissipation rates in the corresponding compute units 101-104.<br>**译文**：传感器监测器125可用于收集分布在处理设备100周围的传感器126、127、128、129（统称为“传感器126-129”）执行的测量结果。... 处理设备100的一些实施例包括相应计算单元101-104中的一个或多个传感器126-129。... 传感器126-129可用于测量相应计算单元101-104中的温度或功率耗散率。 | 对比文件明确公开了处理设备100中部署有多个传感器（126-129），这些传感器可以用于测量相应计算单元（即“区”）的温度，并且传感器监测器125会收集这些温度测量结果。这与目标专利特征A“从传感器接收区的温度测量值”的技术方案完全相同。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地从对比文件得出该技术特征，属于直接公开。 |
| **特征B**：测量所述区的活动，所测量的活动包括流动于包含所述裸片的装置中的电流或包含所述裸片的所述装置的性能，<br>**《隐含公开》** | [0021] The sensors 126-129 may be used to measure temperatures or **power dissipation rates** in the corresponding compute units 101-104.<br>[0022] ... The scheduler 130 may also collect one or more metrics that indicate resource contention between the process threads executing on the compute units 101-104 and use these measurements to schedule the process threads ... Exemplary metrics of resource contention include instructions per cycle (IPC), retirement rates, commit rates, **cache misses**, branch mispredictions, and the like.<br>**译文**：[0021] 传感器126-129可用于测量相应计算单元101-104中的温度或**功率耗散率**。<br>[0022] ... 调度器130还可以收集一个或多个指示在计算单元101-104上执行的进程线程之间资源争用的度量，并使用这些度量来调度进程线程...资源争用的示例性度量包括每周期指令数（IPC）、指令引退率、指令提交率、**缓存未命中**、分支误预测等。 | 对比文件公开了测量计算单元的“功率耗散率”，而功率耗散率与流经装置的电流直接相关。同时，对比文件明确公开了收集指示资源争用的度量，如缓存未命中、分支误预测等，这些是衡量“装置的性能”的典型指标。目标专利说明书将“活动”定义为包括电流流动或装置性能，对比文件所公开的“功率耗散率”测量和“性能度量”（如缓存未命中）的收集，共同构成了对“区的活动”的测量。虽然对比文件未明确将“功率耗散率”等同于“电流流动”，但本领域技术人员知晓功率与电流、电压的关系，能够合理推断测量功率耗散率即隐含了对相关电流活动的考量。因此，特征B被对比文件隐含公开。 |
| **特征C**：所述性能至少部分基于确定高速缓存未命中的数量或管线暂停的数量<br>**《直接公开》** | [0022] Exemplary metrics of resource contention include instructions per cycle (IPC), retirement rates, commit rates, **cache misses**, branch mispredictions, and the like.<br>**译文**：[0022] 资源争用的示例性度量包括每周期指令数（IPC）、指令引退率、指令提交率、**缓存未命中**、分支误预测等。 | 对比文件直接且明确地将“缓存未命中（cache misses）”列为用于评估资源争用（即装置性能状态）的度量指标之一。这与目标专利特征C中“确定高速缓存未命中的数量”的技术方案完全一致。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地从对比文件得出该技术特征，属于直接公开。 |
| **特征D**：将所测量的活动转化为所述区的功率<br>**《未公开》** | 无对应原文引用。 | 对比文件虽然提到了测量“功率耗散率”（[0021]）和“资源争用度量”（[0022]），但并未描述将所测量的活动（例如性能度量）转化或计算为“区的功率”的步骤或过程。在对比文件中，功率耗散率是传感器直接测量或导出的一个参数，而非由活动转化而来。目标专利的核心步骤之一是将测量的活动（如电流、性能）转化为功率，作为后续校正的输入，该特征在对比文件中未被公开。 |
| **特征E**：通过参考所存储的热量模型参数来解释所述区的所述功率或所述活动来导出温度偏移<br>**《未公开》** | [0023] Some embodiments of the scheduler 130 may also schedule process threads based on a model of the thermal sensitivity of the processing device 100...<br>**译文**：[0023] 调度器130的一些实施例还可以基于处理设备100的热敏感度模型来调度进程线程... | 对比文件提到了使用“热敏感度模型”，但该模型的用途是基于热条件（如热密度图）来调度进程线程，以实现热管理（[0023], [0040]）。它并非用于“解释功率或活动以导出温度偏移”。目标专利的特征E明确要求参考“所存储的热量模型参数”来解释功率或活动，从而导出一个用于校正传感器读数的“温度偏移”。对比文件既未公开“所存储的热量模型参数”，也未公开利用此类参数从功率或活动中“导出温度偏移”的技术方案。两者目的和手段均不同。 |
| **特征F**：以及至少部分地基于所述温度偏移调节所述温度测量值。<br>**《未公开》** | 无对应原文引用。 | 对比文件公开了基于传感器测量（温度、热密度）和模型进行进程调度以管理热条件，但并未公开对传感器接收到的原始“温度测量值”本身进行调节或校正的步骤。目标专利特征F是最终通过“温度偏移”来“调节温度测量值”，以得到更精确的读数，这一核心校正步骤在对比文件中完全缺失。 |
| **特征G**：其中所述所存储的热量模型参数包含与温度差匹配的所估计的功率。<br>**《未公开》** | 无对应原文引用。 | 对比文件未提及任何“所存储的热量模型参数”，更未提及此类参数包含“与温度差匹配的所估计的功率”。该特征依赖于目标专利特定的热量模型构建方式，在对比文件中未被公开。 |
| **特征H**：其中所述所存储的热量模型参数包含与绝对温度匹配的所估计的功率。<br>**《未公开》** | 无对应原文引用。 | 同特征G，对比文件未提及任何“所存储的热量模型参数”，更未提及此类参数包含“与绝对温度匹配的所估计的功率”。该特征在对比文件中未被公开。 |
| **特征I**：其中所述所测量的活动包括电流流动穿过电源开关。<br>**《未公开》** | 无对应原文引用。 | 对比文件通篇未提及“电源开关”或测量“电流流动穿过电源开关”这一具体活动。特征I是特征B中“电流”的具体化实施例，在对比文件中未被公开。 |
| **特征J**：其中所述所测量的活动包括至少部分地基于所述裸片的所述装置的所述性能。<br>**《直接公开》** | [0022] ... The scheduler 130 may also collect one or more metrics that indicate resource contention between the process threads executing on the compute units 101-104 ... Exemplary metrics of resource contention include instructions per cycle (IPC), retirement rates, commit rates, cache misses, branch mispredictions, and the like.<br>**译文**：[0022] ... 调度器130还可以收集一个或多个指示在计算单元101-104上执行的进程线程之间资源争用的度量... 资源争用的示例性度量包括每周期指令数（IPC）、指令引退率、指令提交率、缓存未命中、分支误预测等。 | 对比文件明确公开了调度器收集诸如IPC、缓存未命中、分支误预测等度量，这些度量直接反映了计算单元（即“裸片的装置”）在运行时的性能状态。这完全对应于目标专利特征J中“至少部分地基于所述裸片的所述装置的所述性能”来测量活动的技术方案。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地从对比文件得出该技术特征，属于直接公开。 |
| **特征K**：其中所述性能的测量值是至少部分地基于性能计数器确定的。<br>**《隐含公开》** | [0022] ... The scheduler 130 may also collect one or more metrics that indicate resource contention between the process threads executing on the compute units 101-104 ... Exemplary metrics of resource contention include instructions per cycle (IPC), retirement rates, commit rates, cache misses, branch mispredictions, and the like.<br>**译文**：[0022] ... 调度器130还可以收集一个或多个指示在计算单元101-104上执行的进程线程之间资源争用的度量... 资源争用的示例性度量包括每周期指令数（IPC）、指令引退率、指令提交率、缓存未命中、分支误预测等。 | 对比文件公开了收集如IPC、缓存未命中等性能度量。对于本领域技术人员而言，在现代处理器架构中，此类性能度量（如缓存未命中数、指令退休数）通常是通过硬件“性能计数器”来采集和确定的。因此，尽管对比文件没有明确写出“性能计数器”这个词，但本领域技术人员根据其公开的度量类型，能够合理且毫无困难地推断出这些测量值是基于性能计数器确定的。因此，特征K被对比文件隐含公开。 |
| **特征L**：其中所述活动的测量以及所述区所消耗的功率转换是通过数字功率监测器/计量器执行的。<br>**《未公开》** | 无对应原文引用。 | 对比文件提到了传感器可以测量“功率耗散率”（[0021]），但未指定使用“数字功率监测器/计量器”这一具体器件或模块来执行测量和功率转换。目标专利特征L限定了具体的执行硬件，该限定在对比文件中未被公开。 |
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