JP2024512468A - アイドル持続期間履歴に基づく低電力状態選択 - Google Patents

Abstract

装置（１００）は、プロセッサ（１０２）と、スリープ状態持続期間予測モジュール（４０４）と、システム管理ユニット（３１６）と、を備える。スリープ状態持続期間予測モジュールは、装置の構成要素のスリープ状態持続期間（４１６）を予測するように構成されている。システム管理ユニットは、予測されたスリープ状態持続期間と少なくとも１つの持続期間閾値との比較に基づいて、構成要素を、複数のスリープ状態から選択されたスリープ状態に遷移させる。複数のスリープ状態の各スリープ状態は、複数のスリープ状態のうち前のスリープ状態よりも低い電力状態である。【選択図】図５

Description

現代のコンピュータシステムは、通常、いくつかの電力管理状態をサポートすることができる。作動中のシステムの状態は、一般に、システムが完全に使用可能であり、完全に通電されている状態を表す。システム構成要素の一部又は全部が使用されているのではない場合等のいくつかの条件下では、作動状態から低電力システム状態にエントリすることによって、構成要素の一部又は全部の電力が低減される。

本開示は、添付の図面を参照することによってより良好に理解され、その多くの特徴及び利点が当業者に明らかになる。異なる図面における同じ符号の使用は、類似又は同一のアイテムを示す。

いくつかの実施形態に係る、例示的な処理デバイスのブロック図である。 いくつかの実施形態に係る、図１処理デバイスの追加の詳細を示すブロック図である。 いくつかの実施形態に係る、例示的なシステムオンチップデバイスのブロック図である。 いくつかの実施形態に係る、例示的なシステム管理ユニットのブロック図である。 いくつかの実施形態に係る、処理デバイスの構成要素をより深いスリープ状態に直接遷移させる全体的な例示的な方法を示すフロー図である。 いくつかの実施形態に係る、図５のブロック５０２に示される持続期間監視プロセスのためのより詳細な方法を示すフロー図である。 いくつかの実施形態に係る、２つの異なるスリープ状態のための例示的なタイミングシーケンスを示す図である。 いくつかの実施形態に係る、図５のブロック５０４に示される持続期間予測プロセスのためのより詳細な方法を示すフロー図である。 いくつかの実施形態に係る、図５のブロック５０６に示されるスリープ状態選択プロセスのためのより詳細な方法を示すフロー図である。 いくつかの実施形態に係る、図５のブロック５１０に示されるスリープ状態昇格プロセスのためのより詳細な方法を示すフロー図である。

中央処理ユニット（central processing unit、ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）及び加速処理ユニット（accelerated processing unit、ＡＰＵ）等の処理デバイス内の構成要素は、処理デバイスの一部を非アクティブ化するか、又は、より低い動作周波数若しくは電圧で動作させることができる異なる電力管理状態で動作させることができる。例えば、処理デバイス構成要素に利用可能な電力管理状態は、アクティブ状態、アイドル状態、電力ゲートされた状態等を含み得る。アクティブ状態では、構成要素は命令を実行し、公称動作周波数及び動作電圧で動作する。アイドル状態では、構成要素は命令を実行せず、より低い動作周波数又は動作電圧で動作することができる。電力ゲートされた状態では、例えば、電力ゲートされた信号がヘッダトランジスタのゲートに印加された場合に構成要素に供給される電力を遮断するヘッダトランジスタを使用することによって、電源が構成要素から切断される。アイドル状態及び電力ゲートされた状態は、スリープ状態と呼ばれることがあり、複数レベルのスリープ状態が処理デバイスによって実装されることがある。少なくともいくつかの実装形態では、最低（最も浅い）スリープ状態レベルにある間、処理デバイスの構成要素は、アクティブ状態で動作している場合よりも少ない電力を消費するが、次に高い（深い）スリープ状態レベルよりも多くの電力を消費する。構成要素が最高（最も深い）スリープ状態レベルに置かれる場合、構成要素は、典型的に電力ゲートされる。

処理デバイスは、処理デバイスの構成要素によって実行されるアクティビティがない場合に、１つ以上の構成要素をアクティブ状態からスリープ状態に遷移させることによって電力を節約することができる。例えば、構成要素が比較的長い時間アイドル状態である場合、構成要素に供給される電力がゲートされ、待機電力消費及び漏れ電力消費を低減することができる。しかしながら、処理装置又はその構成要素を異なるスリープ状態間で遷移させることは、処理装置によって消費されるエネルギー及び処理装置の性能に重要な影響を及ぼす。例えば、アクティブ状態又はより深いスリープ状態レベルの何れかからスリープ状態への遷移又はスリープ状態からの遷移は、遷移によって引き起こされる遅延に起因する性能コストを課す。遷移の前に実行される動作に起因して、エネルギーコストも発生し得る。構成要素が電力ゲートされた深いスリープレベル状態からプロセッサコアをアクティブ状態に戻すためにも性能コストが発生する。したがって、より深いスリープ状態がより浅いスリープ状態よりも効率的であるのは、より深いスリープ状態に関連付けられた電力節約が、より深いスリープ状態へのエントリ遷移及びより深いスリープ状態からのエグジット遷移の間に消費される電力を超えるように、構成要素がより深いスリープ状態に置かれることが十分に長い場合のみである。

スリープ状態管理システム／アルゴリズムは、スリープ持続期間に対するエネルギー性能の損益分岐コストに基づいて適切なスリープ状態レベルを判定することから利益を得ることができる。しかしながら、スリープ持続期間が構成要素に対してどれだけ長くなるかについての先験的な知識は、典型的には利用可能ではない。したがって、多くの従来のスリープ状態管理システムは、スリープ状態に置かれている構成要素の状態を保存する前にヒステリシス持続期間を導入することによって、短すぎるスリープ持続期間をフィルタリングしようと試みる。ヒステリシス持続期間を導入することは、通常、ヒステリシス持続期間が典型的に長すぎるので（例えば、ミリ秒のオーダー）、エネルギー非効率をもたらす。多くのタイプの作業負荷のためのスリープ持続期間は、概して、サブミリ秒範囲内であり、時折、より長いスリープ持続期間がミリ秒範囲内で続く。したがって、長いエントリヒステリシスは、より短いスリープ持続期間（例えば、サブミリ秒）が無視され、単一のスリープ要求ごとにより深いスリープ状態にエントリすること（０エントリヒステリシス）をもたらす。また、従来のスリープ状態管理システムは、通常、多くの調整可能なパラメータ、スリープ状態エントリへの非適応的なアプローチを有し、将来の改善／拡張のためのフレームワークを欠き、オペレーティングシステム電力管理アルゴリズムによって制御され得る。これらの特性の全ては、従来のスリープ状態管理システムの非効率を更に増大させる。

本開示は、エントリヒステリシス期間においてエネルギーを消費する代わりに、構成要素をより深いスリープ状態に直接遷移させることによって、処理デバイスのエネルギー効率を改善するためのシステム及び方法の実施形態を説明する。以下でより詳細に説明されるように、処理デバイス及びその構成要素のスリープ状態持続期間は、履歴スリープ状態持続期間情報を生成するために監視及び記録される。履歴スリープ持続期間情報は、構成要素の次回のスリープ状態持続期間を予測するために使用される。構成要素に利用可能な１つ以上のスリープ状態について、損益分岐持続期間が判定される。損益分岐持続期間は、スリープ状態に遷移することの利益がスリープ状態に遷移するコストを超えるスリープ状態持続期間を示す。予測されたスリープ持続期間は、１つ以上のスリープ状態に対して判定された損益分岐持続期間と比較され、構成要素のスリープ状態は、この比較に基づいて選択される。次いで、構成要素は、選択されたスリープ状態に遷移される。少なくともいくつかの実施形態では、構成要素の現在のスリープ状態は、構成要素が１つ以上のスリープ状態持続期間閾値を満たす持続期間にわたって現在のスリープ状態内に置かれた場合に、より深いスリープ状態に昇格される。少なくともいくつかの実施形態では、決定誤差フィードバック機構は、後に予測されるスリープ持続期間を調整して、それに基づいてスリープ状態選択における誤差を低減するために実装される。また、少なくともいくつかの実施形態では、入力／出力デバイス（例えば、周辺機器相互接続エクスプレス（peripheral component interconnect express、ＰＣＩｅ）デバイス、ユニバーサルシリアルバス（universal serial bus、ＵＳＢ）デバイス等）からのレイテンシトレランスレポート（Latency Tolerance Report、ＬＴＲ）値、又は、アドバンストプログラマブルインタラプトコントローラ（Advanced Programmable Interrupt Controller、ＡＰＩＣ）インタラプトのためのタイマ値等の情報が、構成要素のスリープ状態を選択するために、予測されたスリープ持続期間に加えて使用される。

図１は、本明細書で説明される電力状態管理技術が実装され得る例示的な処理デバイス１００のブロック図である。少なくともいくつかの実施形態では、処理デバイス１００は、例えば、コンピュータ、モバイルデバイス、ゲームデバイス、タブレットコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、セットトップボックス、テレビ、又は、別のタイプのコンピューティングシステム若しくはデバイスを含む。デバイス１００は、少なくともいくつかの実施形態では、プロセッサ１０２、メモリ１０４、記憶装置１０６、１つ以上の入力デバイス１０８、及び、１つ以上の出力デバイス１１０を備える。処理デバイス１００は、少なくともいくつかの実施形態では、入力ドライバ１１２及び出力ドライバ１１４も備える。処理デバイス１００は、図１に示されていない追加の構成要素を含み得ることを理解されたい。

少なくともいくつかの実施形態では、プロセッサ１０２は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、同じダイ若しくは複数のダイ上に（例えば、マルチチップモジュール（multi-chip-module、ＭＣＭ）を使用して）位置するＣＰＵ及びＧＰＵ、又は、１つ以上のプロセッサコアを含み、各プロセッサコアは、ＣＰＵ又はＧＰＵである。メモリ１０４は、少なくともいくつかの実施形態では、プロセッサ１０２と同じダイ上に位置するか、又は、プロセッサ１０２とは別に位置する。メモリ１０４は、揮発性又は不揮発性メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、キャッシュ等）を含む。

記憶装置１０６は、少なくともいくつかの実施形態では、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、光ディスク、フラッシュドライブ等の固定又はリムーバブル記憶装置を備える。少なくともいくつかの実施形態では、入力デバイス１０８は、例えば、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、タッチパッド、検出器、マイクロフォン、加速度計、ジャイロスコープ、生体認証スキャナ、又は、ネットワーク接続（例えば、無線信号の送信／受信のための無線ローカルエリアネットワークカード）等を備える。出力デバイス１１０は、少なくともいくつかの実施形態では、例えば、ディスプレイ、スピーカ、プリンタ、触覚フィードバックデバイス、１つ以上の光、アンテナ、又は、ネットワーク接続（例えば、無線信号の送信／受信のための無線ローカルエリアネットワークカード）等を備える。

少なくともいくつかの実施形態では、入力ドライバ１１２は、プロセッサ１０２及び入力デバイス１０８と通信し、プロセッサ１０２が入力デバイス１０８から入力を受信することを可能にする。出力ドライバ１１４は、少なくともいくつかの実施形態では、プロセッサ１０２及び出力デバイス１１０と通信し、プロセッサ１０２が出力デバイス１１０に出力を送信することを可能にする。なお、処理デバイス１００は、入力ドライバ１１２及び出力ドライバ１１４が存在しない場合も同様に動作する。出力ドライバ１１４は、少なくともいくつかの実施形態では、表示デバイス１１８に連結された加速処理デバイス（accelerated processing device、ＡＰＤ）１１６を含む。ＡＰＤは、プロセッサ１０２から計算コマンド及びグラフィックスレンダリングコマンドを受け入れて、それらの計算コマンド及びグラフィックスレンダリングコマンドを処理し、表示のためにピクセル出力を表示デバイス１１８に提供する。以下で更に詳細に説明するように、ＡＰＤ１１６は、単一命令複数データ（single-instruction-multiple-data、ＳＩＭＤ）パラダイムに従って計算を行う１つ以上の並列処理ユニットを含む。こうして、様々な機能は、本明細書では、ＡＰＤ１１６によって又はＡＰＤ１１６と併せて行われるものとして説明されているが、他の実施形態では、ＡＰＤ１１６によって行われるものとして説明される機能は、追加的又は代替的に、ホストプロセッサ（例えば、プロセッサ１０２）によって駆動されない同様の能力を有する他のコンピューティングデバイスによって行われ、表示デバイス１１８にグラフィックス出力を提供する。例えば、少なくともいくつかの実施形態では、ＳＩＭＤパラダイムに従って処理タスクを行う任意の処理システムが、本明細書に説明される機能を行う。代替的に、少なくともいくつかの実施形態では、ＳＩＭＤパラダイムに従って処理タスクを行わないコンピューティングシステムが、本明細書に説明される機能を行う。

図２は、処理デバイス１００のブロック図であり、ＡＰＤ１１６上での処理タスクの実行に関する追加の詳細を示す図である。少なくともいくつかの実施形態では、プロセッサ１０２は、メモリ１０４内で、プロセッサ１０２による実行のための１つ以上の制御論理モジュールを維持する。制御論理モジュールは、少なくともいくつかの実施形態では、オペレーティングシステム２０２、カーネルモードドライバ２０４、及び、アプリケーション２０６を備える。これらの制御論理モジュールは、プロセッサ１０２及びＡＰＤ１１６の動作の様々な特徴を制御する。例えば、オペレーティングシステム２０２は、ハードウェアと直接通信し、プロセッサ１０２上で実行される他のソフトウェアのためのハードウェアへのインターフェースを提供する。カーネルモードドライバ２０４は、例えば、プロセッサ１０２上で実行されるソフトウェア（例えば、アプリケーション２０６）にアプリケーションプログラミングインターフェース（application programming interface、ＡＰＩ）を提供して、ＡＰＤ１１６の様々な機能にアクセスすることによって、ＡＰＤ１１６の動作を制御する。また、カーネルモードドライバ２０４は、少なくともいくつかの実施形態では、ＡＰＤ１１６の処理構成要素（以下で更に詳細に説明されるＳＩＭＤユニット２１０等）によって実行するためのプログラムをコンパイルするジャストインタイムコンパイラを含む。

少なくともいくつかの実施形態では、ＡＰＤ１１６は、並列処理に適し得るグラフィックス動作及び非グラフィックス動作等の選択された機能のためのコマンド及びプログラムを実行する。ＡＰＤ１１６は、少なくともいくつかの実施形態では、プロセッサ１０２から受信したコマンドに基づいて、グラフィックスパイプライン動作（ピクセル動作、幾何学計算等）及び表示デバイス１１８への画像のレンダリングを実行するために使用される。また、ＡＰＤ１１６は、プロセッサ１０２から受信したコマンドに基づいて、ビデオ、物理シミュレーション、計算流体力学、又は他のタスクに関連する動作等のように、グラフィックス動作に直接関連しない計算処理動作を実行する。

ＡＰＤ１１６は、少なくともいくつかの実施形態では、１つ以上のＳＩＭＤユニット２１０（２１０－１～２１０－６として示される）を含む計算ユニット２０８（２０８－１～２０８－３として示される）を備え、ＳＩＭＤユニットは、ＳＩＭＤパラダイムに従って並列の方式でプロセッサ１０２の要求に応じて動作を行う。ＳＩＭＤパラダイムは、複数の処理要素が単一のプログラム制御フローユニット及びプログラムカウンタを共有し、同じプログラムを、異なるデータで実行する。一例では、各ＳＩＭＤユニット２１０は、１６個のレーンを備え、各レーンは、ＳＩＭＤユニット２１０内の他のレーンと同時に同じ命令を実行するが、その命令を異なるデータで実行することができる。レーンは、全てのレーンが所定の命令を実行するわけではない場合、予測でオフに切り替えることができる。また、予測は、分岐制御フローを有するプログラムを実行するために使用することができる。より具体的には、制御フローが個々のレーンによって行われる計算に基づいている条件付き枝又は他の命令を有するプログラムについては、現在実行されていない制御フローパスに対応するレーンの予測及び異なる制御フローパスのシリアル実行が、任意の制御フローを可能にする。

少なくともいくつかの実施形態では、計算ユニット２０８内の実行の基本的単位は、ワークアイテムである。各ワークアイテムは、特定のレーンにおいて並列で実行されるプログラムの単一のインスタンス化を表す。ワークアイテムは、少なくともいくつかの実施形態では、単一のＳＩＭＤユニット２１０上の「ウェーブフロント（wavefront）」として同時に実行することができる。１つ以上のウェーブフロントが「ワークグループ」に含まれ、これは、同じプログラムを実行するように指定されたワークアイテムの集合体を含む。ワークグループは、ワークグループを構成するウェーブフロントの各々を実行することによって実行される。いくつかの実施形態では、これらのウェーブフロントは、単一のＳＩＭＤユニット２１０上で順次実行されるか、又は、異なるＳＩＭＤユニット２１０上で部分的に若しくは完全に並列に実行される。ウェーブフロントは、少なくともいくつかの実施形態では、単一のＳＩＭＤユニット２１０上で同時に実行することができるワークアイテムの最大集合体を表す。したがって、プロセッサ１０２から受信されたコマンドが、特定のプログラムを単一のＳＩＭＤユニット２１０上で同時に実行させることができない程度にプログラムが並列化されることを示す場合、そのプログラムは、２つ以上のＳＩＭＤユニット２１０上に並列化されるか、又は、同じＳＩＭＤユニット２１０上で直列化される（又は並列化及び直列化の両方が行われる）ウェーブフロントに分けられる。スケジューラ２１２は、異なる計算ユニット２０８及びＳＩＭＤユニット２１０上の様々なウェーブフロントのスケジューリングに関連する動作を行う。

計算ユニット２０８によって与えられる並列処理は、少なくともいくつかの実施形態では、ピクセル値計算、頂点変換及び他のグラフィックス動作等のグラフィックス関連動作に適切である。したがって、場合によっては、プロセッサ１０２からのグラフィックス処理コマンドを受け入れるグラフィックスパイプライン２１４は、並列で実行するために計算タスクを計算ユニット２０８に提供する。

少なくともいくつかの実施形態では、計算ユニット２０８は、グラフィックスに関連しないか、又は、グラフィックスパイプライン２１４の「通常の」動作の一部（例えば、グラフィックスパイプライン２１４の動作に対して行われる処理を補足するために行われるカスタム動作）として行われない計算タスクを行うために使用される。プロセッサ１０２上で実行されるアプリケーション２０６又は他のソフトウェアは、そのような計算タスクを定義するプログラムを、実行のためにＡＰＤ１１６に送信する。

図３は、本明細書で説明される電力管理技術が実装され得る処理デバイス３００の別の例を示すブロック図である。図３に示す例では、処理デバイス３００は、システムオンチップ（system-on-a-chip、ＳｏＣ）デバイス３００である。少なくともいくつかの実施形態では、ＳｏＣデバイス３００は、データファブリック３０２、ＣＰＵコア複合体３０４、ＧＰＵ３０６、マルチメディア処理ユニット（multimedia processing unit、ＭＰＵ）３０８、ディスプレイインターフェース３１０、Ｉ／Ｏハブ３１２、メモリコントローラ３１４、及び、システム管理ユニット（system management unit、ＳＭＵ）３１６等の構成要素を含む。これら及び他の構成要素のうち１つ以上は、少なくともいくつかの実施形態では、ロジック、セル、又は、集積回路（integrated circuit、ＩＣ）レイアウトの再利用可能なユニットである、知的財産（intellectual property、ＩＰ）ブロック／コアから構成される。

データファブリック３０２は、少なくとも１つの実施形態において、ＳｏＣデバイス３００の様々な構成要素間の通信相互接続を提供するための回路を含む。任意の適切な相互接続ハードウェアが、様々な実装において使用される。いくつかの実装形態では、物理的観点から、データファブリック３０２は、ＳｏＣデバイスの中心位置に実装されるか、又は、ＳｏＣデバイス３００にわたって複数のハブに分散され、適切な通信媒体（例えば、バス）を使用して相互接続されるかの何れかである。論理的観点から、データファブリック３０２は、データフローの中心に位置し、ＳｏＣデバイス３００の異なる構成要素（ＩＰブロックを含む）のアイドル状態に関する情報は、データファブリック３０２に集中される（例えば、記憶される）。いくつかの実装形態では、この情報は、ＳＭＵ３１６によって、Ｓｏｃデバイス３００の１つ以上の構成要素をスリープ状態等の電力管理状態に遷移させる適切な時間を判定する際に使用される。

少なくともいくつかの実施形態では、ＣＰＵコア複合体３０４は、１つ以上の適切なＣＰＵコアを含む。少なくともいくつかの実施形態では、複合体内のコアの各々は、プライベートキャッシュを含み、複合体内のコアの全ては、共有キャッシュと通信する。少なくともいくつかの実施形態では、ＳｏＣデバイス３００は、複数のＣＰＵコア複合体を含む。ＧＰＵ３０６は、少なくともいくつかの実施形態では、任意の適切なＧＰＵ又はＧＰＵハードウェアの組み合わせを含む。ＭＰＵ３０８は、少なくともいくつかの実施形態では、オーディオコプロセッサ、撮像信号プロセッサ、ビデオコーデック等の１つ以上の適切なＭＰＵを含む。

ディスプレイインターフェース３１０は、少なくともいくつかの実施形態では、１つ以上のディスプレイを駆動するための任意の適切なハードウェアを含む。Ｉ／Ｏハブ３１２は、少なくともいくつかの実施形態では、データファブリック３０２をＩ／Ｏデバイス３１８とインターフェースするための任意の適切なハードウェアを含む。Ｉ／Ｏデバイス３１８は、少なくともいくつかの実施形態では、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、周辺機器相互接続エクスプレス（ＰＣＩｅ）バス、不揮発性メモリホストコントローラインターフェース（non-volatile memory host controller interface、ＮＶＭｅ）バス、シリアルアドバンストテクノロジーアタッチメント（serial advanced technology attachment、ＳＡＴＡ）バス、ギガビットイーサネット（登録商標）（ｘＵＢＥ）、集積回路間（inter-integrated circuit、Ｉ２Ｃ）バス、セキュアデジタル（secure digital、ＳＤ）インターフェース、汎用入出力（general-purpose input/output、ＧＰＩＯ）接続、センサフュージョンＩ／Ｏ接続、及び／又は、任意の他の適切なＩ／Ｏハードウェアのうち１つ以上を含む。したがって、少なくともいくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏハブ３１２は、ＵＳＢホストコントローラ、ＰＣＩｅルートコンプレックス、ＮＶＭｅホストコントローラ、ＳＡＴＡホストコントローラ、ｘＧＢＥインターフェース、Ｉ２Ｃノード、ＳＤホスト、ＧＰＩＯコントローラ、センサフュージョンコントローラ、及び／又は、任意の他の適切なＩ／Ｏデバイスインターフェースを含む。

メモリコントローラ３１４は、少なくともいくつかの実施形態では、メモリ３２０とインターフェースするための任意の適切なハードウェアを含む。ＳＭＵ３１６は、少なくともいくつかの実施形態では、システム構成／ステータスレジスタ及びメモリを管理及びアクセスし、クロック信号を生成し、電力レール電圧を制御し、ＳｏＣデバイス３００のためのセキュリティアクセス及びポリシーを実施するためのハードウェア及びファームウェアを備える。少なくともいくつかの実施形態では、ＳＭＵ３１６は、システム管理通信ネットワーク（図示せず）を使用してＳｏＣデバイス３００の他のブロックと相互接続される。また、ＳＭＵ３１６は、少なくともいくつかの実施形態では、ＣＰＵコア複合体３０４及びＳｏＣデバイス３００の他の構成要素（個々のＩＰブロックを含む）の熱及び電力状態を管理する。したがって、ＳＭＵ３１６は、ＣＰＵコア複合体３０４のコア及びＩＰブロック等のようなＳｏＣデバイスの構成要素及びサブ構成要素に供給される電力を制御することができる。少なくともいくつかの実施形態では、ＳＭＵ３１６は、構成要素に供給される動作周波数又は動作電圧を変更することによって、ＳｏＣ構成要素（例えば、ＣＰＵコア複合体３０４のコア）の動作点を調整するように構成される。

少なくともいくつかの実施形態では、ＳＭＵ３１６は、ＳｏＣデバイス３００の構成要素を１つ以上の電力管理状態へ／から遷移させるように構成される。本説明を通じて、ＳｏＣデバイス３００の構成要素を１つ以上の電力管理状態へ／から遷移させることへの言及は、ＳＯＣデバイス３００全体、ＣＰＵコア複合体３０４、ＧＰＵ３０６、ＭＰＵ３０８、Ｉ／Ｏハブ３１２等の構成要素全体、又は、ＣＰＵコア複合体３０４のコア若しくはＩＰブロック等の構成要素のサブ構成要素を遷移させることを含むことに留意されたい。電力管理状態の例は、アクティブ状態と、アイドル状態及び電力ゲートされた状態等の１つ以上のスリープ状態と、を含む。スリープ状態は、低電力状態又はより低い電力状態と呼ばれることもある。アクティブ状態では、構成要素は命令を実行し、公称動作周波数及び動作電圧で動作する。スリープ状態では、構成要素は、典型的に、命令を実行又は動作せず、より低い動作周波数／電圧で動作することができる。また、構成要素は、電源が構成要素から切断されるように、スリープ状態において電力ゲートされ得る。例えば、ＳＭＵ３１６は、電源に接続されたゲートロジックに信号又は命令を発行する。この例では、ゲート論理は、構成要素に供給される電力を制御し、１つ以上の回路を開いて構成要素への電流の流れを遮断することによって電力をゲートする。少なくともいくつかの実施形態では、複数レベルのスリープ状態が実装される。スリープ状態レベルが高まるにつれて、以前のスリープ状態レベルよりも少ない電力が構成要素によって消費される。最低スリープ状態レベルは、最も浅いスリープ状態と呼ぶことができ、最高スリープ状態レベルは、最も深いスリープ状態と呼ぶことができる。浅いスリープ状態は、深い（高電力の）スリープ状態よりも低電力のスリープ状態である。構成要素を１つ以上のスリープ状態に遷移させることによって、電力を節約することができる。

より深いスリープ状態は、より浅いスリープ状態よりも多くの電力を節約し得るが、より深いスリープ状態は、典型的には、遷移持続期間において性能及び電力ペナルティを課す。例えば、スリープ状態のセットＳ＝｛Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，．．．，Ｓｎ｝を想定する。ここで、Ｓｎは、プラットフォームによってサポートされる最も深いスリープ状態である。構成要素が第３のスリープ状態Ｓ３にエントリするためには、構成要素及びそのサブ構成要素の電源を切る論理シーケンスにより、構成要素は典型的には、最初に第１のスリープ状態Ｓ１にエントリし、次いて第２のスリープ状態Ｓ２に遷移し、その後に第３のスリープ状態Ｓ３にエントリする。同様に、第３のスリープ状態Ｓ３からアクティブ状態に遷移するために、構成要素は、典型的には、第３のスリープ状態Ｓ３から第２のスリープ状態Ｓ２に、次いで第２のスリープ状態Ｓ２から第１のスリープ状態Ｓ１に順次遷移し、その後にアクティブ状態にエントリする。これらの順次のスリープ状態の各々にエントリすることは、時間と電力の両方を消費する。より詳細には、各スリープ状態への遷移及び各スリープ状態からの遷移は、ＳＭＵ３１６によって行われる様々なアクションを伴い、これらのアクションは、そのような遷移のために余分な時間及び電力を必要とする。より深いスリープ状態は、より浅いスリープ状態よりも、エントリ及びエグジットのためにより多くの（又はよりリソース集約的な）アクションを必要とする。また、より深いスリープ状態は、典型的には、より浅いスリープ状態よりもアクティブ／作業状態に回復するのにより長い時間がかかり、したがって、より大きなレイテンシペナルティを負う。

少なくともいくつかの実施形態では、ＳＭＵ３１６は、構成要素をスリープ状態に遷移させるための高速スリープ状態遷移モードを実装する。以下でより詳細に説明されるように、ＳＭＵ３１６は、スリープ状態に遷移することの利益がスリープ状態に遷移するコストを超える（又は少なくとも等しい）、予測されたスリープ状態持続期間及び判定された損益分岐持続期間に基づいて、ＳｏＣデバイス３００の構成要素のスリープ状態を選択する。ＳＭＵ３１６は、１つ以上のスリープ状態について、予測されたスリープ持続期間を損益分岐持続期間と比較する。この比較に基づいて、ＳＭＵ３１６は、構成要素がより深いスリープ状態置かれることが、より深いスリープ状態に関連付けられた電力節約が、より深いスリープ状態へのエントリ遷移及びより深いスリープ状態からのエグジット遷移の間に消費される電力を超える（又は少なくとも等しい）ほど十分に長いか否かを判定する。予測されたスリープ持続期間が、より深いスリープ状態について判定された損益分岐持続期間を満たす場合、ＳＭＵ３１６は、構成要素をより深いスリープ状態に遷移させる。しかしながら、予測されたスリープ持続期間が、より深いスリープ状態の判定された損益分岐持続期間を満たさない場合、ＳＭＵ３１６は、構成要素をより浅いスリープ状態に遷移させる。

したがって、ＳＭＵ３１６の高速スリープ状態モードは、ＳＭＵ３１６が、エントリヒステリシス期間においてエネルギーを消費する代わりに、構成要素をより深いスリープ状態に直接遷移させることができるので、デバイスのエネルギー効率を改善する。少なくともいくつかの実施形態では、高速スリープ状態遷移モードは、ＳｏＣデバイス３００のハードウェア若しくはソフトウェア構成要素、又は、ＳｏＣデバイス３００に連結された別のデバイスによって有効化又は無効化され得る。高速スリープ状態遷移モードが無効にされる場合、従来の電力状態管理動作をＳＭＵ３１６によって実施することができる。少なくともいくつかの実施形態では、高速スリープ状態遷移モードが有効であるか無効であるかを他のハードウェア、ソフトウェア又はオペレーティングシステムに通知するために、モデル固有レジスタ（model-specific register、ＭＳＲ）等のレジスタにビットを記憶することができる。

図４は、少なくともいくつかの実施形態に係るＳＭＵ３１６のより詳細な図を示すブロック図である。ＳＭＵ３１６は、ＳｏＣデバイス３００によって実装されるものとして本明細書で説明されているが、ＳＭＵ３１６は、図１の処理デバイス１００によって実装されてもよいことに留意されたい。図４に示す例では、ＳＭＵ３１６は、監視モジュール４０２、スリープ持続期間予測モジュール４０４、スリープ状態選択モジュール４０６、スリープ状態昇格モジュール４０８、決定誤差フィードバックモジュール４１０、及び、１つ以上の記憶装置４１２を備える。少なくともいくつかの実施形態では、これらの構成要素のうち１つ以上は、中央マイクロコントローラ、個々のＩＰ管理コントローラ等のような、ＳＭＵ３１６とは異なるＳｏＣデバイス３００（又は処理デバイス１００）の別の構成要素において実装されることに留意されたい。

監視モジュール４０２は、少なくともいくつかの実施形態では、ＳｏＣデバイス３００の構成要素のスリープ状態持続期間を監視及び記録する。少なくともいくつかの実施形態では、構成要素のスリープ状態持続期間（τ）は、ＳＭＵ３１６が最低レベルのスリープ状態（例えば、スリープ状態Ｓ０）の割り込みを受信してから、構成要素に対する任意のウェイクイベントを受信するまでの時間（持続期間）として定義される。別の言い方をすれば、構成要素のスリープ状態持続期間は、構成要素がアクティブ状態からスリープ状態に遷移される第１の遷移（エントリヒステリシスを含むことができる）の開始と、構成要素がスリープ状態からアクティブ状態に戻るように遷移される第２の遷移の開始と、の間の時間である。他の実施形態では、スリープ状態持続期間は、異なるパラメータを使用して定義されることに留意されたい。少なくともいくつかの実施形態では、監視モジュール４０２は、１つ以上の内部タイマを使用して、構成要素のスリープ状態持続期間を記録する。

監視モジュール４０２は、少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態持続期間を履歴持続期間情報４１４として１つ以上の記憶装置４１２に記録／記憶する。少なくともいくつかの実施形態では、１つ以上の記憶装置４１２は、ＳＭＵ３１６内にローカルに置かれるか、ＳＭＵ３１６からリモートに置かれるか、又は、それらの組み合わせである。履歴持続期間情報４１４は、少なくともいくつかの実施形態では、デバイスレベル、構成要素レベル、サブ構成要素レベル、それらの組み合わせ等で記憶される。履歴持続期間情報４１４がデバイスレベルで記録及び記憶される場合、ＳｏＣデバイス３００の全ての構成要素にわたる過去ｎ個のスリープ状態持続期間についてのエントリが記憶される。例えば、ｎ＝３２である場合、履歴持続期間情報４１４は、この例では、ＳｏＣデバイス３００の構成要素の何れかに関連付けられた以前の３２個のスリープ状態持続期間についてのエントリを備える。履歴持続期間情報４１４が構成要素レベル又はサブ構成要素レベルで記録及び記憶される場合、各構成要素又はサブ構成要素は、それ自体の履歴持続期間エントリに関連付けられる。例えば、ｎ＝３２である場合、履歴持続期間情報４１４は、この例では、第１の構成要素の以前の３２個のスリープ持続期間についてのエントリ、第２の構成要素の以前の３２個のスリープ状態持続期間についてのエントリ等を備える。少なくともいくつかの実施形態では、各構成要素又はサブ構成要素は、それに関連付けられた履歴持続期間情報４１４を備える個別のデータ構造に関連付けられる。少なくともいくつかの実施形態では、監視モジュール４０２によって記録される以前のスリープ状態持続期間の数は、設定可能である。

スリープ持続期間予測モジュール４０４は、少なくともいくつかの実施形態では、履歴持続期間情報４１４を利用して、次回のスリープ状態の持続期間を予測する。例えば、ＳＭＵ３１６が、所定の構成要素がアイドルであると判定した場合、スリープ持続期間予測モジュール４０４は、履歴持続期間情報４１４を処理して、構成要素の次回のスリープ状態の持続期間を予測する。少なくともいくつかの実施形態では、スリープ持続期間予測モジュール４０４は、予測されたスリープ状態持続期間４１６を１つ以上の記憶装置４１２に記憶する。

スリープ状態選択モジュール４０６は、少なくともいくつかの実施形態では、ＳｏＣデバイス３００の構成要素の適切なスリープ状態を判定する。少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態選択モジュール４０６は、複数のスリープ状態からスリープ状態を選択し、その結果、消費されるエネルギーの量が最小になり、性能への影響が最小になる（本明細書では選択基準と呼ぶ）。スリープ状態選択モジュール４０６は、少なくともいくつかの実施形態では、予測スリープ状態持続期間４１６と、損益分岐持続期間４１８又は損益分岐閾値４１８とも呼ばれるスリープ状態損益分岐持続期間４１８と、に基づいて、選択基準を満たすスリープ状態を識別する。スリープ状態の損益分岐持続期間４１８は、スリープ状態に置かれることによって節約されるエネルギーが、スリープ状態の内外に遷移するためのエネルギーコストに少なくとも等しいように、構成要素がスリープ状態に留まるべき時間量を示す。例えば、スリープ状態Ｓ２の損益分岐持続期間４１８は、スリープ状態Ｓ２に置かれることによって節約されるエネルギーがスリープ状態Ｓ２の内外に遷移するためのエネルギーコストに少なくとも等しくなるように、構成要素がスリープ状態Ｓ２に留まるべき時間量を示す。

スリープ状態選択モジュール４０６は、少なくともいくつかの実施形態では、損益分岐持続期間４１８を１つ以上の記憶装置４１２に記憶する。少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態選択モジュール４０６は、構成要素のスリープ状態を選択するために、１つ以上のＩ／Ｏデバイス３１８（例えば、ＰＣＩｅデバイス、ＵＳＢデバイス等）、ＡＰＩＣ割り込みタイマ値、又は、それらの組み合わせに関連付けられたレイテンシトレランス情報４２０を使用する。レイテンシトレランス情報４２０は、少なくともいくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏデバイス３１８のビジーレベルを示す。ＡＰＩＣ割り込みタイマ値は、次のＡＰＩＣ割り込みまでの時間を示す。スリープ状態が選択されると、ＳＭＵ３１６は、１つ以上の動作（例えば、キャッシュをフラッシュする、クロックをゲートする、電圧レールの電源を切る等）を実行することによって、構成要素を選択されたスリープ状態に遷移させることを進める。

スリープ状態昇格モジュール４０８は、少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態選択モジュール４０６によって誤った（効率が低い）スリープ状態が選択されたと判定された場合、修正動作を行う。例えば、スリープ状態昇格モジュール４０８は、選択されたスリープ状態にある間に構成要素を監視し、構成要素が所定の閾値よりも長く、選択されたスリープ状態に置かれているかどうかを判定する。そうである場合、スリープ状態昇格モジュール４０８は、少なくともいくつかの実施形態では、構成要素を次のより深いスリープ状態に遷移させる。

決定誤差フィードバックモジュール４１０は、少なくともいくつかの実施形態では、誤差を検出するために、スリープ状態選択モジュール４０６によって行われるスリープ状態決定を監視する。検出された誤差の例として、より深いスリープ状態が選択されるべきであった場合に、より浅いスリープ状態を選択すること、又は、より浅いスリープ状態が選択されるべきであった場合に、より深いスリープ状態を選択することが挙げられる。誤ったスリープ状態選択は、例えば、誤ったスリープ持続期間予測の結果である。したがって、少なくともいくつかの実施形態では、決定誤差フィードバックモジュール４１０は、スリープ持続期間予測モジュール４０４がその後続のスリープ持続期間予測を調整してスリープ状態選択誤差を低減するように、スリープ持続期間予測モジュール４０４に入力を提供する。

図５は、エントリヒステリシス期間においてエネルギーを消費する代わりに、構成要素をより深いスリープ状態に直接遷移させることによって、処理デバイスのエネルギー効率を改善するための１つの例示的な方法５００の概要を示すフローチャートである。監視モジュール４０２は、ブロック５０２において、ＳｏＣデバイス３００の構成要素のスリープ状態持続期間を監視する。スリープ持続期間予測モジュール４０４は、ブロック５０４において、ＳｏＣデバイス３００の構成要素がスリープ状態に遷移されるスリープ持続期間を予測する。スリープ状態選択モジュール４０６は、ブロック５０６において、予測されたスリープ持続期間に基づいて構成要素のスリープ状態を選択する。ＳＭＵ３１６は、ブロック５０８において、構成要素を選択されたスリープ状態に遷移させる。少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態昇格モジュール４０８は、ブロック５１０において、構成要素の現在のスリープ状態をより深いスリープ状態に昇格させる。

図６は、図５のブロック５０２に示されるスリープ状態持続期間監視プロセスのためのより詳細な方法６００の一例を示すフローチャートである。少なくともいくつかの実施形態では、監視モジュール４０２は、ブロック６０２において、ＳｏＣデバイス３００の構成要素がスリープ状態に遷移されるべきであるという判定が行われたことに基づいて呼び出される。例えば、ＳＭＵ３１６は、ＳｏＣデバイス３００の１つ以上の構成要素がアイドルであることを示す割り込みを受信又は検出する。ブロック６０４において、構成要素がスリープ状態に遷移されるべきであると判定することに基づいて、１つ以上のタイマが初期化される。ブロック６０６において、ウェイクイベントが構成要素に対して検出／受信されたかどうかの判定が行われる。ウェイクイベントが検出されなかった場合、監視モジュール４０２は、ウェイクイベントが検出されるまでタイマを維持する。ウェイクイベントが構成要素に対して検出された場合、タイマはブロック６０８において停止される。少なくともいくつかの実施形態では、ＳＭＵ３１６がスリープ状態要求割り込みを受信してから構成要素のウェイクイベントを受信するまでの間の記録された時間は、構成要素のスリープ状態持続期間と呼ばれる。しかしながら、スリープ持続期間のための他の構成も同様に適用可能である。

少なくともいくつかの実施形態では、構成要素のスリープ状態がより深いスリープ状態である場合、スリープ状態持続期間は、構成要素がより深いスリープ状態に置かれた時間の持続期間だけでなく、構成要素をより浅いスリープ状態を通って遷移させるのに費やされた時間も含む。例えば、スリープ状態のリストＳ＝（Ｓ１，Ｓ２，．．．，Ｓｎ）を想定する。ここで、Ｓｎは、ＳｏＣデバイス３００の構成要素によってサポートされる最も深いスリープ状態である。構成要素は、典型的には、構成要素又はそのサブ構成要素の電源を切る論理シーケンスにより、第１のスリープ状態Ｓ１にエントリし、その後により深いスリープ状態Ｓ２にエントリする。したがって、スリープ状態Ｓ２が構成要素に対して選択される場合、構成要素のスリープ状態持続期間は、構成要素がスリープ状態Ｓ２に置かれる時間と、構成要素をアクティブ状態から各より浅い状態に遷移させるのに費やされる時間と、を含む。少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態は、エントリヒステリシスに関連付けられる。これらの実施形態では、構成要素のスリープ状態持続期間は、スリープ状態のヒステリシスレイテンシも含む。

図７は、ＳｏＣデバイス３００の構成要素を第１のスリープ状態（ＳＬＥＥＰ１）及びより深い第２のスリープ状態（ＳＬＥＥＰ２）に遷移させるためのタイミングの例示的な例を示す。特に、図７は、構成要素を第１のスリープ状態に遷移させるための第１のタイミングシーケンス７０２と、構成要素をより深い第２のスリープ状態に遷移させるための第２のタイミングシーケンス７０４と、を示す。図７に示す例では、Ｈは、エントリヒステリシスレイテンシに対応し、これは、構成要素をアクティブ状態からターゲットスリープ状態に遷移させる前の遅延期間である。Ｔは、構成要素を１つの状態から別の状態へ遷移させるのにかかる時間であるエントリレイテンシ及びエグジットレイテンシに対応し、Ｓは、構成要素がターゲットスリープ状態に置かれた時間の持続期間に対応する。図７に示される例では、第１のスリープ状態ＳＬＥＥＰ１のためのタイミングシーケンス７０２は、エントリヒステリシスレイテンシ７０６（Ｈ_{ＳＬＥＥＰ１}）、エントリレイテンシ７０８（Ｔ_{ＳＬＥＥＰ１，ｅｎｔｒｙ}）、スリープ持続期間７１０（Ｓ_{ＳＬＥＥＰ１，ｓｌｅｅｐ}）、及び、エグジットレイテンシ７１２（Ｔ_{ＳＬＥＥＰ１，ｅｘｉｔ}）を含む。したがって、この例では、第１のスリープ状態のスリープ状態持続期間τは、以下のように定義される。
（式１） τ＝Ｈ_{ｓｌｅｅｐ１}＋Ｔ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}＋Ｓ_{ｓｌｅｅｐ１，ｓｌｅｅｐ}

第２のスリープ状態ＳＬＥＥＰ２のためのタイミングシーケンス７０４は、第１のスリープ状態のエントリヒステリシスレイテンシ７０６（Ｈ_{Ｓｌｅｅｐ１}）、第１のスリープ状態のエントリレイテンシ７０８（Ｔ_{Ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}）、第２のスリープ状態のエントリレイテンシ７１４（Ｔ_{Ｓｌｅｅｐ２，ｅｎｔｒｙ}）、第２のスリープ状態のスリープ持続期間７１６（Ｓ_{Ｓｌｅｅｐ２，ｓｌｅｅｐ}）、第２のスリープ状態のエグジットレイテンシ７１８（Ｔ_{Ｓｌｅｅｐ２，ｅｘｉｔ}）、及び、第１のスリープ状態のエグジットレイテンシ７１２（Ｔ_{Ｓｌｅｅｐ１，ｅｘｉｔ}）を含む。したがって、この例では、第２のスリープ状態のスリープ状態持続期間τは次のように定義される。
（式２） τ＝Ｈ_{ｓｌｅｅｐ１}＋Ｔ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}＋Ｔ_{ｓｌｅｅｐ２，ｅｎｔｒｙ}＋Ｓ_{ｓｌｅｅｐ２，ｓｌｅｅｐ}

ここで図６に戻ると、監視モジュール４０２は、ブロック６１０において、構成要素について判定されたスリープ状態持続期間を履歴持続期間情報４１４として記録する。上述したように、履歴持続期間情報４１４は、少なくともいくつかの実施形態では、デバイスレベル、構成要素レベル、サブ構成要素レベル、それらの組み合わせ等で記憶される。少なくともいくつかの実施形態では、履歴持続期間情報４１４が構成要素又はサブ構成要素ごとに記録される場合、構成要素又はサブ構成要素は、それらのビジー／アイドルステータスをＳＭＵ３１６に通信する。構成要素ごとに持続期間情報４１４を記録することにより、ＳＭＵ３１６は、アイドルパターンに基づいて、マルチメディアコア等の構成要素のクラスタの電力を最適化することができる。

図８は、図５のブロック５０４に示されるスリープ状態持続期間予測プロセスのためのより詳細な方法８００の一例を示すフローチャートである。少なくともいくつかの実施形態では、スリープ持続期間予測モジュール４０４は、ブロック８０２において、ＳｏＣデバイス３００の構成要素がスリープ状態に遷移されるべきであるという判定が行われたことに基づいて呼び出される。ブロック８０４において、履歴持続期間情報４１４が取得される。少なくともいくつかの実施形態では、履歴持続期間情報４１４は、ＳｏＣデバイス３００全体について取得されるが、他の実施形態では、履歴持続期間情報４１４は、構成要素について取得される。履歴持続期間情報４１４は、ブロック８０６において、中央値計算、移動平均メトリック又は他の統計的メトリック、機械学習、それらの組合せ等の１つ以上の技術を使用して処理される。次に、ブロック８０８において、履歴スリープ状態持続期間情報を処理することに基づいて、構成要素の次回のスリープ状態持続期間４１６が予測される。例えば、履歴持続期間Ｄ＝｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，．．．，ＤＬ｝を想定する。ここで、Ｄｉは、ｉ番目のスリープの持続期間を秒単位で表し、Ｌは記録されたスリープ持続期間の総数である。この例では、スリープ持続期間予測モジュール４０４は、Ｄ＿ｍｅｄｉａｎ＝ｍｅｄｉａｎ（Ｄ）を計算することによって構成要素の次回のスリープ状態持続期間４１６を予測し、それをスリープ状態選択ブロック５０６に送信して、適切なスリープ状態を決定する。次いで、予測されたスリープ状態持続期間４１６は、例えば、スリープ状態選択モジュール４０６による使用のために記憶又は送信されるか、又は、スリープ状態選択モジュール４０６に送信される。

少なくともいくつかの実施形態では、ＳＭＵ３１６は、スリープ持続期間予測モジュール４０４に入力を提供する誤差フィードバックモジュール４１０を実装する。これらの実施形態では、スリープ持続期間予測モジュール４０４は、履歴持続期間情報４１４に加えて、誤差フィードバックモジュール４１０からのフィードバック入力を使用して、構成要素の次回のスリープ状態持続期間４１６を予測する。誤差フィードバックモジュール４１０は、少なくともいくつかの実施形態では、予測されたスリープ状態持続期間４１６に基づいてスリープ状態選択モジュール４０６によって行われた誤ったスリープ状態選択の数を監視する。一例では、スリープ状態選択は、より深いスリープ状態が選択されているが、構成要素の実際のスリープ状態持続期間は、より浅いスリープ状態が選択されるべきであった場合に、誤っていると判定される。別の例では、より浅いスリープ状態が選択されたが、構成要素の実際のスリープ状態持続期間は、より深いスリープ状態が選択されるべきであった場合、スリープ状態選択は誤っている。誤差フィードバックモジュール４１０は、補正等の入力をスリープ持続期間予測モジュール４０４に提供するために、比例積分微分（proportional-integral-derivative、ＰＩＤ）コントローラ等の１つ以上の機構を実装する。スリープ持続期間予測モジュール４０４は、誤差フィードバックモジュール４１０から受信された入力を実装して、その予測動作を調整して、より正確な予測スリープ状態持続期間４１６を提供する。例えば、スリープ持続期間予測モジュール４０４は、フィードバック入力を使用して、ＳｏＣデバイス３００の構成要素のスリープ状態持続期間を予測するための１つ以上のパラメータを調整する。

図９は、図５のブロック５０６に示されるスリープ状態選択プロセスのためのより詳細な方法９００の一例を示すフローチャートである。方法９００では、ブロック９０２において、ＳｏＣデバイス３００の構成要素に利用可能な１つ以上のスリープ状態について損益分岐持続期間４１８が判定される。上述したように、所定のスリープ状態の損益分岐持続期間４１８は、スリープ状態に置かれることによって節約されるエネルギーが、より浅いスリープ状態に遷移し、そこに留まることのみによって消費されるエネルギーに少なくとも等しいように、構成要素がスリープ状態に留まるべき時間量である。所定のスリープ状態のエネルギーは、少なくともいくつかの実施形態では、所定のスリープだけでなく、任意のより低いレベルのスリープ状態にも基づいて判定される。例えば、スリープ状態のリストＳ＝（Ｓ１，Ｓ２，．．．，Ｓｎ）を想定する。ここで、Ｓｎは、ＳｏＣデバイス３００の構成要素によってサポートされる最も深いスリープ状態である。上述したように、構成要素は、典型的には、構成要素又はそのサブ構成要素に電力供給するための論理シーケンスにより、第１のスリープ状態Ｓ１にエントリし、その後にスリープ状態Ｓ２にエントリする。したがって、この例では、スリープ状態Ｓ２のためのエネルギーは、（１）スリープ状態Ｓ１及びＳ２にエントリするために必要とされるエネルギー、（２）スリープ状態Ｓ１及びＳ２に留まるために必要とされるエネルギー、及び、（３）スリープ状態Ｓ１及びＳ２をエグジットするのに必要なエネルギー、に基づいて計算される。

例えば、図７に戻って参照すると、スリープ状態選択モジュール４０６は、所定の（予測された）スリープ状態持続期間τについてのスリープ状態ＳＬＥＥＰ１シーケンス７０２及びＳＬＥＥＰ２シーケンス７０４のためのエネルギー（Ｅ）を以下のように判定する。
（式３）
Ｅ_{ｓｌｅｅｐ１}＝（Ｈ_{ｓｌｅｅｐ１}・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ０}）＋（Ｔ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}）＋（（τ－（Ｈ_{ｓｌｅｅｐ１}＋Ｔ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}））・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ１}）＋（Ｔ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｘｉｔ}・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｘｉｔ}）
ここで、Ｐ_{ｓｌｅｅｐ}は、対応するスリープ状態に置かれるときに消費される電力であり、Ｐ_{ｅｎｔｒｙ}は、スリープ状態へのエントリの間に消費される電力であり、Ｐ_ｅｘｉｔは、スリープ状態からのエグジットの間に消費される電力である。
（式４）
Ｅ_{ｓｌｅｅｐ２}＝（Ｈ_{ｓｌｅｅｐ１}・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ０}）＋（Ｔ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}）＋（Ｔ_{ｓｌｅｅｐ２，ｅｎｔｒｙ}・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ２，ｅｎｔｒｙ}）＋（τ－（Ｈ_{ｓｌｅｅｐ１}＋Ｔ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｎｔｒｙ}＋Ｔ_{ｓｌｅｅｐ２，ｅｎｔｒｙ}））・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ２}＋（Ｔ_{ｓｌｅｅｐ２，ｅｘｉｔ}・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ２，ｅｘｉｔ}）＋（Ｔ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｘｉｔ}・Ｐ_{ｓｌｅｅｐ１，ｅｘｉｔ}）

スリープ状態選択モジュール４０６は、スリープ状態及び１つ以上のより浅いスリープ状態について計算されたエネルギーＥに基づいて、所定のスリープ状態の損益分岐持続期間４１８を判定する。例えば、少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態選択モジュール４０６は、スリープ状態のエネルギーＥが１つ以上の以前のスリープ状態のエネルギーに等しい場合に、τ^＊の値として所定のスリープ状態の損益分岐持続期間４１８を判定する。したがって、現在の例では、スリープ状態選択モジュール４０６は、Ｅ_{ｓｌｅｅｐ１}＝Ｅ_{ｓｌｅｅｐ２，}である場合に、スリープ状態ＳＬＥＥＰ２の損益分岐持続期間（τ^＊）４１８をτ^＊の値として次式に従って計算する。

ここで図９に戻ると、ブロック９０４において、構成要素の予測されたスリープ状態持続期間４１６は、構成要素に利用可能なスリープ状態のうち１つ以上について判定された損益分岐持続期間４１８と比較される。ブロック９０６において、この比較に基づいてスリープ状態が選択される。少なくともいくつかの実施形態では、最も深いスリープ状態は、構成要素の予測スリープ状態持続期間４１６が、選択されたスリープ状態の損益分岐持続期間４１８を満たすように選択される。例えば、第１のスリープ状態と、より深い第２のスリープ状態と、を想定する。この例では、第２のスリープ状態の損益分岐持続期間／閾値４１８は１．５ミリ秒である。したがって、構成要素の予測されたスリープ状態持続期間４１６が１．５ミリ秒に等しいか、又は、他の実施形態では１．５ミリ秒よりも大きい場合、スリープ状態選択モジュール４０６は、構成要素に対してより深い第２のスリープ状態を選択する。しかしながら、構成要素の予測されたスリープ状態持続期間４１６が１．５ミリ秒未満であり、他の実施形態では１．５ミリ秒よりも小さい場合、スリープ状態選択モジュール４０６は、構成要素に対してより浅い第１のスリープ状態を選択する。構成要素に対してスリープ状態が選択されると、制御は図５のブロック５０８へ進み、構成要素が選択されたスリープ状態に遷移される。

少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態選択モジュール４０６は、構成要素のスリープ状態を選択する場合に、Ｉ／Ｏデバイス３１８のレイテンシトレランス情報４２０を使用する。レイテンシトレランス情報４２０は、少なくともいくつかの実施形態では、関連付けられたＩ／Ｏデバイス３１８のビジーレベルを示す値を含む。一例では、長い値はアイドルであることを示し、短い値はＩ／Ｏデバイス３１８がアクティブであることを示す。いくつかの実施形態では、レイテンシトレランス情報４２０は、１つ以上のレジスタを介してスリープ状態選択モジュール４０６に露出される。レイテンシトレランス情報４２０に加えて、少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態選択を行う場合に、アドバンストプログラマブルインタラプトコントローラ（ＡＰＩＣ）値がスリープ状態選択モジュール４０６によって使用される。複数のＡＰＩＣタイマがあり、満了すると、プロセッサをウェイクさせるために割込みを発行する。スリープ状態選択モジュール４０６に利用可能にされたＡＰＩＣタイマ値は、次のＡＰＩＣ割り込みまでの時間を示す。したがって、スリープ状態選択モジュール４０６は、少なくともいくつかの実施形態では、初期スリープ状態選択が更新されるべきかどうかを判定するために、次回の必須タイマ割込みを監視する。例えば、スリープ状態選択モジュール４０６が最初により深いスリープ状態を選択するが、レイテンシトレランス情報４２０がアクティブなＩ／Ｏデバイス３１８を示すか、又は、ＡＰＩＣ値が所定の時間閾値内に割り込みが発行されることを示す場合、スリープ状態選択モジュール４０６は、そのスリープ状態選択をより浅いスリープ状態に更新する。

図１０は、図５のブロック５１０に示されるスリープ状態昇格プロセスのためのより詳細な方法１０００の一例を示すフローチャートである。方法１０００では、ブロック１００２において、構成要素のスリープ状態について１つ以上のスリープ状態昇格属性が判定される。例えば、構成要素が選択されたスリープ状態に置かれていた時間量（現在のスリープ状態持続期間）が判定される。少なくともいくつかの実施形態では、スリープ状態昇格モジュール４０８は、１つ以上のタイマを使用して、構成要素の現在のスリープ状態持続期間を判定する。別の例では、履歴持続期間情報４１４内の長いスリープ持続期間の割合又は数が識別される。長いスリープ持続期間は、少なくともいくつかの実施形態では、所定のスリープ持続期間閾値を超えるスリープ持続期間である。１つ以上のスリープ状態昇格属性は、ブロック１００４において、スリープ状態昇格基準と比較される。ブロック１００６において、１つ以上のスリープ状態昇格属性がスリープ状態昇格基準を満たすかどうかの判定が行われる。例えば、構成要素の現在のスリープ状態持続期間が閾値時間量以上であるかどうかの判定が行われる。別の例では、構成要素の現在のスリープ状態持続期間が閾値時間量以上であるかどうかの第１の判定が行われ、長いスリープ持続期間の割合／数が閾値割合／数以上であるかどうかの第２の判定が行われる。

１つ以上のスリープ状態昇格属性がスリープ状態昇格基準を満たさない場合、ブロック１００８において、現在のスリープ状態が維持される（すなわち、スリープ状態は昇格されない）。次に、制御はブロック１０１２に進む。しかしながら、１つ以上のスリープ状態昇格属性がスリープ状態昇格基準を満たす場合、ブロック１０１０において、構成要素は、現在のスリープ状態から少なくとも次に深いスリープ状態に遷移される。ブロック１０１２において、ウェイクイベントが構成要素に対して検出されたかどうかの判定が行われる。構成要素のウェイクイベントが検出されなかった場合、制御フローはブロック１００２に戻る。しかしながら、ウェイクイベントが検出された場合、ブロック１０１４において、構成要素のスリープ状態昇格モードを終了する。

本明細書で説明する電力管理技術は、エントリヒステリシス期間においてエネルギーを消費する代わりに、構成要素をより深いスリープ状態に直接遷移させることによって、処理デバイスのエネルギー効率を改善する。本明細書で説明される様々な実施形態は、ポストシリコンの立ち上げ時間／複雑さを低減するためにより少ない調整可能なパラメータを実装し、作業負荷適応型であることによって作業負荷の範囲にわたって向上した性能を提供し、スリープ状態予測システム／アルゴリズムをモジュール式にすることによって将来の拡張／改善を可能にし、予測システム／アルゴリズムをオペレーティングシステムのヒントから切り離す。

いくつかの実施形態では、上記の装置及び技術は、１つ以上の集積回路（integrated circuit、ＩＣ）デバイス（集積回路パッケージ又はマイクロチップとも称される）を含むシステムに実装される。少なくともいくつかの実施形態では、電子設計自動化（electronic design automation、ＥＤＡ）及びコンピュータ支援設計（computer aided design、ＣＡＤ）ソフトウェアツールは、これらのＩＣデバイスの設計及び製造に使用することができる。これらの設計ツールは、典型的には、１つ以上のソフトウェアプログラムとして表される。１つ以上のソフトウェアプログラムは、回路を製造するための製造システムを設計するか又は適応させるためのプロセスの少なくとも一部を実行するために、１つ以上のＩＣデバイスの回路を表すコードで動作するようにコンピュータシステムを操作するための、コンピュータシステムによって実行可能なコードを含む。このコードは、命令、データ、又は、命令及びデータの組み合わせを含み得る。設計ツール又は製造ツールを表すソフトウェア命令は、典型的には、コンピューティングシステムにアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。同様に、ＩＣデバイスの設計又は製造の１つ以上の段階を表すコードは、同じコンピュータ可読記憶媒体又は異なるコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、そこからアクセスされる。

少なくともいくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、命令及び／又はデータをコンピュータシステムに提供するために、使用中にコンピュータシステムによってアクセス可能な任意の非一時的な記憶媒体又は非一時的な記憶媒体の組み合わせを含む。このような記憶媒体には、限定されないが、光学媒体（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク）、磁気媒体（例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ、磁気ハードドライブ）、揮発性メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）若しくはキャッシュ）、不揮発性メモリ（例えば、読取専用メモリ（ＲＯＭ）若しくはフラッシュメモリ）、又は、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）ベースの記憶媒体が含まれ得る。コンピュータ可読記憶媒体（例えば、システムＲＡＭ又はＲＯＭ）はコンピューティングシステムに内蔵されてもよいし、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、磁気ハードドライブ）はコンピューティングシステムに固定的に取り付けられてもよいし、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、光学ディスク又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ベースのフラッシュメモリ）はコンピューティングシステムに着脱可能に取り付けられてもよいし、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、ネットワークアクセス可能ストレージ（ＮＡＳ））は有線又は無線ネットワークを介してコンピュータシステムに結合されてもよい。

いくつかの実施形態では、上述した技術の特定の態様は、ソフトウェアを実行する処理システムの１つ以上のプロセッサによって実装される。ソフトウェアは、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶されるか、別の方法で明確に具体化された実行可能命令の１つ以上のセットを含む。ソフトウェアは、命令及び特定のデータを含んでもよく、当該命令及び特定のデータは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、上述した技術の１つ以上の態様を実行するように１つ以上のプロセッサを操作する。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気又は光ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリ等のソリッドステート記憶デバイス、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、又は、他の不揮発性メモリデバイス（単数又は複数）等を含み得る。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶された実行可能命令は、ソースコード、アセンブリ言語コード、オブジェクトコード、又は、１つ以上のプロセッサによって解釈され若しくは別の方法で実行可能な他の命令形式で実装可能である。

上述したものに加えて、概要説明において説明した全てのアクティビティ又は要素が必要とされているわけではなく、特定のアクティビティ又はデバイスの一部が必要とされない場合があり、１つ以上のさらなるアクティビティが実行される場合があり、１つ以上のさらなる要素が含まれる場合があることに留意されたい。さらに、アクティビティが列挙された順序は、必ずしもそれらが実行される順序ではない。また、概念は、特定の実施形態を参照して説明された。しかしながら、当業者であれば、特許請求の範囲に記載されているような本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更及び変形を行うことができるのを理解するであろう。したがって、明細書及び図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で考慮されるべきであり、これらの変更形態の全ては、本発明の範囲内に含まれることが意図される。

利益、他の利点及び問題に対する解決手段を、特定の実施形態に関して上述した。しかし、利益、利点、問題に対する解決手段、及び、何かしらの利益、利点若しくは解決手段が発生又は顕在化する可能性のある特徴は、何れか若しくは全ての請求項に重要な、必須の、又は、不可欠な特徴と解釈されない。さらに、開示された発明は、本明細書の教示の利益を有する当業者には明らかな方法であって、異なっているが同様の方法で修正され実施され得ることから、上述した特定の実施形態は例示にすぎない。添付の特許請求の範囲に記載されている以外に本明細書に示されている構成又は設計の詳細については限定がない。したがって、上述した特定の実施形態は、変更又は修正されてもよく、かかる変更形態の全ては、開示された発明の範囲内にあると考えられることが明らかである。したがって、ここで要求される保護は、添付の特許請求の範囲に記載されている。

Claims (20)

1. 方法であって、
   処理デバイスの構成要素のスリープ状態持続期間を予測することと、
   予測された前記スリープ状態持続期間と少なくとも１つの持続期間閾値との比較に基づいて、前記構成要素を、複数のスリープ状態から選択されたスリープ状態に遷移させることであって、前記複数のスリープ状態の各スリープ状態は、前記複数のスリープ状態の前のスリープ状態よりも低電力状態である、ことと、を含む、
   方法。
2. 前記構成要素を、選択された前記スリープ状態に遷移させることは、エントリヒステリシス遅延なしに前記構成要素を遷移させることを含む、
   請求項１の方法。
3. 前記スリープ状態持続期間は、履歴スリープ状態持続期間情報に基づいて予測される、
   請求項１又は２の方法。
4. 前記履歴スリープ状態持続期間情報は、前記処理デバイスに関連付けられた以前のスリープ状態の持続期間を含む、
   請求項３の方法。
5. 前記少なくとも１つの持続期間閾値は、前記スリープ状態に置かれることによって節約されるエネルギーが、前記構成要素を前記スリープ状態へ及び前記スリープ状態から遷移させるためのエネルギーコストと少なくとも等しくなるように、前記構成要素が、前記少なくとも１つの持続期間閾値に関連付けられたスリープ状態に置かれる時間の持続期間を示す、
   請求項１～３の何れかの方法。
6. 前記スリープ状態を選択することは、
   予測された前記スリープ状態持続期間が前記少なくとも１つの持続期間閾値を満たさないと判定することと、
   予測された前記スリープ状態持続期間が前記少なくとも１つの持続期間閾値を満たさないことに応じて、前記複数のスリープ状態のうち少なくとも第２のスリープ状態よりも高い電力状態である、前記複数のスリープ状態のうち第１のスリープ状態を選択することと、を含む、
   請求項１～５の何れかの方法。
7. 前記スリープ状態を選択することは、
   予測された前記スリープ状態持続期間が前記少なくとも１つの持続期間閾値を満たすと判定することと、
   予測された前記スリープ状態持続期間が前記少なくとも１つの持続期間閾値を満たすことに応じて、前記複数のスリープ状態のうち少なくとも第２のスリープ状態よりも低い電力状態である、前記複数のスリープ状態のうち第１のスリープ状態を選択することと、を含む、
   請求項１～５の何れかの方法。
8. スリープ状態の１つ以上の誤った選択が以前に行われたことを示すフィードバック入力を受信することと、
   前記フィードバック入力を受信したことに応じて、前記処理デバイスの構成要素のスリープ状態持続期間を予測するために使用される１つ以上のパラメータを調整することと、を含む、
   請求項１～７の何れかの方法。
9. 前記構成要素に関連付けられた割込みが閾値時間内に発行されると判定することと、
   前記構成要素に関連付けられた割込みが前記閾値時間内に発行されると判定したことに応じて、前記複数のスリープ状態から異なるスリープ状態を選択することであって、前記異なるスリープ状態は、予測された前記スリープ状態持続期間を前記少なくとも１つの持続期間閾値と比較することに基づいて選択された前記スリープ状態よりも高い電力状態である、ことと、を含む、
   請求項１～８の何れかの方法。
10. 前記構成要素が選択された前記スリープ状態に現在置かれている持続期間を判定することと、
    前記持続期間を閾値時間と比較することと、
    前記持続期間が前記閾値時間を満たすことに基づいて、前記構成要素を異なるスリープ状態に遷移させることであって、前記異なるスリープ状態は、選択された前記スリープ状態よりも低い電力状態である、ことと、を含む、
    請求項１～９の何れかの方法。
11. 前記構成要素が選択された前記スリープ状態に現在置かれている持続期間を判定することと、
    前記処理デバイスに関連付けられた履歴スリープ状態持続期間のセットにおいて、閾値持続期間を満たすスリープ状態持続期間の割合を判定することと、
    前記持続期間を閾値時間と比較することと、
    前記スリープ状態持続期間の割合を閾値割合と比較することと、
    前記持続期間が前記閾値時間を満たし、前記スリープ状態持続期間の割合が前記閾値割合を満たすことに基づいて、前記構成要素を異なるスリープ状態に遷移させることであって、前記異なるスリープ状態は、選択された前記スリープ状態よりも低い電力状態である、ことと、を含む、
    請求項１～９の何れかの方法。
12. 処理デバイスであって、
    プロセッサと、
    前記処理デバイスの構成要素のスリープ状態持続期間を予測するスリープ状態持続期間予測モジュールと、
    予測された前記スリープ状態持続期間と少なくとも１つの持続期間閾値との比較に基づいて、前記構成要素を、複数のスリープ状態から選択されたスリープ状態に遷移させるシステム管理ユニットであって、前記複数のスリープ状態の各スリープ状態は、前記複数のスリープ状態の前のスリープ状態よりも低電力状態である、システム管理ユニットと、を備える、
    処理デバイス。
13. 前記システム管理ユニットは、前記構成要素を、エントリヒステリシス遅延なしに、選択された前記スリープ状態に遷移させる、
    請求項１２の処理デバイス。
14. 前記スリープ状態持続期間は、前記処理デバイスに関連付けられた以前のスリープ状態の持続期間を含む履歴スリープ状態持続期間情報に基づいて予測される、
    請求項１２又は１３の処理デバイス。
15. スリープ状態選択モジュールを備え、
    前記スリープ状態選択モジュールは、
    予測された前記スリープ状態持続期間が前記少なくとも１つの持続期間閾値を満たさないと判定することと、
    予測された前記スリープ状態持続期間が前記少なくとも１つの持続期間閾値を満たさないことに応じて、前記複数のスリープ状態のうち少なくとも第２のスリープ状態よりも高い電力状態である、前記複数のスリープ状態のうち第１のスリープ状態を選択することと、
    によって、前記複数のスリープ状態から前記スリープ状態を選択する、
    請求項１２～１４の何れかの処理デバイス。
16. スリープ状態選択モジュールを備え、
    前記スリープ状態選択モジュールは、
    予測された前記スリープ状態持続期間が前記少なくとも１つの持続期間閾値を満たすと判定することと、
    予測された前記スリープ状態持続期間が前記少なくとも１つの持続期間閾値を満たすことに応じて、前記複数のスリープ状態のうち少なくとも第２のスリープ状態よりも低い電力状態である、前記複数のスリープ状態のうち第１のスリープ状態を選択することと、
    によって、前記複数のスリープ状態から前記スリープ状態を選択する、
    請求項１２～１４の何れかの処理デバイス。
17. 前記スリープ状態持続期間予測モジュールにフィードバック入力を提供するフィードバックモジュールであって、前記フィードバック入力は、１つ以上の誤ったスリープ状態選択が行われたことを示す、フィードバックモジュールを備え、
    前記スリープ状態持続期間予測モジュールは、前記フィードバック入力に基づいて、前記処理デバイスの構成要素のスリープ状態持続期間を予測するために使用される１つ以上のパラメータを調整する、
    請求項１２～１６の何れかの処理デバイス。
18. スリープ状態昇格モジュールを備え、
    前記スリープ状態昇格モジュールは、
    前記構成要素が選択された前記スリープ状態に現在置かれている持続期間を判定することと、
    前記持続期間を閾値時間と比較することと、
    前記持続期間が前記閾値時間を満たすことに基づいて、前記構成要素を異なるスリープ状態に遷移させることであって、前記異なるスリープ状態は、選択された前記スリープ状態よりも低い電力状態である、ことと、
    を行うように構成されている、
    請求項１２～１７の何れかの処理デバイス。
19. 処理デバイスであって、
    プロセッサと、
    前記処理デバイスに関連付けられた複数のスリープ状態の各スリープ状態の持続期間を監視し、前記持続期間を履歴スリープ状態持続期間として記憶する監視モジュールと、
    前記履歴スリープ状態持続期間に基づいて、前記処理デバイスの構成要素のスリープ状態持続期間を予測するスリープ状態持続期間予測モジュールと、
    予測された前記スリープ状態持続期間と少なくとも１つの持続期間閾値との比較に基づいて、前記構成要素を、複数のスリープ状態から選択されたスリープ状態に遷移させるシステム管理ユニットであって、前記複数のスリープ状態の各スリープ状態は、前記複数のスリープ状態の前のスリープ状態よりも低電力状態である、システム管理ユニットと、を備える、
    処理デバイス。
20. スリープ状態昇格モジュールを備え、
    前記スリープ状態昇格モジュールは、
    前記構成要素が選択された前記スリープ状態に現在置かれている持続期間が、閾値時間を満たすと判定することと、
    前記構成要素を、選択された前記スリープ状態よりも低電力のスリープ状態である異なるスリープ状態に遷移させることと、
    を行うように構成されている、
    請求項１９の処理デバイス。

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