对比文件名称：1999-11-02_US5978583A_发明授权_US5978583A Method for resource control in parallel environments using program organization and run-time support
目标专利名称：用于神经模拟器的共享存储器架构 CN105637541B
本次调用模型名称：gpt-4
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：包括：执行对人工神经系统的多个人工神经元的模拟<br>**《未公开》** | 未引用到相关内容。 | 目标专利的技术特征A涉及在硬件模拟器中执行对人工神经系统（即神经网络）的模拟，这是其发明应用的特定技术领域（参见说明书[0005], [0007]-[0008], [0107]）。对比文件涉及的是通用并行计算环境中的资源控制（参见第[0002]段），其程序段（Program Segment）和可重配置可调度模块（RSM）处理的是通用计算任务，例如矩阵计算（参见示例代码），并未涉及任何人工神经元、神经网络或神经系统的模拟。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开此特定技术特征。 |
| **技术特征B**：基于正被模拟的人工神经元的状态或类型中的至少一者来确定正被模拟的所述人工神经系统的所述人工神经元中的每一者的存储器资源需求<br>**《未公开》** | 未引用到相关内容。 | 目标专利的技术特征B强调根据“人工神经元的状态或类型”来确定其存储器资源需求，这源于人工神经元模型（如泊松型神经元、Izhikevich模型）具有不同的状态变量数目和内存占用（参见说明书[0110]-[0111]）。对比文件虽然提及根据程序段（PS）的需求确定资源（参见第[0048]段），但其资源需求（如内存m、处理器p）是通用、高级别的，用于程序段整体（参见第[0048]段图2的框202），并未具体到人工神经元个体，更未提及基于“神经元状态或类型”这一特定属性来确定内存需求。因此，该特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征C**：在所述模拟期间在所述存储器资源需求改变时基于所述对存储器资源需求的确定来动态地向所述人工神经元分配共享存储器池的各部分，<br>**《未公开》** | 第[0002]段：“Resources may be requested by a program explicitly or implicitly... Resources may be allocated at the beginning of program execution or may be allocated during the course of execution just prior to its use.”（资源可以由程序显式或隐式地请求……资源可以在程序执行开始时分配，也可以在执行过程中、使用之前分配。）<br>第[0026]段：“i. Dynamism: Resource requirements change dynamically during the course of computations.”（动态性：资源需求在计算过程中动态变化。）<br>第[0027]段：“i. Dynamism: It should be possible to acquire and release resources dynamically on demand.”（动态性：应该能够根据需要动态获取和释放资源。） | 目标专利的技术特征C的核心在于，在“人工神经系统模拟”这一特定过程中，当“人工神经元”的存储器需求改变时，进行动态分配。对比文件公开了在并行程序执行过程中资源（包括内存）需求可以动态变化，并且可以动态获取和释放资源（参见引用段落）。这构成了动态资源分配的通用概念。然而，对比文件公开的内容作用于通用并行计算程序的资源管理，而目标专利中该特征的作用是在神经模拟器这一特定硬件环境中管理人工神经元的内存。虽然动态分配的概念相似，但对比文件并未将其应用于“人工神经元模拟”这一具体技术领域。因此，本领域技术人员无法从对比文件中毫无疑义地得出或合理推断出在“神经模拟期间”为“人工神经元”动态分配“共享存储器池”的技术方案。该特征未被公开。 |
| **技术特征D**：其中所述共享存储器池被实现为分布式架构，<br>**《隐含公开》** | 第[0059]段：“The particular configuration discussed here consists of a distributed memory system where each processor has its own private local memory space. For these type of architectures, the combination of all the local spaces form the global problem space.”（这里讨论的特定配置由一个分布式存储器系统组成，其中每个处理器都有自己的私有本地存储器空间。对于这类架构，所有本地空间的组合形成了全局问题空间。）<br>第[0097]段：“In the implementation described here, a parallel application consists of a collection of programs, each running on a separate processor. The program running on each processor maintains the data structures local to it.”（在这里描述的实现中，并行应用程序由一组程序组成，每个程序在单独的处理器上运行。在每个处理器上运行的程序维护其本地的数据结构。） | 目标专利的技术特征D要求共享存储器池被实现为“分布式架构”。在目标专利中，这指的是存储器在硬件上被组织成多个组（banks），可能分布在不同的位置（参见说明书[0113], 图7-8）。对比文件明确描述了其并行系统采用“分布式存储器系统”（distributed memory system），每个处理器拥有本地内存，所有本地内存共同构成全局地址空间（参见引用段落）。这种架构本质上是分布式的。虽然对比文件没有使用“共享存储器池”这一术语，但其描述的全局地址空间由所有处理器的本地内存组合而成，可以被视为一种共享的、分布式的存储资源池。因此，本领域技术人员通过合理推理，可以从对比文件的分布式内存系统推断出存在一种分布式的、可共享的存储资源架构。该特征被隐含公开。 |
| **技术特征E**：所述分布式架构包括存储器组、写客户机、读客户机以及将所述存储器组与所述写客户机和所述读客户机对接的路由器<br>**《未公开》** | 未引用到相关内容。 | 目标专利的技术特征E对分布式架构的具体实现组件进行了限定，包括明确的“存储器组、写客户机、读客户机以及路由器”（参见说明书[0113]）。对比文件虽然提到了分布式内存系统和数据移动（如第[0097], [0105]段），但其架构描述侧重于逻辑层面的程序段（RSM）、运行时间系统（RTS）和资源协调器，并未具体公开任何物理或逻辑上的“存储器组（banks）”、“写客户机”、“读客户机”或“路由器”组件。这些是目标专利中为实现特定访问路径而设计的硬件或逻辑实体。对比文件未提供任何有关这些具体组件的描述，因此该特征既未被直接公开，也无法从对比文件内容中合理推断出来。 |
| **技术特征F**：以及针对每个人工神经元，经由所述写客户机和所述读客户机来访问在所述模拟期间分配给该人工神经元的所述共享存储器池的部分。<br>**《未公开》** | 未引用到相关内容。 | 目标专利的技术特征F限定了访问分配内存的具体方式：针对每个人工神经元，通过写客户机和读客户机进行访问。这体现了在神经模拟中为每个模拟实体（神经元）提供专用访问路径的硬件设计（参见说明书[0113]）。对比文件完全没有提及“人工神经元”，也没有描述任何类似于“写客户机”和“读客户机”的访问代理或接口。其数据访问是通过运行时间系统（RTS）和编译器生成代码在处理器间进行数据重组和移动来实现的（参见第[0097]-[0105]段），这是一种更通用、更高级别的程序控制方式，而非针对个体计算实体的特定硬件访问机制。因此，该特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征G**：其特征在于，所述共享存储器池的至少一部分包括位于与所述人工神经系统模拟器的处理器不同的芯片上的存储器。<br>**《隐含公开》** | 第[0002]段：“Implicit resource allocation takes place as a result of use or allocation of some other resource... An example of implicit allocation is the allocation of additional pages (in a virtual memory environment) as a result of explicit memory allocation by the program.”（隐式资源分配是由于使用或分配其他资源而发生的……隐式分配的一个例子是，由于程序的显式内存分配，导致（在虚拟内存环境中）分配额外的页面。）<br>第[0059]段：“distributed memory system where each processor has its own private local memory space”（分布式存储器系统，其中每个处理器都有自己的私有本地存储器空间。） | 目标专利的技术特征G限定了共享存储器池的一部分可以位于与模拟器处理器不同的芯片上（即“片外”存储器，如DRAM，参见说明书[0112], [0123]）。对比文件公开了分布式内存系统，其中每个处理器有自己的本地内存空间。在典型的分布式内存并行计算机（如集群）中，每个处理节点的内存通常位于与该节点处理器相同或不同的芯片/模块上，且整个系统的内存物理上分布在多个节点（可能对应多个芯片）上。此外，对比文件提及虚拟内存（参见第[0002]段），这通常涉及使用位于不同物理位置（如磁盘，也不同于处理器芯片）的存储资源。虽然对比文件没有明确说明存储器位于“不同的芯片上”，但本领域技术人员基于对分布式系统架构和虚拟内存技术的常识，能够合理推断出在对比文件描述的并行环境中，所使用的存储器资源完全有可能（甚至通常）有一部分位于与执行程序的处理器不同的物理芯片或存储介质上。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征H**：其特征在于，所述分配包括基于所述确定来改变分配给所述人工神经元的所述共享存储器池的量。<br>**《隐含公开》** | 第[0026]段：“i. Dynamism: Resource requirements change dynamically during the course of computations.”（动态性：资源需求在计算过程中动态变化。）<br>第[0027]段：“i. Dynamism: It should be possible to acquire and release resources dynamically on demand.”（动态性：应该能够根据需要动态获取和释放资源。）<br>第[0093]段：“After the exact set of resources are available, RTS executes the controlling and steering logic... When there is a change in data distribution or when a distributed data structure is newly introduced... the run-time system executes data distribution code...”（在获得确切的资源集合后，RTS执行控制和引导逻辑……当数据分布发生变化或新引入分布式数据结构时……运行时间系统执行数据分布代码……） | 目标专利的技术特征H强调分配动作包括“改变”分配给人工神经元的共享存储器池的量，这体现了动态内存管理的核心（参见说明书[0110]-[0111]）。对比文件多次强调其系统的动态性：资源需求在计算过程中动态变化，并且系统能够动态获取和释放资源（参见第[0026], [0027]段）。运行时间系统（RTS）会根据获得的资源集合执行逻辑，并在数据分布变化时进行数据重组（参见第[0093]段），这隐含了分配给程序或数据结构的存储资源量可以发生改变。虽然对比文件中的“资源”和“分配”对象是通用程序段而非“人工神经元”，但“基于确定的需求来动态改变分配量”这一核心操作逻辑是相通的。本领域技术人员可以从对比文件公开的动态资源管理机制中，合理推断出分配行为包括改变分配量。因此，该特征被隐含公开。 |
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