JP2001229040A - 分散型処理システムのためのインテリジェント電力管理方法および装置 - Google Patents

分散型処理システムのためのインテリジェント電力管理方法および装置

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JP2001229040A
JP2001229040A JP2000366246A JP2000366246A JP2001229040A JP 2001229040 A JP2001229040 A JP 2001229040A JP 2000366246 A JP2000366246 A JP 2000366246A JP 2000366246 A JP2000366246 A JP 2000366246A JP 2001229040 A JP2001229040 A JP 2001229040A
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ショベル ジェラール
Dominique Benoit J Dinverno
ブノワ ジャック ダンベルノ ドミニク
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    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 性能に深刻な影響を与えることなく、回路内
で電力を管理すること 【解決手段】 分散型処理システムは複数の処理モジュ
ール、例えばＭＰＵ１２と、ＤＳＰ１４と、コプロセッ
サ／ＤＭＡチャンネル１６を含む。種々の処理モジュー
ルおよび実行すべきタスクのためのプロフィル３６に関
連する電力管理ソフトウェア３８を使って、所定の電力
目的、例えばパッケージの熱的制約内で最大の作動を行
ったり、または最小のエネルギーを使用する目的を満た
すシナリオを作成する。目的との適合性を補償するよ
う、作動中にタスクに関連する実際のアクティビティを
モニタする。環境条件の変化およびタスクリストの変化
に適合するように、タスクの割り当てをダイナミックに
変えることができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は集積回路に関し、よ
り詳細には、プロセッサにおける電力管理に関する。
【０００２】
【従来の技術】何年もの間、マイクロプロセッサユニッ
ト（ＭＰＵ）、コプロセッサおよびデジタル信号プロセ
ッサ（ＤＳＰ）のための設計を含むプロセッサの設計
は、プロセッサの速度および機能を高めることに焦点が
合わせられてきた。現在、電力消費量が深刻な問題とな
っている。速度および機能を深刻に損なうことなく、低
電力消費量を維持することは、多くの設計において最も
重要なこととなっている。多くのシステム、例えばスマ
ートフォーン、携帯電話、ＰＤＡ（パーソナルデジタル
アシスタント）およびハンドヘルドコンピュータは、比
較的小型の電池によって作動されるので、多くのアプリ
ケーションでは電力消費量が重要である。短期間の後で
バッテリーを充電するのは不便であるので、これらシス
テムではバッテリーの寿命を最大にすることが望まし
い。
【０００３】現在、電力消費量を最小にする方法とし
て、スタティックな電力管理方法がある。すなわち、使
用電力をより少なくする回路設計を行っている。あるケ
ースでは、ダイナミックな電力管理を行っている。例え
ばクロック速度を遅くしたり、アイドル時間中に回路を
ディスエーブルしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】これら変更は重要であ
るが、特にデバイスの使用をより便利にする上で、サイ
ズ、すなわちバッテリーサイズが重要であるシステムで
は、電力管理の改善を続ける必要がある。
【０００５】電力全体を節約する外に、複雑な処理環境
では集積回路から熱を散逸できる能力も１つの要素とな
っている。集積回路は所定の量の熱を散逸させるように
なっており、高レベルの電流を引き出すためにタスクが
集積回路上に多数のシステムを必要とする場合、回路が
過熱し、システムが故障する可能性がある。
【０００６】将来、集積回路で実現されるアプリケーシ
ョンはより複雑となり、単一の集積回路内に設けられた
ＭＰＵ、ＤＳＰ、コプロセッサおよびＤＭＡチャンネル
を含むマルチプロセッサ（以下、分散型処理システムと
称す）により、マルチ処理を行う可能性がある。ＤＳＰ
は多数の同時アプリケーションをサポートする。アプリ
ケーションの一部は特定のＤＳＰプラットフォームの専
用ではないが、グローバルネットワーク、例えばインタ
ーネットからロードされる。従って、過熱を生じること
なく、分散型処理システムが処理できるタスクは不確実
となる。
【０００７】従って、性能に深刻な影響を与えることな
く、回路内で電力を管理するための方法および装置に対
するニーズが生じている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は複数の処理モジ
ュールを含むプロセッサ内でのタスクの実行を制御する
ための方法および装置を提供するものである。タスクに
関連するアクティビティーに対する確率値に基づき、電
力消費量情報が計算され、この電力消費量情報に応答す
る処理モジュールでタスクが実行される。
【０００９】本発明は従来技術よりも大きな利点を有す
る。第１に、完全にダイナミックな電力管理を可能にで
きることが挙げられる。処理システム内で実行されるタ
スクが変化するにつれ、電力管理ソフトウェアはスレッ
ショルドを越えないように新しいシナリオを作成でき
る。更に、環境条件が変化するにつれ、例えばバッテリ
ー電圧が低下するにつれ、電力管理ソフトウェアは条件
を評価し直し、必要であればシナリオを変更できる。第
２に、電力管理ソフトウェアが制御する種々のタスクに
対して、この電力管理ソフトウェアがトランスペアレン
トであることが挙げられる。従って、特定のタスクが電
力管理を可能にしない場合でも、この電力管理ソフトウ
ェアは処理システムの電力能力と合致した態様でタスク
を実行する責任を果たす。第３に、電力計算を行うのに
使用されるプロフィルを変えることにより適合される、
異なるハードウェアプラットフォーム、異なるハードウ
ェアおよびタスクと共に電力管理ソフトウェアの作動全
体を使用できる。
【００１０】以下、本発明およびその利点をより完全に
理解できるよう、添付図面と関連して次の説明を参照す
る。
【００１１】
【発明の実施の形態】図面中の図１〜９を参照すれば、
本発明について最良に理解できよう。種々の図面のうち
の同様な要素に対して同様な番号を使用する。
【００１２】図１は、ＭＰＵ１２、１つ以上のＤＳＰ１
４および１つ以上のＤＭＡチャンネルまたはコプロセッ
サ（ＤＭＡ／コプロセッサ１６と一括して示す）を含む
一般的な分散型処理システム１０の全体のブロック図を
示す。この実施例では、ＭＰＵ１２はコア１８とキャッ
シュ２０とを含む。ＤＳＰ１４は処理コア２２とローカ
ルメモリ２４とを含む（実際の実施例は別個の命令およ
びデータメモリを使用することもできるし、また統一さ
れた命令兼データメモリを使用することもできる）。メ
モリインターフェース２６は共用メモリ２８をＭＰＵ１
２、ＤＳＰ１４またはＤＭＡ／コプロセッサ１６のうち
の１つ以上に結合し、各プロセッサ（ＭＰＵ１２、ＤＳ
Ｐ１４）は実際の分散型処理システム内の自己のオペレ
ーティングシステム（ＯＳ）またはリアルタイムのオペ
レーティングシステム（ＲＴＯＳ）下で完全に自律的に
作動できるし、またＭＰＵ１２は共用リソースおよびメ
モリ環境を監督するグローバルＯＳを作動できる。
【００１３】図２は、分散型処理システム１０のための
ソフトウェアのレイヤー図を示す。図１に示されるよう
に、ＭＰＵ１２はＯＳを実行するが、他方、ＤＳＰ１４
はＲＴＯＳを実行する。ＯＳおよびＲＴＯＳはソフトウ
ェアのＯＳレイヤー３０を含む。分散型アプリケーショ
ンレイヤー３２はＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋および
他のアプリケーション３４、プロファイリングデータ３
６を使用する電力管理タスク３８およびグローバルタス
クスケジューラ４０を含む。ミドルウェアソフトウェア
レイヤー４２はＯＳレイヤー３０と分散型アプリケーシ
ョンレイヤー３２内のアプリケーションとの間の通信を
行う。
【００１４】図１および２を参照し、分散型処理システ
ム１０の作動について説明する。分散型処理システム１
０は種々のタスクを実行できる。分散型処理システム１
０のための代表的なアプリケーションとしては、スマー
トフォーンアプリケーション内に設けられることになろ
う。このスマートフォーンアプリケーションでは分散型
処理システム１０が無線通信、ビデオおよびオーディオ
のデコンプレッションおよびユーザーインターフェース
（例えばＬＣＤの更新、キーボードのデコード）を取り
扱う。このアプリケーションでは、分散型処理システム
１０内の異なる埋め込みシステムが異なる優先度の多数
のタスクを実行する。一般には、ＯＳは種々の埋め込み
型システムへの異なるタスクのタスクスケジュール設定
を実行する。
【００１５】本発明は、タスクのスケジュール設定にお
ける基準としてエネルギー消費量を積分する。好ましい
実施例では、タスクのリストを実行するための確率値に
基づくシステムのシナリオを作成するために、電力管理
アプリケーション３８および分散型アプリケーションレ
イヤー３２からのプロフィル３６を使用する。シナリオ
が所定の基準を満たさない場合、例えば電力消費量が過
度に多い場合、新しいシナリオを発生する。許容できる
シナリオを設定した後にＯＳレイヤーはシナリオで予想
されたアクティビティが正確であったかどうかを検証す
るように、ハードウェアのアクティビティをモニタす
る。
【００１６】許容できるタスクスケジュール設定シナリ
オのための基準はデバイスの性質に応じて変わり得る。
移動デバイスのための重要な基準は最小エネルギー消費
量である。上記のように電子通信デバイスが更に小型化
されるにつれ、より小型のバッテリーの割り当てによっ
てエネルギー消費量にプレミアムが課される。デバイス
作動中の多くのケースでは、特にバッテリーが低レベル
に達する際に、電力を低減するよう、タスクのためのエ
ネルギー低減作動モードを許可できる。例えば画質を代
償に、ＬＣＤのリフレッシュレートを下げて電力を低減
する。別のオプションとしては、性能が低速化すること
を代償に、分散型処理システム１０のＭＩＰ（１秒あた
りの１００万回数の命令の実行回数を単位とする）を低
減し、電力を低減することが挙げられる。電力管理ソフ
トウェア３８はデバイスの許容可能な作動に達するよ
う、低下した性能の異なる組み合わせを使用する別のシ
ナリオを解析できる。
【００１７】電力管理における別の目的は、所定の電力
限界設定量に対する最大のＭＩＰまたは最低のエネルギ
ーを探すことである。
【００１８】図３ａおよび３ｂは分散型処理システム１
０が平均的な電力差散逸限界を越えないように、電力管
理アプリケーション３８を使用する一例を示す。図３ａ
ではＤＳＰ１４、ＤＭＡ１６およびＭＰＵ１２が多数の
タスクを同時に実行中である。時間ｔ１において、３つ
の埋め込み型システムの平均電力散逸量は分散型処理シ
ステム１０に課された平均的限界を越えている。図３ｂ
は同じタスクを実行する場合のシナリオを示している。
しかしながら、許容可能な電力散逸プロフィルを維持す
るために、ＤＭＡおよびＤＳＰのタスクを完了するま
で、ＭＰＵのタスクを遅延している。
【００１９】図４ａは、電力管理タスク３８の第１実施
例の作動を示すフローチャートである。ブロック５０に
おいて、グローバルスケジューラ４０により電力管理タ
スクが呼び出され、このタスクはＭＰＵ１２またはＤＳ
Ｐ１４の１つによって実行できる。スケジューラは入力
されたアプリケーションを評価し、これを関連する優先
度および排除ルールに関連する複数のタスクに分割す
る。タスクリスト５２は、例えばオーディオ／ビデオデ
コーディング、ディスプレイ制御、キーボード制御、キ
ャラクター認識などを含むことができる。ステップ５４
において、タスクモデルファイル５６および受け入れら
れたエネルギー低減ファイル５８を考慮して、タスクリ
スト５２を評価する。このタスクモデルファイル５６は
分散型アプリケーションレイヤー３２のプロフィル３６
の一部である。タスクモデルファイル５６はタスクリス
ト内の各リストに異なるモデルを割り当てる、先に発生
されたファイルである。各モデルはデータの集合であ
り、このデータの集合は実験的に、またはコンピュータ
補助ソフトウェアデザイン技術によって誘導でき、関連
するタスクの特性、例えばレイテンシーの制約、優先
度、データフロー、基準プロセッサ速度における初期エ
ネルギー予想値、エネルギー低減の影響およびＭＩＰお
よび時間に応じた所定のプロセッサにおける実行プロフ
ィルを定める。エネルギー低減リスト５８はシナリオを
発生する際に使用できる種々のエネルギー低減方法を定
める。
【００２０】タスクリストを変更するごとに（例えば新
しいタスクを作成したり、タスクを削除するごとに）、
またはリアルタイムイベントが発生する時に、ステップ
５４におけるタスクリスト５２およびタスクモデル５６
に基づき、シナリオを作成する。このシナリオはモジュ
ールに種々のタスクを割り当て、タスクを実行する優先
度を設定する優先度情報を与える。タスクのエネルギー
推定値から基準速度におけるシナリオのエネルギー推定
値５９を計算できる。必要であるか、または望ましい場
合に、タスクを低減してもよい。すなわち、タスクのフ
ルバージョンに対し、ほとんどリソースを使用しないタ
スクのモードに置換できる。このシナリオから、ブロッ
ク６０でアクティビティ推定値を発生する。このアクテ
ィビティ推定値は（分散型アクティビティレイヤー３２
のプロファイリングデータ３６からの）タスクアクティ
ビティプロフィル６２および（分散型アプリケーション
レイヤー３２のプロファイリングデータ３６からの）ハ
ードウェアアーキテクチャモデル６４を使用し、シナリ
オから生じるハードウェアアクティビティに対する確率
値を発生する。この確率値は各モジュールの待機／実行
時間の比率（有効ＭＨｚ）、キャッシュおよびメモリへ
のアクセス、Ｉ／Ｏ切り替えレートおよびＤＭＡフロー
リクエストおよびデータボリュームを含む。熱時間定数
に一致する期間Ｔを使用すると、基準プロセッサ速度お
よびステップ６０で誘導された平均アクティビティ（特
にプロセッサの有効速度）から熱パッケージモデルに匹
敵する平均電力散逸量を計算することができる。電力値
がパッケージ熱モデル７２に記載されたスレッショルド
を越える場合、判断ブロック７４でシナリオを拒否す
る。この場合、ブロック５４で新しいシナリオを作成
し、ステップ６０、６６および７０を繰り返す。スレッ
ショルドを越えない場合、シナリオを使ってタスクリス
トを実行する。
【００２１】シナリオが定めるタスクの作動中に、ＯＳ
およびＲＴＯＳはハードウェア内に組み込まれたカウン
タ７８を使ってブロック７６でそれぞれのモジュールに
よるアクティビティを追跡する。分散型処理システム１
０のモジュールにおける実際のアクティビティはブロッ
ク６０で推定されるアクティビティと異なることがあ
る。ハードウェアカウンタからのデータは測定されたア
クティビティ値を発生するようにＴ時間方法に基づき、
モニタされる。これら測定されたアクティビティ値は、
この時間の間のエネルギー値、従って上記のようにブロ
ック６６における平均電力値を計算するのにブロック６
６で使用され、ブロック７２においてパッケージ熱モデ
ルと比較される。測定された値がスレッショルド値を越
える場合、ブロック５４で新しいシナリオが作成され
る。測定されたアクティビティ値を連続的にモニタする
ことにより、所定の限度内に留まるように、または変化
する環境条件に合わせるように、シナリオをダイナミッ
クに変更できる。
【００２２】チップに対する時間Ｔにわたる総エネルギ
ー消費量は次のように計算される。
【００２３】
【数１】
【００２４】ここで、ｆは周波数であり、Ｖddは供給電
圧であり、αは確率（またはこの図のブロック７６を参
照した説明を参照）アクティビティである。換言すれ
ば、下記の式は等価消費キャパシタンスＣｐｄを特徴と
する特定のハードウェアモジュールに対応するエネルギ
ーである。
【００２５】
【数２】
【００２６】ここで、カウンタ値は次の式である。
【００２７】
【数３】
【００２８】ＥはＴ時間内で散逸される、分散型処理シ
ステム１０におけるすべてのモジュールに対するエネル
ギーの総和である。平均システム電力散逸量はＷ＝Ｅ／
Ｔである。好ましい実施例では、測定エネルギー消費量
および確率エネルギー消費量を計算し、時間Ｔにわたる
エネルギー消費量から平均電力散逸量を誘導する。ほと
んどのケースにおいて、エネルギー消費情報をより容易
に入手できる。しかしながら、測定された電力消費量お
よび確率電力消費量から電力散逸量を計算することも可
能である。
【００２９】図４ｂは、電力管理タスク３８の第２実施
例の作動を示すフローチャートである。図４ｂのフロー
は、図４ｌのフローと同じであるが、次の点が異なる。
すなわち新しいシナリオを選択する代わりに、ステップ
５０においてシナリオ作成アルゴリズムを呼び出す際に
（新しいタスク、タスクの削除、リアルタイム事象の時
に）、性能の制約に合致するｎ個の異なるシナリオをス
テップ５４および５９で予め計算し、記憶し、ダイナミ
ックループ内の演算回数を低減し、トラッキングループ
内で計算された電力によりブロック７４内で現在のシナ
リオを拒否することになる場合、より高速の適応化を実
行する点が異なっている。図４ｂでは、シナリオを拒否
する場合、ブロック６５で別の予め計算されたシナリオ
を選択する。拒否しない場合、動作は図４ａに示された
ものと同一である。
【００３０】図５〜８は、図３の種々のブロックの作動
をより詳細に示す図である。図５には、シナリオ作成シ
ステムブロック５４が示されている。このブロックで
は、シナリオを発生するのにタスクリスト５２、タスク
モデル５６および可能性のあるタスク低減５８のリスト
を使用する。タスクリストは分散型処理システム１０で
どのタスクを実行すべきかに依存している。図５の例で
は、３つのタスク、すなわちＭＰＥＧ４デコード、無線
モデムデータ受信およびキーボードイベントモニタのタ
スクが示されている。実際の実現例では、これらタスク
は任意の数のソースから得られる。タスクモデルはシナ
リオを作成する際に考慮すべき条件、例えばレイテンシ
ーおよび優先度の制約、データフロー、初期エネルギー
推定値およびエネルギー低減の影響を定めている。この
ブロックでは他の条件も使用できる。シナリオ作成シス
テムブロックの出力はシナリオ８０であり、このシナリ
オは種々のタスクとモジュールとを関連づけ、タスクの
各々に優先度を割り当てる。図５に示された例では、例
えばＭＰＥＧ４は１６の優先度を有し、無線モデムタス
クは４の優先度を有する。
【００３１】ブロック５４で作成されるシナリオは多数
の異なる検討事項に基づいてもよい。例えばシナリオは
パッケージの熱的制約内で最大の性能を発揮することに
基づいて作成できる。これとは別に、シナリオは可能な
最小のエネルギーを使用することに基づくことができ
る。最適なシナリオはデバイスの作動中に変わることが
できる。例えばバッテリーが完全に充電された状態で
は、デバイスは最大性能レベルで作動できる。バッテリ
ー内の電力が設定されたレベル以下に減少するにつれ、
デバイスは作動を維持する可能な最小電力レベルで作動
できる。
【００３２】ブロック５４からのシナリオ８０は、図６
に示されるアクティビティ推定ブロック６０によって使
用される。このブロックは分散型処理システム１０にお
ける電力利用率に影響する種々のパラメータに対する確
率計算を実行する。タスクアクティビティプフロフィル
６２およびハードウェアアーキテクチャモデル６４に関
連して、アクティビティ確率推定値が発生される。タス
クアクティビティプロフィルはデータアクセスのタイプ
（ロード／記憶）および異なるメモリに対する発生、コ
ードプロフィル、例えばタスクで使用されるブランチお
よびループ、並びにタスク内の命令に対する命令ごとの
サイクルに関するデータを含む。ハードウェアアーキテ
クチャモデル６４は、システムのレイテンシーに対する
タスクアクティビティプロフィル６２の影響をある方法
で記述しており、これにより、推定されるハードウェア
アクティビティ（例えばプロセッサの実行／待機時間の
比率）の計算が可能となっている。このモデルはタスク
を実行するハードウェアの特性、例えばキャッシュのサ
イズ、種々のバスの幅、Ｉ／Ｏピンの数、キャッシュが
ライトスルーであるか、またはライトバックであるか、
使用されるメモリのタイプ（ダイナミック、スタティッ
ク、フラッシュなど）およびモジュールで使用されるク
ロック速度を考慮している。一般に、このモデルは異な
るパラメータ、キャッシャブル、非キャッシャブルデー
タ、読み出し／書き込みアクセスシェア、命令ごとのサ
イクル数などに対するＭＰＵおよびＤＳＰの有効周波数
変化を示す曲線群から構成できる。図６の図示された実
施例では、各モジュールの有効周波数に対する値、メモ
リアクセスの回数、Ｉ／Ｏ切り替えレートおよびＤＭＡ
フローを計算する。電力に影響する他の要因も計算でき
る。
【００３３】図８には、電力計算ブロック６６が示され
ている。このブロックでは種々のエネルギー値、従って
期間Ｔにわたる電力値を計算するのに、ブロック６０か
らの確率アクティビティまたはブロック７６からの測定
アクティビティを使用する。電力値は分散型処理システ
ム１０のハードウェアデザインに固有のハードウェア電
力プロフィルに関連して計算される。このハードウェア
プロフィルは、各モジュールのためのＣｐｄ、論理デザ
インスタイル（Ｄタイプのフリップフロップ、ラッチ、
ゲート制御されるクロックなど）、電源電圧および出力
端にかかる容量性負荷を含むことができる。集積モジュ
ールに対し、更に外部メモリまたは他の外部デバイスに
対しても電力計算をすることができる。
【００３４】図８にはアクティビティ測定およびモニタ
ブロック７６が示されている。種々のモジュールでのア
クティビティ、例えばキャッシュミス、ＴＬＢ（変換ル
ックアサイドバッファ）ミス、非キャッシャブルメモリ
アクセス、待機時間、異なるリソースのための読み出し
／書き込みリクエスト、メモリオーバーヘッドおよび温
度を測定するよう、分散型処理システム１０全体にわた
ってカウンタが構成さている。アクティビティ測定およ
びモニタブロック７６は、各モジュールの有効周波数、
メモリアクセスの数、Ｉ／Ｏ切り替えレートおよびＤＭ
Ａフローの値を出力する。特定の実現例では、他の値を
測定してもよい。このブロックの出力は電力計算ブロッ
ク６６へ送られる。
【００３５】図９は、電力／エネルギー管理ソフトウェ
アを使用する分散型処理システム１０の一例を示す。こ
の例では、分散型処理システム１０はＯＳを実行するＭ
ＰＵ１２と、２つのＤＳＰ１４（別々にＤＳＰ１ １４
ａおよびＤＳＰ２ １４ｂと表示される）を含み、各Ｄ
ＳＰはそれぞれのＲＴＯＳを実行するようになってい
る。各モジュールはモニタタスク８２を実行し、これに
より分散型処理システム１０全体にわたる種々のアクテ
ィビティカウンタ７８内の値をモニタするようになって
いる。ＤＳＰ１４ａでは電力計算タスクが実行され、種
々のモニタタスクは関連するアクティビティカウンタ７
８からデータを検索し、情報をＤＳＰ１４ａへ送り、測
定されたアクティビティに基づき電力値を計算する。電
力管理タスク、例えば電力計算タスク８４およびモニタ
タスク８２は他のアプリケーションタスクと共に実行で
きる。
【００３６】好ましい実施例では、電力管理タスク３８
およびプロフィル３６はＪＡＶＡリアルタイム環境内で
ＪＡＶＡクラスパッケージとして実現される。
【００３７】本発明は、従来技術よりも大きな利点を有
する。第１に完全にダイナミックな電力管理が可能であ
る。分散型処理システム１０内で実行されるタスクが変
化するにつれ、電力管理はスレッショルド値を越えない
ように新しいシナリオを作成できる。更に、環境条件が
変化するにつれ、例えばバッテリー電圧が低下するにつ
れ、電力管理ソフトウェアが条件を評価し直し、必要な
場合にシナリオを変えることができる。例えばＶｄｄを
公称値に維持できない点までバッテリー電圧（電源電
圧）が低下した場合、より低いＶｄｄで分散型処理シス
テム１０を作動できる、より低い周波数を設定でき、よ
り低い周波数を考慮した新しいシナリオを作成できる。
ある状況では、より低い周波数を補償するように、より
多くのエネルギー低減法を導入できる。しかしながら、
通常不充分となる電源電圧にもかかわらず、周波数を低
くすれば、デバイスの作動を持続することができる。更
に、より低い周波数が認められる場合、比較的低いアク
ティビティの期間中に電力を節約するように（スイッチ
ングモードの電源を利用できる場合に）、より低いＶｄ
ｄでデバイスを作動できる。
【００３８】電力管理ソフトウェアは、このソフトウェ
アが制御する種々のタスクに対してトランスペアレント
となっている。従って、特定のタスクが電力管理を考慮
していない場合でも、電力管理ソフトウェアは分散型処
理システム１０の電力容量と合致する態様でタスクを実
行する責任を果たす。
【００３９】異なるハードウェアプラットフォーム、プ
ロフィル３６を変えることによって適合される異なるハ
ードウェアおよびタスクと共に、電力管理ソフトウェア
の作動全体を利用できる。
【００４０】以上の発明の詳細な説明は、所定の実施例
を説明するものであったが、当業者にはこれら実施例の
種々の変形例だけでなく、別の実施例を考え付くことが
できよう。本発明は特許請求の範囲に入る変形例または
別の実施例を含むのものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】分散型処理システムのブロック図を示す。
【図２】分散型処理システムのソフトウェアレイヤー図
を示す。
【図３】分散型処理システムのための電力管理の利点を
示す一例を示す。
【図４ａ】図２の電力管理ソフトウェアの作動に関する
好ましい第１実施例の作動を示すフローチャートであ
る。
【図４ｂ】図２の電力管理ソフトウェアの作動に関する
好ましい第２実施例の作動を示すフローチャートであ
る。
【図５】図４のシナリオ作成システムのブロックを示
す。
【図６】図４のアクティビティ推定ブロックを示す。
【図７】図４の電力計算ブロックを示す。
【図８】図４のアクティビティ測定およびモニタブロッ
クを示す。
【図９】アクティビティカウンタを備えた分散型処理シ
ステムを示すブロック図である。
【符号の説明】
１０ 分散型処理システム １２ ＭＰＵ １４ ＤＳＰ １６ コプロセッサ／ＤＭＡチャンネル ３６ プロフィル ３８ 電力管理ソフトウェア

Claims (22)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の処理モードを含むプロセッサにお
    けるタスクの実行を制御するための方法であって、 タスクに関連するアクティビティの確率値に基づき、消
    費情報を計算する工程と、 前記消費情報に応答し、前記複数の処理モジュールでタ
    スクを実行する工程を含む、タスクの実行を制御するた
    めの方法。
  2. 【請求項２】 処理モジュールにおける実際のアクティ
    ビティの発生をモニタする工程と、 前記モニタ工程に基づき、タスクの実行を変更する工程
    とを更に含む、請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記タスクの実行工程が、処理システム
    に関連する熱的制約内で最大の性能を発揮するよう、前
    記消費情報に応答して前記複数の処理モジュールでタス
    クを実行する工程を含む、請求項１または２記載の方
    法。
  4. 【請求項４】 前記タスクの実行工程が、可能な最小エ
    ネルギー消費量を使用してタスクを実行するように、前
    記消費情報に応答して前記複数の処理モジュールでタス
    クを実行する工程を含む、請求項１または２記載の方
    法。
  5. 【請求項５】 前記計算する工程が、 タスクの割り当てシナリオを発生する工程と、 タスク割り当てシナリオに対するアクティビティを推定
    する工程と、 前記アクティビティに関連した消費量を計算する工程を
    含む、請求項１または２記載の方法。
  6. 【請求項６】 タスク割り当てシナリオを発生する前記
    工程が、実行すべきタスクを記述するタスクリストおよ
    びタスクを記述するタスクモデルを受信する工程を含
    む、請求項５記載の方法。
  7. 【請求項７】 タスクモデルが各タスクに対する初期推
    定値を含む、請求項６記載の方法。
  8. 【請求項８】 タスクモデルがタスクに関連する優先度
    の制約を更に含む、請求項７記載の方法。
  9. 【請求項９】 タスクモデルが前記タスクリスト内のタ
    スクの１つ以上に関連する可能性のあるエネルギー低減
    に関する情報を含む、請求項８記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記計算する工程が、前記アクティビ
    ティに関連するエネルギー消費量を計算する工程を含
    む、請求項５記載の方法。
  11. 【請求項１１】 前記計算する工程が、前記アクティビ
    ティに関連する電力消費量を計算する工程を含む、請求
    項５記載の方法。
  12. 【請求項１２】 複数のタスクを実行するための１つ以
    上の処理モジュールを含み、前記処理サブシステムが、 タスクに関連するアクティビティの確率値に基づき、消
    費情報を計算し、 前記消費情報に応答し、前記処理モジュールでのタスク
    の実行を制御するために、電力管理機能を実行するよう
    になっている処理装置。
  13. 【請求項１３】 アクティビティの発生を測定するため
    のカウンタを更に含み、前記電力管理機能が、 前記カウンタをモニタし、 前記カウンタ内の値に基づき、タスクの実行を変えるよ
    うになっている、請求項１２記載の処理装置。
  14. 【請求項１４】 前記電力管理機能が、処理システムに
    関連する熱的制約内で最大の性能を発揮するように、前
    記消費情報に応答し、処理モジュールでのタスクの実行
    を制御するようになっている、請求項１２または１３記
    載の処理装置。
  15. 【請求項１５】 前記電力管理機能が、可能な最小エネ
    ルギー消費量を使用してタスクを実行するように、前記
    消費情報に応答し、処理モジュールでのタスクの実行を
    制御するようになっている、請求項１２または１３記載
    の処理装置。
  16. 【請求項１６】 前記電力管理機能が、 タスクの割り当てシナリオを発生し、 タスク割り当てシナリオに対するアクティビティを推定
    し、 前記アクティビティに関連した消費量を計算することに
    より消費情報を計算するようになっている請求項１２ま
    たは１３記載の処理装置。
  17. 【請求項１７】 前記電力管理機能が、実行すべきタス
    クを記述するタスクリストおよびタスクを記述するタス
    クモデルを受信することによりタスク割り当てシナリオ
    を発生するようになっている、請求項１６記載の処理装
    置。
  18. 【請求項１８】 タスクモデルが各タスクに対する初期
    推定値を含む、請求項１７記載の処理装置。
  19. 【請求項１９】 前記タスクモデルがタスクに関連する
    優先度の制約を更に含む、請求項１８記載の処理装置。
  20. 【請求項２０】 前記タスクモデルが前記タスクリスト
    内のタスクの１つ以上に関連する可能なエネルギー低減
    に関する情報を含む、請求項１９記載の処理装置。
  21. 【請求項２１】 前記電力管理機能が、前記アクティビ
    ティに関連するエネルギー消費量を計算することにより
    消費量を計算する、請求項１６記載の処理装置。
  22. 【請求項２２】 前記電力管理機能が、前記アクティビ
    ティに関連する電力消費量を計算することにより消費量
    を計算する、請求項１６記載の処理装置。
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