JP2023056711A - 駆動能力調整方法及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】プロセッサとメモリとの間の伝送特性を最適化する駆動能力調整方法及び情報処理装置を提供する。
【解決手段】プロセッサと複数のメモリとを接続する複数の伝送経路毎のリードとライトの組み合わせを表す複数種類のトレーニングパターンにしたがって信号伝送を行わせ、トレーニングパターン毎にメモリのそれぞれに対して複数のアイパターンを取得し、取得した各アイパターンについてストローブポイントを決定し、メモリ毎に決定したストローブポイントを中心としてアイパターンを重ね合わせて共通アイパターンを生成し、生成した共通アイパターンを基にプロセッサと複数のメモリとの間の通信における駆動能力を調整する。
【選択図】図１３

Description

本発明は、駆動能力調整方法及び情報処理装置に関する。

近年のＣＰＵ（Central Processing Unit）－メモリ間のデータ通信環境は様々な要因により厳しい状態である。要因としては、伝送速度の高速化や低電圧化などがある。高速化や低電圧化によりデータ・バリッド・ウィンドウが縮小し、縮小したデータ・バリッド・ウィンドウを用いてデータ通信を行うことが要求されることで、データ通信環境が厳しくなる。

例えば、ＤＤＲ（Double Data Rate）４のメモリの場合、シングルエンド方式のパラレルバスで１チャネルあたりの伝送速度は、２４００ＭＴ／ｓを超える。さらに、大規模システムでは、基板の多層化によりノイズの影響を受けやすくなり、且つ、様々なメモリ搭載条件への対応が望まれることからデータ通信環境が厳しくなる。

従来、ＣＰＵとメモリとの間のシステム動作に必要な信号の駆動能力の決定は、一つのメモリコントローラのみ動作させ、リード動作とライト動作の伝送特性を別々に評価し、固定的な駆動能力を事前評価することで行われていた。

例えば、ＣＰＵとメモリシステム制御ユニットを有する構成を例に説明する。ＣＰＵは、複数のメモリコントローラ及びＩ／Ｏ（Input／Output）回路を有する。メモリコントローラは、Ｉ／Ｏ回路とメモリとの間の信号の送受信を制御する。システム制御ユニットは、装置全体の監視及び制御を行う。また、システム制御ユニットは、ＣＰＵとも接続されており、メモリコントローラを制御する。

ＣＰＵとメモリとの間で通信を行う場合、次の２つの要素が決定される。１つは、ＣＰＵとメモリとの間を接続するメモリバスの信号の強さである駆動能力である。駆動能力は、信号を駆動する側の回路の抵抗値で表され、小さいほど駆動能力が高いことを表す。もう１つは、送信された信号を受信側で０／１判定する際の判定値となる「ストローブポイント」である。ストローブポイントとは、信号を判定する際の信号波形に対する電圧及び時間方向の位置を表す設定情報である。これらの駆動能力及びストローブポイントはシステム制御ユニットによる処理で決定される。

従来は、これら「駆動能力」及び「ストローブポイント」が以下のようにして決定されてきた。駆動能力に関しては、情報処理装置の出荷前に事前評価が行われ、ＣＰＵとメモリとの間の通信において信号を０／１判定することが可能な領域の大きさを表すアイパターンが測定される。そして、アイパターンの最も領域が大きくなる条件の駆動能力が、その情報処理装置における標準の固定設定値として決定される。一般的に、一つのメモリバスに接続するメモリ数が増えるほどメモリバスの負荷が増え、アイパターンが狭くなる。そのため、様々なメモリ構成に対応できるように、駆動能力は、最大負荷となる最大数のメモリ構成にも対応できる強めの設定値とされる。このため、従来の方法で決定された駆動能力は、実際には最大負荷構成に最適な設定となる。

次に、ストローブポイントについて説明する。ストローブポイントは、装置起動時にシステム制御ユニットが行うＣＰＵとメモリとの間のトレーニングで自動調整によって決定される。まず、システム制御ユニットは、アイパターンを測定する。その後、システム制御ユニットは、より安定して０／１判別できるようにアイパターンの電圧方向、時間方向の両方に対して中央となる値にストローブポイントを設定する。このため、ストローブポイントは、様々なメモリ構成に対して適した設定となる。これら設定値はＣＰＵが複数のメモリコントローラ及びメモリバスを持つ場合には、評価、調整対象である単一のメモリコントローラ及びメモリのみ動作させて測定したアイパターンを元に決定される。

ただし、従来の駆動能力やストローブポイントの設定方法では、決定された駆動能力は各種ノイズが少ない状態での理想的な伝送特性に対応した駆動能力である。そのため、駆動能力の設定値はどのようなメモリ搭載条件にも対応できるように設定される。

なお、伝送特性に関する技術として、併走するパラレル伝送路の組み合わせに応じてアイパターンを評価し、伝搬遅延に応じてアイパターンを広げ、そのアイパターンの中央付近にストローブのクロスポイントが来るように設計する技術がある。また、バスシステムのリセット期間の動作状態やトレーニング期間の動作状態で出力インピーダンスをハイにして、抵抗素子やイコライザを挿入してアイを開口させる技術がある。

特開２０１１－０１０１１８号公報 国際公開第２０１７/０６１２４７号

しかしながら、ＯＳ（Operating System）起動後のシステム動作では複数のメモリコントローラが同一のタイミングでリード動作とライト動作をする場合があり、各種ノイズの影響で伝送特性が悪化することが考えられる。そのため、従来の駆動能力の決定方法では、システム動作での伝送特性を最適化する駆動能力は評価時とは異なったものになっていた。また、駆動能力だけでなく、システム動作開始前に自動で最適値に調整されるデータ取込みのタイミングであるストローブポイントの調整も、駆動能力の決定時と同様に各種ノイズが少ない条件で行われるため最適ではないことがあり、エラー発生の原因となっていた。したがって、従来の駆動能力やストローブポイントの決定方法では、伝送特性を最適化することは困難であった。

また、パラレル伝送路の組み合わせに応じたアイパターンを伝搬遅延に応じて広げ、中央付近にストローブポイントを設定する技術では、伝送遅延を保証することはできるが、ＣＰＵ－メモリ間での伝送特性の調整については考慮されていない。そのため、ＣＰＵ－メモリ間のトレーニングに適用することは難しく、ＣＰＵ－メモリ間の伝送特定を最適化することは困難である。また、トレーニング期間の動作状態をリセット期間の動作状態に合わせてアイパターンを測定し、抵抗素子やイコライザを挿入してアイを開口させる技術では、様々なアクセスパターンに対するアイパターンが得られない。そのため、実際の動作時におけるＣＰＵとメモリとの間の伝送特性を最適化することは困難である。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、プロセッサとメモリとの間の伝送特性を最適化する駆動能力調整方法及び情報処理装置を提供することを目的とする。

本願の開示するメモリの駆動能力調整方法の一つの態様において、プロセッサと複数のメモリとを接続する複数の伝送経路毎のリードとライトの組み合わせを表す複数種類のトレーニングパターンにしたがって信号伝送を行わせ、前記トレーニングパターン毎に前記メモリのそれぞれに対して複数のアイパターンを取得し、取得した各前記アイパターンについてストローブポイントを決定し、前記メモリ毎に決定したストローブポイントを中心として前記アイパターンを重ね合わせて共通アイパターンを生成し、生成した前記共通アイパターンを基にプロセッサと複数のメモリとの間の通信における駆動能力を調整する。

１つの側面では、本発明は、プロセッサとメモリとの間の伝送特性を最適化することができる。

図１は、実施例に係る情報処理システムのハードウェア構成の一例を示す図である。 図２は、実施例に係るＣＰＵとメモリとの間の接続を示す模式図である。 図３は、リード動作時における特定のデータ信号のアイパターンを表す図である。 図４は、ライト動作時における送信側のＣＰＵ及びメモリの構成を示す回路図である。 図５は、事前評価で駆動能力の設定を変えて測定したトレーニング時のアイパターンの一例の図である。 図６は、実施例に係るシステム制御ユニットのブロック図である。 図７は、２つのメモリコントローラをいずれもリード動作させた場合の図である。 図８は、２つのメモリコントローラをいずれもライト動作させた場合の図である。 図９は、一方のメモリコントローラをリード動作させて他方のメモリコントローラをライト動作させた場合の図である。 図１０は、一方のメモリコントローラをライト動作させて他方のメモリコントローラをリード動作させた場合の図である。 図１１は、ライト動作時の共通アイパターンの生成を説明するための図である。 図１２は、複数のデータ信号のアイパターンを重ね合わせて得られる共通アイパターンの一例を示す図である。 図１３は、駆動能力の調整処理の一例を説明するための図である。 図１４は、実施例に係る駆動能力調整方法による駆動能力の調整処理のフローチャートである。 図１５は、４種類のトレーニングパターンを用いたアイパターンの測定処理のフローチャートである。 図１６は、駆動能力を弱める処理のフローチャートである。 図１７は、駆動能力を強める処理のフローチャートである。 図１８は、各メモリを単独で動作させるトレーニングにより駆動能力を調整した場合の結果の一例を示す図である。 図１９は、実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合の結果の一例を示す図である。 図２０は、各メモリを単独で動作させるトレーニングにより駆動能力を調整した場合の結果の他の例を示す図である。 図２１は、実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合の結果の他の例を示す図である。

以下に、本願の開示する駆動能力調整方法及び情報処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する駆動能力調整方法及び情報処理装置が限定されるものではない。

図１は、実施例に係る情報処理システムのハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０、記憶装置２０、入力装置３０及び出力装置４０を有する。

従来のＣＰＵ１００とメモリ２００との間の伝送特性の調整方法では、駆動能力が固定設定値であり信号の振幅が大きくなる強めの設定とされることが多かった。そのため、メモリ２００が最大負荷時以外の構成の場合には、ライト動作時とリード動作時のアイパターンのサイズが非対称となり、通信時の安定性が低下するおそれがある。なおこの非対称性はメモリ２００の搭載場所や製造上発生する個体のばらつきでも発生する。このように、従来のメモリ駆動能力の調整方法では様々なメモリ構成に対して最適な設定をとることが困難である。また、従来の調整方法では調整対象のメモリコントローラしか動作させないため、複数のメモリコントローラが同時に動作するシステム動作時には、様々なノイズの影響でアイパターンが縮小するため、システム動作時の最適な設定値とならない。このように、事前評価や装置起動後のトレーニングではＯＳ起動後のシステム動作時に最適な設定値とすることは困難である。

図２は、実施例に係るＣＰＵとメモリとの間の接続を示す模式図である。図２では、メモリ２００として、メモリバス３０１に接続されるメモリ２０１～２０３及びメモリバス３０２に接続されるメモリ２１１～２１３が存在する場合の構成を表す。ここでは、メモリ２０１～２０３及び２１１～２１３のそれぞれを区別しない場合、メモリ２００と呼ぶ。次に、ＣＰＵ１００とメモリ２００との間の信号の伝送特性に影響を及ぼす様々なノイズの中から主要な３つのノイズについて説明する。メモリバス３０１及び３０２が、「プロセッサと複数のメモリとを接続する複数の伝送経路」の一例にあたる。

１つ目のノイズは、隣接の信号間で発生するクロストークノイズである。メモリバス３０１や３０２といった同一メモリバス内ではパラレルにデータ信号が走っているためにクロストークノイズが発生する。さらに、複数のメモリバス構成の場合、メモリバス３０１とメモリバス３０２との間でもリード動作やライト動作が同一タイミングで発生した場合などにクロストークノイズが発生する。ＣＰＵ１００の送信端であるＩ／Ｏ制御部１１３ではライト波形の振幅が大きく、ＣＰＵ１００の他の受信端であるＩ／Ｏ制御部１１４のリード波形への影響が大きく、これらが波形を歪ませる原因となる。またメモリ２００の受信端ではメモリ２００から送信されるリード波形の振幅が大きく、他のメモリ２００が受信するライト波形への影響が大きく、こちらも同様に波形を歪ませる原因となる。波形が大きく歪むと伝送エラーの原因となる。

また、２つ目のノイズとして、図２のようにメモリコントローラ１１１及び１１２のそれぞれに複数のメモリ２０１～２０３及び２１１～２１３が搭載される場合や搭載されるメモリ２００が異なるランクの場合に発生する反射ノイズがある。これは伝送路内のインピーダンスの整合が取れていないことが原因である。このような反射ノイズも波形が歪む原因となる。

３つ目のノイズとして、メモリ２００がパラレルバスでシングルエンドの伝送方式であることなどを原因として発生する同時スイッチングノイズがある。同時スイッチングノイズは、同一の電源及びグランド内でトランジスタが同時にオン、オフする際に発生する。同時スイッチングノイズが発生すると、電源電圧やグランド電圧が揺れることにより回路内のジッタの増加し、タイミングマージンが減る。

これらのノイズは、信号の駆動能力と相関があり、駆動能力を弱めることで改善することができる。しかし、弱め過ぎると本来の通信が出来なくなるため、最適な駆動能力を決定することが安定した通信を行うために重要となっている。

次に、ＣＰＵ１００とメモリ２００との間のリード及びライトのトレーニングを行う際に測定するアイパターンについて説明する。リードトレーニング時のＣＰＵ１００のＩ／Ｏ制御部１１３及び１１４における各データ信号の受信可否を表す波形であるアイパターンを用いて説明する。図３は、リード動作時における特定のデータ信号のアイパターンを表す図である。図３における、横軸は時間を表し、縦軸は電圧を表す。ここでは、時間軸における１単位をタップと呼び、時間軸はＣＰＵ１００のＩ／Ｏ制御部１１３及び１１４におけるタップ値を表す。また、ここでは、電圧軸における１単位をコードと呼び、電圧軸はＩ／Ｏ制御部１１３及び１１４における信号を判定する閾値電圧のコード値を表す。以下では、アイパターンを示す図において紙面に向かった場合の上下左右を用いてアイパターンに対する方向を表す。図３のアイパターン３１０は、ストローブポイント３１１から上に７コードのマージンを有し、下に６コードのマージンを有し、左に７タップのマージンを有し、右に８タップのマージンを有する。マージンとは、信号の伝送でエラーが発生しないための伝送余裕にあたる。

従来であれば、システム制御ユニット１２は、メモリコントローラ１１１に設定の変更を指示することで、時間軸及び電圧軸で表されるディレイタップ及びコードといった２つのパラメータの設定を変更する。そして、システム制御ユニット１２は、Ｉ／Ｏ制御部１１３が受信した疑似ランダムの２値信号列であるＰＲＢＳ（Pseudo Random Binary Sequence）データパターンとメモリコントローラ１１１が内部で生成したＰＲＢＳパターンとを比較する。比較結果を用いて、システム制御ユニット１２は、Ｉ／Ｏ制御部１１３が受信したＰＲＢＳデータパターンの正誤を判定する。受信したデータパターンが期待するパターンと一致した場合、システム制御ユニット１２は、エラーが無いと判定する。システム制御ユニット１２は、その判定結果を保持し、２つのパラメータを広範囲に変更して各点でのエラーの有無を調べることでアイパターンを得る。図３における数値の０はエラー無しで伝送可能であることを表し、数値の１はエラー有りで伝送不可であることを表す。以下では、アイパターンにおけるエラーなしで伝送可能である領域を、「アイパターンの開口」と呼ぶ場合がある。

従来は、システム制御ユニット１２が行うこのトレーニングによる調整でアイパターンの中心にストローブポイントが決定されていた。例えば、図３この場合のアイパターン３１０の開口はストローブポイント３１１の中心から上下がそれぞれ７コード及び６コードであり、左右がそれぞれ７タップ及び８タップである。これより、アイパターン３１０では下側のマージンが相対的に少ないことがわかる。なおこれらのタップ数やコード数の算出もシステム制御ユニット１２が行う。

ここで、ライトトレーニング時のメモリ２００内の受信可否を表すアイパターンを考える。メモリ２００のアイパターンの時間軸は、ＣＰＵ１００のＩ／Ｏ制御部１１３や１１４の送信時のディレイを変えることで設定できる。また、メモリ２００のアイパターンの電圧軸の閾値電圧は、メモリコントローラ１１２によるメモリ２００の制御にしたがって設定が変更される。このトレーニングにおける信号の伝送可否は、メモリ２００が受信した信号を折り返えしてＣＰＵ１００に受信させて判定させる。ただし、メモリ２００のデータビット毎にアイパターンは取得される。例えば、メモリバス３０１及び３０２のバス幅が７２ビットの場合、メモリバス３０１及び３０２のバス幅に応じたデータビット数分（例えば、７２個）のアイパターンがメモリ２００毎に取得される。

次に、従来の事前評価による駆動能力の決定方法について説明する。図４は、ライト動作時における送信側のＣＰＵ及びメモリの構成を示す回路図である。ここでは、ＣＰＵ１００はＩ／Ｏインタフェース１５０を有し、メモリ２００はＩ／Ｏインタフェース２２０を有する。送信側となるＣＰＵ１００のＩ／Ｏインタフェース１５０には可変抵抗が信号線に対して電源側、グランド側に接続され、信号をＨレベルで駆動する際はグランド側の接続が切れて、電源側に接続される。一方の受信側となるメモリ２００のＩ／Ｏインタフェース２２０では電源側に可変抵抗が接続される。可変抵抗は３４Ωと４８Ωとのいずれかに設定が可能である。抵抗値である設定値による駆動能力と振幅の関係は、設定値が小さい程、駆動能力は強く振幅も大きい。一方、設定値が大きい程、駆動能力は弱く振幅も小さい。この可変抵抗の値により、ＣＰＵ１００の駆動能力が示される。

従来、駆動能力の設定は事前評価で様々なメモリ構成に対して設定値を変えて、トレーニング時のライトのアイパターンを見て決められてきた。アイパターンが開いている程、伝送品質が良くエラーの発生確率が低い。駆動能力が強すぎるとライトの振幅は大きくなりアイパターンも広がるが、ＯＳ起動後のシステム動作時では駆動能力が強すぎるため各種ノイズが増加してリード動作時にエラーが発生してしまう。その場合は例えトレーニング時のライトのアイパターンが開いていても、その設定値は使用することは難しい。

たとえば、図５は、事前評価で駆動能力の設定を変えて測定したトレーニング時のアイパターンの一例の図である。紙面に向かって左からそれぞれ駆動能力を４０Ω、３４Ω、３０Ωに設定した場合のアイパターンを表す。駆動能力が４０Ωの設定ではライト動作時のアイパターンの開口が小さい。また、駆動能力が３０Ωの設定ではライトのアイパターンの開口が大きいが、この設定ではＯＳ起動後のシステム動作時にリード動作でエラーが発生した。そこで、この場合の設定はリード動作でもエラーが発生しない３４Ω設定とされる。

次に、従来のトレーニングによるリード及びライト波形のストローブポイントの測定処理について説明する。まず事前の評価により決定された駆動能力が設定される。次に、トレーニング対象となるメモリバス３０１がメモリコントローラ１１１によりリード動作に設定され、メモリ２０１～２０３のアイパターンが測定され、ストローブポイントが決定される。この時、メモリバス３０２は停止させる。その後、メモリバス３０２のアイパターンが測定され、ストローブポイントが決定される。次に、メモリコントローラ１１１によりメモリバス３０１がライト動作に設定され、メモリ２０１～２０３のアイパターンが測定され、ストローブポイントが決定される。その後、メモリバス３０２のライト動作時のアイパターンが測定され、ストローブポイントが決定される。トレーニング終了後、ＯＳ起動後のシステム動作時では複数のメモリコントローラ１１１及び１１２が同時に動き、同一タイミングでリード動作とライト動作が発生する。この時に発生する様々なノイズによりアイパターンはリード動作時及びライト動作時ともに縮小する。

次に、測定したアイパターンからストローブポイントを求める方法について説明する。このストローブポイントの決定はシステム制御ユニット１２により測定データをもとに行われる。まず、アイパターンが測定される。次に、伝送可能領域であるアイパターン内の各ポイントで伝送可能な上下の境界までのコード余裕数であるマージンがそれぞれ求められる。次に、伝送可能な左右の境界までのディレイタップ余裕数であるマージンが求められる。次に、時間軸で表されるディレイを変更して、上下左右の境界までのマージンの算出が繰り返えされる。続いて、閾値電圧のコードを変更して、同様にマージンの算出が繰り返えされる。これにより、アイパターン内の各点における上下のコード余裕数、左右のタップ余裕数が求められる。次に、伝送可能領域内の各ポイントで最小となるタップ数もしくはコード数を求める。以上の処理が伝送可能領域内の全ポイントに対して行われる。次に、求められた伝送可能領域内の余裕数であるマージンが最大となるポイントが求められ、そのポイントがストローブポイントと決定されて、処理が終了する。ストローブポイントも、メモリ２００のデータビット毎に決定される。例えば、メモリバス３０１及び３０２のバス幅がエラー訂正符号などを加えた７２ビットの場合、７２個のデータビット毎にストローブポイントが決定される。

ここで、システム動作時のエラー原因となるストローブポイントのずれについて説明する。例としてリードのアイパターンが縮小した場合と歪な形状となった場合の２つのアイパターンについて考える。ライト動作時のアイパターンを広げるためには駆動能力を上げることになるが、これはノイズを増大させリードのアイパターンが縮小する要因となる。例えば、ＣＰＵ１００の駆動能力が強すぎる場合、システム動作時のライトのアイパターンは拡大するが、リードのアイパターンがノイズにより縮小してしまう。この場合はリードのアイパターンは縮小したが、ストローブポイントがアイパターンの中心からずれることはない。また、駆動能力が強すぎてリードのアイパターンが縮小し、かつシステム動作時のリードのアイパターンがノイズにより歪な形状となる場合がある。トレーニング時のアイパターンは通常の円形もしくは楕円形であり、ストローブポイントは、アイパターンの中心に設定されるが、その後のシステム動作時にはアイパターンの形状が変わり、ストローブポイントがアイパターンの中心から外れるおそれがある。

以上のことから、従来の伝送特性の調整方法には２つの問題点が存在する。１つは装置起動後のトレーニング時とＯＳ起動後のシステム動作時ではノイズの差がありアイパターンの開口が異なることである。大規模システムなどの複数メモリバスを搭載している場合ではシステム動作中にリード動作とライト動作が複数のメモリコントローラ１１１及び１１２で同時に発生する場合がある。そのため、メモリコントローラ１１１及び１１２毎に個別に調整したトレーニング時とシステム動作時のアイパターンの開口には差が生じる。もう１つは設定した駆動能力が強すぎることによりリード動作時とライト動作時のアイパターンがアンバランスとなることである。つまり一方のアイパターンが縮小してしまう。例えば、ＣＰＵ駆動能力が強すぎるとライト動作時のアイパターンは開くが、ノイズが大きくなりリード動作時のアイパターンが縮小する。ストローブポイントの決定はトレーニング時のアイパターンの形状から決定しているため、これまでに説明したようにシステム動作時の様々なノイズにより歪な形状となった場合、ストローブポイントが最適とならないおそれがある。通常の円形のアイパターンの場合、ストローブポイントがアイパターンの中心になるが、歪な形状のアイパターンの場合、例えば、下側の伝送余裕が減るなどの不都合が発生するおそれがある。例えば、ストローブポイントが伝送可能領域の境界にある場合、エラー発生の原因となってしまう。

そこで、本実施例に係る駆動能力調整方法は、各メモリ２００に最適な駆動能力を設定することで伝送特性を改善し、さらにシステム動作と同等の状態でトレーニングをすることで、これまでより精度の高いストローブポイントの調整を可能とする。以下に、本実施例に係る駆動能力調整方法によるアイパターン及びストローブポイントの決定手順について説明する。

図１に示すように、情報処理装置１０は、メインボード１１、システム制御ユニット１２を有する。また、情報処理装置１０は、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）インタフェース１３、ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェース１４及びＳＡＴＡ（Serial Advanced Technology Attachment）インタフェース１５を有する。さらに、情報処理装置１０は、電源ユニット１６及び冷却ファン１７を有する。

メインボード１１には、ＣＰＵ１００及びメモリ２００が搭載される。本実施例では、ＣＰＵ１００とメモリ２００とは、図２に示すように接続される。

システム制御ユニット１２は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）１２１、ＭＰＵ（Micro Processor Unit）１２２及びＳＤ（登録商標）カード１２３を有する。ＭＰＵ１２２は、演算処理を行い、ＣＰＵ１００への命令の出力及びデータの送受信を行うことでＣＰＵ１００を制御する。ＳＤＲＡＭ１２１は、ＭＰＵ１２２に使用される主記憶装置である。ＳＤカード１２３は、ＭＰＵ１２２に使用される主記憶装置である。システム制御ユニット１２０による処理の実行は、実際にはＭＰＵ１２２により行われるが、以下の説明では、システム制御ユニット１２により実行されるものとして説明する。

ＰＣＩインタフェース１３は、ＰＣＩデバイスが接続され、接続されたＰＣＩデバイスとＣＰＵ１００との間のデータの送受信を中継する。ＬＡＮインタフェース１４は、ネットワークに接続され、他の情報処理装置とＣＰＵ１００との間の通信を中継する。ＳＡＴＡインタフェース１５は、ＳＡＴＡ規格に準拠したデバイスが接続され、接続されたデバイスとＣＰＵ１００との間のデータの送受信を中継する。

電源ユニット１６は、メインボード１１、システム制御ユニット１２、ＰＣＩインタフェース１３、ＬＡＮインタフェース１４、ＳＡＴＡインタフェース１５及び冷却ファン１７などに駆動のための電力供給を行う。冷却ファン１７は、メインボード１１及びシステム制御ユニット１２などに送風して冷却する。

また、ＣＰＵ１００には、バスを介して、記憶装置２０、入力装置３０及び出力装置４０が接続される。記憶装置２０は、補助記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）２１を有する。ＨＤＤ２１には、各種プログラムやデータなどが格納される。ＨＤＤ２１に格納された各種プログラムは、ＣＰＵ１００により読み出されて、ＨＤＤ２１に格納されたデータなどを用いて実行される。入力装置３０は、例えば、キーボード３１を含む。他にも、入力装置３０は、マウスなどを含んでもよい。操作者は、入力装置３０を用いて命令やデータのＣＰＵ１００への入力を行う。出力装置４０は、ディスプレイ４１を含む。操作者は、ディスプレイ４１に表示された画像やメッセージなどを確認して、入力装置３０を用いた入力を行う。

メインボード１１には、ＣＰＵ１００及びメモリ２００が搭載される。本実施例では、ＣＰＵ１００とメモリ２００とは、図２に示すように接続される。

本実施例に係るＣＰＵ１００は、メモリコントローラ１１１及び１１２、並びに、Ｉ／Ｏ制御部１１３及び１１４を有する。メモリコントローラ１１１は、Ｉ／Ｏ制御部１１３を介して、メモリバス３０１に接続される。メモリバス３０１には、メモリ２０１～２０３が接続される。メモリコントローラ１１１は、メモリバス３０１を介してメモリ２０１～２０３とデータの送受信を行う。

ＣＰＵ１００は、システム制御ユニット１２により決定された駆動能力にしたがって駆動する。そして、ＣＰＵ１００は、ＨＤＤ２１に格納された各種プログラムを読み出してメモリ２０１～２０３に展開して実行する。

システム制御ユニット１２は、情報処理装置１０の起動時にＣＰＵ１００とメモリ２００との間の通信のトレーニングを行う際に以下の処理を実行して、ストローブポイント及びＣＰＵ１００の駆動能力を決定する。図６は、実施例に係るシステム制御ユニットのブロック図である。システム制御ユニット１２は、アイパターン測定部４０１、ストローブポイント決定部４０２、共通アイパターン生成部４０３及び駆動能力調整部４０４を有する。

アイパターン測定部４０１は、ＣＰＵ１００とメモリ２０１～２０３及び２１１～２１３との間で、メモリバス３０１及び３０２を用いて通信を行わせ、メモリ２００のデータビット毎にそれぞれのアイパターンを取得する。例えば、メモリバス３０１及び３０２のバス幅が誤り訂正符号なども含めて７２ビットであり、データビットの数が７２個の場合、アイパターン測定部４０１は、メモリ２００毎に７２個のアイパターンをリード動作時及びライト動作時のそれぞれについて取得する。以下では、メモリ２００のデータビットの数が７２である場合で説明する。

アイパターン測定部４０１は、以下に説明する４つのパターンでメモリコントローラ１１１及び１１２を動作させる。図７は、２つのメモリコントローラをいずれもリード動作させた場合の図である。また、図８は、２つのメモリコントローラをいずれもライト動作させた場合の図である。また、図９は、一方のメモリコントローラをリード動作させて他方のメモリコントローラをライト動作させた場合の図である。図１０は、一方のメモリコントローラをライト動作させて他方のメモリコントローラをリード動作させた場合の図である。アイパターン測定部４０１は、図７～１０に示す各トレーニングパターンでトレーニングを行う。これにより、システム動作と同等の動作環境とすることができ、この動作環境でストローブポイントを調整することで、システム動作時に適した伝送特性の調整が可能となる。

アイパターン測定部４０１は、図７～１０の各トレーニングパターンを用いて測定したメモリ２００の７２個のデータビット毎のそれぞれのデータ信号のアイパターンを取得する。アイパターン測定部４０１は、データビット毎のアイパターンを取得するため、複数のデータ信号を用いて、メモリ２０１～２０３及び２１１～２１３のそれぞれについて複数のアイパターンを取得する。ここでは、データビットの数が７２であるので、アイパターン測定部４０１は、データ信号＃０～＃７１を用いて、メモリ２０１～２０３及び２１１～２１３のそれぞれについて、４つのトレーニングパターンそれぞれについて７２個のアイパターンを取得する。

具体的には以下のような組み合わせでアイパターンの測定が行われる。メモリコントローラ１１１とメモリコントローラ１１２とのリードとライトの組み合わせによるアイパターンの測定について説明する。

メモリコントローラ１１１及び１１２はリードの場合はＣＰＵ１００側のアイパターンが測定されるため、メモリ２０１～２０３及び２１１～２１３側のアイパターンは測定されない。メモリコントローラ１１１と１１２とのリードとライトの組み合わせとして、「リード、リード」、「リード、ライト」「ライト、リード」「ライト、ライト」の４つのトレーニングパターンが存在する。そして、ＣＰＵ１００側のリードのアイパターンはメモリコントローラ１１１では「リード、リード」及び「リード、ライト」の生み合わせの２通りが測定される。また、メモリコントローラ１１２では「リード、リード」及び「ライト、リード」の組み合わせの２通りが測定される。

これに対して、ライトの場合はメモリ２０１～２０３及び２１１～２１３側のアイパターンが測定される。そのため、上記４つのトレーニングパターンに対して、メモリ２０１～２０３では「ライト、リード」及び「ライト、ライト」の生み合わせの２通りが測定される。また、メモリ２１１～２１３では「ライト、リード」及び「ライト、ライト」の生み合わせの２通りが測定される。

その後、アイパターン測定部４０１は、測定したデータビット毎のアイパターンをストローブポイント決定部４０２へ出力する。

ストローブポイント決定部４０２は、４つのトレーニングパターンそれぞれについてのデータビット毎のアイパターンの入力をアイパターン測定部４０１から受ける。次に、システム制御ユニット１２は、各アイパターンについてストローブポイントを求める。

具体的には、特定のアイパターンを例に説明すると、ストローブポイント決定部４０２は、アイパターン内の各ポイントで伝送可能な上下の境界までのコード余裕数であるマージンをそれぞれ求める。次に、ストローブポイント決定部４０２は、伝送可能な左右の境界までのディレイタップ余裕数であるマージンを求める。次に、ストローブポイント決定部４０２は、時間軸で表されるディレイを変更して、上下左右の境界までのマージンの算出を繰り返えす。続いて、ストローブポイント決定部４０２は、閾値電圧のコードを変更して、同様にマージンの算出を繰り返えす。これにより、ストローブポイント決定部４０２は、アイパターン内の各点における上下のコード余裕数、左右のタップ余裕数を求める。次に、ストローブポイント決定部４０２は、伝送可能領域内の各ポイントで最小となるタップ数もしくはコード数を、伝送可能領域内の全ポイントについて求める。次に、ストローブポイント決定部４０２は、求めた伝送可能領域内の最小のマージンが、最も大きくなるポイントをそのアイパターンにおけるストローブポイントと決定する。その後、ストローブポイント決定部４０２は、４つのトレーニングパターンに対応するメモリ２００のデータビット毎のアイパターンの情報及び各アイパターンにおけるストローブポイントの情報を共通アイパターン生成部４０３へ出力する。

また、ストローブポイント決定部４０２は、メモリ２００のデータビット毎のストローブポイントの情報をＣＰＵ１００へ通知する。ここで、データビット毎のストローブポイントはトレーニングパターン毎に４つ決定される。そこで、ストローブポイント決定部４０２は、４つのストローブポイントを用いて、それぞれのデータビットにおけるストローブポイントを決定する。例えば、ストローブポイント決定部４０２は、それぞれのデータビットについて、４つのストローブポイントのうち、４つのアイパターンにおいて最小のマージンが最も大きくなるストローブポイントを、そのデータビットにおけるストローブポイントと決定する。そして、ストローブポイント決定部４０２は、決定した各データビットにおけるストローブポイントの情報をＣＰＵ１００へ通知する。

ここで、以下に説明するように、システム制御ユニット１２は、ストローブポイントを基に共通アイパターンを生成して駆動能力を決定するが、実際のシステム動作時に使用するストローブポイントとしては、この共通アイパターンのストローブポイントは用いない。ストローブポイント決定部４０２がＣＰＵ１００に通知したデータビット毎に決定したストローブポイントが、実際のシステム動作時にストローブポイントとして使用される。

共通アイパターン生成部４０３は、４つのトレーニングパターンに対応するメモリ２００のデータビット毎のアイパターンの情報及び各アイパターンにおけるストローブポイントの情報の入力をストローブポイント決定部４０２から受ける。次に、共通アイパターン生成部４０３は、取得したデータビット毎のアイパターンから、メモリ２００毎且つリード及びライト毎に、ＣＰＵ１００の駆動能力の決定に用いる共通アイパターンを生成する。以下に、ＣＰＵ１００の駆動能力の決定に用いる共通アイパターンの生成について詳細に説明する。従来は、ストローブポイントを各データ信号の２値判定に利用していたが、本実施形態に係る駆動能力調整方法では、ストローブポイントを駆動能力の調整にも利用する。

共通アイパターン生成部４０３は、メモリ２００毎に、各トレーニングパターンに対応するリード動作時のアイパターンそれぞれを、ストローブポイントを中心にして重ね合わせる。また、共通アイパターン生成部４０３は、メモリ２００毎に、各トレーニングパターンに対応するライト動作時のアイパターンそれぞれを、ストローブポイントを中心にして重ね合わせる。すなわち、共通アイパターン生成部４０３は、アイパターンの中心を揃えるためにストローブポイントを使用する。アイパターンを重ね合わせる理由としては、１つのデータ信号毎に駆動能力を調整すると時間がかかることに加えて、メモリ２００内ではデータ信号の特性がほぼ同一であるため重ね合わせても取得されるデータ信号の特性が損なわれずに使用できるためである。

図１１は、ライト動作時の共通アイパターンの生成を説明するための図である。例えば、図１１に示すように、共通アイパターン生成部４０３は、アイパターン５０１～５０８に例示されるような、メモリ２１３においてデータ信号＃０～＃７１を使用したライト動作時のデータビット毎のアイパターンを取得する。次に、共通アイパターン生成部４０３は、アイパターン５０１～５０８を含む取得した全てのライト動作時のアイパターンをストローブポイントを中心として重ね合わせてメモリ２１３における共通アイパターン５１０を生成する。

図１２は、複数のデータ信号のアイパターンを重ね合わせて得られる共通アイパターンの一例を示す図である。例えば、ライト動作時の共通アイパターンを生成する場合、共通アイパターン生成部４０３は、図１２に示すように、特定のメモリ２００について、アイパターン５２１及び５２２を含むライト動作時のデータビット毎の全てのアイパターンを重ね合わせる。そして、共通アイパターン生成部４０３は、アイパターン５２１及び５２２を含むライト動作時のデータビット毎の全てのアイパターンの共通の領域をアイパターンとする共通アイパターン５２３を生成する。

また、共通アイパターン生成部４０３は、図１１に示すように、メモリ２１３と同様に、メモリ２１１についてライト動作時の共通アイパターン５１１を生成し、メモリ２１２についてライト動作時の共通アイパターン５１２を生成する。また、共通アイパターン生成部４０３は、メモリ２１１～２１３について、リード動作時の共通アイパターンも生成する。さらに、共通アイパターン生成部４０３は、メモリ２０１～２０３についても、ライト動作時の共通アイパターン及びリード動作時の共通アイパターンを生成する。すなわち、共通アイパターン生成部４０３は、メモリ２００毎にライト動作時の共通アイパターン及びリード動作時の共通アイパターンを生成する。その後、共通アイパターン生成部４０３は、生成したメモリ２００毎のライト動作時の共通アイパターン及びリード動作時の共通アイパターンを駆動能力調整部４０４へ出力する。

駆動能力調整部４０４は、起動時には駆動能力の初期設定値を通知して、ＣＰＵ１００の駆動能力を設定する。例えば、駆動能力の初期設定値は、４０Ωとすることができる。

その後、駆動能力調整部４０４は、メモリ２００毎のライト動作時の共通アイパターン及びリード動作時の共通アイパターンの入力を共通アイパターン生成部４０３から受ける。次に、駆動能力調整部４０４は、各メモリ２００のリード動作時の共通アイパターンとライト動作時の共通アイパターンとの大小を比較して、バランスが取れるようにＣＰＵ１００の駆動能力を変更する。ここで、ライト動作時の共通アイパターンは、ＣＰＵ１００の駆動能力に比例して大きくなる。これに対して、ＣＰＵ１００の駆動能力の影響によりリード動作時の共通アイパターンが小さいくなるため、ＣＰＵ１００の駆動能力を小さくすることでリード動作時の共通アイパターンを大きくすることができる。

具体的には、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の段階毎の変化量を予め保持する。そして、駆動能力調整部４０４は、各メモリ２００のリード動作時の共通アイパターンとライト動作時の共通アイパターンとを比較して、以下の処理をメモリ２００毎に行う。例えば、ライト動作時の共通アイパターンの方が大きく開いている場合は、駆動能力調整部４０４は、ＣＰＵ１００の駆動能力の設定を１段弱める。逆に、ライト動作時の共通アイパターンが小さく閉じている場合は、駆動能力調整部４０４は、ＣＰＵ１００の駆動能力の設定を１段強める。駆動能力調整部４０４は、搭載された全てのメモリ２００についてＣＰＵ１００の駆動能力の調整を行う。

メモリ２００毎のＣＰＵ１００の駆動能力の変更後、駆動能力調整部４０４は、変更後の駆動能力をＣＰＵ１００に設定する。また、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の変更をアイパターン測定部４０１に通知し、駆動能力の再調整を指示する。これにより、アイパターン測定部４０１、ストローブポイント決定部４０２及び共通アイパターン生成部４０３により変更後の駆動能力でＣＰＵ１００を動作させた場合のメモリ２００毎のライト動作時の共通アイパターン及びリード動作時の共通アイパターンが生成される。駆動能力調整部４０４は、変更後の駆動能力でＣＰＵ１００を動作させた場合のメモリ２００毎のライト動作時の共通アイパターン及びリード動作時の共通アイパターンを用いてバランスが取れるようにＣＰＵ１００の駆動能力の変更を再度行う。

駆動能力調整部４０４は、全てのメモリ２００のライト動作時とリード動作時との共通アイパターンの大きさのバランスが取れる状態になるまでＣＰＵ１００の駆動能力の変更を繰り返す。そして、全てのメモリ２００のライト動作時とリード動作時との共通アイパターンの大きさのバランスが取れる状態になった場合、駆動能力調整部４０４は、その時点の駆動能力をＣＰＵ１００の駆動能力として決定する。その後、駆動能力調整部４０４は、ＣＰＵ１００に決定した駆動能力を設定して、実際の動作時にはＣＰＵ１００をその決定した駆動能力で動作させる。

図１３は、駆動能力の調整処理の一例を説明するための図である。表６０１は、複数のメモリコントローラ１１１及び１１２と複数のメモリ２０１～２０３及び２１１～２１３を搭載した場合の駆動能力を初期設定値である４０Ωとした場合のリード動作時及びライト動作時の共通アイパターンを表す。ここでは、説明の都合上、共通アイパターンの開口は大中小の３段階に簡略的に分けて説明するが、実際は共通アイパターンの開口はタイミングのタップ数と閾値電圧のコード数で表すことができる。

表６０１では、一部のメモリ２００でリード動作時とライト動作時の共通アイパターンのバランスが取れていないことがわかる。例えば、メモリコントローラ１１１のメモリ２０１では駆動能力が４０Ωの場合、ライト動作時の共通アイパターンは十分に開いているが、リード動作時の共通アイパターンはやや小さい。そこで、駆動能力調整部４０４は、メモリ２０１については駆動能力がやや強すぎると判定し、駆動能力を１段階下げて４８Ωに変更する。一方メモリコントローラ１１１のメモリ２０２ではライト動作時の共通アイパターンが小さく、リード動作時の共通アイパターンが大きい。そこで、駆動能力調整部４０４は、メモリ２０２については駆動能力が弱すぎると判断し、駆動能力の設定を１段階上げて３４Ωに設定する。駆動能力調整部４０４は、同様の調整をメモリ２０３及び２１１～２１３についても実施する。

その後、変更された設定で共通アイパターンが再度測定される。表６０２は変更した設定で再度取得された共通アイパターンを表す。これより、初期設定値の場合よりも、各メモリ２００においてリード動作時とライト動作時の共通のバランスが取れていることがわかる。ただし、一部のメモリ２００ではまだバランスが取れていないので、駆動能力調整部４０４は、調整を再度行う。例えば、表６０２では、メモリコントローラ１１１のメモリ２０２では、未だライト動作時の共通アイパターンが小さく、リード動作時の共通アイパターンが大きい。そこで、駆動能力調整部４０４は、メモリ２０２については駆動能力が弱すぎると判断し、駆動能力の設定を１段階上げて３０Ωに設定する。なおバランスの取れているメモリ２００の設定値は変えずに保持する。再調整後、駆動能力調整部４０４は、再度共通アイパターンを取得する。この際、駆動能力調整部４０４は、バランスの取れていたメモリ２００についても再度共通アイパターンを測定する。それは他のメモリ２００の駆動能力の設定変更が影響して共通アイパターンの開口が変わる場合があるためである。

表６０３は、２度目の再調整後の共通アイパターンを表す。表６０３では、全てのメモリ２００でリードとライトのバランスが取れていることがわかる。そこで、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の調整を終える。これにより搭載された全てのメモリ２００で共通アイパターンが大もしくは中となり、ここでは中以上と決められた基準値をクリアすることができる。

図１４は、実施例に係る駆動能力調整方法による駆動能力の調整処理のフローチャートである。次に、図１４を参照して、実施例に係る駆動能力調整方法による駆動能力調整処理の流れを説明する。

駆動能力調整部４０４は、ＣＰＵ１００の駆動能力を初期設定値に設定する（ステップＳ１）。

アイパターン測定部４０１は、未選択のトレーニングパターンの中から１つのトレーニングパターンを選択して、選択したトレーニングパターンに応じた動作条件を取得する（ステップＳ２）。

次に、アイパターン測定部４０１は、メモリコントローラ１１１及び１１２を介してメモリバス３０１及び３０２に取得した動作条件を設定する（ステップＳ３）。

次に、アイパターン測定部４０１は、設定した動作条件でＣＰＵ１００とメモリ２００との間の通信を行わせた場合の、各メモリ２００のデータビット毎のアイパターンを測定する（ステップＳ４）。そして、アイパターン測定部４０１は、取得した各メモリ２００のデータビット毎のアイパターンをストローブポイント決定部４０２へ出力する。

ストローブポイント決定部４０２は、各メモリ２００のデータビット毎のアイパターンの入力をアイパターン測定部４０１から受ける。そして、ストローブポイント決定部４０２は、各アイパターンにおけるストローブポイントを決定する（ステップＳ５）。その後、ストローブポイント決定部４０２は、各アイパターンの情報及びそれぞれのアイパターンのストローブポイントの情報を共通アイパターン生成部４０３へ出力する。

その後、アイパターン測定部４０１は、アイパターンの測定が全てのトレーニングパターンについて終了したか否かを判定する（ステップＳ６）。トレーニングパターンが残っている場合（ステップＳ６：否定）、アイパターン測定部４０１は、ステップＳ２へ戻る。

これに対して、全てのトレーニングパターンが終了した場合（ステップＳ６：肯定）、共通アイパターン生成部４０３は、データビット毎に、リード動作時とライト動作時それぞれについてストローブポイントを中心としてアイパターンを重ね合わせる。そして、共通アイパターン生成部４０３は、重ね合わせたアイパターンの共通部分を共通アイパターンとして、リード動作時及びライト動作時のそれぞれの共通アイパターンをメモリ２０００毎に生成する（ステップＳ７）。その後、共通アイパターン生成部３０３は、生成した各共通アイパターンを駆動能力調整部４０４へ出力する。

駆動能力調整部４０４は、メモリ２００毎のリード動作時及びライト動作時のそれぞれの共通アイパターンを共通アイパターン生成部４０３から取得する。次に、駆動能力調整部４０４は、各共通アイパターンの中心を求める（ステップＳ８）。

次に、駆動能力調整部４０４は、各共通アイパターンの中心からの上下左右のマージンを取得する（ステップＳ９）。

そして、駆動能力調整部４０４は、各共通アイパターンの中心からの上下左右のマージンを基に、各メモリ２００のリード動作時及びライト動作時の共通アイパターンが予め決められた基準値以上か否かを判定する（ステップＳ１０）。

基準値未満の共通アイパターンが存在する場合（ステップＳ１０：否定）、駆動能力調整部４０４は、リード動作時の共通アイパターンが小さく、ライト動作時の共通アイパターンが大きいメモリ２００が存在する科否かを判定する（ステップＳ１１）。リード動作時の共通アイパターンが小さく、ライト動作時の共通アイパターンが大きいメモリ２００が存在しない場合（ステップＳ１１：否定）、駆動能力調整部４０４は、ステップＳ１３へ進む。

一方、リード動作時の共通アイパターンが小さく、ライト動作時の共通アイパターンが大きいメモリ２００が存在する場合（ステップＳ１１：肯定）、駆動能力調整部４０４は、そのメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力を弱める（ステップＳ１２）。

次に、駆動能力調整部４０４は、リード動作時の共通アイパターンが大きく、ライト動作時の共通アイパターンが小さいメモリ２００が存在する科否かを判定する（ステップＳ１３）。リード動作時の共通アイパターンが大きく、ライト動作時の共通アイパターンが小さいメモリ２００が存在しない場合（ステップＳ１３：否定）、駆動能力調整部４０４は、ステップＳ１５へ進む。

一方、リード動作時の共通アイパターンが大きく、ライト動作時の共通アイパターンが小さいメモリ２００が存在する場合（ステップＳ１３：肯定）、駆動能力調整部４０４は、そのメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力を強める（ステップＳ１４）。

その後、駆動能力調整部４０４は、決定した各メモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力をメモリコントローラ１１１及び１１２に通知して、ＣＰＵ１００の駆動能力を設定する（ステップＳ１５）。その後、駆動能力の調整処理は、ステップＳ２へ戻る。

一方、各メモリ２００のリード動作時及びライト動作時の共通アイパターンが全て基準値以上の場合（ステップＳ１０：肯定）、駆動能力調整部４０４は、その時点での駆動能力を実際の動作時のＣＰＵ１００の駆動能力として設定して、駆動能力の調整を終了する。

図１５は、４種類のトレーニングパターンを用いたアイパターンの測定処理のフローチャートである。図１５のフローにおける各処理は、図１４のフローにおけるステップＳ１～Ｓ６で実行される処理の一例にあたる。次に、図１５を参照して、４種類のトレーニングパターンを用いたアイパターンの測定処理の流れについて説明する。

アイパターン測定部４０１は、メモリバス３０１及び３０２のいずれもリード動作に設定する。そして、アイパターン測定部４０１は、ＣＰＵ１００とメモリ２００との間で行われたメモリバス３０１及び３０２を用いたリード動作時の通信結果をＩ／Ｏ制御部１１３及び１１４から取得する。次に、アイパターン測定部４０１は、取得した通信結果から、メモリ２００のそれぞれのデータビット毎のアイパターンを取得する。ストローブポイント決定部４０２は、メモリ２００のそれぞれのデータビット毎のアイパターンにおけるストローブポイントを決定する（ステップＳ１０１）。

次に、アイパターン測定部４０１は、メモリバス３０１をリード動作に設定し、メモリバス３０２をライト動作に設定する。そして、アイパターン測定部４０１は、ＣＰＵ１００とメモリ２００との間で行われたメモリバス３０１を用いたリード動作時の通信結果及びメモリバス３０２を用いたライト動作時の通信結果をＩ／Ｏ制御部１１３及び１１４から取得する。次に、アイパターン測定部４０１は、取得した通信結果から、メモリ２００のそれぞれのデータビット毎のアイパターンを取得する。ストローブポイント決定部４０２は、メモリ２００のそれぞれのデータビット毎のアイパターンにおけるストローブポイントを決定する（ステップＳ１０２）。

次に、アイパターン測定部４０１は、メモリバス３０１をライト動作に設定し、メモリバス３０２をリード動作に設定する。そして、アイパターン測定部４０１は、ＣＰＵ１００とメモリ２００との間で行われたメモリバス３０１を用いたライト動作時の通信結果及びメモリバス３０２を用いたリード動作時の通信結果をＩ／Ｏ制御部１１３及び１１４から取得する。次に、アイパターン測定部４０１は、取得した通信結果から、メモリ２００のそれぞれのデータビット毎のアイパターンを取得する。ストローブポイント決定部４０２は、メモリ２００のそれぞれのデータビット毎のアイパターンにおけるストローブポイントを決定する（ステップＳ１０３）。

次に、アイパターン測定部４０１は、メモリバス３０１及び３０２のいずれもライト動作に設定する。そして、アイパターン測定部４０１は、ＣＰＵ１００とメモリ２００との間で行われたメモリバス３０１及び３０２を用いたライト動作時の通信結果をＩ／Ｏ制御部１１３及び１１４から取得する。次に、アイパターン測定部４０１は、取得した通信結果から、メモリ２００のそれぞれのデータビット毎のアイパターンを取得する。ストローブポイント決定部４０２は、メモリ２００のそれぞれのデータビット毎のアイパターンにおけるストローブポイントを決定する（ステップＳ１０４）。

図１６は、駆動能力を弱める処理のフローチャートである。図１６のフローにおける各処理は、図１４のフローにおけるステップＳ１２で実行される処理の一例にあたる。次に、図１６を参照して、駆動能力を弱める処理の流れについて説明する。ここでは、ＣＰＵ１００の駆動能力として、８０Ω、６０Ω、４８Ω、４０Ω、３４Ω、３０Ω及び２７Ωの７段階が設定可能な場合で説明する。

駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値が８０Ωか否かを判定する（ステップＳ２０１）。駆動能力の設定値が８０Ωの場合（ステップＳ２０１：肯定）、駆動能力は最低値であるため、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を８０Ωのまま維持する（ステップＳ２０２）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を弱める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が８０Ωでない場合（ステップＳ２０１：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が６０Ωか否かを判定する（ステップＳ２０３）。駆動能力の設定値が６０Ωの場合（ステップＳ２０３：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を８０Ωに変更する（ステップＳ２０４）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を弱める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が６０Ωでない場合（ステップＳ２０３：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が４８Ωか否かを判定する（ステップＳ２０５）。駆動能力の設定値が４８Ωの場合（ステップＳ２０５：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を６０Ωに変更する（ステップＳ２０６）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を弱める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が４８Ωでない場合（ステップＳ２０５：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が４０Ωか否かを判定する（ステップＳ２０７）。駆動能力の設定値が４０Ωの場合（ステップＳ２０７：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を４８Ωに変更する（ステップＳ２０８）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を弱める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が４０Ωでない場合（ステップＳ２０７：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が３４Ωか否かを判定する（ステップＳ２０９）。駆動能力の設定値が３４Ωの場合（ステップＳ２０９：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を４０Ωに変更する（ステップＳ２１０）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を弱める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が３４Ωでない場合（ステップＳ２０９：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が３０Ωか否かを判定する（ステップＳ２１１）。駆動能力の設定値が３０Ωの場合（ステップＳ２１１：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を３４Ωに変更する（ステップＳ２１２）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を弱める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が３０Ωでない場合（ステップＳ２１１：否定）、設定値は２７Ωであるので、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を３０Ωに変更する（ステップＳ２１３）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を弱める処理を終了する。

図１７は、駆動能力を強める処理のフローチャートである。図１７のフローにおける各処理は、図１４のフローにおけるステップＳ１４で実行される処理の一例にあたる。次に、図１７を参照して、駆動能力を強める処理の流れについて説明する。ここでも、ＣＰＵ１００の駆動能力として、８０Ω、６０Ω、４８Ω、４０Ω、３４Ω、３０Ω及び２７Ωの７段階が設定可能な場合で説明する。

駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値が２７Ωか否かを判定する（ステップＳ３０１）。駆動能力の設定値が２７Ωの場合（ステップＳ３０１：肯定）、駆動能力は最大値であるため、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を２７Ωのまま維持する（ステップＳ３０２）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を強める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が２７Ωでない場合（ステップＳ３０１：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が３０Ωか否かを判定する（ステップＳ３０３）。駆動能力の設定値が３０Ωの場合（ステップＳ３０３：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を２７Ωに変更する（ステップＳ３０４）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を強める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が３０Ωでない場合（ステップＳ３０３：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が３４Ωか否かを判定する（ステップＳ３０５）。駆動能力の設定値が３４Ωの場合（ステップＳ３０５：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を３０Ωに変更する（ステップＳ３０６）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を強める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が３４Ωでない場合（ステップＳ３０５：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が４０Ωか否かを判定する（ステップＳ３０７）。駆動能力の設定値が４０Ωの場合（ステップ３０７：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を３４Ωに変更する（ステップＳ３０８）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を強める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が４０Ωでない場合（ステップＳ３０７：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が４８Ωか否かを判定する（ステップＳ３０９）。駆動能力の設定値が４８Ωの場合（ステップＳ３０９：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を４０Ωに変更する（ステップＳ３１０）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を強める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が４８Ωでない場合（ステップＳ３０９：否定）、駆動能力調整部４０４は、駆動能力の設定値が６０Ωか否かを判定する（ステップＳ３１１）。駆動能力の設定値が６０Ωの場合（ステップＳ３１１：肯定）、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を４８Ωに変更する（ステップＳ３１２）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を強める処理を終了する。

これに対して、駆動能力の設定値が６０Ωでない場合（ステップＳ３１１：否定）、設定値は８０Ωであるので、駆動能力調整部４０４は、調整対象としたメモリ２００に対するＣＰＵ１００の駆動能力の設定値を６０Ωに変更する（ステップＳ３１３）。そして、駆動能力調整部４０４は、駆動能力を強める処理を終了する。

次に、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合の伝送特性に対する効果について説明する。図１８は、各メモリを単独で動作させるトレーニングにより駆動能力を調整した場合の結果の一例を示す図である。この場合、メモリ２００毎にトレーニング時にリード動作時及びライト動作時のアイパターンを取得して、その結果からストローブポイントが決定される。

アイパターン７０１は、トレーニングにおけるリード動作時のアイパターンである。また、アイパターン７０２は、トレーニングにおけるライト動作時のアイパターンである。また、アイパターン７０３は、ＯＳ起動後のシステム動作中のリード動作時のアイパターンである。また、アイパターン７０４は、ＯＳ起動後のシステム動作中のライト動作時のアイパターンである。

この場合のトレーニングにおけるリード動作時のアイパターン７０１は、中心からの上下のマージンはそれぞれ５コードであり、左右のマージンはそれぞれ５タップである。また、トレーニングにおけるライト動作時のアイパターン７０２は、中心からの上下のマージンはそれぞれ９コードであり、左右のマージンはそれぞれ９タップである。このように、この場合のトレーニングでは、リード動作時のアイパターンの大きさと、ライト動作時のアイパターンの大きさが大きく異なる。

また、この場合のシステム動作中のリード動作時のアイパターン７０３は、中心からの上下のマージンはそれぞれ３コードであり、左右のマージンはそれぞれ３タップである。また、システム動作中のライト動作時のアイパターン７０４は、中心からの上下のマージンはそれぞれ７コードであり、左右のマージンはそれぞれ７タップである。この場合、リード動作時及びライト動作時のいずれも、トレーニングの場合に比べてシステム動作時にはアイパターンが縮小した。特に、システム動作中のリード動作時のアイパターンの大きさが小さくなっており、エラーが発生する可能性が高くなる。

図１９は、実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合の結果の一例を示す図である。この場合、搭載された全てのメモリ２００を動作させてトレーニングを行い、リード動作時及びライト動作時のアイパターンを取得して、その結果からストローブポイントが決定される。図１９は、図１８の場合と同じシステムを用いて測定を行った結果である。

アイパターン７１１は、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のトレーニングにおけるリード動作時のアイパターンである。また、アイパターン７１２は、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のトレーニングにおけるライト動作時のアイパターンである。また、アイパターン７１３は、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のＯＳ起動後のシステム動作中のリード動作時のアイパターンである。また、アイパターン７１４は、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のＯＳ起動後のシステム動作中のライト動作時のアイパターンである。

この場合のトレーニングにおけるリード動作時のアイパターン７１１は、中心からの上下のマージンはそれぞれ５コードであり、左右のマージンはそれぞれ５タップである。また、トレーニングにおけるライト動作時のアイパターン７１２は、中心からの上下のマージンはそれぞれ５コードであり、左右のマージンはそれぞれ５タップである。このように、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のトレーニングでは、リード動作時のアイパターンの大きさと、ライト動作時のアイパターンの大きさのバランスがとれていることが分かる。

また、この場合のシステム動作中のリード動作時のアイパターン７１３は、中心からの上下のマージンはそれぞれ５コードであり、左右のマージンはそれぞれ５タップである。また、システム動作中のライト動作時のアイパターン７１４は、中心からの上下のマージンはそれぞれ５コードであり、左右のマージンはそれぞれ５タップである。この場合、ＯＳ起動後のシステム動作時のアイパターンと、トレーニング時のアイパターンとが同等であることが分かる。そして、この場合のシステム動作時のアイパターンは、図１８に示す各メモリ２００を単独で動作させるトレーニングにより駆動能力を調整した場合のアイパターンに比べて、リード動作時のマージンが上下で２コード及び左右で２タップの拡大したことが分かる。すなわち、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合、エラーの発生を抑えることができる。

さらに、他の例を用いて本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合の伝送特性に対する効果について説明する。図２０は、各メモリを単独で動作させるトレーニングにより駆動能力を調整した場合の結果の他の例を示す図である。

アイパターン７２１は、トレーニングにおけるリード動作時のアイパターンである。また、アイパターン７２２は、トレーニングにおけるライト動作時のアイパターンである。また、アイパターン７２３は、ＯＳ起動後のシステム動作中のリード動作時のアイパターンである。また、アイパターン７２４は、ＯＳ起動後のシステム動作中のライト動作時のアイパターンである。

この場合のトレーニングにおけるリード動作時のアイパターン７２１は、中心からの上下のマージンはそれぞれ５コードであり、左右のマージンはそれぞれ５タップである。また、トレーニングにおけるライト動作時のアイパターン７２２は、中心からの上下のマージンはそれぞれ９コードであり、左右のマージンはそれぞれ９タップである。このように、この場合のトレーニングでは、リード動作時のアイパターンの大きさと、ライト動作時のアイパターンの大きさが大きく異なる。

また、この場合のシステム動作中のリード動作時のアイパターン７２３は、中心からの上下のマージンはそれぞれ３コード及び０コードであり、左右のマージンはそれぞれ３タップである。また、システム動作中のライト動作時のアイパターン７０４は、中心からの上下のマージンはそれぞれ７コードであり、左右のマージンはそれぞれ７タップである。この場合、リード動作時及びライト動作時のいずれも、トレーニングの場合に比べてシステム動作時にはアイパターンが縮小した。特に、システム動作中のリード動作時のアイパターンは、中心から下のマージンが無いためエラーが頻発する。このように、各メモリ２００を単独で動作させるトレーニングを行った場合、トレーニング時にはアイパターンが正常な円形であっても、システム動作時にはノイズなどの影響によりアイパターンが歪な形状になる場合がある。その場合、トレーニング時に調整したストローブポイントではシステム動作時に最適な位置にならないおそれがある。

図２１は、実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合の結果の他の例を示す図である。図２１は、図２０の場合と同じシステムを用いて測定を行った結果である。

アイパターン７３１は、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のトレーニングにおけるリード動作時のアイパターンである。また、アイパターン７３２は、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のトレーニングにおけるライト動作時のアイパターンである。また、アイパターン７３３は、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のＯＳ起動後のシステム動作中のリード動作時のアイパターンである。また、アイパターン７３４は、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のＯＳ起動後のシステム動作中のライト動作時のアイパターンである。

この場合のトレーニングにおけるリード動作時のアイパターン７３１は、中心からの上下のマージンはそれぞれ４コードであり、左右のマージンはそれぞれ５タップである。また、トレーニングにおけるライト動作時のアイパターン７３２は、中心からの上下のマージンはそれぞれ４コードであり、左右のマージンはそれぞれ４タップである。このように、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合のトレーニングでは、リード動作時のアイパターンの大きさと、ライト動作時のアイパターンの大きさのバランスがとれていることが分かる。

また、この場合のシステム動作中のリード動作時のアイパターン７３３は、中心からの上下のマージンはそれぞれ４コードであり、左右のマージンはそれぞれ５タップである。また、システム動作中のライト動作時のアイパターン７３４は、中心からの上下のマージンはそれぞれ４コードであり、左右のマージンはそれぞれ４タップである。この場合、ＯＳ起動後のシステム動作時のアイパターンと、トレーニング時のアイパターンとが同等であることが分かる。このように、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合、トレーニング時にシステム動作時と同様の環境で駆動能力を決定するため、ＯＳ起動後のシステム起動時のアイパターンをトレーニング時のアイパターンとほぼ等しくなる。したがって、ＯＳ起動後のシステム動作時においても、ストローブポイントをアイパターンの中心に位置させることが可能となる。また、この場合のシステム動作時のアイパターンは、図２０に示す各メモリ２００を単独で動作させるトレーニングにより駆動能力を調整した場合のアイパターンに比べて、リード動作時のマージンが上下左右に拡大し、伝送路余裕を充分に確保することができる。すなわち、本実施例に係る駆動能力調整方法を用いた場合、エラーの発生を抑えることができる。

以上に説明したように、本実施例に係る駆動能力調整方法は、複数のメモリを同時に動作させ、決められたリードライトの組み合わせである複数のトレーニングパターンを用いてアイパターンを測定する。次に、本実施例に係る駆動能力調整方法は、ストローブポイントを中心として各アイパターンを重ね合わせて重畳領域を通信可能範囲とする共通アイパターンを生成する。そして、本実施例に係る駆動能力調整方法は、リード動作時の共通アイパターンとライト動作時の共通アイパターンとのサイズが同等であり且ついずれも十分な大きさを有するようにＣＰＵの駆動能力を調整する。

これにより、リード動作時とライト動作時のアイパターンが小さくなることを回避し、且つ、大きさを同等にすることができる。さらに、トレーニング時とシステム動作時とのアイパターンのサイズを近似させてストローブポイントをシステム動作時にもアイパターンの中央に位置させることができる。したがって、システム動作時の伝送エラーの発生を軽減することができ、ＣＰＵとメモリとの間の伝送特性を最適化することが可能となる。

ここで、本実施例では、ＣＰＵの駆動能力を調整してリード動作時のアイパターンとライト動作時のアイパターンとのバランスを合わせたが、システム制御ユニットがメモリの駆動能力を調整可能な構成であれば、メモリの駆動能力を調整して、リード動作時のアイパターンとライト動作時のアイパターンとのバランスを合わせてもよい。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１１ メインボード
１２ システム制御ユニット
１３ ＰＣＩインタフェース
１４ ＬＡＮインタフェース
１５ ＳＡＴＡインタフェース
１６ 電源ユニット
１７ 冷却ファン
２０ 記憶装置
２１ ＨＤＤ
３０ 入力装置
３１ キーボード
４０ 出力装置
４１ ディスプレイ
１００ ＣＰＵ
１１１，１１２ メモリコントローラ
１１３，１１４ Ｉ／Ｏ制御部
１２１ ＳＤＲＡＭ
１２２ ＭＰＵ
１２３ ＳＤカード
２００～２０３，２１１～２１３ メモリ
３０１，３０２ メモリバス
４０１ アイパターン測定部
４０２ ストローブポイント決定部
４０３ 共通アイパターン生成部
４０４ 駆動能力調整部

Claims (6)

1. プロセッサと複数のメモリとを接続する複数の伝送経路毎のリードとライトの組み合わせを表す複数種類のトレーニングパターンにしたがって信号伝送を行わせ、前記トレーニングパターン毎に前記メモリのそれぞれに対して複数のアイパターンを取得し、
   取得した各前記アイパターンについてストローブポイントを決定し、
   前記メモリ毎に決定したストローブポイントを中心として前記アイパターンを重ね合わせて共通アイパターンを生成し、
   生成した前記共通アイパターンを基にプロセッサと複数のメモリとの間の通信における駆動能力を調整する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする駆動能力調整方法。
2. 前記メモリ毎に接続された前記伝送経路のバス幅に応じた数の前記アイパターンを取得し、
   前記メモリ毎に接続された前記伝送経路のバス幅に応じた数の前記アイパターンを重ね合わせて共通アイパターンを生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の駆動能力調整方法。
3. 前記メモリ毎にリード動作時の前記アイパターンを重ね合わせて前記リード動作時の前記共通アイパターンを生成し、
   前記メモリ毎にライト動作時の前記アイパターンを重ね合わせて前記ライト動作時の前記共通アイパターンを生成し、
   前記リード動作時の前記共通アイパターンと前記ライト動作時の前記共通アイパターンとのサイズの比較結果を基に、前記駆動能力を調整する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の駆動能力調整方法。
4. 前記リード動作時の前記共通アイパターンと前記ライト動作時の前記共通アイパターンとのサイズが同程度となり、且つ、前記リード動作時の前記共通アイパターンと前記ライト動作時の前記共通アイパターンとのサイズが基準値以上となるように前記駆動能力を調整する請求項３に記載の駆動能力調整方法。
5. 前記ライト動作時の前記共通アイパターンのサイズを大きくする場合、前記プロセッサの駆動能力を大きくし、
   前記リード動作時の前記共通アイパターンのサイズを大きくする場合、前記プロセッサの駆動能力を小さくする
   ことを特徴とする請求項３又は４に記載の駆動能力調整方法。
6. プロセッサと複数のメモリとを接続する複数の伝送経路と、
   前記伝送経路毎のリードとライトの組み合わせを表す複数種類のトレーニングパターンにしたがって信号伝送を行わせ、前記メモリのそれぞれのデータビット毎にアイパターンを取得するアイパターン測定部と、
   前記アイパターン測定部により取得された各アイパターンについてストローブポイントを決定するストローブポイント決定部と、
   前記メモリ毎にリード動作時及びライト動作時のそれぞれのアイパターンを前記ストローブポイント決定部により決定されたストローブポイントを中心として重ね合わせて共通アイパターンを生成する共通アイパターン生成部と、
   前記共通アイパターン生成部により生成された前記共通アイパターンを基にプロセッサと複数のメモリとの間の通信における駆動能力を調整する駆動能力調整部と
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。

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