JP6175637B2 - 電力見積支援プログラム、電力見積支援装置および電力見積支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、電力見積支援プログラム、電力見積支援装置および電力見積支援方法に関する。

従来、ＥＳＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ Ｌｅｖｅｌ）で回路の電力を見積もりたいという要望がある。ＥＳＬは、ＲＴＬ（Ｒｅｇｉｓｔｅｒ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｌｅｖｅｌ）よりも抽象度が高い上位の概念である。ＥＳＬでは、例えば、機能ブロックとメモリとバスとが定義され、機能ブロック間や機能ブロック／メモリ間のデータの流れなどが記述される。

関連する先行技術としては、例えば、大規模な回路に対して電力の消費傾向を解析するものがある。具体的には、例えば、電力見積装置は、各回路範囲における単位時間当たりの信号の変化回数の平均値を取得して、回路範囲ごとの電力係数を算出し、または、単位時間当たりの信号の変化回数の平均値が１の場合の回路範囲ごとの電力係数を算出する。つぎに、電力見積装置は、回路範囲において指定された観測ポイントの信号の単位時間当たりの変化回数の平均値に対する、回路範囲に含まれる各信号線の信号の単位時間当たりの変化回数の平均値の比を補正係数として算出する。そして、電力見積装置は、回路範囲ごとの補正係数と電力係数をもとに、回路範囲ごとの電力値を算出する。

また、半導体集積回路の消費電力解析の時間を短縮するための技術がある。具体的には、例えば、消費電力解析装置は、設計回路情報を解析し、動作モードが共通の回路ブロックにおいて動作モードを規定する測定対象回路と、その特徴情報とを抽出する。つぎに、消費電力解析装置は、グループ分けポリシーに基づいて、抽出された測定対象回路をグループ分けする。そして、消費電力解析装置は、グループ分けされた測定グループごとに動作回数を測定し、測定結果に基づいて各測定対象回路の動作率を算出する。

特開２０１２−１０４０９１号公報 特開２００９−０５３７４７号公報

しかしながら、従来技術では、ＥＳＬで回路の電力を見積もることが難しいという問題がある。例えば、回路の電力を見積もる際のプリミティブな電力モデルとなるのは、ゲートレベルのセルをモデル化したものとなる。ＥＳＬでは、例えば、機能ブロック間や機能ブロック／メモリ間のデータの流れなどが記述される程度であり、ゲートとのリレーションをとることが難しい。

一つの側面では、本発明は、回路の電力見積を支援することができる電力見積支援プログラム、電力見積支援装置および電力見積支援方法を提供することを目的とする。

本発明の一側面によれば、回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数とを対応付けて表す計測結果を記憶部から読み出し、前記計測結果に基づいて、前記データ量を独立変数とし、前記変化回数を従属変数として回帰分析を行うことにより、前記データ量から前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する電力見積支援プログラム、電力見積支援装置および電力見積支援方法が提案される。

本発明の一態様によれば、回路の電力見積を支援することができる。

図１は、実施の形態にかかる電力見積支援方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、電力見積支援装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３Ａは、計測結果データの具体例を示す説明図（その１）である。 図３Ｂは、計測結果データの具体例を示す説明図（その２）である。 図４は、電力見積支援装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図５は、平均トグルレートの計測結果と推定結果とを表す説明図である。 図６は、電力の計測結果と推定結果とを表す説明図である。 図７は、電力見積支援装置１０１の電力見積支援処理手順の一例を示すフローチャートである。 図８は、クロックツリー部の一例を示す説明図である。 図９は、非クロックツリー部の一例を示す説明図である。 図１０は、ブロックＡの動作状況を示すガントチャートである。 図１１は、ブロックＡの状態データを示す説明図である。 図１２は、エミュレーション電力見積のシミュレーション結果を示す説明図（その１）である。 図１３は、エミュレーション電力見積のシミュレーション結果を示す説明図（その２）である。 図１４は、非クロックツリーのトグルレートと流量との相関を示す説明図（その１）である。 図１５は、非クロックツリーのトグルレートと流量との相関を示す説明図（その２）である。 図１６は、ＲＡＭ／ＲＯＭの電力と流量との相関を示す説明図（その１）である。 図１７は、ＲＡＭ／ＲＯＭの電力と流量との相関を示す説明図（その２）である。 図１８は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その１）である。 図１９は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その２）である。 図２０は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その１）である。 図２１は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その２）である。 図２２は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その３）である。 図２３は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その４）である。 図２４は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その５）である。 図２５は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その３）である。 図２６は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その４）である。 図２７は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その５）である。 図２８は、マルチファンクションの一例を示す説明図である。 図２９は、サンプルデータ２でのクロックツリーの相関を示す説明図（その１）である。 図３０は、サンプルデータ２でのクロックツリーの相関を示す説明図（その２）である。 図３１は、サンプルデータ２でのクロックツリーの相関を示す説明図（その３）である。 図３２は、サンプルデータ２でのクロックツリーの相関を示す説明図（その４）である。 図３３は、流量と待ち時間によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その１）である。 図３４は、流量と待ち時間によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その２）である。 図３５は、流量と待ち時間によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その１）である。 図３６は、流量と待ち時間によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その２）である。 図３７は、Ｒｕｎ状態における流量と待ち時間によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その１）である。 図３８は、Ｒｕｎ状態における流量と待ち時間によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その２）である。 図３９は、Ｒｕｎ状態における流量と待ち時間によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その１）である。 図４０は、Ｒｕｎ状態における流量と待ち時間によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その２）である。 図４１は、Ｒｕｎ状態における流量によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その１）である。 図４２は、Ｒｕｎ状態における流量によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その２）である。 図４３は、Ｒｕｎ状態における流量によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その１）である。 図４４は、Ｒｕｎ状態における流量によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その２）である。 図４５Ａは、電力見積支援装置１０１の記述例を示す説明図（その１）である。 図４５Ｂは、電力見積支援装置１０１の記述例を示す説明図（その２）である。 図４５Ｃは、電力見積支援装置１０１の記述例を示す説明図（その３）である。 図４６は、見積対象ブロックＮの一例を示す説明図である。

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる電力見積支援プログラム、電力見積支援装置および電力見積支援方法の実施の形態を詳細に説明する。

（電力見積支援方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる電力見積支援方法の一実施例を示す説明図である。図１において、電力見積支援装置１０１は、回路の消費電力の見積もりを支援するコンピュータである。消費電力の見積対象となる回路は、例えば、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）などの半導体集積回路である。

ここで、回路の消費電力を見積もる際のプリミティブな電力モデルとなるのは、例えば、ゲートレベルのセルをモデル化したものとなる。ＲＴＬの設計データは論理合成することによりゲートレベルの設計データに落とし込むことができる。このため、ＲＴＬの設計データから回路の消費電力を見積もることは比較的容易に行うことができる。

これに対して、ＲＴＬよりも抽象度が高いＥＳＬの設計データでは、例えば、機能ブロック間や機能ブロック／メモリ間のデータの流れなどが記述されている程度であり、ゲートとのリレーションをとることが難しい。また、ＥＳＬの設計データからＲＴＬの設計データに落とし込むことが難しい場合がある。

そこで、本実施の形態では、電力見積支援装置１０１は、回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量（バス流量）と部分回路のトグルレートに相関があると仮定し、部分回路へのバス流量からトグルレートを推定するモデル式を作成する。これにより、部分回路へのバス流量程度の情報しか得られないＥＳＬでの電力見積を可能にする。以下、電力見積支援装置１０１の電力見積支援処理の一実施例について説明する。

（１）電力見積支援装置１０１は、ある回路の消費電力を見積もる電力見積シミュレーションの計測結果を取得する。ここで、計測結果は、例えば、回路内の部分回路について、シミュレーション中に所定の期間単位で計測されたバス流量とトグルレートとを対応付けて表す情報である。

また、部分回路は、例えば、複数のセルと信号線を含む回路ブロックである。セルは、例えば、ＮＯＴゲート、ＡＮＤゲート、バッファ、ＩＮＶ（インバータ）、ＦＦ（フリップフロップ）などの回路素子である。具体的には、例えば、部分回路は、ＬＳＩなどの半導体集積回路を形成するための部分的な回路情報として利用されるＩＰ（Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ）であり、機能ブロック単位で再利用可能な形でまとめた設計資産である。

また、バス流量は、単位時間当たりの回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量である。バス流量の単位は、例えば、［ｂｙｔｅ／ｓｅｃ］であってもよく、［ｂｉｔ／ｓｅｃ］であってもよい。また、回路内のバス幅が固定の場合は、サイクル数／ｓｅｃをバス流量の単位として用いることにしてもよい。また、シミュレーション中のある期間のデータ量を取得する場合で期間が固定であれば、この期間を単位時間とみなして単にデータ量を流量と同一視する場合もある。この場合、バス流量の単位は、［ｂｙｔｅ］であっても[ｂｉｔ］であってもサイクル数であってもよい。なお、以下の説明では、バス流量を単に「流量」と表記する場合がある。

また、トグルレートは、部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数を表すものである。具体的には、例えば、トグルレートは、部分回路内の各セルのトグルレートの平均値（平均トグルレート）、すなわち、各セルにおける単位時間当たりの信号の変化回数の平均値を表すものであってもよい。

図１の例では、回路内の部分回路Ｘについて、シミュレーション中の期間（例えば、期間Ｔ１）ごとに計測された、バス流量（例えば、バス流量ｘ１）とトグルレート（例えば、トグルレートｙ１）とを対応付けて表す計測結果１１０が取得されている。

（２）電力見積支援装置１０１は、取得した計測結果に基づいて、部分回路のバス流量から部分回路のトグルレートを求めるトグルレート推定関数を作成する。具体的には、例えば、電力見積支援装置１０１は、計測結果１１０に基づいて、バス流量を独立変数とし、トグルレートを従属変数として回帰分析を行うことにより、バス流量からトグルレートを求めるトグルレート推定関数を作成する。

ここで、セルの電力係数ＰＣは、下記式（１）を用いて表現することができる。電力係数ＰＣは、例えば、信号の１変化当たりに消費されるセルの電力を表すものである。ただし、Ｃは、セルの静電容量［ｐＦ］である。Ｖは、セルの電圧［Ｖ］である。

ＰＣ＝（１／２）＊Ｃ＊Ｖ² ・・・（１）

また、ｎ個のセルを含む回路の電力は、例えば、下記式（２）を用いて表現することができる。ただし、ＰＣ_mは、ｎ個のセルのｍ番目のセルの電力係数ＰＣである。ＴＲ_mは、ｎ個のセルのｍ番目のセルのトグルレートＴＲ［ｔｏｇｇｌｅ／ｎｓ］である。

また、セルの電力係数ＰＣのばらつきが小さいと仮定すると、ｎ個のセルを含む回路の電力は、例えば、下記式（３）を用いて表現することができる。

また、バス流量と平均トグルレートとの間に強い相関があると仮定すると、部分回路（ＩＰ）の平均トグルレートは、例えば、下記式（４）を用いて表現することができる。

すなわち、電力見積支援装置１０１は、計測結果１１０から特定される期間ごとのバス流量とトグルレート（平均トグルレート）とを上記式（４）に代入して回帰分析を行うことにより、部分回路Ｘのトグルレート推定関数を作成することができる。より具体的には、例えば、電力見積支援装置１０１は、最小二乗法により、上記式（４）の係数Ｃｏｅｆｆ_X，Ｃｏｆｆ_Cを求めることにより、部分回路Ｘのトグルレート推定関数を作成する。

（３）電力見積支援装置１０１は、作成したトグルレート推定関数を部分回路と関連付けて出力する。具体的には、例えば、電力見積支援装置１０１は、作成した部分回路Ｘのトグルレート推定関数を、部分回路Ｘの識別情報（例えば、部分回路ＸのＩＰ名）と関連付けてライブラリ１２０に登録することにしてもよい。

このように、電力見積支援装置１０１によれば、部分回路へのバス流量とトグルレートに相関があると仮定して、バス流量から部分回路のトグルレートを推定するトグルレート推定関数（モデル式）を作成することができる。これにより、消費電力の見積対象となる回路内部の詳細は決まっていなくとも、既存ＩＰと同一品種の部分回路（例えば、既存ＩＰと同一の機能を実現する部分回路）のトグルレートをバス流量から推定することができる。

また、電力見積支援装置１０１によれば、例えば、部分回路へのバス流量から推定されるトグルレートを上記式（３）に代入することにより、部分回路の電力を求めることができ、ＥＳＬでの電力見積を行うことができるようになる。なお、部分回路の電力係数（セルの電力係数の平均値にセル数ｎを掛けた値、すなわち、セルの電力係数の合計値）としては、例えば、既存技術により得られる部分回路と同一品種の既存ＩＰの電力係数を用いることができる。

また、電力見積支援装置１０１によれば、部分回路の識別情報（例えば、ＩＰ名）と関連付けてトグルレート推定関数をライブラリ１２０に登録することができる。これにより、バス流量から部分回路のトグルレートを推定するモデル式を電力ライブラリとして提供することができる。

（電力見積支援装置１０１のハードウェア構成例）
図２は、電力見積支援装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２において、電力見積支援装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、磁気ディスクドライブ２０４と、磁気ディスク２０５と、光ディスクドライブ２０６と、光ディスク２０７と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０８と、ディスプレイ２０９と、キーボード２１０と、マウス２１１とを有している。また、各構成部はバス２００によってそれぞれ接続されている。

ここで、ＣＰＵ２０１は、電力見積支援装置１０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ２０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ２０４は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがって磁気ディスク２０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク２０５は、磁気ディスクドライブ２０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。

光ディスクドライブ２０６は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがって光ディスク２０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク２０７は、光ディスクドライブ２０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク２０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。

Ｉ／Ｆ２０８は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク２１２に接続され、ネットワーク２１２を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ２０８は、ネットワーク２１２と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ２０８には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

ディスプレイ２０９は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ２０９は、例えば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。

キーボード２１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス２１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。なお、電力見積支援装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、光ディスクドライブ２０６、光ディスク２０７、ディスプレイ２０９、キーボード２１０およびマウス２１１を有さないことにしてもよい。

（計測結果データの具体例）
つぎに、ある部分回路ＩＰを含む回路の消費電力を見積もる電力見積シミュレーションの計測結果データの具体例について説明する。

図３Ａおよび図３Ｂは、計測結果データの具体例を示す説明図である。図３Ａおよび図３Ｂにおいて、計測結果データ３００は、回路内の部分回路ＩＰについて、シミュレーション中に所定の期間（Ｉｎｔｅｒｖａｌ）単位で計測された、流量と実行率と平均トグルレートと電力とを対応付けて表す計測結果３００−１〜３００−３８を含む情報である。

ここで、流量は、シミュレーション中の所定の期間単位（例えば、１サイクル）に計測された回路内のバスを介して部分回路ＩＰに入出力されたデータ量である。実行率は、所定の期間において部分回路ＩＰが、例えば、回路内のプロセッサから要求された処理を実行可能となってから処理の実行が完了するまでの状態である期間の割合である。平均トグルレートは、部分回路ＩＰ内の各セルにおける単位時間当たりの信号の変化回数の平均値である。電力は、所定の期間に部分回路ＩＰで消費される電力の見積結果である。

なお、計測結果データ３００は、例えば、図１に示した計測結果１１０に対応する。具体的には、計測結果データ３００の流量は、計測結果１１０のバス流量に対応し、計測結果データ３００の平均トグルレートは、計測結果１１０のトグルレートに対応している。

（電力見積支援装置１０１の機能的構成例）
図４は、電力見積支援装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図４において、電力見積支援装置１０１は、取得部４０１と、作成部４０２と、算出部４０３と、出力部４０４と、を含む。取得部４０１〜出力部４０４は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図２に示したＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ２０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ２０８により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶装置に記憶される。

取得部４０１は、部分回路ＩＰを含む回路の消費電力を見積もるシミュレーションの計測結果データを取得する機能を有する。具体的には、例えば、取得部４０１は、図２に示したキーボード２１０やマウス２１１を用いたユーザの操作入力により、入力された計測結果データ３００（図３参照）をＲＡＭ２０３等の記憶装置から読み出すことにしてもよい。

また、取得部４０１は、例えば、回路の消費電力を見積もる電力見積シミュレーションを行うことにより、計測結果データ３００を取得することにしてもよい。なお、電力見積支援装置１０１は、例えば、部分回路ＩＰを含む回路のゲートレベルの設計データ（例えば、ネットリスト）に基づいて、電力見積シミュレーションを実行することができる。

作成部４０２は、取得された計測結果データに基づいて、部分回路ＩＰの流量を独立変数とし、部分回路ＩＰの平均トグルレートを従属変数として回帰分析を行うことにより、流量から平均トグルレートを求めるトグルレート推定関数を作成する機能を有する。

具体的には、例えば、まず、作成部４０２は、上記式（４）を回帰式に設定する。つぎに、作成部４０２は、例えば、計測結果データ３００に基づいて、最小二乗法により、独立変数の測定値と、従属変数の測定値および回帰式を用いて求めた独立変数の推定値との差の２乗平均が最小になるように、係数Ｃｏｅｆｆ_X，Ｃｏｆｆ_Cを求める。これにより、流量から平均トグルレートを求めるトグルレート推定関数を作成することができる。

また、作成部４０２は、計測結果データに基づいて、部分回路ＩＰの流量と実行率とを独立変数とし、部分回路ＩＰの平均トグルレートを従属変数として重回帰分析を行うことにより、流量から平均トグルレートを求めるトグルレート推定関数を作成してもよい。実行率は、シミュレーション中の所定の期間において部分回路ＩＰが、プロセッサから要求された処理を実行可能となってから処理の実行が完了するまでの状態（実行状態）である期間の割合である。

具体的には、例えば、まず、作成部４０２は、下記式（５）を回帰式に設定する。ただし、ＲｕｎＲａｔｉｃは、部分回路ＩＰの実行率である。また、Ｃｏｅｆｆ_Yは、係数である。

つぎに、作成部４０２は、例えば、計測結果データ３００に基づいて、最小二乗法により、独立変数の測定値と、従属変数の測定値および回帰式を用いて求めた独立変数の推定値との差の２乗平均が最小になるように、係数Ｃｏｅｆｆ_X，Ｃｏｅｆｆ_Y，Ｃｏｆｆ_Cを求める。これにより、流量と実行率から平均トグルレートを求めるトグルレート推定関数を作成することができる。

より具体的には、例えば、作成部４０２は、計測結果データ３００に基づいて、部分回路ＩＰの流量と実行率を独立変数とし、部分回路ＩＰの平均トグルレートを従属変数として重回帰分析を行うことにより、下記式（６）のトグルレート推定関数を作成することができる。

また、作成部４０２は、作成した部分回路ＩＰのトグルレート推定関数と、信号の１変化当たりに消費される部分回路ＩＰの電力値とを用いて、部分回路ＩＰの電力（消費電力）を求める電力推定関数を作成する機能を有する。

例えば、トグルレート推定関数が、部分回路ＩＰの流量のみをパラメータとする関数の場合は、作成部４０２は、流量から部分回路ＩＰの電力を求める電力推定関数を作成する。また、トグルレート推定関数が、部分回路ＩＰの流量と実行率とをパラメータとする関数の場合は、作成部４０２は、流量と実行率とから部分回路ＩＰの電力を求める電力推定関数を作成する。

ここで、信号の１変化当たりに消費される部分回路ＩＰの電力値は、部分回路ＩＰ内のセル数ｎとセルの電力係数ＰＣの平均値とを掛け合わせた値、すなわち、部分回路ＩＰ内の全セルの電力係数の合計値である（ただし、セルの電力係数ＰＣのばらつきが小さいと仮定する。）。以下説明のため、信号の１変化当たりに消費される部分回路ＩＰの電力値を「電力値（ｎ＊ＰＣ）」と表記する場合がある。

なお、電力見積支援装置１０１は、例えば、既存の電力見積ツールを用いて、１トグルレート時の部分回路ＩＰの電力を見積もることにより、部分回路ＩＰの電力値（ｎ＊ＰＣ）を得ることができる。また、電力見積支援装置１０１は、例えば、計測結果データ３００に基づいて、部分回路ＩＰの電力の平均値を平均トグルレートの平均値で除算することにより、部分回路ＩＰの電力値（ｎ＊ＰＣ）を求めることにしてもよい。

具体的には、例えば、作成部４０２は、作成した部分回路ＩＰのトグルレート推定関数と部分回路ＩＰの電力値（ｎ＊ＰＣ）とを上記式（３）に代入することにより、流量から部分回路ＩＰの電力を求める電力推定関数を作成する。これにより、部分回路ＩＰの流量から部分回路ＩＰの電力を求める電力推定関数を作成することができる。

より具体的には、例えば、作成部４０２は、上記式（６）のトグルレート推定関数と部分回路ＩＰの電力値（ｎ＊ＰＣ）とを上記式（３）に代入することにより、下記式（７）の電力推定関数を作成することができる。ただし、部分回路ＩＰの電力値（ｎ＊ＰＣ）を「１０．４」とする。

算出部４０３は、作成された部分回路ＩＰの電力推定関数を用いて、電力見積対象となる回路内の部分回路ＩＰの見積消費電力を算出する機能を有する。例えば、電力推定関数が、部分回路ＩＰの流量のみをパラメータとする関数の場合を想定する。この場合、算出部４０３は、回路内のバスを介して部分回路ＩＰに入出力されるデータ量（流量）を電力推定関数に代入することにより、部分回路ＩＰの見積消費電力を算出する。

また、電力推定関数が、部分回路ＩＰの流量と実行率とをパラメータとする関数の場合を想定する。この場合、算出部４０３は、所定期間における回路内のバスを介して部分回路ＩＰに入出力されるデータ量と部分回路ＩＰの実行率とを電力推定関数に代入することにより、所定期間における部分回路ＩＰの見積消費電力を算出する。

なお、電力推定関数に代入される回路内のバスを介して部分回路ＩＰに入出力されるデータ量や部分回路ＩＰの実行率は、例えば、ユーザの操作入力により、電力見積支援装置１０１に直接入力されることにしてもよい。また、電力見積支援装置１０１は、電力見積対象となるアーキテクチャシミュレーションモデルのシミュレーションを行うことにより、部分回路ＩＰにバスを介して入出力されるデータ量や部分回路ＩＰの実行率を取得することにしてもよい。

出力部４０４は、作成されたトグルレート推定関数を部分回路ＩＰと関連付けて出力する機能を有する。具体的には、例えば、出力部４０４は、部分回路ＩＰのトグルレート推定関数を、部分回路ＩＰのＩＰ名と関連付けてライブラリ１２０（図１参照）に登録することにしてもよい。なお、ライブラリ１２０は、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶装置により実現される。

これにより、バス流量や実行率から部分回路ＩＰのトグルレートを推定するモデル式（トグルレート推定関数）を電力ライブラリとして提供することができる。

また、出力部４０４は、作成された電力推定関数を部分回路ＩＰと関連付けて出力することにしてもよい。具体的には、例えば、出力部４０４は、部分回路ＩＰの電力推定関数を、部分回路ＩＰのＩＰ名と関連付けてライブラリ１２０に登録することにしてもよい。

これにより、バス流量や実行率から部分回路ＩＰの電力を推定するモデル式（電力推定関数）を電力ライブラリとして提供することができる。

また、出力部４０４は、算出された部分回路ＩＰの見積消費電力を出力することにしてもよい。出力部４０４の出力形式としては、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶領域への記憶、ディスプレイ２０９への表示、不図示のプリンタへの印刷出力、Ｉ／Ｆ２０８による外部装置への送信などがある。

また、算出部４０３は、例えば、電力見積対象となる回路内の部分回路ＩＰごとの見積消費電力を累積することにより、電力見積対象となる回路の見積消費電力を算出することにしてもよい。この場合、出力部４０４は、算出された電力見積対象となる回路の見積消費電力を出力することにしてもよい。

（平均トグルレートの推定例）
つぎに、作成部４０２によって作成されたトグルレート推定関数を用いて推定される部分回路ＩＰの平均トグルレートの推定例について説明する。

図５は、平均トグルレートの計測結果と推定結果とを表す説明図である。図５において、グラフ５０１は、計測結果データ３００の流量と実行率とを上記式（６）に代入することにより推定された部分回路ＩＰの平均トグルレートの時系列変化を表している。また、グラフ５０２は、計測結果データ３００の平均トグルレートの時系列変化を表している。

グラフ５０１，５０２によれば、部分回路ＩＰの平均トグルレートの計測結果と推定結果とが同じような時系列変化をしていることが分かる。

（電力の推定例）
つぎに、作成部４０２によって作成された電力推定関数を用いて推定される部分回路ＩＰの電力の推定例について説明する。

図６は、電力の計測結果と推定結果とを表す説明図である。図６において、グラフ６０１は、計測結果データ３００の流量と実行率とを上記式（７）に代入することにより推定された部分回路ＩＰの電力の時系列変化を表している。また、グラフ６０２は、計測結果データ３００の電力の時系列変化を表している。

グラフ６０１，６０２によれば、部分回路ＩＰの電力（消費電力）の計測結果と推定結果とが同じような時系列変化をしていることが分かる。

（電力見積支援装置１０１の電力見積支援処理手順）
つぎに、電力見積支援装置１０１の電力見積支援処理手順について説明する。

図７は、電力見積支援装置１０１の電力見積支援処理手順の一例を示すフローチャートである。図７のフローチャートにおいて、まず、電力見積支援装置１０１は、部分回路ＩＰを含む回路の消費電力を見積もるシミュレーションの計測結果データを取得したか否かを判断する（ステップＳ７０１）。計測結果データは、例えば、図３に示した計測結果データ３００である。

ここで、電力見積支援装置１０１は、計測結果データを取得するのを待つ（ステップＳ７０１：Ｎｏ）。そして、電力見積支援装置１０１は、計測結果データを取得した場合（ステップＳ７０１：Ｙｅｓ）、部分回路ＩＰの平均トグルレートを表す従属変数を独立変数で計算する回帰式を設定する（ステップＳ７０２）。

回帰式は、例えば、上記式（４）や上記式（５）などである。回帰式は、例えば、ＲＯＭ２０２等の記憶装置に記憶されている。また、設定される回帰式は予め決められていてもよく、ステップＳ７０２において、電力見積支援装置１０１が、ユーザの操作入力により、設定される回帰式の選択を受け付けることにしてもよい。

つぎに、電力見積支援装置１０１は、取得した計測結果データに基づいて、最小二乗法により、設定した回帰式に含まれる係数の値を算出する（ステップＳ７０３）。そして、電力見積支援装置１０１は、算出した係数の値を回帰式に代入することにより、部分回路ＩＰのトグルレート推定関数を作成する（ステップＳ７０４）。

つぎに、電力見積支援装置１０１は、取得した計測結果データに基づいて、１トグルレート時の部分回路ＩＰの電力値を算出する（ステップＳ７０５）。そして、電力見積支援装置１０１は、作成した部分回路ＩＰのトグルレート推定関数と１トグルレート時の部分回路ＩＰの電力値とを上記式（３）に代入することにより、部分回路ＩＰの電力推定関数を作成する（ステップＳ７０６）。

つぎに、電力見積支援装置１０１は、作成した部分回路ＩＰのトグルレート推定関数と電力推定関数とを、部分回路ＩＰのＩＰ名と関連付けてライブラリ１２０に登録して（ステップＳ７０７）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

以上説明したように、実施の形態にかかる電力見積支援装置１０１によれば、部分回路ＩＰへのバス流量とトグルレートに相関があると仮定して、バス流量から部分回路ＩＰのトグルレートを推定するトグルレート推定関数を作成することができる。具体的には、例えば、電力見積支援装置１０１によれば、部分回路ＩＰを含む回路の電力見積シミュレーションの計測結果データに基づいて、上記式（４）を用いた回帰分析を行うことにより、トグルレート推定関数を作成することができる。

また、電力見積支援装置１０１によれば、部分回路ＩＰへのバス流量および実行率とトグルレートとに相関があると仮定して、バス流量および実行率から部分回路ＩＰのトグルレートを推定するトグルレート推定関数を作成することができる。具体的には、例えば、電力見積支援装置１０１によれば、部分回路ＩＰを含む回路の電力見積シミュレーションの計測結果データに基づいて、上記式（５）を用いた回帰分析を行うことにより、トグルレート推定関数を作成することができる。

これにより、消費電力の見積対象となる回路内部の詳細は決まっていなくとも、既存ＩＰと同一品種の部分回路ＩＰのトグルレートを、バス流量や実行率から推定することができる。

また、電力見積支援装置１０１によれば、部分回路ＩＰのトグルレート推定関数と、１平均トグルレート当たりの部分回路ＩＰの電力値とを用いて、部分回路ＩＰの電力を推定する電力推定関数を作成することができる。これにより、消費電力の見積対象となる回路内部の詳細は決まっていなくとも、既存ＩＰと同一品種の部分回路ＩＰの電力を、バス流量や実行率から推定することができる。

また、電力見積支援装置１０１によれば、部分回路ＩＰの識別情報（例えば、ＩＰ名）と関連付けてトグルレート推定関数をライブラリ１２０に登録することができる。これにより、バス流量や実行率から部分回路ＩＰのトグルレートを推定するモデル式を電力ライブラリとして提供することができる。また、ステップ７０７を利用時に行うとし、ステップ７０７の計算に必要なデータをライブラリに記載するとしてもよい。このようにすると１トグル当たりの電力値を利用時に補正をかけたのち、ステップ７０７を実行して電力推定関数を利用することが可能になる。このようにすることで電力ライブラリ作成時のテクノロジーライブラリと電力見積時のテクノロジーライブラリの相違を考慮した電力見積が可能となる。

また、電力見積支援装置１０１によれば、部分回路ＩＰの識別情報（例えば、ＩＰ名）と関連付けて電力推定関数をライブラリ１２０に登録することができる。これにより、バス流量や実行率から部分回路ＩＰの電力を推定するモデル式を電力ライブラリとして提供することができる。

なお、上述した説明では、部分回路ＩＰの実行状態が一つの場合について説明したが、これに限らない。例えば、部分回路ＩＰの実行状態が複数存在する場合、電力見積支援装置１０１は、各々の実行状態について所定の期間単位の実行率を取得し、各々の実行率を独立変数とする回帰分析を行うことにより、トグルレート推定関数を作成することにしてもよい。また、実行状態ごとのバス流量を独立変数にするとしてもよい。

（実施例）
以下、実施例について説明する。まず、電力要素の分類について説明する。本実施例では、ＦＦクロック部、クロックツリー部、非クロックツリー部およびＲＡＭ／ＲＯＭ部の４つの属性（電力要素）で回路を分割して電力見積を行う場合を想定する。

ＦＦクロック部は、クロックツリーに含まれるＦＦ（ＦＦのクロック端子）の集合である。クロックツリー部は、クロックソースから辿ることができる出力端子を有する非ＦＦのセルの集合である。なお、非ＦＦとは、ＦＦではないセルである。非クロックツリー部は、クロックツリーに含まれないセルの集合である。ＲＡＭ／ＲＯＭ部は、クロックツリーに接続されたＲＡＭまたはＲＯＭである。

ＦＦクロック部とクロックツリー部は、ユニットセルを対象としたクロックツリー関連の電力消費傾向に関係する電力要素である。ＦＦは、クロックツリーの葉部分にクロックツリーの非ＦＦ要素の１５倍程度の個数があり、ＣＧＩＣ（クロックゲーティングインテグレイティッドセル）によりよく止まるものもあれば、ＣＧＩＣがなくよく動くものもあり、設計によっても変化する可能性がある。

一方、クロックツリーは、ツリー構造になっており、葉の近くにＣＧＩＣがあることが多い。また、幹の部分は、ＦＦ数よりもレイアウトマターで複雑さが決まる。これらのことから、ＦＦクロック部とクロックツリー部は電力消費傾向が違う可能性がある。そこで、本実施例では、ＦＦクロック部とクロックツリー部とを分けて扱う。

非クロックツリー部は、第１の非クロックツリーと、第２の非クロックツリーと、第３の非クロックツリーとに分けられる。第１の非クロックツリーは、クロックツリーに接続されたＦＦの集合である。第２の非クロックツリーは、クロックツリーに非接続のＦＦの集合である。第３の非クロックツリーは、クロックツリーに非接続の非ＦＦの集合である。本実施例では、これら第１、第２および第３の非クロックツリーを一つのグループ（非クロックツリー部）として扱う。

ＲＡＭ／ＲＯＭ部については、まず、ユニットセル１セルとＲＡＭ／ＲＯＭ１マクロとを比較すると１個当たりの消費電力の差が大きい。また、ＲＡＭの内外でクロックを止めることにより節電を行う場合が多く、ＲＡＭの制御に失敗すると節電効果のロスが大きくなる。また、回路内のＲＡＭ／ＲＯＭの個数は１０００個程度と推測でき、ユニットセル（例えば、２６０万個）と比較すると少数である。これらのことから、本実施例では、ＲＡＭ／ＲＯＭを１つのグループ（ＲＡＭ／ＲＯＭ部）として扱う。

（電力係数の抽象化）
つぎに、ＦＦクロック部、クロックツリー部、非クロックツリー部およびＲＡＭ／ＲＯＭ部の４つの属性（電力要素）で回路を分割した場合の電力係数の抽象化について説明する。なお、以下の説明では、「部分回路ＩＰ」を単に「ＩＰ」と表記する場合がある。また、プロセッサから要求された処理を実行可能となってから処理の実行が完了するまでのＩＰの状態を「Ｒｕｎ状態」と表記し、Ｒｕｎ状態以外のＩＰの状態を「Ｉｄｌｅ状態」と表記する場合がある。

図８は、クロックツリー部の一例を示す説明図である。図８において、ブロック８００内部のクロックツリーの一例が示されている。図８の例では、部分クロックツリーＡ、部分クロックツリーＢ、部分クロックツリーでグルーピングされたグルーピング部の３個の部分回路がある。なお、部分クロックツリーは、クロックツリーのうちトグルレートが同じであることが保証されているセル群を含む部分である。

グルーピングして見積もった結果はクロックツリーについては３個に分けたことに等しい。さらに、部分クロックツリーＡは、常時ＯＮのため、固定消費分（グラフ化すれば切片に含まれる要因）である。部分クロックツリーＢは、手置きＣＧＩＣで制御されているものの、手置きＣＧＩＣがブロック全体の制御をしていると考えると、ＩＰがＲｕｎ／Ｉｄｌｅのどちらの状態かで制御する程度で、大きな粒度での制御であると考えられる。

したがって、Ｒｕｎ状態のみをみた時には、部分クロックツリーＢは、固定消費分になる。グルーピング部は、自動挿入ＣＧＩＣによる制御で、この部分は回路の動作に依存する部分である。しかし、グルーピングしても電力見積上、問題があまりない。したがって、Ｉｄｌｅ状態は別途見積って、Ｒｕｎ状態の電力モデルを作るとすると、部分クロックツリーＡ、部分クロックツリーＢ、グルーピング部を分ける必要はないという考え方もできる。

同様に、ＦＦについては、まず、部分クロックツリーＡにつながるＦＦは、クロックツリーＡのトグルレートと同じである。また、部分クロックツリーＢにつながるＦＦは、クロックツリーＢのトグルレートと同じである。また、自動置きＣＧＩＣにより制御されるＦＦは、グルーピング部の平均トグルレートを用いればよいといえる。

したがって、クロックツリー部分と同様のことがいえて、部分クロックツリーＡにつながるＦＦのクロック成分は固定消費的であり、部分クロックツリーＢにつながるクロック部分はＲｕｎ状態において固定消費的であると考えられる。また、グルーピングされた部分は、回路の動作に依存する部分であると考えられる。このため、グルーピングによってある程度の精度が出ていれば、クロックツリー、ＦＦクロックに対して、ブロックに対して一つの電力係数にしてもよいと考えられる。

すなわち、自動置きＣＧＩＣがドライブする部分は、バス流量と相関がある可能性がある部分であり、手置きＣＧＩＣ部分は通例ＣＰＵ（プロセッサ）からの設定値によりＯＮ／ＯＦＦが決まる部分であり、ＩＰの状態値に依存すると考えられる部分である。ＣＧＩＣがない部分は固定的に電力を消費する固定値部分（切片部分）に相当する。つぎに、非クロックツリー部について説明する。

図９は、非クロックツリー部の一例を示す説明図である。図９において、非クロックツリー部９００は、入力データの有無によって回路が動けるかどうかが決まる。非クロックツリー部９００では、ループ回数などによりデータ取得間隔が伸び縮みするが、電力または性能が最も厳しくなる条件での測定を行うことが多い。

このような厳しい条件下ではスループット、レイテンシともに一定値に近づくと仮定すると、バス流量と計算量は比例関係にあり、計算量とトグルレートは比例関係にあることから、バス流量とトグルレートは比例関係になると推測できる。

なお、ＩＰの電力値は、ループ回数などにより変化することがある。このため、例えば、動画処理のＩＰであれば、ＩＰの電力値に対して「Ｎ番目の標準画像の実測値をベースにした電力値である」といった記述が付記されることにしてもよい。

また、ＲＡＭ／ＲＯＭは、１個のインスタンスに含まれる個数が少なく、アクセス回数が回路部分の動作に依存する回路である。このため、回路に記述されたようにアクセスすることが期待できることを考慮すると、ＲＡＭ／ＲＯＭ成分として一まとめにしてもある程度の見積精度がでると期待できる。

（ＩＰの状態を考慮した電力モデリング）
ここで、ＩＰの状態（Ｒｕｎ状態、Ｉｄｌｅ状態）を考慮した電力モデリングについて説明する。以下、１つのブロックを題材に説明する。このブロックを「ブロックＡ」と仮称する。なお、ここでは、エミュレーション電力見積のシミュレーション期間中のＩＰへのｓｔａｒｔ ａｓｓｅｒｔ〜ＩＰからのｄｏｎｅ ａｓｓｅｒｔまでの期間をＲｕｎ状態とし、それ以外の期間をＩｄｌｅ状態とする。

図１０は、ブロックＡの動作状況を示すガントチャートである。図１０において、ガントチャート１０００は、シミュレーション時刻の経過とともに変化するブロックＡの動作状況（Ｒｕｎ状態、Ｉｄｌｅ状態）を示している。なお、横軸は、シミュレーション時刻である。

図１１は、ブロックＡの状態データを示す説明図である。図１１において、状態データ１１００は、図１０に示したガントチャート１０００に対応するブロックＡの詳細な動作状況を示している。状態データ１１００によれば、ブロックＡの動作状況は、ほぼ２８１［ｍｓ］以降はずっとＲｕｎ状態であるといえる。

図１２および図１３は、エミュレーション電力見積のシミュレーション結果を示す説明図である。図１２において、グラフ１２００は、シミュレーション時刻の経過とともに変化するクロックツリー部、ＦＦクロック部およびＲＡＭ／ＲＯＭ部の電力を示している。また、図１３において、グラフ１３００は、シミュレーション時刻の経過とともに変化する非クロックツリー部のＦＦ入力端子のトグル回数を示している。

例えば、ガントチャート１０００によれば、２８１［ｍｓ］〜２．５［ｓ］までは、ほぼ１００［％］Ｒｕｎ状態となっている。これに対して、グラフ１２００によれば、クロックツリー部、ＦＦクロック部およびＲＡＭ／ＲＯＭ部の電力の著しい増減が、無視できないほど長い時間で起きている。また、グラフ１３００によれば、非クロックツリー部のトグル回数の著しい増減が、無視できないほど長い時間で起きている。すなわち、Ｒｕｎ／Ｉｄｌｅ状態のみを考慮した電力モデリングでは、高精度な電力見積は難しい。

（流量を考慮した電力モデリング）
つぎに、流量（バス流量）を考慮した電力モデリングについて説明する。ＩＰの流量とＩＰの計算量との間は比例関係にあり、ＩＰの計算量とＩＰの電力との間は比例関係にあると仮定すると、ＩＰの流量とトグルレートとの間は比例関係にあると推測できる。以下、図１４〜図２１を用いて、流量を考慮した電力モデリングの実験結果について説明する。

図１４は、非クロックツリーのトグルレートと流量との相関を示す説明図（その１）である。図１４において、グラフ１４００は、ＦＦ入力データ端子のトグル回数と流量との時系列変化を表している。

図１５は、非クロックツリーのトグルレートと流量との相関を示す説明図（その２）である。図１５において、図１４に示したグラフ１４００の各サンプルのＦＦ入力データ端子のトグル回数と流量の散布図１５００が示されている。散布図１５００の決定係数は「０．９８」であり、十分な相関が観測されているといえる。

なお、決定係数とは、独立変数（説明変数）が従属変数（被説明変数）のどれくらいを説明できるかを表す指標である。決定係数は、例えば、標本値から求めた回帰方程式のあてはまりのよさの尺度として利用される。決定係数は、例えば、ｘの変数の変化とｙの変数の変化とがどれくらい似通っているかを表す（ｘ、ｙは、例えば、流量）。

図１６は、ＲＡＭ／ＲＯＭの電力と流量との相関を示す説明図（その１）である。図１６において、グラフ１６００は、ＲＡＭ／ＲＯＭの電力と流量との時系列変化を表している。

図１７は、ＲＡＭ／ＲＯＭの電力と流量との相関を示す説明図（その２）である。図１７において、図１６に示したグラフ１６００の各サンプルの電力と流量の散布図１７００が示されている。散布図１７００の決定係数は「０．９１」であり、十分な相関が観測されているといえる。

図１８は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その１）である。図１８において、グラフ１８００は、ＦＦのクロック端子成分の電力と流量との時系列変化を表している。

図１９は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その２）である。図１９において、図１８に示したグラフ１８００の各サンプルのＦＦクロック端子成分の電力と流量の散布図１９００が示されている。散布図１９００の決定係数は「０．１８」であり、相関が観測されていないといえる。

図２０は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その１）である。図２０において、グラフ２０００は、クロックツリーの電力と流量との時系列変化を表している。

図２１は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その２）である。図２１において、図２０に示したグラフ２０００の各サンプルのクロックツリーの電力と流量の散布図２１００が示されている。散布図２１００の決定係数は「０．５１」であり、十分な相関は観測されていないといえる。

このように、非クロックツリー部とＲＡＭ／ＲＯＭ部については流量と相関があるといえるが、クロックツリー部とＦＦクロック部については何らかの改善策が必要であるといえる。すなわち、流量のみを考慮した電力モデリングでは、高精度な電力見積は難しい。

（流量およびＩＰの状態を考慮した電力モデリング）
つぎに、流量およびＩＰの状態を考慮した電力モデリングについて説明する。流量を考慮した電力モデリングによれば、クロック系と非クロック系とＲＡＭとで傾向が分かれている。ＲＡＭはクロック系であるが、チップイネーブル信号により、ＲＡＭのクロックゲーティングが大きな粒度で行えるため、相関が強い可能性がある。

クロック系も自動挿入ＣＧＩＣの部分は相関があると想定することができる。ＲＡＭ／ＲＯＭと非クロックツリーは、計算量と電力量の相関が強く、Ｉｄｌｅ状態もＲｕｎ状態で計算量が極めて小さい時も同じような傾向を示すが、クロックツリー、ＦＦクロックはＩｄｌｅ状態とＲｕｎ状態で計算量が極めて小さい時であっても異なる傾向を示すことがある。

すなわち、クロックツリー、ＦＦクロックにはＩＰの制御要因による電力消費分があり、この電力消費分は、流量からは測れないために電力があっていないと想定することができる。そこで、以下の説明では、図２２〜図２７を用いて、「Ｉｄｌｅ状態とＲｕｎ状態をもち、Ｒｕｎ状態には流量と相関がある」というモデル化を行った場合の実験結果について説明する。

図２２は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その３）である。図２２において、グラフ２２００は、ＲＵＮ状態のみのＦＦクロック端子成分の電力値と流量の時系列変化を表している。なお、０［ｍｓ］〜３００［ｍｓ］付近は、Ｉｄｌｅ状態のため対象外となっている。

図２３は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その４）である。図２３において、図２２に示したグラフ２２００の各サンプルのＦＦクロック端子成分の電力値と流量の散布図２３００が示されている。散布図２３００の決定係数は「０．７５」であり、図１９に示した実験結果と比べて大幅な改善がみられる。

図２４は、ＦＦクロックの電力と流量との相関を示す説明図（その５）である。図２４において、グラフ２４００は、図２３に示した例で回帰分析により得られた式を用いて、流量から推定した電力の予測値と実際の電力値（図２４中、ＦＦＣＬＫ）の時系列変化を表している。グラフ２４００によれば、電力の予測値と実際の電力値とが合っていることがわかる。

図２５は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その３）である。図２５において、グラフ２５００は、ＲＵＮ状態のみのクロックツリーの電力値と流量の時系列変化を表している。なお、０［ｍｓ］〜３００［ｍｓ］付近は、Ｉｄｌｅ状態のため対象外となっている。

図２６は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その４）である。図２６において、図２５に示したグラフ２５００の各サンプルのクロックツリーの電力値と流量の散布図２６００が示されている。散布図２６００の決定係数は「０．７４」であり、図２１に示した実験結果と比べて大幅な改善がみられる。

図２７は、クロックツリーの電力と流量との相関を示す説明図（その５）である。図２７において、グラフ２７００は、図２６に示した例で回帰分析により得られた式を用いて、流量から推定した電力の予測値と実際の電力値（図２７中、クロックツリー）の時系列変化を表している。グラフ２７００によれば、電力の予測値と実際の電力値とが合っていることがわかる。

このように、ＦＦクロックとクロックツリーに関しては、Ｒｕｎ状態を考慮することにより、決定係数が大幅に上がっており、電力見積の精度を改善することができることがわかる。

また、図２４や図２７に示すように、波形の形もよく似ている。これは回路構造に依存していると考えられる。例えば、図８に示した回路があったとすると、Ｉｄｌｅ状態では、手置きＣＧＩＣが止まり、部分クロックツリーＢが完全に止まっているものと考えられる。

Ｒｕｎ状態では、手置きＣＧＩＣがＯＮになっていて、部分クロックツリーＢの部分が常時動作しているようにみえるため、固定消費分が増大する。一方、自動置きＣＧＩＣは、計算に必要な時にしかＯＮにならない。したがって、計算量と何らかの依存関係があると考えられる。すなわち、ＩＰの計算量とトグルレートとの間に比例関係が成り立つといえる。

なお、ＩＰの状態をＲｕｎ／Ｉｄｌｅで分類して決定係数が上がった理由は、Ｒｕｎ／Ｉｄｌｅと強い相関性をもつ手挿入ＣＧＩＣがあったためだと推測できる。したがって、広範囲のクロックツリーを止めうるＣＧＩＣと相関性が出るＩＰの状態を洗い出して定義し、その状態ごとに回帰分析を行うことが望ましい。また、図２８に示すように、複数のメジャーなコンポーネントが存在する場合が考えられる。

図２８は、マルチファンクションの一例を示す説明図である。図２８において、例えば、サブブロックＡとサブブロックＢとの電力差が大きく、共通サブブロック部分の電力が小さければ、信号がサブブロックＡを通るか、サブブロックＢを通るかが重要になってくる。

この場合には、例えば、設定レジスタの値も状態としてもっておくことが望ましい。バスアクセス部分は共通のため、流量と非クロックツリー部分の電力も大きく異なることになる。ＦＦクロック、クロック部分についても影響は出る。一方、サブブロックＡとサブブロックＢとの電力差が小さく、共通サブブロック部分の電力が大きく、マルチパス部分が小さければ対応する必要はない。

すなわち、電力モデリングにおいては、広範囲に影響を及ぼす手挿入ＣＧＩＣ（ただし、ＰｏｗｅｒＰｒｏなどを使って同等の効果が得られることを期待する設計も含む）と相関があるパラメータは考慮することが望ましい。そして、手挿入ＣＧＩＣと相関があるパラメータを考慮することにより、回帰分析による電力モデル作成の安全度が高まると言える。

（流量と待ち時間を考慮した電力モデリング）
つぎに、流量と待ち時間を考慮した電力モデリングについて説明する。上述した流量を考慮した電力モデリングで説明した例題のクロックツリーの電力とＦＦクロックの電力をみると、計算量が減るはずのところで増えており、切片として表されるような固定量と流量と負の相関を持っているような変化をしている。

これは、何らかの無駄に電力を消費するような事象が起きていると考えられる。また、流量を考慮した電力モデリングの決定係数がある程度よい値であることを考えると、バスに起因した事象が起きていると推測できる。そこで、バスの利用権を欲しているのに待たされた時間はマイナス的な要因であると仮定して、バスの流量に加えて待ち時間を電力モデリングの要素に加えた場合について説明する。

待ち時間とは、バスの利用権を欲しているのに待たされた時間、すなわち、アービターにリクエストを投げてから、バスの利用が許可されるまでの累積時間である。実験では、待ち時間データがあるサンプルと電力があるサンプルとでは、データ取得条件が、前者は１［ｍｓ］程度でサンプリングしており、後者は６［ｍｓ］程度でサンプリングしており、開始時間にもずれがあることが分かった。

そこで、本実験では、待ち時間データのほうに合わせて、サンプリングポイントの時刻が含まれる電力値を後者のデータから取って１つのデータにまとめたものを実験用のデータ（以下、「サンプルデータ２」という）とする。また、待ち時間は、ポートごとに発生する。

以下、図２９〜図３２を用いて、サンプルデータ２で流量のみで重回帰分析した例について説明する。なお、サンプルデータ２では、リードポート２個、ライトポート１個のトランザクションの履歴がある。

図２９は、サンプルデータ２でのクロックツリーの相関を示す説明図（その１）である。図２９において、グラフ２９００は、クロックツリーの電力に関する、本データセットにおける流量からの予測値と観測値との時系列変化を表している。

図３０は、サンプルデータ２でのクロックツリーの相関を示す説明図（その２）である。図３０において、クロックツリーの電力に関する、本データセットにおける流量からの予測値と観測値の散布図３０００が示されている。散布図３０００の決定係数は「０．４７」であり、図２１の決定係数「０．５１」と同等であることがわかる。

図３１は、サンプルデータ２でのクロックツリーの相関を示す説明図（その３）である。図３１において、グラフ３１００は、ＦＦクロック端子成分の電力に関する、本データセットにおける流量からの予測値と観測値との時系列変化を表している。

図３２は、サンプルデータ２でのクロックツリーの相関を示す説明図（その４）である。図３２において、ＦＦクロック端子成分の電力に関する、本データセットにおける流量からの予測値と観測値の散布図３２００が示されている。散布図３２００の決定係数は「０．１５」であり、図１９の決定係数「０．１８」と同等であることがわかる。

これらのことから、時間粒度が違うデータセットにおいても同等の精度が得られており、ポート数が多くなった要因は考慮しなくてもよいことが分かる。したがって、サンプルデータ２は（流量およびＩＰの状態を考慮した電力モデリング）までで用いたデータと同程度の品質があるといえる。そこで、待ち時間を用いた回帰分析実験においてはサンプルデータ２を使うことにする。

（流量と待ち時間とを用いた回帰分析結果）
つぎに、図３３〜図３６を用いて、流量と待ち時間とを用いた回帰分析結果について説明する。

図３３は、流量と待ち時間によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その１）である。図３３において、グラフ３３００は、流量と待ち時間によるクロックツリーの電力の予測値と観測値との時系列変化を表している。

図３４は、流量と待ち時間によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その２）である。図３４において、図３３に示したグラフ３３００の予測値と観測値の散布図３４００が示されている。散布図３４００の決定係数は「０．９７」であり、十分な相関が観測されているといえる。

図３５は、流量と待ち時間によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その１）である。図３５において、グラフ３５００は、流量と待ち時間によるＦＦクロック端子成分の電力の予測値と観測値との時系列変化を表している。

図３６は、流量と待ち時間によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その２）である。図３６において、図３５に示したグラフ３５００の予測値と観測値の散布図３６００が示されている。散布図３６００の決定係数は「０．８９」であり、十分な相関が観測されているといえる。

このように、流量と待ち時間とを考慮することにより、状態を考慮しなくても決定係数的には十分な相関が見受けられる。しかし、図３３に示したグラフ３３００や図３５に示したグラフ３５００から分かるように振幅が大きく、誤差がみられる。

（流量と待ち時間と状態とを用いた回帰分析結果）
つぎに、図３７〜図４０を用いて、流量と待ち時間と状態とを用いた回帰分析結果について説明する。

図３７は、Ｒｕｎ状態における流量と待ち時間によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その１）である。図３７において、グラフ３７００は、Ｒｕｎ状態のみに着目した流量と待ち時間によるクロックツリーの電力の予測値と観測値との時系列変化を表している。

図３８は、Ｒｕｎ状態における流量と待ち時間によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その２）である。図３８において、図３７に示したグラフ３７００の予測値と観測値の散布図３８００が示されている。散布図３８００の決定係数は「０．７６」であり、相関が観測されているといえる。また、図３４に比べて決定係数が小さくなっているが、図３３のグラフ３３００と図３７のグラフ３７００によれば、振幅が小さく誤差が小さくなっていることがわかる。

図３９は、Ｒｕｎ状態における流量と待ち時間によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その１）である。図３９において、グラフ３９００は、Ｒｕｎ状態のみに着目した流量と待ち時間によるＦＦクロック端子成分の電力の予測値と観測値との時系列変化を表している。

図４０は、Ｒｕｎ状態における流量と待ち時間によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その２）である。図４０において、図３９に示したグラフ３９００の予測値と観測値の散布図４０００が示されている。散布図４０００の決定係数は「０．７７」であり、相関が観測されているといえる。また、図３６に比べて決定係数が小さくなっているが、図３５のグラフ３５００と図３９のグラフ３９００によれば、振幅が小さく誤差が小さいことがわかる。

このように、流量と待ち時間に合わせて状態を考慮することにより、見積誤差を抑えることができる。

（流量と状態とを用いた回帰分析結果）
つぎに、図４１〜図４４を用いて、Ｒｕｎ状態における流量を用いた回帰分析結果についても、流量およびＩＰの状態を考慮した電力モデリングまでで用いたデータの代わりに使った分析結果を説明する。

図４１は、Ｒｕｎ状態における流量によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その１）である。図４１において、グラフ４１００は、Ｒｕｎ状態のみに着目した流量によるクロックツリーの電力の予測値と観測値との時系列変化を表している。

図４２は、Ｒｕｎ状態における流量によるクロックツリー電力見積の相関を示す説明図（その２）である。図４２において、図４１に示したグラフ４１００の予測値と観測値の散布図４２００が示されている。散布図４２００の決定係数は「０．７４」であり、図３８に示した例と同等に、相関が観測されているといえる。

図４３は、Ｒｕｎ状態における流量によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その１）である。図４３において、グラフ４３００は、Ｒｕｎ状態のみに着目した流量によるＦＦクロック端子成分の電力の予測値と観測値との時系列変化を表している。

図４４は、Ｒｕｎ状態における流量によるＦＦクロック電力見積の相関を示す説明図（その２）である。図４４において、図４３に示したグラフ４３００の予測値と観測値の散布図４４００が示されている。散布図４４００の決定係数は「０．７５」であり、図４０に示した例と同等に、相関が観測されているといえる。

（電力見積支援装置１０１の記述例）
図４５Ａ、図４５Ｂおよび図４５Ｃは、電力見積支援装置１０１の記述例を示す説明図である。図４５Ａ、図４５Ｂおよび図４５Ｃに示す記述例４５００によれば、電力見積に用いたトグルレート値とバス情報、ＩＰ状態履歴を使って、電力を見積もった区間の中に含まれる各状態の占有率を求めることができる。

また、記述例４５００によれば、各状態の算出式＊占有率の和で回帰分析を行って推定式を出力することができる。なお、カウンタは、ＩＰ状態数＊パラメータ数個用意して、状態Ａパラメータａのカウンタ値を出力する。更に、状態の期間／単位時間も合わせて出力する。

（見積対象ブロックＮの一例）
つぎに、見積対象ブロックＮの一例について説明する。ここでは、クロックツリー部と非クロックツリー部とＲＡＭ／ＲＯＭ部との回路範囲に分類した見積対象ブロックＮ（部分回路ＩＰ）について説明する。

図４６は、見積対象ブロックＮの一例を示す説明図である。図４６において、見積対象ブロックＮが、クロックツリー部と非クロックツリー部とＲＡＭ／ＲＯＭ部との回路範囲に分類されている。この場合、流量（Ｔｒａｎｓ）と状態（Ｓｔａｔｅ）が回帰分析で使用されるパラメータ（独立変数）とすると、見積対象ブロックＮの電力を見積もるために観測すべき値は、見積対象ブロックＮに対する流量（Ｔｒａｎｓ）と状態（Ｓｔａｔｅ）となる。

流量（Ｔｒａｎｓ）と状態（Ｓｔａｔｅ）のパラメータをそれぞれＸ_NTrans，Ｘ_NStateとすると、見積対象ブロックＮの電力推定関数は、例えば、下記式（８）となる。なお、Ｘ_NTrans，Ｘ_NStateの単位は、回帰分析を行ったときと同じ単位である。

以上説明したように、電力見積支援装置１０１によれば、例えば、クロックツリー部、ＦＦクロック部、非クロックツリー部、ＲＡＭ／ＲＯＭ部ごとの電力ライブラリを提供することができる。例えば、部分回路ＩＰをクロックツリー部と非クロックツリー部とＲＡＭ／ＲＯＭ部との回路範囲に分類した場合、電力見積支援装置１０１は、各々の回路範囲の計測結果データを取得して、各々の回路範囲のトグルレート推定関数を作成することができる。

また、電力見積支援装置１０１は、各々の回路範囲のトグルレート推定関数と各々の回路範囲の電力値（ｎ＊ＰＣ）を用いて、各々の回路範囲の電力推定関数を作成することができる。これにより、クロックツリー部、非クロックツリー部およびＲＡＭ／ＲＯＭ部といったカテゴリー別の消費電力を見積もることができる。

なお、本実施の形態で説明した電力見積支援方法は、予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等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本電力見積支援プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本電力見積支援プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

また、本実施の形態で説明した電力見積支援装置１０１は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣ（以下、単に「ＡＳＩＣ」と称す。）やＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。具体的には、例えば、上述した電力見積支援装置１０１の機能（取得部４０１〜出力部４０４）をＨＤＬ記述によって機能定義し、そのＨＤＬ記述を論理合成してＡＳＩＣやＰＬＤに与えることにより、電力見積支援装置１０１を製造することができる。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数とを対応付けて表す計測結果を記憶部から読み出し、
前記計測結果に基づいて、前記データ量を独立変数とし、前記変化回数を従属変数として回帰分析を行うことにより、前記データ量から前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する、
処理を実行させることを特徴とする電力見積支援プログラム。

（付記２）前記コンピュータに、
作成した前記トグルレート推定関数と、前記信号の１変化当たりに消費される前記部分回路の電力値とを用いて、前記データ量から前記部分回路の電力を求める電力推定関数を作成する処理を実行させることを特徴とする付記１に記載の電力見積支援プログラム。

（付記３）前記計測結果は、前記データ量と前記変化回数と対応付けて、前記所定の期間において前記部分回路が要求された処理を実行可能となってから前記処理の実行が完了するまでの状態である期間の割合を表し、
前記トグルレート推定関数を作成する処理は、
前記計測結果に基づいて、前記データ量と前記割合とを独立変数とし、前記変化回数を従属変数として重回帰分析を行うことにより、前記データ量と前記割合とから前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成することを特徴とする付記２に記載の電力見積支援プログラム。

（付記４）前記電力推定関数を作成する処理は、
作成した前記トグルレート推定関数と、前記信号の１変化当たりに消費される前記部分回路の電力値とを用いて、前記データ量と前記割合とから前記部分回路の電力を求める電力推定関数を作成することを特徴とする付記２または３に記載の電力見積支援プログラム。

（付記５）前記コンピュータに、
作成した前記トグルレート推定関数を前記部分回路と関連付けて出力する処理を実行させることを特徴とする付記２〜４のいずれか一つに記載の電力見積支援プログラム。

（付記６）前記コンピュータに、
作成した前記電力推定関数を前記部分回路と関連付けて出力する処理を実行させることを特徴とする付記２〜５のいずれか一つに記載の電力見積支援プログラム。

（付記７）コンピュータに、
回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数とを対応付けて表す計測結果を記憶部から読み出し、
前記計測結果に基づいて、前記データ量を独立変数とし、前記変化回数を従属変数として回帰分析を行うことにより、前記データ量から前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する、
処理を実行させる電力見積支援プログラムを記録したことを特徴とする前記コンピュータに読取可能な記録媒体。

（付記８）回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数とを対応付けて表す計測結果を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記計測結果に基づいて、前記データ量を独立変数とし、前記変化回数を従属変数として回帰分析を行うことにより、前記データ量から前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する作成部と、
を有することを特徴とする電力見積支援装置。

（付記９）回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数とを対応付けて表す計測結果を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記計測結果に基づいて、前記データ量を独立変数とし、前記変化回数を従属変数として回帰分析を行うことにより、前記データ量から前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する作成部と、
を有するコンピュータを含むことを特徴とする電力見積支援装置。

（付記１０）コンピュータが、
回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数とを対応付けて表す計測結果を記憶部から読み出し、
前記計測結果に基づいて、前記データ量を独立変数とし、前記変化回数を従属変数として回帰分析を行うことにより、前記データ量から前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する、
処理を実行することを特徴とする電力見積支援方法。

１０１ 電力見積支援装置
４０１ 取得部
４０２ 作成部
４０３ 算出部
４０４ 出力部

Claims (9)

1. コンピュータに、
   回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数と対応付けて、前記所定の期間において前記部分回路が要求された処理を実行可能となってから前記処理の実行が完了するまでの状態である期間の割合を表す計測結果を記憶部から読み出し、
   前記計測結果に基づいて、前記データ量と前記割合とを独立変数とし、前記変化回数を従属変数として重回帰分析を行うことにより、前記データ量と前記割合とから前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する、
   処理を実行させることを特徴とする電力見積支援プログラム。
2. 前記コンピュータに、
   作成した前記トグルレート推定関数と、前記信号の１変化当たりに消費される前記部分回路の電力値とを用いて、前記データ量と前記割合とから前記部分回路の電力を求める電力推定関数を作成する処理を実行させることを特徴とする請求項１に記載の電力見積支援プログラム。
3. 前記コンピュータに、
   作成した前記トグルレート推定関数を前記部分回路と関連付けて出力する処理を実行させることを特徴とする請求項１に記載の電力見積支援プログラム。
4. 前記コンピュータに、
   作成した前記電力推定関数を前記部分回路と関連付けて出力する処理を実行させることを特徴とする請求項２に記載の電力見積支援プログラム。
5. 回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数と対応付けて、前記所定の期間において前記部分回路が要求された処理を実行可能となってから前記処理の実行が完了するまでの状態である期間の割合を表す計測結果を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記計測結果に基づいて、前記データ量と前記割合とを独立変数とし、前記変化回数を従属変数として重回帰分析を行うことにより、前記データ量と前記割合とから前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する作成部と、
   を有することを特徴とする電力見積支援装置。
6. コンピュータが、
   回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数と対応付けて、前記所定の期間において前記部分回路が要求された処理を実行可能となってから前記処理の実行が完了するまでの状態である期間の割合を表す計測結果を記憶部から読み出し、
   前記計測結果に基づいて、前記データ量と前記割合とを独立変数とし、前記変化回数を従属変数として重回帰分析を行うことにより、前記データ量と前記割合とから前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成する、
   処理を実行することを特徴とする電力見積支援方法。
7. コンピュータに、
   回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数と対応付けて、前記所定の期間において前記部分回路が要求された処理を実行可能となってから前記処理の実行が完了するまでの状態である期間の割合を表す計測結果を記憶部から読み出し、
   前記計測結果に基づいて、前記データ量と前記割合とを独立変数とし、前記変化回数を従属変数として重回帰分析を行うことにより、前記データ量と前記割合とから前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成し、
   作成した前記トグルレート推定関数と、前記信号の１変化当たりに消費される前記部分回路の電力値とを用いて、前記データ量から前記部分回路の電力を求める電力推定関数を作成する、
   処理を実行させることを特徴とする電力見積支援プログラム。
8. 前記電力推定関数を作成する処理は、
   作成した前記トグルレート推定関数と、前記信号の１変化当たりに消費される前記部分回路の電力値とを用いて、前記データ量と前記割合とから前記部分回路の電力を求める電力推定関数を作成することを特徴とする請求項７に記載の電力見積支援プログラム。
9. コンピュータが、
   回路の消費電力を見積もるシミュレーションにより所定の期間単位に計測された前記回路内のバスを介して部分回路に入出力されるデータ量と前記部分回路における単位時間当たりの信号の変化回数と対応付けて、前記所定の期間において前記部分回路が要求された処理を実行可能となってから前記処理の実行が完了するまでの状態である期間の割合を表す計測結果を記憶部から読み出し、
   前記計測結果に基づいて、前記データ量と前記割合とを独立変数とし、前記変化回数を従属変数として重回帰分析を行うことにより、前記データ量と前記割合とから前記変化回数を求めるトグルレート推定関数を作成し、
   作成した前記トグルレート推定関数と、前記信号の１変化当たりに消費される前記部分回路の電力値とを用いて、前記データ量から前記部分回路の電力を求める電力推定関数を作成する、
   処理を実行することを特徴とする電力見積支援方法。

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