JP5375948B2 - 冷却装置を有する電子装置および冷却プログラム - Google Patents

Description

本発明は、冷却装置を有する電子装置および冷却プログラムに関する。

従来、電子装置は、電子装置内の電子部品が発する熱によって自装置そのものが劣化してしまうことを防ぐために、電子部品を冷却する冷却装置を有している。このような冷却装置として、例えば、冷却ファンやラジエータがある。

また、近年では、環境エコロジー対策のため、冷却装置を駆動するために使用される電力を抑えつつ、電子部品の熱を冷却するように冷却装置を制御する冷却制御装置が知られている。例えば、冷却制御装置は、電子装置の状態に応じて、冷却対象への冷却強度を変更する。

電子装置の状態に応じて冷却強度を変化させる冷却制御装置の例として、電子機器に供給される電流量に応じて冷却強度を変化させる技術が知られている（例えば特許文献１参照）。このような冷却制御装置では、冷却対象である電子機器に供給される電流量を計測し、計測された電流量に応じて、駆動する冷却ファンの数を変更して電子機器の冷却を行っている。

電流量に応じて冷却強度を変化させる冷却制御装置について、図１５を用いて具体的に説明する。図１５は、従来技術を説明するブロック図である。同図に示すように、冷却制御装置は、部品を冷却する強さを示す冷却強度情報と電流量とが対応付けられて記憶されている冷却強度情報テーブルを有する。このような構成のもと、冷却制御装置は、監視対象に流れる電流量を電流センサから計測している。

そして、冷却制御装置は、計測された電流量に対応する冷却強度情報を冷却強度情報テーブルから取得する。その後、冷却制御装置は、取得した冷却強度情報に応じて、冷却ファンの強度が変化するように制御し、冷却対象を冷却する。

また、電子装置の状態に応じて冷却強度を変化させる冷却ファンの例として、電子機器の温度を監視して、冷却ファンが電子機器等を冷却する強度を制御する技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開平６−２７４２５０号公報 特開平９−３０５２６８号公報

しかしながら、上記した電流量または温度に応じて冷却強度を変化させる技術では、計測された時点での電流量または温度に応じて冷却強度を変化させるので、冷却対象の温度が上がった場合に、追うようにして冷却強度を上げることとなる。このため、冷却対象の冷却を適切に行うことができないという問題があった。

つまり、冷却対象の温度が上がった場合に、冷却対象の温度がいったん高温になってしまうので、冷却対象の劣化を招いてしまうとともに、上がった温度を冷却するために高い冷却強度で冷却を行うことで冷却装置に供給される電力が高くなる。この結果、冷却対象の冷却を適切に行うことができないという問題があった。

そこで、開示の技術は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、冷却対象の冷却を適切に行うことを目的とする。

本願の開示する電子装置は、一つの態様において、電力値を予測し、予測された電力値に応じて、冷却対象への冷却強度を変更するように冷却部を制御する。

本願の開示する電子装置の一つの態様によれば、冷却対象の冷却を適切に行うことができるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る電算装置を表すブロック図である。 図２は、実施例１に係る電力計測値の履歴を表す図である。 図３は、電子部品の比熱テーブルを表す図である。 図４は、冷却強度情報テーブルを表す図である。 図５は、実施例１に係る消費電力予測方法を説明する図（１）である。 図６は、実施例１に係る消費電力予測方法を説明する図（２）である。 図７は、実施例１に係るプロセッサの消費電力計測結果と、予測された消費電力を表す図（１）である。 図８は、実施例１に係るプロセッサの消費電力計測結果と、予測された消費電力を表す図（２）である。 図９は、実施例１に係るプロセッサの予測された温度と、対応する冷却ファンの回転数を表す図である。 図１０は、実施例１に係る電算装置が行う冷却処理のフローチャートである。 図１１−１は、実施例２に係る電子装置を表すブロック図である。 図１１−２は、実施例３に係る冷却処理を説明する図である。 図１２は、予測冷却プログラムを実行するコンピュータの図である。 図１３は、従来技術との違いを説明する概念図（１）である。 図１４は、従来技術との違いを説明する概念図（２）である。 図１５は、従来技術を説明するブロック図である。

符号の説明

１ 電力センサ
１０ 電算装置
１１ 電源ユニット
２０ システムボード
２１ プロセッサ
２２ メモリ
２３ チップセット
２４ ＨＤＤ
３０ 冷却判定部
３１ 電力計測部
３２ 電力計測値蓄積部
３３ 電力予測部
３４ 上昇温度予測部
３５ 比熱テーブル部
３６ 冷却制御部
３７ 冷却強度情報テーブル部
４１ 冷却部

以下に添付図面を参照して、この発明に係る冷却装置を有する電算装置および冷却プログラムの実施例を詳細に説明する。

以下の実施例では、冷却装置を有する電算装置の構成および処理の流れを順に説明する。

［電算装置の構成］
まず最初に、図１〜図１０を用いて、実施例１に係る冷却装置の構成について説明する。図１は、実施例１に係る電算装置を表すブロック図である。図１に示すように、電算装置１０は、電算部５０および冷却判定部３０を有しており、電算部５０と冷却判定部３０はバス等を介して互いに接続されている。

電算部５０は、電源ユニット１１、システムボード２０、冷却部４１〜４３を有する。システムボード２０には、プロセッサ２１、メモリ２２、チップセット２３、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２４、電力センサ１〜４、がそれぞれお搭載される。

電源ユニット１１は、電算装置１０の各部に、図１の例ではプロセッサ２１、メモリ２２、チップセット２３、ＨＤＤ２４に電気を供給する。プロセッサ２１は、電算装置１０の中でデータの転送・加工、プログラムの制御等を行う。メモリ２２は、電算装置１０の中で各種情報を記憶する。

チップセット２３は、複数の集積回路を組み合わされた集積回路である。ＨＤＤ２４は、電算装置１０の中で情報を記憶する。プロセッサ２１、メモリ２２、チップセット２３、ＨＤＤ２４は、電算部５０の機能を達成するための電子部品の一例であり、電源ユニット１１が供給する電力で動作する。電力センサ１〜４は、各電子部品２１〜２４に付された電力センサであり、取り付けられた各電子部品２１〜２４が消費する電力を監視している。

冷却部４１〜４３は、電算装置１０が有する電子部品２１〜２４を冷却する。具体的には、各冷却部４１〜４３は、冷却制御部３６によって制御されており、それぞれ異なる電子部品を冷却している。図１では例えば、冷却部４１は、プロセッサ２１を冷却し、冷却部４２は、メモリ２２およびチップセット２３を冷却し、冷却部４３は、ＨＤＤ２４を冷却するものとする。

なお、冷却部４１〜４３は、各電子部品２１〜２４もしくは電算装置１０全体を冷却できればよく、例えば、冷却ファン、水冷冷却装置、ラジエータ、ペルチェ素子、もしくはこれら任意の組み合わせでもよい。以下の説明では、冷却部の一例として冷却ファンの使用をしている場合について説明する。

冷却判定部３０は、電力計測部３１、電力計測値蓄積部３２、電力予測部３３、上昇温度予測部３４、比熱テーブル部３５、冷却制御部３６、冷却強度情報テーブル部３７を有している。冷却判定部３０は、電算部５０とは独立しており、ＳＶＰ（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、もしくはＭＭＢ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｂｏａｒｄ）と呼ばれる独立した管理ユニットに適用される。

比熱テーブル部３５は、冷却対象の上昇する温度と、冷却対象の温度を上昇させるために必要な電力量との関係を示す比熱を記憶している。ここで、図３は、電子部品の比熱テーブルを表す図である。比熱テーブル部３５は、図３に示すように、各電子部品２１〜２４の温度を絶対温度で１度（１Ｋ）上昇させるために必要な電力量を表した比熱を記憶している。図３では、例えば、プロセッサの比熱は「４２」である。

図４は、冷却強度情報テーブルを表す図である。冷却強度情報テーブル部３７は、図４に示すように、上昇温度と冷却対象を冷却する強度を示す冷却強度情報とを対応付けて記憶している。冷却強度情報とは、冷却対象を冷却する強さを表す情報である。図４の例では、冷却強度情報テーブル部３７には、冷却強度情報として、冷却ファンの回転数が記憶されている。

電力計測部３１は、各電子部品２１〜２４が消費する電力を、各電子部品２１〜２４に対応する電力センサ１〜４から取得して、それぞれの電子部品２１〜２４の消費電力を計測する。なお、電子部品２１〜２４が自ら動作電圧を変化させる場合があるため、電力計測部３１は、電流を計測するのではなく電力を計測する。

電力計測値蓄積部３２は、電力計測部３１によって計測された各電子部品２１〜２４の消費電力値を、所定の時間間隔で記憶する。

ここで、図２を用いて電力計測値蓄積部３２が行う処理について説明する。図２は実施例１に係る電力計測値の履歴である。図２に例示するように、電力計測値蓄積部３２は、電力計測部３１が計測した各電子部品２１〜２４の消費電力値を計測時間と対応付けて記憶する。図２の例では、プロセッサに関する電力計測値を示している。ここで、計測時間とは、電力計測部３１が各電子部品２１〜２４の消費する電力を計測し始めてから経過した時間を表す。また、以下の説明では、電力計測部３１が冷却対象である各電子部品２１〜２４の電力値を計測する間隔を３０秒として説明する。

電力予測部３３は、電力計測値蓄積部３２に記憶された消費電力値の履歴に基づいて、任意の時点から一定時間後に各電子部品２１〜２４が消費する電力の値を予測する。電力予測部３３は、各電子部品２１〜２４が将来消費する電力の値を予測する際に、電力値蓄積部３２によって記憶された各電子部品の消費電力値の履歴を用いて、各電力値を補完する非線形曲線を表す方程式を導出する。そして、電力予測部３３は、導出した方程式に基づいて、一定時間後に冷却対象が消費する電力の値を予測する。

消費電力の値を予測する処理についてさらに詳しく説明する。電力予測部３３は、電力値蓄積部３２に記憶された電力値の履歴のうち最新の消費電力値３点を用いて、非線形曲線を表す方程式を導出する。そして、電力予測部３３は、導出した方程式を用いて、最新の消費電力値２点の間の電力値を計算し、計算した電力値と最新の電力値との差分を用いて、最新の消費電力値計測時点から一定時間後に各電子部品２１〜２４が消費する電力の値を予測する。

ここで、電力値の履歴を用いて最新の消費電力値３点を補完する非線形曲線を表す方程式を導出する理由について説明する。電力計測部３１により計測された消費電力値は、電力計測部３１が一定間隔で計測をおこなうため、離散的な数値となる。一方、導出される非線形曲線は、電力計測部３１が計測を行っていない範囲での電力値の推移を連続した値で近似する。この結果、電力予測部３３は、非線形曲線が描く連続した値を用いて予測を行った場合には、離散的な数値をそのまま用いて予測を行うよりも、より適切な消費電力の予測をすることが可能となる。そこで、電力予測部３３は、電力値の履歴を用いて最新の消費電力値３点を補完する非線形曲線を表す方程式を導出する。

例えば、電力予測部３３が計測時間０秒、３０秒、６０秒の時点における消費電力値を非線形曲線で近似した場合には、電力予測部３３は、計測時間０秒から６０秒の間における非線形曲線で近似された電力値の推移を得ることができる。このため、電力予測部３３は、より精度の高い予測をすることが可能となる。

ここで、図５を用いて各電子部品２１〜２４の消費電力値の推移を得るために利用される非線形曲線の例として、Ｂ−スプライン曲線を用いた場合について説明する。図５は、実施例１に係る消費電力予測方法を説明する図である。電力予測部３３は、Ｂ−スプライン曲線を表す方程式を利用して、記憶された消費電力値の補完を行っている。例えば、最も単純なＢ−スプライン曲線は、平面上に存在する３つの点を用いて、両端にある２点を結ぶ曲線を描くことが可能である。

図５において点Ａ、点Ｃの間をＢ−スプライン曲線で結ぶ場合について説明する。点Ｂは、点Ａと点Ｃの間に存在する点であり、曲線の曲がり具合をコントロールする点である。点Ｄは、直線ＡＢを等分する点である。点Ｅは、直線ＢＣを等分する点である。点Ｆは直線ＤＥを等分する点である。点Ａ、点Ｃとの間を結ぶＢ−スプライン曲線は、点Ｆにおいて直線ＤＥを接線とする曲線となる。

実施例１に係る電力予測部３３は、電力計測値蓄積部３２が記憶した消費電力値の履歴のうち最新の３点を用いて、横軸を時間、縦軸を電力としたＢ−スプライン曲線を表す方程式を計算する。なお、図５に示された点Ａ、点Ｂ、点Ｃはそれぞれ、３点の計測時間に対応する。結果として、電力予測部３３は、滑らかな電力値の推移を近似する連続した曲線を得ることが可能となる。

次に、電力予測部３３は、３点の消費電力値を用いた計算によって得られたＢ−スプライン曲線を表す方程式を用いて、１５秒間隔の近似された消費電力値を計算する。電力予測部３３は、近似された消費電力値を含む１５秒間隔で得られた消費電力値のうち、最新の２つの消費電力値の増加量を用いて、将来の消費電力を予測する。このため、予測のために使用される消費電力値の間隔が実測の計測間隔よりも短くなるので、より精度の高い予測計算を行うことが可能となる。結果として、より適切な冷却をあらかじめ行うことが可能となる。

以下、図６を用いて、Ｂ−スプライン曲線から得られた消費電力値の推移を利用して、各電子部品２１〜２４が将来消費する電力を予測する方法を説明する。図６は、実施例１に係る消費電力予測方法を説明する図である。図６の例では、計測時間０秒、３０秒、６０秒の時点におけるプロセッサ２１の消費電力値の履歴を、横軸に計測時間、縦軸に電力値を取って白丸で表示している。

電力予測部３３は、電力計測値蓄積部３２に記憶された３つの電力値を利用してＢ−スプライン曲線を表す方程式を計算する。例えば、電力予測部３３は、計測時間が６０秒の時点において、計測時間０秒、３０秒、６０秒の時点で計測された消費電力値の履歴を用いて、Ｂ−スプライン曲線を表す方程式を計算する。さらに、電力予測部３３は、計算した方程式が表すＢ−スプライン曲線を、プロセッサ２１が消費した電力の推移を表す連続した曲線であるとして、計測時間９０秒の時点、つまり最新計測時間６０秒の時点からさらに３０秒が経過した時点における消費電力を予測する。

以下、具体的な計算例について説明する。最初に、電力予測部３３が使用する二次のＢ−スプライン曲線は、横軸ｘを計測時間、縦軸ｙを電力値とした場合には、以下の数式によって表すことができる。

ここで、ｘ_０、ｘ_１、ｘ_２、は、計測時間を表す。また、ｙ_０、ｙ_１、ｙ_２、は、計測時間ｘ_０、ｘ_１、ｘ_２の時刻に計測した消費電力を表す。ｔは、パラメータであり、０以上１以下の値をとる。

図６の場合には、計測時間０秒、３０秒、６０秒の時点におけるプロセッサ２１の消費電力は、それぞれ１０（Ｗ）、１０（Ｗ）、６０（Ｗ）である。ここで、（１）式及び（２）式を用いて、計測時間３０秒と計測時間６０秒との中点、つまり計測時間３０秒から１５秒が経過した時点である４５秒時点における消費電力の近似値を求める。ｘ＝４５秒の時点におけるパラメータｔの値は、（１）式よりｔ＝０．７５の値を得る。さらに（２）式より、ｘ＝４５秒の時点におけるｙの値は、ｙ＝３８．１２５となる。

結果として、計測時間４５秒における近似された消費電力は、３８．１２５（Ｗ）となる。図６では、計測時間４５秒時点における近似消費電力値を黒丸で示している。さらに、計測時間６０秒の時点でプロセッサ２１が消費した電力は、６０（Ｗ）である。電力予測部３３は、計測時間４５秒と６０秒との間の消費電力の増加量を用いて、計測時間９０秒の時点におけるプロセッサ２１の予測消費電力を計算する。図６の場合には、計測時間４５秒と６０秒との一次微分曲線は、破線で示されている。破線が計測時間９０秒の時点で示す値は、以下の式で表すことができる。

上記の例では、電力予測部３３は、計測時間９０秒の時点でプロセッサ２１が消費する電力を１０３．７５（Ｗ）と予測する。

上昇温度予測部３４は、電力予測部３３が予測した各電子部品２１〜２４の予測電力値を用いて、各電子部品２１〜２４が一定時間後までに消費する電力量を計算する。さらに、上昇温度予測部３４は、計算した予測電力量を用いて各電子部品２１〜２４が一定時間後に上昇する温度を予測する。上昇温度の予測時には、比熱テーブル部３５から各電子部品２１〜２４の比熱を取得し、計算した電力量を比熱で割った値を、各電子部品２１〜２４が一定時間後に上昇すると予測される温度である予測上昇温度とする。

ここで、電力量の計算について詳しく説明する。電力量とは、消費された電力と電力を消費した時間の積で表される量を示す。そこで、上昇温度予測部３４は、電力予測部３３がＴ秒後に電子部品が消費する電力を予測している場合には、電子部品が消費する電力量として、予測された電力とＴとの積を計算する。

実施例１の場合には、電力予測部３３は、最新の消費電力実測時点から３０秒後に消費される電力を予測している。このため、上昇温度予測部３４は、プロセッサ２１が３０秒後に消費する電力が１０３．７５（Ｗ）と予測された場合には、３０秒後までにプロセッサ２１が得る電力量を以下の式で計算する。

よって、上昇温度予測部３４は、３０秒後までにプロセッサ２１が得る電力量を３１１２．５（Ｊ）と予測する。

次に、上昇温度予測部３４が予測した電力量を用いて、各電子部品の予測上昇温度を予測する処理について説明する。各電子部品２１〜２４の予測上昇温度は、各電子部品２１〜２４が得た電力量を各電子部品２１〜２４の比熱で割った値となる。そこで、上昇温度予測部３４は、予測した電力量を比熱テーブル３５に記憶された各電子部品の比熱で割った値を、各電子部品の予測上昇温度とする。

例えば、プロセッサ２１の場合には、上昇温度予測部３４は、比熱テーブル部３５からプロセッサ２１の比熱の値「４２（Ｊ／Ｋ）」を得る（図３参照）。プロセッサ２１の予測上昇温度を得るには、プロセッサ２１が得る電力量を比熱で割ればよい。よって、プロセッサ２１の予測上昇温度は、以下の式で表すことができる。

上記した（５）式の計算の結果、上昇温度予測部３４は、３０秒後におけるプロセッサ２１の予測上昇温度を７４．７（Ｋ）と予測する。

冷却制御部３６は、上昇温度予測部３４によって予測された上昇温度に対応する冷却強度情報を冷却強度情報記憶部３７から取得し、取得した冷却強度情報に基づいて、冷却対象への冷却強度を変更するように冷却部４１〜４３を制御する。冷却部４１〜４３の制御時には、冷却制御部３６は、冷却強度情報テーブル部３７から取得した冷却強度情報に基づいて、冷却部４１〜４３をすぐに駆動させ、各電子部品２１〜２４の温度が上昇する前に、冷却対象の冷却を行う。

次に、図７〜図９に示した具体例を用いて、上昇温度予測部３４と冷却制御部３６とがプロセッサ２１に対して行う冷却制御処理を説明する。ここで、図７は、実施例１に係るプロセッサ２１の消費電力計算結果と、予測された消費電力を表す図である。図７に示した場合には、例えば、予測１において計測時間が０秒の時点および６０秒での値が実測値であり、計測時間が１５秒、３０秒および４５秒の値が予測された消費電力となる。また図８は、実施例１に係るプロセッサの消費電力計算結果と、予測された消費電力を表す図である。図９は、実施例実施例１に係るプロセッサ２１の予測された温度と、対応する冷却ファンの回転数を表す図である。

上昇温度予測部３４は、電力予測部３３からプロセッサ２１の予測電力値を取得する。計測時間が６０秒の場合には、上昇温度予測部３４は、電力予測部３３から得られる３０秒経過後、つまり９０秒時点の予測電力値を（３）式より１０３．７５（Ｗ）と予測する。次に、上昇温度予測部３４は、電力予測部３３から得られた予測電力値を用いて、プロセッサ２１が３０秒間に得る電力量を予測する。計測時間が６０秒の場合には、上昇温度予測部３４は、計測時間６０秒の時点から９０秒の時点までの３０秒間のプロセッサ２１の電力量を（４）式より３１１２．５（Ｊ）と予測する。

次に、上昇温度予測部３４は、比熱テーブル部３５からプロセッサの比熱を取得する。図４に示すように、上昇温度予測部３４は、プロセッサの比熱の値４２（Ｊ/Ｋ）を比熱テーブル部３５から取得する。上昇温度予測部３４は、予測された電力量と取得した比熱とを用いて、計測時間９０秒の時点でのプロセッサ２１の上昇温度を、（５）式より、７４．７（Ｋ）と予測する。

冷却制御部３６は、プロセッサ２１について得られた予測上昇温度７４．７（Ｋ）に対応する冷却強度情報（冷却ファン回転数）を冷却強度情報テーブル部３７から取得し、取得した冷却強度情報に基づいて冷却部４１を駆動させる。図３の例では、冷却制御部３６は、予測上昇温度７４．７（Ｋ）に対応した、冷却ファンを毎分５０００回転で駆動させる冷却強度情報を取得する。よって、冷却制御部３６は、すぐに冷却部４１を５０００回転で駆動させ、プロセッサ２１の温度が実際に上昇する前にプロセッサ２１の冷却を開始する。

なお、冷却制御部３６は、プロセッサ２１について得られた予測上昇温度が負の値になった場合には、図４に例示した最小の回転数である２０００回転でプロセッサ２１を冷却する。予測上昇温度が負の場合には、プロセッサ２１の温度が低下するという事を示しているので、冷却強度を弱くしてもよい。

図７に例示したように、電力予測部３３は、計測時刻が０秒、３０秒、６０秒の時点におけるプロセッサ２１の消費電力の実測値に基づいて、計測時刻９０秒の時点でのプロセッサ２１が消費する電力値を予測する。さらに、電力予測部３３は、計測時刻が９０秒経過した時に、３０秒、６０秒、９０秒までの消費電力実測値を用いて、１２０秒の時点でのプロセッサ２１の予測電力値を計算する。

例えば、図７に例示した予測３の場合には、電力予測部３３は、計測時間６０秒、９０秒、１２０秒の電力値を用いて、この期間を補完する１５秒ごと、つまり７５秒の時点と１０５秒の時点の近似された電力値を計算する。ここで、電力予測部３３は、消費電力実測値を図５に示す点Ａ，点Ｂおよび点Ｃに対応させるようにして非線形曲線ＡＣを求める計算を行う。

図７に示した予測３の場合には、計測時刻が６０秒の時点における消費電力実測値を図５のＡ点、計測時刻が９０秒の時点における消費電力実測値を図５のＢ点、計測時刻が１２０秒の時点における消費電力実測値を図５のＣ点に対応付けて図５に示す非線形曲線を求める。

次に電力予測部３３は、求められた非線形曲線が、計測時刻７５秒、９０秒、１０５秒の時点において表す消費電力値を近似された消費電力値として計算する。さらに、電力予測部３３は、計測時間１０５秒の近似電力値と、１２０秒の電力値とを用いて、計測時間１５０秒の時点におけるプロセッサ２１の予測電力値を１２０（Ｗ）と予測している。

ここで、図７の各予測に表された値のうち、電力予測部３３によって近似された電力値には網目をかけて表示している。例えば、予測１に表された値のうち、近似された電力値は計測時刻１５秒、３０秒、４５秒の時点における電力値が該当する。

図７は、プロセッサ２１について計測時刻が２４０秒までの消費電力の電力値と、電力予測部３３が３０秒ごとに予測した予測電力値とを表示している。また、図８は、図７に示された値をグラフとしてプロットした図である。図８の例では、電力予測部３３は、３０秒後にプロセッサ２１が消費する電力の上昇および下降を予測している。

図９は、プロセッサ２１の消費する予測された電力値と、予測された発生熱量と、予測された上昇温度と、予測された上昇温度に対応付けられた冷却ファンの回転数との関係をまとめた図である。上昇温度予測部３４は、３０秒ごとに電力予測部３３が予測した電力を基に、各電子部品２１〜２４の上昇温度を計算する。冷却制御部３６は、上昇温度予測部３４による計算後、予測に基づいた冷却を行う。

例えば、予測４の場合には、上昇温度予測部３４は、プロセッサ２１の上昇温度を７３．８（Ｋ）と予測している。よって、冷却制御部３６は、プロセッサ２１の上昇温度が予測された後に、すぐに予測上昇温度「７３．８」に対応する冷却ファンの回転数である毎分５０００回転でプロセッサ２１を冷却するように冷却部を制御する。一方、予測５の場合には、上昇温度予測部３４は、プロセッサ２１の上昇温度を−９（Ｋ）と予測している。よって、冷却制御部３６は、上昇温度が予測された後、すぐに設定されている冷却ファンの最低回転数である毎分２０００回転でプロセッサ２１を冷却するように冷却部を制御する。

[電算装置の処理]
次に、図１０を用いて、実施例１に係る電算装置１０が行う冷却処理の流れを説明する。図１０は、実施例１に係る電算装置が行う処理のフローチャートである。

電算装置１０に電源が入れられた後（Ｓ１０１肯定）、電力計測部３１は、各電子部品２１〜２４の消費電力を３０秒ごとに計測する（ステップＳ１０２）。次に、電力計測値蓄積部３２は、ステップＳ１０２で計測された消費電力値を記憶する（ステップＳ１０３）。次に、電力予測部３３は、電力計測値蓄積部３２により記憶された消費電力値を用いて、各電子部品２１〜２４の将来の消費電力値である予測電力値を予測する（ステップＳ１０４）。

次に、上昇温度予測部３４は、ステップＳ１０４で予測された各電子部品２１〜２４の予測電力値を用いて、将来の電力量を予測する（ステップＳ１０５）。次に、上昇温度予測部３４は、予測した電力量と比熱テーブル部３５に記憶された電子部品の比熱とを用いて、各電子部品２１〜２４が一定時間後までに上昇する温度を予測する（ステップＳ１０６）。

冷却制御部３６は、ステップＳ１０６で上昇温度予測部３４により予測された各電子部品２１〜２４の予測上昇温度に対応づけられた冷却強度情報を、冷却強度情報テーブル部３７から取得する（ステップＳ１０７）。

最後に、冷却制御部３６は、ステップＳ１０７で取得した冷却強度情報を基に、冷却部４１〜４３を制御して、すぐに各電子部品２１〜２４の冷却を行い（ステップＳ１０８）、一連の処理を終了する。

上述してきたように、実施例１に係る電算装置１０は、各電子部品２１〜２４が消費している電力を計測し、計測した電力値を順次記憶し、記憶した電力値の履歴を用いて、一定時間後に各電子部品２１〜２４が消費する電力値を予測する。さらに、電算装置１０は、予測した電力値に応じて、一定時間経過前に冷却部４１〜４３を制御し、その温度が上昇する前に予防的に各電子部品２１〜２４の冷却を開始する。このため、電算装置１０は、予測に基づいた冷却を行わない場合と比較して、各電子装置２１〜２４の上昇する温度および余熱を抑えることができる。

この結果、電算装置１０は、適切な冷却を行う事ができ、各電子部品２１〜２４の寿命を延ばすことができる。また、電算装置１０は、少ない消費電力で各電子部品２１〜２４の冷却を行う事ができるので、適切な冷却を行う事ができる。

さらに、各電子部品２１〜２４が将来消費すると予測される電力値が負に転じた場合には、電算装置１０は、前もって冷却の強度を弱めるので、騒音が少なく、冷却するための消費電力を減少させることができる。結果として、電算装置１０は、適切な冷却を行うことが可能となる。

ここで、図１３および図１４を用いて、実施例１に係る電算装置１０の効果を説明する。図１３は、従来技術を適用した場合の、冷却動作を説明する概念図（１）である。また、図１４は、実施例１による冷却動作と従来技術との違いを説明する概念図（２）である。

冷却対象が発する温度に応じて冷却ファンの強度を変化させる技術では、冷却対象の温度が実際に上昇し、冷却対象の温度が閾値を超えてから冷却ファンの強度を強めていた。また、冷却対象の温度が下がった場合にも、温度が閾値を下回るまでは冷却ファンの強度を弱めなかった。このため、冷却ファンは、図１３の（１）に示すように最大強度で長時間駆動していた。

一方、実施例１では、図１４の（４）に示すように、予測した冷却対象の温度上昇に基づいて、冷却対象の温度が上がる前から冷却ファンの強度を強くする。このため、冷却対象の温度は、図１４の（３）に示すように従来の方法で冷却した場合と比較して高温にならない。さらに、冷却対象の温度が下がると予測された場合には、図１４の（５）に示すように、すぐに冷却ファンの強度を弱める。このため、実施例１では、図１４の（２）に示すように、冷却ファンが最大の冷却強度で駆動する時間を図１３の例と比較して短くすることができる。この結果、実施例１に係る電算装置１０は、効率的に冷却対象を冷却することが可能となる。

また、電算装置１０は、各電子部品２１〜２４の最新の消費電力値三点を用いて、非線形曲線を導出し、非線形曲線を用いて最新の電力値二点の間の消費電力値を予測し、予測された消費電力値と最新の消費電力値との差分を用いて、一定時間後に各電子部品２１〜２４が消費する電力値を予測する。よって、電算装置１０は、さらに精度の高い予測を行う事が可能となるので、より適切な予測に基づく冷却をあらかじめ行う事が可能となる。結果として、電算装置１０は、適切な冷却を行う事が可能となる。

また、電算装置１０は、各電子部品２１〜２４の上昇する温度と、各電子部品２１〜２４の温度を上昇させるために必要な電力量との関係を示す比熱を記憶する比熱テーブル部３６を有する。よって、電算装置１０は、各電子部品２１〜２４の上昇する温度に応じた冷却を行う事ができる。

各電子部品２１〜２４は、それぞれ異なる比熱を有するので、同一の電力量を消費した場合であっても、上昇する温度が電子部品毎に異なる。しかし、電算装置１０は、各電子部品２１〜２４の上昇する温度に応じた冷却をあらかじめ行う事ができるので、より適切な冷却を各電子部品２１〜２４に対して行う事が可能となる。

また、電算装置１０は、各電子部品２１〜２４を冷却する強度に関する情報である冷却強度情報と各電子部品２１〜２４の上昇温度とが対応付けられて記憶されている冷却強度情報テーブル部を有する。よって、電算装置１０は、上昇温度に対応する適切な冷却を行う事が可能となる。さらに、電算装置１０は、比熱テーブル部３５と冷却強度情報テーブル部３７とを有するので、各電子部品２１〜２４ごとに冷却強度情報テーブル部３７を有する必要が無くなる。

すなわち、冷却対象である電子部品はそれぞれ異なる比熱を持つので、同じ電力量を消費した場合であっても、上昇する温度は電子部品によりそれぞれ異なる。電算装置１０は、比熱テーブル部３５を有しているので、冷却対象ごとの上昇温度を予測し、予測した上昇温度に応じた冷却強度情報を利用することができる。

よって、電算装置１０は、冷却対象の数が多くとも、比熱テーブル部３５に各冷却対象の比熱を記憶させるだけでよく、上昇温度と冷却強度とが対応付けられて記憶している冷却強度情報テーブル部３７の数は１つでよい。

ところで、実施例１では各電子部品２１〜２４が将来消費する電力をそれぞれ予測し、予測した結果に基づいて各電子部品２１〜２４をそれぞれ冷却する場合を説明した。しかし、本実施例はこれに限定されるものではなく、電算装置全体が消費する電力を観測して、電算装置全体が将来消費する電力を予測し、予測した結果に基づいて電算装置全体を冷却するようにしてもよい。

そこで、実施例２では、実施例２に係る電算装置１０ｂ全体が消費する電力を用いて、電算装置１０ｂが将来消費する予測電力値を計算し、計算した予測電力値を用いて、電算装置１０ｂ全体を冷却する冷却部を制御する場合を説明する。

[電算装置の構成]
図１１−１は、実施例２に係る電算装置を説明するブロック図である。実施例２に係るシステムボード２０ｂは、プロセッサ２１ｂ、メモリ２２ｂ、チップセット２３ｂ、ＨＤＤ２４ｂを有し、システムボード２０ｂ全体で消費する電力を計測する電力センサ５ｂが接続されている。

図１１−１では、冷却判定部３０ｂは、電源ユニット１１ｂに組み込まれる。冷却判定部３０ｂは、電力計測部３１ｂ、電力計測値蓄積部３２ｂ、電力予測部３３ｂ、冷却制御部３６ｂ、冷却強度情報テーブル部３７ｂを有する。電力計測部３１ｂは電力センサ５ｂと接続され、冷却制御部３６ｂは冷却部４４ｂと接続されている。

冷却部４４ｂは、後述する冷却制御部３６ｂにより制御され、電算装置１０全体を冷却する。

電力計測部３１ｂは、システムボード２０ｂに設置された電力センサ５ｂを用いて、システム全体が消費する電力を一定時間ごとに計測している。

電力計測値蓄積部３２ｂは、電力計測部３１ｂが計測したシステム全体の消費電力の値を記憶する。

電力予測部３３ｂは、電力計測値蓄積部３２ｂに蓄積されたシステム全体の電力値の複数の履歴を取得し、任意の時点から一定時間後に電算装置１０ｂのシステム全体が消費する電力を予測電力値として計算する。電力予測部３３ｂは、実施例１に係る電力予測部３３と同様に、非線形曲線による電力値の補完を行ってから、一定時間後にシステム全体が消費する電力を計算し、予測する。

具体的には、冷却制御部３６ｂは、電力予測部３３ｂが予測した予測電力値に基づいて、実施例２に係る冷却強度情報テーブル部３７ｂから、予測電力値に対応付けられた冷却強度情報を取得し、取得した冷却強度情報を用いて、冷却部４４ｂを制御し駆動させる。

実施例２に係る冷却強度情報テーブル部３７ｂは、電算装置１０ｂのシステム全体が消費する電力と、電算装置１０ｂを冷却する強度である冷却強度情報とが対応付けられて保存されている。

冷却制御部３６ｂは、電力予測部３３ｂが予測した予測電力値に対応付けられた冷却強度情報を冷却強度情報テーブル部３７ｂより取得し、取得した冷却強度情報に基づいて、冷却部を制御する。

このように、実施例２では、電子装置全体が消費する電力を計測し、計測した電力値を記憶し、記憶した電力値を用いて、電子装置全体が将来消費する電力を予測し、予測した電力値に基づいた冷却をあらかじめ行う。よって電子装置１０ｂは、電力センサの数を少なくすることができ、簡易に適切な冷却を行う事が可能である。

ところで、本実施例では、電子装置を構成する各電子部品２１〜２４の上昇する温度を予測し、予測した上昇温度を用いて、電子装置全体の上昇温度の分布を推測し、推測した上昇温度の分布に応じて電子装置の冷却を行ってもよい。そこで、実施例３に係る電算装置１０ｃは、実施例３に係る各電子部品２１ｃ〜２４ｃが一定時間後に消費する電力値を予測し、予測した電力値を用いて、各電子部品２１ｃ〜２４ｃの予測上昇温度を予測する。さらに、電算装置１０ｃは、各電子部品２１ｃ〜２４ｃの予測上昇温度を用いて、電算装置１０ｃの上昇温度の分布を推測し、推測した温度分布に応じた電算装置全体の冷却を行う。

ここで、電算装置１０ｃが、各電子部品２１ｃ〜２４ｃの予測上昇温度を用いて、電算装置１０ｃが上昇する温度の分布を推測する処理について図１１−２を用いて説明する。図１１−２は、実施例３に係る冷却処理を説明するための図である。なお、図１１−２は、電算装置１０ｃが含む冷却判定部や電源ユニット等を省略した。図１１−２に示す範囲１〜範囲４は、実施例３に係る冷却部４１ｃ〜４４ｃによってそれぞれ冷却されている。

ここで、熱は周りに広がるため、図１１−２に示したプロセッサ２１ｃの予測上昇温度が高い場合には、プロセッサ２１ｃに隣接する範囲２および範囲３に存在する各電子部品２２ｃ〜２３ｃの実際の上昇温度は、各電子部品２２ｃ〜２３ｃの予測上昇温度よりも高くなる。

そこで、電算装置１０ｃは、各電子部品２１ｃ〜２４ｃの予測上昇温度を用いて、電算装置１０ｃの上昇温度の分布を推測し、推測した温度分布に応じた電算装置全体の冷却を行う。例えば、電算装置１０ｃは、プロセッサ２１ｃの予測上昇温度のみが高温である場合には、冷却部４１ｃの冷却強度を強くし、冷却部４２ｃと冷却部４３ｃとの冷却強度を中程度にし、冷却部４４ｃの冷却強度を低くする。

冷却制御部３６ｃは、予測された各電子部品２１ｃ〜２４ｃの上昇温度に基づいて、電算装置全体の上昇温度の分布を推測し、推測された上昇温度の分布を用いて、各冷却部４１ｃ〜４４ｃが冷却する範囲ごとの上昇温度を推測する。そして、冷却制御部３６ｃは、範囲ごとの上昇温度に対応づけられた冷却強度情報を冷却強度情報テーブル部３７ｃから取得し、取得した冷却強度情報で各冷却部４１ｃ〜４４ｃをすぐに駆動させる。

実施例３に係る電算装置１０ｃは、各電子部品２１ｃ〜２４ｃが消費している電力値をそれぞれ計測し、計測した電力値を記憶し、記憶した電力値の履歴を用いて、一定時間後に各電子部品２１ｃ〜２４ｃがそれぞれ消費する電力を予測する。さらに、電算装置１０ｃは、予測した電力を用いて、各電子部品２１ｃ〜２４ｃが一定時間後に上昇する温度をそれぞれ予想し、予想された上昇温度を用いて、電算装置１０ｃ全体の上昇温度の分布を推測する。そして、電算装置１０ｃは、推測した上昇温度の分布に応じて、冷却部４１ｃ〜４４ｃを制御する。

このため、電算装置１０ｃは、各電子部品が発生する熱の広がりを考慮することができるので、より適切な冷却を行う事が可能である。

これまで実施例について説明したが、実施例は上述した実施例以外にも様々な異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例４として他の実施例を説明する。

（１）冷却部が行う冷却方法
実施例１〜３に係る冷却部では、一般的な電子機器の冷却に使用されているファンによる冷却であるとして説明した。しかし実施例は、これに限定されるものではなく、例えば、ラジエータやコンプレッサ式、サーバクーラ、もしくは水冷式、油冷式やペルチェ素子を用いた冷却方法でもよい。さらには、ヒートパイプと冷却ファンの組み合わせや、上記した冷却方法との組み合わせでもよい。

これら例示した場合には、冷却強度情報テーブルに保存されている冷却強度情報は、ファンの回転数ではなくそれぞれの方法によって電子機器を冷却する強さを表した情報が記憶される。

冷却ファン以外の冷却方法を使用することにより、冷却ファンが電子機器、あるいは電子部品を冷却する効率の上限を超えたとしても、実施例が開示する方法を適用可能とすることができる。よって電算装置は、適切な冷却を行う事が可能である。さらに、冷却ファンよりも騒音が少ない冷却方法を採用した場合には、電算装置は、さらに騒音を低減することが可能となる。

（２）比熱テーブル
実施例１および実施例３の場合には、上昇温度予測部は、比熱テーブル部を用いて各電子部品の一定時間後の上昇温度を計算していた。しかし、実施例はこれに限定するものではなく別の方法を用いてもよい。

例えば、各電子部品が一定時間後に消費する電力の値を用いて、冷却すべき強度を直接決定する場合には、電算装置は、比熱テーブルは必要とせず、冷却強度情報テーブル部には、冷却強度と予測された電力値とを対応付けて記憶すればよい。

（３）予測計算による非線形曲線の利用
実施例１〜３に係る電力予測部は、電力計測値蓄積部に記憶された電力値のうち、予測の度に最新３つの電力値をＢ−スプライン曲線で補完してから、一定時間後に消費される電力値を予測していた。しかし実施例はこれに限定するものではなく、最新３つ以上の電力値をＢ−スプラインで補完してもよく、また、別の方法を用いてもよい。

例えば、電力予測部は、Ｂ−スプライン曲線で電力値を補完せずとも、一番新しい電力値と２番目に新しい電力値の一次微分を用いて予測を行ってもよい。さらに、電力予測部による計算は、一番新しい電力値と２番目に新しい電力値との一次微分以外でもよい。例えば、電力予測部は、１番目に新しい電力値とｎ番目に新しい電力値との（ｎ−１）次微分値を考慮してもよい。

また、電力予測部は、Ｂ−スプライン曲線以外を利用した電力値の補完をおこなってもよい。例えば、電力予測部は、ベジエ曲線を使用して補完を行ってもよい。さらに、補完に使用する電力値の数は、３つに限定されず、５点、もしくはそれ以上でもよい。また、電力予測部は、非線形曲線による補完のみならず、例えば電力値に応じた正規分布関数を求め、この関数をもとに補完してもよい。

これら例示した方法を用いて、電子装置等が一定時間後に消費する電力をより精度よく予測できれば、電算装置は、適切な冷却を行う事が可能だからである。

（４）冷却強度の補正
実施例１では、予測された各電子部品の温度に応じた冷却強度を採用していた。しかし、実施例はこれに限定されるものではなく、例えば、隣り合う電子部品の温度を考慮した補正を行ってもよい。

例えば、プロセッサとメモリが隣り合う配置に存在し、メモリの予測上昇温度は低いが、プロセッサの予測上昇温度が高い場合には、メモリの温度は、プロセッサの発する熱により予測よりも高い温度に達する。このような場合には、冷却制御部は、プロセッサの発する熱を考慮した冷却強度であらかじめメモリを冷却してもよい。

電算装置は、隣接する電子部品の上昇温度を考慮することで、より適切な冷却を行う事が可能だからである。

（５）電算装置以外への適用
実施例１〜３に係る冷却判定部は、電算装置の冷却を行っていた。しかし、実施例はこれに限定されるものではなく、別の装置を冷却するために上述した処理を行ってもよい。例えば、実施例に係る冷却判定部は、ストレージやファイルサーバ等の大容量記憶装置の冷却処理や、ブレードサーバの冷却処理、その他電子製品の冷却処理を行うことも可能である。

（６）計測対象と冷却対象の対応
実施例１〜３に係る冷却判定部は、電算装置、もしくは電算装置の部品が消費する電力を計測し、電算装置、もしくは電算装置の部品を冷却していた。しかし、実施例が計測および冷却する対象は、このような関係性のみに限定されるものではない。

例えば、ブレードサーバの様に、複数の電算装置を冷却する冷却部が存在する場合には、各電算装置（ブレード）が消費する電力を計測して、ブレードサーバ全体、もしくはブレードごとの冷却を行ってもよい。

また、本実施例に係る冷却判定部が電力値を計測する対象は実施例１〜３に例示したものに限定されない。例えば、冷却判定部は、フラフィックボードやその他の電子部品が消費する電力を計測してもよい。

（７）プログラム
ところで、実施例１〜３に係る冷却判定部では、ハードウェアを利用して各種の処理を実現する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現するようにしてもよい。

そこで、以下では、図１２を用いての実施例１に示した冷却判定部と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。なお、本実施例は実施例１に示した冷却判定部以外にも、実施例２〜３に示した冷却判定部と同様の機能を有することも可能である。

図１２に例示されたコンピュータ１００は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１１０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１５０、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１４０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３０をバス１７０で接続されている。さらにバス１７０には、電算部５０及び冷却部４１〜４３と接続するための接続端子部分Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）１６０が接続されている。

ＨＤＤ１１０には比熱テーブル１１５と冷却強度情報テーブル１１７が保存されている。ここでＨＤＤ１１０はコンピュータ１００に内蔵される必要は無く、比熱テーブル１１５及び冷却強度情報テーブル１１７は、例えばネットワークストレージ等の使用や、外部メモリ、複数のＨＤＤ等に分散保存されていてもよい。さらに、冷却対象を有する電算部に保存されていてもよい。

ＲＯＭ１３０には、電力計測プログラム１３１、電力計測値蓄積プログラム１３２、電力予測プログラム１３３、上昇温度予測プログラム１３４、冷却制御プログラム１３５があらかじめ保存されている。ＣＰＵ１４０が各プログラム１３１〜１３５をＲＯＭ１３０から読み出して実行することによって、図１２に示す様に、各プログラム１３１〜１３５は、電力計測プロセス１４１、電力計測値蓄積プロセス１４２、電力予測プロセス１４３、上昇温度予測プロセス１４４、冷却制御プロセス１４５として機能するようになる。

なお、各プロセス１４１〜１４５は、図１に示した電力計測部３１、電力計測値蓄積部３２、電力予測部３３、上昇温度予測部３４、冷却制御部３６にそれぞれ対応する。

なお、各プログラム１４１〜１４５はＲＯＭ１３０に保持されている必要は無く、例えばＨＤＤ１１０に記憶されており、ＣＰＵ１４０によって展開され、各プロセス１４１〜１４５として機能するようにしてもよい。

また、ＣＰＵ１４０は、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）や、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）でもよい。

なお、本実施例で説明した冷却方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読取可能な記憶媒体に記憶され、コンピュータによって記憶媒体から読み出されることによって実行することもできる。

Claims (10)

1. 冷却対象が消費している電力の値である消費電力値を計測する電力計測部と、
   前記電力計測部によって計測された前記消費電力値の履歴を記憶する電力計測値記憶部と、
   前記電力計測値記憶部によって記憶された前記消費電力値の履歴を用いて、前記電力計測部が最新の消費電力値を計測してから一定時間後に前記冷却対象が消費する電力値を予測する電力予測部と、
   前記電力計測部が最新の消費電力値を計測してから前記一定時間後が経過する前に、前記電力予測部によって予測された電力値に応じて、前記冷却対象への冷却強度を変更するように冷却部を制御する冷却制御部と、
   を備えることを特徴とする電子装置。
2. 前記冷却対象を任意の温度だけ上昇させるために必要な電力量を示す比熱を記憶する比熱記憶部と、
   前記電力予測部によって予測された電力値を用いて、前記冷却対象が一定時間後までに消費する電力量を計算し、当該電力量を前記比熱記憶部に記憶された冷却対象の比熱で除算して、一定時間後における前記冷却対象の上昇温度を予測する上昇温度予測部と、をさらに備え、
   前記冷却制御部は、前記上昇温度予測部によって予測された上昇温度に応じて、前記冷却対象への冷却強度を変更するように冷却部を制御することを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
3. 前記比熱記憶部は、複数の冷却対象について比熱をそれぞれ記憶し、
   前記電力計測部は、前記各冷却対象の消費電力値をそれぞれ計測し、
   前記電力計測値記憶部は、前記電力計測部によって計測された各冷却対象の消費電力値を記憶し、
   前記電力予測部は、前記電力計測値記憶部によって記憶された冷却対象毎の前記消費電力値の履歴を用いて、一定時間後に各冷却対象が消費する電力値をそれぞれ予測し、
   前記上昇温度予測部は、前記電力予測部によって予測された各冷却対象の電力値について、各冷却対象が一定時間後までに消費する電力量をそれぞれ計算し、当該各冷却装置の電力量を前記比熱記憶部に記憶された各冷却対象の比熱で除算して、前記一定時間後の各冷却対象の上昇温度をそれぞれ予測することを特徴とする請求項２に記載の電子装置。
4. 前記冷却対象への冷却強度を示す冷却強度情報と、前記冷却対象の上昇温度とを対応付けて記憶する冷却強度情報記憶部をさらに備え、
   前記冷却制御部は、前記上昇温度予測部によって予測された冷却対象の上昇温度に対応する冷却強度情報を冷却強度情報記憶部から取得し、取得した冷却強度情報に基づいて、前記冷却対象への冷却強度を変更するように冷却部を制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の電子装置。
5. 前記電力予測部は、前記電力値蓄積部によって記憶された三点以上の最新の電力値を用いて、電力値変化を示す非線形曲線を導出し、当該非線形曲線から最新の電力値二点の間の電力値を予測し、当該予測された電力値と最新の電力値とに基づいて一定時間後に前記冷却対象が消費する電力値を予測することを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
6. 冷却対象が消費している電力の値である消費電力値を計測する電力計測手順と、
   前記電力計測手順によって計測された消費電力値を記憶する電力計測値記憶手順と、
   前記電力計測値記憶手順によって記憶された前記消費電力値の履歴を用いて、前記電力計測手順が最新の消費電力値を計測してから一定時間後に前記冷却対象が消費する電力値を予測する電力予測手順と、
   前記電力計測手順が最新の消費電力値を計測してから前記一定時間が経過する前に、前記電力予測手順によって予測された電力値に応じて、前記冷却対象への冷却強度を変更するように冷却部を制御する冷却制御手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする冷却プログラム。
7. 前記電力予測手順によって予測された電力値を用いて、前記冷却対象が前記一定時間後までに消費する電力量を計算し、前記冷却対象の上昇する温度と当該温度を上昇させるために必要な電力量との関係を示す比熱を記憶する比熱記憶部から前記比熱を取得し、前記電力量を、取得した前記比熱で除算して、一定時間後に前記冷却対象の上昇する温度である上昇温度を予測する上昇温度予測手順と、をさらにコンピュータに実行させ、
   前記冷却制御手順は、前記上昇温度予測手順によって予測された前記上昇温度に応じて、前記冷却対象への冷却強度を変更するように冷却部を制御することを特徴とする請求項６に記載の冷却プログラム。
8. 前記電力計測手順は、前記各冷却対象の消費電力値をそれぞれ計測し、
   前記電力計測値記憶手順は、前記電力計測部によって計測された前記各冷却対象の消費電力値を順次記憶し、
   前記電力予測手順は、前記電力計測値記憶手順によって記憶された前記消費電力値の履歴を用いて、一定時間後に前記各冷却対象が消費する電力値をそれぞれ予測し、
   前記上昇温度予測手順は、各冷却対象の温度が上昇するために必要な電力量を示す比熱をそれぞれ記憶した比熱記憶部から各冷却対象の比熱を取得し、複数の冷却対象について、前記電力予測手順によって予測された各冷却装置の電力値について、前記冷却対象が一定時間後までに消費する電力量をそれぞれ計算し、当該各冷却対象の電力量を、前記取得した各冷却対象の比熱で除算して、前記一定時間後に前記各冷却対象の上昇する温度である上昇温度をそれぞれ予測し、
   前記冷却制御手順は、前記上昇温度予測手順によって予測された前記各冷却対象の上昇温度から推測される装置全体の温度の分布に応じて、前記冷却対象全体への冷却強度を変更するように冷却部を制御することを特徴とする請求項７に記載の冷却プログラム。
9. 前記冷却制御手順は、前記冷却対象への冷却強度に関する情報である冷却強度情報と前記冷却対象の上昇温度とを対応付けて記憶する冷却強度情報記憶部から、前記上昇温度予測手順によって予測された前記上昇温度に対応する前記冷却強度情報を取得し、当該冷却強度情報に基づいて、前記冷却対象への冷却強度を変更するように冷却部を制御することを特徴とする請求項６〜８のいずれか一つに記載の冷却プログラム。
10. 前記電力予測手順は、前記電力値蓄積手順によって記憶された最新の電力値三点を用いて、非線形曲線を導出し、当該非線形曲線から最新の電力値二点の間の電力値を予測し、当該予測された電力値と最新の電力値との差分から一定時間後に前記冷却対象が消費する電力値を予測することを特徴とする請求項６に記載の冷却プログラム。

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