KR102327145B1 - 온도를 이용하여 적어도 하나의 노드의 전력을 예측하는 집적 회로와 이를 포함하는 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로는 전력 데이터와 온도 데이터를 수신하는 전력 예측 매니저 회로와, RC 열 모델링 데이터를 저장하는 제1영역, 상기 전력 데이터를 저장하는 제2영역, 및 상기 온도 데이터를 저장하는 제3영역을 포함하는 저장 회로를 포함하고, 상기 전력 예측 매니저 회로는, 상기 RC 열 모델링 데이터, 상기 온도 데이터, 및 상기 전력 데이터를 이용하여, 제1시점 후에 발생한 제2시점에서, 제1노드의 전력 소모를 예측한다.

Description

온도를 이용하여 적어도 하나의 노드의 전력을 예측하는 집적 회로와 이를 포함하는 시스템{INTEGRATED CIRCUIT FOR ESTIMATING POWER OF AT LEAST ONE NODE USING TEMPERATURE AND SYSTEM HAVING THE SAME}

본 발명의 개념에 따른 실시 예는 집적 회로에 관한 것으로, 특히 노드의 온도를 이용하여 상기 노드의 전력을 예측하는 집적 회로와 이를 포함하는 시스템에 관한 것이다.

시스템 온 칩은 전자 시스템에 일반적으로 사용된다. 상기 시스템 온 칩은 복수의 구성 요소들을 포함하고, 상기 복수의 구성 요소들 각각은 작동을 위한 전력을 필요로 하고 열을 발생한다.

주어진 시간 동안 복수의 구성 요소들 각각의 온도는 상기 주어진 시간 동안 공급되는 전력 소모에 의존적이다. 상기 복수의 구성 요소들 중에서 어느 하나에서 발생한 열은 상기 복수의 구성 요소들 중에서 인접하는 적어도 다른 하나로 전달될 수 있다.

복수의 구성 요소들 각각에서 소모되는 전력을 직접 측정하는 것은 어렵다. 따라서, 종래에는 시스템 온 칩에 포함된 구성 요소의 전력 소모를 먼저 측정하고, 측정된 전력 소모를 이용하여 상기 구성 요소의 온도를 예측했다.

그러나, 시스템 온 칩에 포함된 구성 요소들 중에서 전력 소모를 직접 측정하기 어려운 구성 요소가 존재할 경우, 종래에는 상기 구성 요소에 대한 전력 소모를 측정하지 않았다. 따라서, 복수의 구성 요소들을 포함하는 시스템 온 칩에서 소모되는 전력 소모는 부정확할 수 있었다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 노드에 대해 측정된(또는 예측된) 온도를 이용하여 상기 노드의 전력 소모를 예측할 수 있는 집적 회로와 이를 포함하는 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로는 전력 데이터와 온도 데이터를 수신하는 전력 예측 매니저 회로와, RC 열 모델링(resistive-capacitive(RC) thermal modeling) 데이터를 저장하는 제1영역, 상기 전력 데이터를 저장하는 제2영역, 및 상기 온도 데이터를 저장하는 제3영역을 포함하는 저장 회로를 포함하고, 상기 전력 예측 매니저 회로는, 상기 RC 열 모델링 데이터, 상기 온도 데이터, 및 상기 전력 데이터를 이용하여, 제1시점 후에 발생한 제2시점에서, 제1노드의 전력 소모를 예측한다.

상기 RC 열 모델링 데이터는 제2노드들 각각과 상기 제1노드 사이의 RC 열 모델링 데이터를 포함하고, 상기 전력 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제2노드들의 전력 데이터, 상기 제2시점에서 상기 제2노드들의 전력 데이터, 및 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 포함하고, 상기 온도 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터와 상기 제2시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터를 포함한다.

상기 전력 예측 매니저 회로는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 이용하여 상기 제2노드들 중에서 적어도 하나의 상기 전력 데이터를 정정(correct)할 수 있다.

상기 저장 회로는 버퍼, 레지스터, 플립-플롭 또는 RAM(random access memory)을 포함할 수 있다.

상기 제2노드들 각각과 상기 제1노드는 시스템 구성 요소, 시스템 구성 요소에 포함된 기능 블록, 기능 블록에 포함된 기능 구성 요소, 또는 기능 구성 요소에 포함된 회로 요소를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 애플리케이션 프로세서는 복수의 노드들과, 복수의 온도 센서들과, 전력 예측 회로와, 전력 데이터를 상기 전력 예측 회로로 제공하는 전력 관리 유닛과, 제1노드와 버스 사이, 및 복수의 제2노드들과 상기 버스 사이의 트래픽 흐름(traffic flow)을 모니터하는 전력 모니터링 유닛을 포함한다.

상기 전력 예측 회로는 상기 노드들에 대한 상기 전력 데이터와 온도 데이터를 수신하는 전력 예측 매니저 회로와, 상기 노드들에 대한 RC 열 모델링 (resistive-capacitive(RC) thermal modeling) 데이터를 저장하는 제1영역, 상기 전력 데이터를 저장하는 제2영역, 및 상기 온도 데이터를 저장하는 제3영역을 포함하는 저장 회로를 포함한다. 상기 전력 예측 매니저 회로는, 상기 RC 열 모델링 데이터, 상기 온도 데이터, 및 상기 전력 데이터를 이용하여, 제1시점 후에 발생한 제2시점에서 상기 제1노드의 전력 소모를 예측한다.

상기 RC 열 모델링 데이터는 상기 복수의 제2노드들 각각과 상기 제1노드 사이의 RC 열 모델링 데이터를 포함하고, 상기 전력 데이터는 상기 제1시점에서 상기 복수의 제2노드들의 전력 데이터, 상기 제2시점에서 상기 복수의 제2노드들의 전력 데이터, 및 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 포함하고, 상기 온도 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터와 상기 제2시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터를 포함한다.

상기 복수의 온도 센서들 중에서 적어도 하나는 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 온도와 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 온도를 측정하는데 사용된다.

상기 전력 예측 매니저 회로는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 이용하여 상기 제2노드들 중에서 적어도 하나의 상기 전력 데이터를 정정할 수 있다.

상기 복수의 온도 센서들 중에서 적어도 하나는 서로 다른 시점들에서 상기 제1노드의 온도들을 측정하는데 사용된다.

상기 제2노드들 각각과 상기 제1노드는 시스템 구성 요소, 시스템 구성 요소에 포함된 기능 블록, 기능 블록에 포함된 기능 구성 요소, 또는 기능 구성 요소에 포함된 회로 요소를 포함한다.

상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모는 상기 전력 예측 회로로부터 상기 전력 관리 유닛으로 제공된다.

상기 전력 데이터는 상기 전력 모니터링 유닛으로부터 상기 전력 예측 회로로 제공된다.

본 발명의 실시 예에 따른, 복수의 노드들과 전력 예측 회로를 포함하는 애플리케이션 프로세서를 포함하는 모바일 시스템에서, 상기 전력 예측 회로는 상기 노드들에 대한 전력 데이터와 온도 데이터를 수신하는 전력 예측 매니저 회로와, 상기 노드들에 대한 RC 열 모델링 데이터를 저장하는 제1영역, 상기 전력 데이터를 저장하는 제2영역, 및 상기 온도 데이터를 저장하는 제3영역을 포함하는 저장 회로를 포함하고, 상기 전력 예측 매니저 회로는, 상기 RC 열 모델링 데이터, 상기 온도 데이터, 및 상기 전력 데이터를 이용하여, 제1시점 후에 발생한 제2시점에서, 제1노드의 전력 소모를 예측한다.

상기 모바일 시스템은 상기 전력 예측 매니저 회로로 상기 전력 데이터를 제공하는 전력 관리 집적 회로를 더 포함한다.

상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모는 상기 애플리케이션의 전체 전력 소모를 결정하는데 사용된다. 상기 애플리케이션의 전체의 전력 소모는 상기 모바일 시스템의 전체 전력 소모를 결정하는데 사용된다.

본 발명의 실시 예에 따른 집적 회로는 제1노드에 대해 예측된(또는 측정된) 전력 소모에 대한 데이터 및/또는 제2노드들 각각에 대해 보상된 전력 데이터를 이용하여 전력 관리를 수행할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치는, 본 발명의 실시 예에 따른 전력 소모 예측 방법을 이용하여, 제1노드의 실행 시간 전력 소모를 좀더 정밀하게 예측할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치는, 본 발명의 실시 예에 따른 전력 소모 예측 방법 및/또는 전력 데이터를 보상하는 방법을 이용하여, 집적 회로의 전체 전력 소모를 좀더 정밀하게 예측할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치는, 본 발명의 실시 예에 따른 전력 소모 예측 방법 및/또는 전력 데이터를 보상하는 방법을 이용하여, 컴퓨팅 장치의 표면 온도(skin temperature)를 좀더 정밀하게 제어할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로의 블록도를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 RC 열 모델링(RC thermal modeling)을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4a는 도 2에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로를 이용하여 제1노드의 전력 소모를 예측하는 방법을 설명하기 위한 수학식의 실시 예이다.
도 4b와 도 4c는 도 2에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로를 이용하여 제2노드들 각각의 전력 데이터를 보상하는 방법을 설명하기 위한 수학식의 실시 예이다.
도 5는 도 2에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로를 이용하여 제2노드들 각각의 전력 데이터를 보상하는 방법을 설명하는 플로우 차트이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다.
도 9는 도 1, 도 6, 도 7, 또는 도 8에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치들의 작동을 설명하기 위한 플로우 차트이다.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않은 채, 제1구성 요소는 제2구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2구성 요소는 제1구성 요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 나타낸다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.

본 명세서에서 설명된 노드(node)는 상기 노드로 공급되는 전력에 따라 열을 발생하는 히트 소스(heat source) 또는 열을 흡수하거나 소멸(dissipating)하는 히트 싱크(heat sink)를 의미할 수 있다. 여기서, 전력은 작동 전압 또는 작동 전류에 기초하여 계산(예컨대, 예측 또는 측정)될 수 있다.

실시 예에 따라, 상기 노드는 전자 시스템에 포함되고 전력 소모에 따라 열을 발생하는 시스템 구성 요소(system component), 예컨대 전력 관리 IC, 시스템 온 칩(system on chip(SoC)), 메모리, 배터리, 및/또는 디스플레이 패널을 의미할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

다른 실시 예에 따라, 상기 노드는 시스템 구성 요소, 예컨대 SoC에 포함되고, 전력 소모에 따라 열을 발생하는 기능 블록(function block)을 의미할 수 있다. 여기서, 기능 블록은 특유의 특성들(unique features)을 갖는 하드웨어, 하드웨어 모듈, 또는 전자 회로를 의미할 수 있다. 상기 기능 블록은 적어도 하나의 기능 구성 요소(function component)를 포함할 수 있다.

상기 기능 구성 요소는 CPU(central processing unit), 그래픽스 프로세싱 유닛(graphics processing unit(GPU)), 프로세서(processor), 멀티-코어 프로세서 (multi-core processor)의 각 코어(core), 메모리, USB(universal serial bus) 장치, 버스, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor(DSP)), 이미지 신호 프로세서(image signal processor(ISP)), 와이어드 인터페이스(wired interface), 무선 인터페이스(wireless interface), 컨트롤러(controller), 임베디드 소프트웨어 (embedded software), 코덱(codec), 비디오 모듈(예컨대, 카메라 인터페이스 (camera interface), JPEG(Joint Photographic Experts Group) 프로세서, 비디오 프로세서(video processor), 또는 믹서(mixer), 등), 3D 그래픽 코어(3-dimentional graphic core), 오디오 시스템(audio system), 또는 드라이버(driver) 등을 의미할 수 있다.

또 다른 실시 예에 따라, 상기 노드는 상기 기능 구성 요소에 포함된 적어도 하나의 회로 또는 적어도 하나의 소자(element)를 의미할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다.

도 1을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100A)는 전력 관리 IC(110A), 집적 회로 (200A), 메모리(300), 및 디스플레이(350)를 포함할 수 있다. 예컨대, 전력 관리 IC(110A), 집적 회로(200A), 메모리(300), 및 디스플레이(350)는 시스템 구성 요소로서 노드를 의미할 수 있다.

본 명세서에서 설명될 컴퓨팅 장치 또는 컴퓨팅 시스템(100A, 100B, 100C, 및 100D)는 PC (personal computer), 데이터 서버, 또는 모바일 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 상기 모바일 컴퓨팅 장치는 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, PDA(personal digital assistant), EDA (enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP (portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), 모바일 인터넷 장치(mobile internet device(MID)), 웨어러블 컴퓨터, 사물 인터넷(internet of things(IoT)) 장치, 만물 인터넷(internet of everything(IoE)) 장치, 또는 e-북(e-book)으로 구현될 수 있다.

전력 관리 IC(110A)는 컴퓨팅 장치(100A)의 작동을 위해 복수의 작동 전압들 (PW1~PW8)을 생성할 수 있다. 예컨대, 전력 관리 IC(110A)는 컴퓨팅 장치(100A)의 전원(예컨대, 배터리)으로부터 출력된 공급 전압을 이용하여 복수의 작동 전압들(PW1~PW8)을 생성할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

전력 관리 IC(110A)는 복수의 작동 전압들(PW1~PW8) 각각에 해당하는 전력 데이터(PWI)를 저장하는 저장 장치(REG)를 포함할 수 있다. 저장 장치(REG)는 레지스터, 예컨대 SFR(special function register)로 구현될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

본 명세서에서 설명될 집적 회로(200A, 200B, 200C, 및 200D)는 시스템 온 칩(system on chip(SoC)), 애플리케이션 프로세서(application processor), 또는 모바일 AP를 의미할 수 있다. 또한, 집적 회로(200A, 200B, 200C, 및 200D)는 메모리(300) 및/또는 디스플레이(350)를 제어할 수 있는 호스트로 사용되는 컨트롤러를 의미할 수 있다.

집적 회로(200A)는 복수의 기능 블록들(201, 210, 220, 230, 240, 250, 및 260)을 포함할 수 있다. 복수의 기능 블록들(201, 210, 220, 230, 240, 250, 및 260) 각각은 노드를 의미할 수 있다.

집적 회로(200A)는 CPU(210), 전력 예측 회로(220), 제1기능 블록(230), 제2기능 블록(240), 메모리 컨트롤러(250), 및 디스플레이 컨트롤러(260)를 포함할 수 있다.

집적 회로(200A)는 하나 또는 그 이상의 온도 센서들(TS1~TS5)을 더 포함할 수 있다. 각 온도 센서(TS1~TS5)는 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)의 온도를 감지하고, 감지 결과에 따라 각 온도 데이터(TI1~TI5)를 생성할 수 있다. 비록 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)의 온도를 측정할 수 있는 각 온도 센서(TS1~TS5)가 도시되어 있으나, 온도 센서들(TS1~TS5)의 개수와 위치는 실시 예들에 따라 다양하게 변경될 수 있다.

예컨대, 두 개의 온도 센서들은 하나의 기능 블록을 감지하기 위해 사용될 수 있고, 디스플레이 컨트롤러(260)의 온도를 감지하기 위한 온도 센서(TS5)는 버스 구조(201)로부터 멀리 또는 가까이에 위치할 수 있다.

집적 회로(200A)는 전력 관리 유닛(205)과 성능 모니터링 유닛(performance monitoring unit(PMU); 270)를 더 포함할 수 있다. 전력 관리 유닛(205)은 도 6을 참조하여 설명될 것이다. PMU(270)는 도 8을 참조하여 설명될 것이다.

버스 구조(201)를 통해, CPU(210)는 전력 예측 회로(220), 제1기능 블록 (230), 제2기능 블록(240), 메모리 컨트롤러(250), 및/또는 디스플레이 컨트롤러 (260)의 작동을 제어할 수 있다.

실시 예들에 따라 버스 구조(201)는 AMBA(Advanced Microcontroller Bus Architecture), AHB(Advanced High-performance Bus), APB(Advanced Peripheral Bus), AXI(Advanced eXtensible Interface) 또는 ASB(Advanced System Bus)로 구현될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

실시 예에 따라, CPU(210)는 집적 회로(200A)의 외부로부터 입력된 RC 열 모델링 데이터(resistive-capacitive(RC) thermal modeling data)를 전력 예측 회로 (220)에 저장하는 것을 제어할 수 있다. RC 열 모델링에 대한 일 실시 예는 도 3을 참조하여 상세히 설명될 것이다.

다른 실시 예에 따라, CPU(210)는 RC 열 모델링 데이터를 생성하고, 생성된 RC 열 모델링 데이터를 전력 예측 회로(220)에 저장하는 것을 제어할 수 있다.

실시 예에 따라, CPU(210)는, RC 열 모델링 데이터를 생성하기 위해, 집적 회로(200A)의 외부로부터 제공된 넷리스트(netlist), 타이밍 라이브러리, 표준 기생 변환 포맷 (standard parasitic exchange format(SPEF)) 파일, 및 표준 지연 포맷(standard delay format(SDF)) 파일 중에서 적어도 하나를 이용할 수 있다. 예컨대, 상기 타이밍 라이브러리는 셀 지연 서술(cell delay description)을 포함하고, 상기 SPEF 파일은 접속 지연 서술(interconnection delay description)을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 센서(TS1~TS5)는, 제1시점과 제2시점을 포함하는 서로 다른 시점들 각각에서, 제1노드의 온도를 측정 또는 예측하는데 사용될 수 있다.

전력 예측 회로(220)는, 상기 제1시점과 상기 제2시점을 포함하는 상기 서로 다른 시점들 각각에서, 상기 제1노드에 접속된 제2노드들 각각의 전력(또는, 전력 소모)에 대한 전력 데이터(PWI)를 수신할 수 있다.

전력 예측 회로(220)는, 상기 제2노드들 각각과 상기 제1노드와의 사이의 RC 열 모델링 데이터, 상기 제1노드에 대해 시점별로 측정된 온도, 상기 제2노드들 각각에 대해 시점별로 측정된 전력, 및 상기 제1시점에서 전력 예측 회로(220)에 의해 예측된 상기 제1노드의 전력을 이용하여, 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 전력 소모를 예측할 수 있다.

상기 제1노드에 대한 전력 소모를 예측하는 방법은 도 3과 도 4a를 참조하여 상세히 설명될 것이다.

전력 예측 회로(220)는, 제2시점에서 제1노드에 대해 예측된 전력 소모(또는 예측된 전력 소모 데이터)를 이용하여, 제2노드들 각각에 대해 측정(예측 또는 계산)된 전력 데이터를 보상할 수 있다. 제2노드들 각각에 대한 전력 데이터를 보상하는 방법은 도 4b, 도 4c, 및 도 5를 참조하여 상세히 설명될 것이다.

전력 예측 회로(220)는, 도 4a를 참조하여 설명될 방법을 이용하여, 노드에 대한 온도로부터 전력 소모를 예측할 수 있다.

이 방법에 의해 전력 소모를 예측할 수 있는 노드들은 이전 기술들에 의해 전력 소모를 예측할 수 없는 노드들, 높은 정확성으로 전력 소모를 예측할 수 없는 노드들 또는 전력 소모 예측이 어려운 노드들을 포함할 수 있다.

실시 예에 따라, 제1기능 블록(230)은 이미지 신호 프로세서로 구현될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 실시 예에 따라, 제2기능 블록(240)은 GPU로 구현될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

메모리 컨트롤러(250)는 메모리(300)의 작동을 제어할 수 있다. 예컨대, 메모리 컨트롤러(250)는, CPU(210)의 제어에 따라, 메모리(300)에 데이터를 라이트하거나 메모리(300)에 저장된 데이터를 리드할 수 있다.

비록 도 1에는 하나의 메모리 컨트롤러(250)와 하나의 메모리(300)가 도시되어 있으나 본 발명의 기술적 사상이 이에 한정되는 것은 아니다. 실시 예에 따라, 메모리는 복수의 메모리들을 포함하는 메모리 세트를 의미할 수 있고, 복수의 메모리 컨트롤러들 각각은 상기 복수의 메모리들 각각의 작동을 제어할 수 있다.

상기 복수의 메모리들은 휘발성 메모리 및/또는 불휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 상기 복수의 메모리들이 DRAM(dynamic random access memory)과 플래시-기반 메모리(예컨대, NAND 플래시 메모리 또는 NOR 플래시 메모리)를 포함할 때, 상기 복수의 메모리 컨트롤러들은 DRAM 컨트롤러와 플래시-기반 메모리 컨트롤러를 포함할 수 있다.

디스플레이 컨트롤러(260)는, CPU(210)의 제어에 따라, CPU(210), 제1기능 블록(230), 제2기능 블록(240), 또는 메모리 컨트롤러(250)로부터 출력된 데이터를 디스플레이(350)로 전송할 수 있다.

실시 예에 따라, 디스플레이 컨트롤러(260)와 디스플레이(350) 사이에는 MIPI 디스플레이 시리얼 인터페이스(display serial interface(DSI)), eDP (embedded DisplayPort), 또는 HDMI(High-Definition Multimedia Interface)가 접속될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

디스플레이(350)는 데이터를 디스플레이할 수 있는 장치를 의미하고, 디스플레이 패널과 상기 디스플레이 패널의 작동을 제어할 수 있는 컨트롤러를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 디스플레이(350)는 상기 컨트롤러에 의해 제어될 수 있는 백라이트 유닛(backlight unit)을 포함할 수도 있고 포함하지 않을 수도 있다.

디스플레이(350)는 평판 디스플레이(flat panel display)로 구현될 수 있다. 상기 평판 디스플레이는 TFT-LCD(thin film transistor-liquid crystal display), LED(light emitting diode) 디스플레이, OLED(organic LED) 디스플레이, AMOLED (active-matrix OLED) 디스플레이, 또는 플렉시블(flexible) 디스플레이, 양면 디스플레이(double sided display), 또는 투명 디스플레이로 구현될 수 있다.

비록 도 1에서, 제1온도 센서(TS1)는 CPU(210)의 주변에 배치되고, 제2온도 센서(TS2)는 제1기능 블록(230)의 주변에 배치되고, 제3온도 센서(TS3)는 제2기능 블록(240)의 주변에 배치되고, 제4온도 센서(TS4)는 메모리 컨트롤러(250)의 주변에 배치되고, 제5온도 센서(TS5)는 디스플레이 컨트롤러(260)에 배치되는 것으로 도시되어 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 제4온도 센서(TS4)는 메모리 컨트롤러(250)와 메모리(300) 사이의 버스에 가깝게 위치할 수 있다.

실시 예들에 따라, 컴퓨팅 장치(100A, 100B, 100C, 및 100D)는 메모리(300) 및/또는 디스플레이(350)의 온도를 감지할 수 있는 온도 센서를 더 포함할 수 있다.

실시 예에 따라, 각 온도 센서(TS1~TS5)는 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)에 내장(embedded)될 수 있다. 실시 예에 따라, 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)이 칩(chip)으로 구현될 때, 각 온도 센서(TS1~TS5)는 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)에 집적될 수 있다.

다른 실시 예에 따라, 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)에 해당하는 칩이 패키지로 패키징될 때, 각 온도 센서(TS1~TS5)는 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)에 해당하는 패키지에 내장될 수 있다.

또 다른 실시 예에 따라, 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)에 해당하는 칩이 패키지로 패키징될 때, 각 온도 센서(TS1~TS5)는 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)에 해당하는 상기 칩의 PCB(printed circuit board)에 내장될 수 있다.

상술한 바와 같이, 각 온도 센서(TS1~TS5)는 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)의 온도를 측정하기 위해, 각 기능 블록(210, 230, 240, 250, 및 260)의 내부 또는 외부의 어디라도 배치(또는 위치)될 수 있다.

도 1에서는 PMIC(110A)에 의해 생성된 각 작동 전압(PW1~PW8)이 각 기능 블록(210, 260, 220, 230, 240, 250, 300, 및 350)으로 공급되는 것으로 도시되어 있으나 이는 예시적인 것에 불과하다. 즉, 작동 전압들(PW1~PW8) 중에서 적어도 두 개는 동일한 작동 전압일 수 있다. 또한, 도 1에 도시된 바와 같이, 제7작동 전압 (PW7)은 PMIC(110A)로부터 메모리(300)로 직접 공급될 수 있고 제8작동 전압(PW8)은 PMIC(110A)로부터 디스플레이(350)로 직접 공급될 수 있다.

제1작동 전압(PW1)부터 제6작동 전압(PW6)은 PMIC(110A)로부터 전력 관리 유닛(205)으로 직접 공급될 수 있다. 전력 관리 유닛(205)은 작동 전압들(PW1~PW6) 각각을 기능 블록들(210, 260, 220, 230, 240, 및 250) 각각으로 공급할 수 있다.

실시 예에 따라, 제1작동 전압(PW1)은 CPU(210)를 포함하는 제1전력 도메인 (power domain)으로 공급될 수 있고, 제2작동 전압(PW2)은 디스플레이 컨트롤러 (260)를 포함하는 제2전력 도메인으로 공급될 수 있고, 제3작동 전압(PW3)은 전력 예측 회로(220)를 포함하는 제3전력 도메인으로 공급될 수 있고, 제4작동 전압 (PW4)은 제1기능 블록(230)을 포함하는 제4전력 도메인으로 공급될 수 있고, 제5작동 전압(PW5)은 제2기능 블록(240)을 포함하는 제5전력 도메인으로 공급될 수 있고, 제6작동 전압(PW6)은 메모리 컨트롤러(250)를 포함하는 제6전력 도메인으로 공급될 수 있고, 제7작동 전압(PW7)은 메모리(300)로 공급될 수 있고, 제8작동 전압 (PW8)은 디스플레이(350)로 공급될 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로의 블록도를 나타낸다.

도 2를 참조하면, 전력 예측 회로(220)는 전력 예측 매니저 회로(221)와 버퍼(223)를 포함할 수 있다. 전력 예측 매니저 회로(221)의 작동은 CPU(210)에 의해 제어될 수 있다. 버퍼(223)는 저장 회로의 기능을 수행할 수 있다.

전력 예측 매니저 회로(221)는 작동 전압들(PW1~PW8)에 해당하는 전력 데이터(PWI)와 온도 데이터(TI)를 수신하고, 전력 데이터(PWI)와 온도 데이터(TI)를 버퍼(223)에 저장할 수 있다. 실시 예에 따라, 전력 예측 매니저 회로(221)는, CPU(210)의 제어에 따라, 전력 데이터(PWI)와 온도 데이터(TI)를 버퍼(223)에 저장할 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 전력 예측 매니저 회로(221)는 전력 데이터(PWI)와 온도 데이터(TI)를 수신하는 버스 랩퍼(bus wrapper; 221-1)를 포함할 수 있다. 전력 예측 매니저 회로(221)는 버퍼(223)에 접속된 복수의 디-멀티플렉서들(221-3, 221-4, 및 221-5)과, 복수의 디-멀티플렉서들(221-3, 221-4, 및 221-5)과 버스 랩퍼(221-1) 사이에서 데이터 교환을 제어하는 마이크로컨트롤러(221-1)를 더 포함할 수 있다. 전력 예측 매니저 회로(221)는 도 4a를 참조하여 상세히 설명될 예측된 전력(EPW)을 전력 관리 유닛(205)으로 출력할 수 있다.

전력 데이터(PWI)는 PMIC(110A)의 저장 장치(REG)로부터 리드(또는 페치 (fetch))된 데이터일 수 있다. 온도 데이터(TI)는 적어도 하나의 온도 센서 (TS1~TS5)로부터 출력된 온도 데이터(TI1~TI5)를 포함할 수 있다.

버퍼(223)는 RC 열 모델링 데이터를 저장하는 제1영역(223-1), 전력 데이터 (PWI)를 저장하는 제2영역(223-2), 및 온도 데이터(TI)를 저장하는 제3영역(223-3)을 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 버퍼(223)는 레지스터(register)일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 버퍼(223)는 플립-플롭 또는 SRAM(static random access memory)로 구현될 수 있다.

실시 예에 따라, RC 열 모델링 데이터는 TLB(translation lookaside buffer)에 저장될 수 있고, 전력 데이터(PWI)와 온도 데이터(TI)는 버퍼(223)에 저장될 수 있다. 이 경우, RC 열 모델링 데이터를 저장하는 제1영역(예컨대, TLB, 223-1)은 전력 데이터(PWI)와 온도 데이터(TI)를 저장하는 영역들(223-2와 223-3)과 분리될 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 RC 열 모델링(RC thermal modeling)을 설명하기 위한 개념도이다.

도 3을 참조하면, 전력 소모를 예측하는 대상이 되는 노드(NODEi)는 복수의 노드들(NODE1~NODEn, n은 2 이상의 자연수)에 접속될 수 있다. 이때, 노드(NODEi)는 이전 기술들에 의해 전력 소모를 예측할 수 없는 노드, 높은 정확성으로 전력 소모를 예측할 수 없는 노드 또는 전력 소모 예측이 어려운 노드일 수 있다.

R1i는 노드들(NODE1과 NODEi) 사이의 모델링 저항값(modeling resistance value)을 의미하고, C1i는 노드들(NODE1과 NODEi) 사이의 모델링 커패시턴스 (modeling capacitance)를 의미한다.

R2i는 노드들(NODE2과 NODEi) 사이의 모델링 저항값을 의미하고, C2i는 노드들(NODE2과 NODEi) 사이의 모델링 커패시턴스를 의미한다.

R3i는 노드들(NODE3과 NODEi) 사이의 모델링 저항값을 의미하고, C3i는 노드들(NODE3과 NODEi) 사이의 모델링 커패시턴스를 의미한다.

Rni는 노드들(NODEn과 NODEi) 사이의 모델링 저항값을 의미하고, Cni는 노드들(NODEn과 NODEi) 사이의 모델링 커패시턴스를 의미한다. 각 노드의 정의는 앞에서 설명한 바와 같다.

도 4a는 도 2에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로를 이용하여 제1노드의 전력 소모를 예측하는 방법을 설명하기 위한 수학식의 실시 예이다.

도 3과 도 4a를 참조하면, 제1시점(T(t-dt))는 이전(previous) 시점을 의미하고, 제2시점(T(t))은 현재(current) 시점을 의미하고, 제1시점(T(t-dt))과 제2시점(T(t)) 사이에는 시간 차이(dt)가 존재한다고 가정한다. 또한, 노드(NODEi)에 대한 초기 온도는 실내 온도 또는 상온이고, 노드(NODEi)에 대한 초기 전력은 0 (zero)이라고 가정한다.

제1노드, 즉 노드(NODEi)는 제1기능 블록(230)이고, 복수의 제2노드들 (NODE1~NODEn, n=4) 각각은 CPU(210), 제2기능 블록(240), 메모리 컨트롤러(250), 및 디스플레이 컨트롤러(260)를 의미한다고 가정한다.

도 4a의 수학식에서, Ti(t)는 제2시점((T(t))에서 온도 센서(TS2)에 의해 측정된 제1기능 블록 (230)의 온도이고, P1(t)는 제2시점((T(t))에서 측정(또는 예측)된 CPU(210)의 전력이고, P1(t-dt))는 제1시점(T(t-dt))에서 측정(또는 예측)된 CPU(210)의 전력이고, Ti(t-dt)는 제1시점(T(t-dt))에서 온도 센서(TS2)에 의해 측정된 제1기능 블록(230)의 온도이라고 가정한다.

또한, P2(t)는 제2시점(T(t))에서 측정(또는 예측)된 제2기능 블록(240)의 전력이고, P2(t-dt))는 제1시점(T(t-dt))에서 측정(또는 예측)된 제2기능 블록 (240)의 전력이라고 가정한다. Pi(t-dt))는 제1시점(T(t-dt))에서 전력 예측 회로 (220)에 의해 예측된 전력이라고 가정한다.

따라서, 도 4a에 도시된 수학식에서, Pi(t)만이 모르는 값(un-known value)이다. 도 4에 수학식을 참조하여 설명한 바와 같이, 전력 예측 회로(220)는 이미 알고 있는 값들을 이용하여 Pi(t)를 계산할 수 있다. 즉, 전력 예측 회로(220)는 제2시점(T(t))에서 제1기능 블록(230)에서 소모되는 전력을 예측(또는 계산)하고, 예측된 전력(EPW=Pi(t)))를 생성할 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 버퍼(223)의 제1영역(223-1)은 RC 열 모델링 데이터(R1i~Rni와 C1i~Cni)를 저장하고, 버퍼(223)의 제2영역(223-2)은 전력 데이터 (P1(t-dt)~Pi(t-dt), 및 P1(t)~P4(t))를 저장하고, 버퍼(223)의 제3영역(223-3)은 각 온도(Ti(t-dt)와 Ti(t))를 저장한다.

온도 센서(TS2)는, 제1시점(T(t-dt))과 제2시점(T(t))을 포함하는 서로 다른 시점들 각각에서, 제1노드(230)의 온도(Ti(t-dt)와 Ti(t))를 측정할 수 있다.

전력 예측 매니저 회로(221)는 온도 센서(TS2)로부터 출력된 온도 데이터 (TI), 즉 제1노드(230)의 온도(Ti(t-dt)와 Ti(t))를 수신하고, 수신된 온도(Ti(t-dt)와 Ti(t))를 버퍼(223)의 제3영역(223-3)에 저장할 수 있다.

PMIC(110A)는, 제1시점(T(t-dt))과 제2시점(T(t))을 포함하는 서로 다른 시점들 각각에서, 제1노드(230)에 접속된 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각의 전력을 측정(또는 계산)하고, 측정 결과에 해당하는 전력 데이터(PWI)를 저장 장치 (REG)에 저장할 수 있다. 전력 예측 매니저 회로(221)는 전력 데이터(PWI)를 저장 장치(REG)로부터 리드하고, 리드된 전력 데이터(PWI)를 버퍼(223)의 제2영역(223-2)에 저장할 수 있다.

전력 예측 매니저 회로(221)는 RC 열 모델링 데이터(R1i~R4i와 C1i~C4i)를 수신하여 버퍼(223)의 제1영역(223-1)에 저장할 수 있다.

전력 예측 매니저 회로(221)는 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각과 제1노드(230)와의 사이의 RC 열 모델링 데이터(R1i~R4i와 C1i~C4i), 제1노드(230)에 대해 시점별(T(t-dt)와 Tit))로 측정된 온도(Ti(t-dt)와 Ti(t)), 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각에 대해 시점별(T(t-dt)와 Tit))로 측정된 전력(P1(t-dt)~P4(t-dt), 및 P1(t)~P4(t)), 및 제1시점(T(t-dt)에서 전력 예측 매니저 회로 (221)에 의해 예측된 제1노드(230)의 전력 (Pi(t-dt))을 이용하여, 제2시점(T(t))에서 제1노드(230)의 전력 소모를 예측하고, 예측된 전력 소모(EPW=Pi(t))를 생성할 수 있다.

도 4b와 도 4c는 도 2에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로를 이용하여 제2노드들 각각의 전력 데이터를 보상하는 방법을 설명하기 위한 수학식의 실시 예이고, 도 5는 도 2에 도시된 본 발명의 실시 예에 따른 전력 예측 회로를 이용하여 제2노드들 각각의 전력 데이터를 보상하는 방법을 설명하는 플로우차트이다.

도 1부터 도 5를 참조하면, 전력 예측 매니저 회로(221)는, 도 3과 도 4a를 참조하여 설명한 바와 같이, 제2시점(T(t))에서 측정된 제1노드(230)의 온도 (Ti(t)), 제1영역(223-1)에 저장된 RC 열 모델링 데이터, 제2영역(223-2)에 저장된 열 데이터, 및 제3영역(223-3)에 저장된 열 데이터를 이용하여 현재 시점(T(t))에서 제1노드(230)의 전력 소모(Pi(t))를 예측할 수 있다(S110).

전력 예측 매니저 회로(221)는, 제1노드(230)에 대해 예측된 전력 소모 (Pi(t))를 이용하여, 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각에 대한 전력 데이터 (P1(t)~P4(t))를 보상할 수 있다(S120).

도 4b를 참조하면, 전력 예측 매니저 회로(221)는 CPU(210)에 대해 제2시점 (T(t))에서 측정된 전력(P1(t))을 제3시점(T(t+dt1))에서 보상할 수 있다. 시간 간격(dt1)은 시간 간격(dt)에 비해 상당히 짧다고 가정한다.

시간 간격(dt1)이 상당히 짧기 때문에, 전력 예측 매니저 회로(221)는 제2시점(T(t))에서 사용한 데이터를 제3시점(T(t+dt1))에서 그대로 사용할 수 있다.

즉, 제3시점(T(t+dt1))에서, P1(t)가 전력 예측 매니저 회로(221)에 의해 미지수로 설정되면, 전력 예측 매니저 회로(221)는 도 4b에 도시된 수학식을 이용하여 P1'(t)를 계산할 수 있다. P1'(t)가 계산됨에 따라, P1(t)는 P1'(t)로 보상(또는 변경)될 수 있다. 전력 예측 매니저 회로(221)는 버퍼(223)에 저장된 P1(t)를 P1'(t)로 업데이트할 수 있다.

도 4c를 참조하면, 전력 예측 매니저 회로(221)는 제2기능 블록(240)에 대해 제2시점(T(t))에서 측정된 전력(P2(t))을 제4시점(T(t+dt2))에서 보상할 수 있다. 시간 간격(dt2)은 시간 간격(dt)에 비해 상당히 짧다고 가정한다.

시간 간격(dt2)이 상당히 짧기 때문에, 전력 예측 매니저 회로(221)는 제2시점(T(t))에서 사용한 데이터를 제4시점(T(t+dt2))에서 그대로 사용할 수 있다.

즉, 제4시점(T(t+dt2))에서, P2(t)가 전력 예측 매니저 회로(221)에 의해 미지수로 설정되면, 전력 예측 매니저 회로(221)는 도 4c에 도시된 수학식을 이용하여 P2'(t)를 계산할 수 있다. P2'(t)가 계산됨에 따라, P2(t)는 P2'(t)로 보상(또는 변경)될 수 있다. 전력 예측 매니저 회로(221)는 버퍼(223)에 저장된 P2(t)를 P2'(t)로 업데이트할 수 있다.

도 4b와 도 4c를 참조하여 설명한 바와 같이, 즉, P1(t)를 P1'(t)로 보상하는 방법 또는 P2(t)를 P2'(t)로 보상하는 방법과 동일 또는 유사한 방법으로, 전력 예측 매니저 회로(221)는 제4시점(T(t+dt2))과 다른 시점에서 메모리 컨트롤러 (250)에 대해 측정된 전력(P3(t))을 보상할 수 있다. 또한, 전력 예측 매니저 회로 (221)는 제4시점(T(t+dt2))과 또 다른 시점에서 P1(t) 또는 P2(t)를 P1'(t) 또는 P2'(t)로 보상하는 방법과 동일 또는 유사한 방법을 이용하여 디스플레이 컨트롤러(260)에 대해 측정된 전력(P4(t))을 보상할 수 있다.

도 4a부터 도 4c를 참조하여 설명한 바와 같이, 전력 예측 매니저 회로(221)는 제2시점(T(t))에서 측정된 각 제2노드(210, 240, 250, 및 260)에 대한 전력 데이터(P1(t)~P4(t))를 예측된 전력(Pi(t))을 이용하여 보상 또는 변경할 수 있다.

따라서, 각 제2노드(210, 240, 250, 및 260)에 대해 측정(또는 예측)된 전력 데이터(P1(t)~P4(t))는 좀 더 정확하게 변경될 수 있다.

도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다. 도 6을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100B)는 전력 관리 IC(110B), 전력 측정 회로 (115A), 집적 회로(200B), 메모리(300), 및 디스플레이(350)를 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이, 전력 관리 IC(110B), 집적 회로(200A), 메모리(300), 및 디스플레이(350)는 시스템 구성 요소로서 노드를 의미할 수 있다.

전력 관리 IC(110B)는 집적 회로(200B), 메모리(300), 및 디스플레이(350)로 공급될 작동 전압들(PW1~PW8)을 생성할 수 있다.

전력 관리 IC(110B)와 집적 회로(200B) 사이에 구현(또는 배치)된 전력 측정 회로(115A)는, 전력 관리 IC(110B)로부터 출력된 전압들(PW1~PW6) 각각에 상응하는 전력을 측정(예측 또는 계산)하고, 측정의 결과에 따라 전력 데이터(PWI)를 생성할 수 있다. 전력 예측 회로(220)는 제1노드(230)의 전력을 예측하기 하기 위해 전력 데이터(PWI)를 사용할 수 있다.

도 1에 도시된 집적 회로(200A)의 작동과 구조는 도 6에 도시된 집적 회로 (200B)의 작동과 구조와 동일 또는 유사하므로, 집적 회로(200B)의 작동과 구조에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 7은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다. 도 7을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100C)는 전력 관리 IC(110B), 전력 측정 회로 (115B)를 포함하는 집적 회로(200C), 메모리(300), 및 디스플레이(350)를 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이, 전력 관리 IC(110B), 집적 회로(200C), 메모리(300), 및 디스플레이(350)는 시스템 구성 요소로서 노드를 의미할 수 있다.

전력 관리 IC(110B)는 집적 회로(200C), 메모리(300), 및 디스플레이(350)로 공급될 작동 전압들(PW1~PW8)을 생성할 수 있다.

집적 회로(200C)에 집적 또는 배치된 전력 측정 회로(115B)는, 전력 관리 IC (110B)로부터 출력된 전압들(PW1~PW6) 각각에 상응하는 전력을 측정(예측 또는 계산)하고, 측정의 결과에 따라 전력 데이터(PWI)를 생성할 수 있다. 전력 예측 회로(220)는 제1노드(230)의 전력을 예측하기 하기 위해 전력 데이터(PWI)를 사용할 수 있다.

전력 측정 회로(115B)의 위치를 제외하면, 도 6에 도시된 집적 회로(200B)의 작동과 구조는 도 7에 도시된 집적 회로(200C)의 작동과 구조와 동일 또는 유사하므로, 집적 회로(200C)의 작동과 구조에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 8은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록도를 나타낸다. 도 8을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100D)는 전력 관리 IC(110B), 집적 회로(200D), 메모리(300), 및 디스플레이(350)를 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이, 전력 관리 IC(110B), 집적 회로(200D), 메모리(300), 및 디스플레이(350)는 시스템 구성 요소로서 노드를 의미할 수 있다.

전력 관리 IC(110B)는 집적 회로(200C), 메모리(300), 및 디스플레이(350)로 공급될 작동 전압들(PW1~PW8)을 생성할 수 있다.

성능 모니터링 유닛(performance monitoring unit(PMU); 270)은 버스 구조들 (210-1과 201-2)에 접속될 수 있으나, PMU(270)의 배치 위치는 다양하게 변경될 수 있다. 도 8의 버스 구조들(210-1과 201-2)은 도 1의 버스 구조(201)와 동일 또는 유사하다.

PMU(270)는 제1노드(230)와 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 사이의 버스 트래픽(bus traffic) 또는 데이터 트래픽을 모니터하고, 모니터 결과에 기초하여 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각에 대한 전력 데이터(PWI)를 생성할 수 있다. 전력 예측 회로(220)는 제1노드(230)의 전력을 예측하기 하기 위해 전력 데이터(PWI)를 사용할 수 있다. 집적 회로(200D)의 나머지 구성 요소들은 도 1의 집적 회로(200A)의 나머지 구성 요소들과 동일 또는 유사하다. 따라서, 집적 회로(200D)의 작동들과 구조에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 9는 본 발명의 실시 예들에 따른 컴퓨팅 장치들의 작동을 설명하기 위한 플로우 차트이다.

도 1부터 도 9를 참조하면, 온도 센서(TS2)는, 제1시점(T(t-dt))과 제2시점 (T(t))을 포함하는 서로 다른 시점들 각각에서, 제1노드(230)의 온도(Ti(t-dt)와 Ti(t))를 측정할 수 있다(S210).

도 1의 PMIC(110A), 도 6의 전력 측정 회로(115A), 도 7의 전력 측정 회로 (115B), 또는 도 8의 PMU(270)는, 제1시점(T(t-dt))과 제2시점(T(t))을 포함하는 서로 다른 시점들 각각에서, 제1노드(230)에 접속된 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각의 전력을 측정(또는 예측)하고, 측정 결과에 해당하는 전력 데이터(PWI)를 생성할 수 있다(S220). 실시 예들에 따라, 도 1, 도 6, 도 7, 및 도 8에 도시된 PMU(270)는 S220과 동일한 작동을 수행할 수 있다.

전력 예측 회로(220), 예컨대 전력 예측 매니저 회로(221)는 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각과 제1노드(230)와의 사이의 RC 열 모델링 데이터, 제1노드 (230)에 대해 시점별로 측정된 온도(Ti(t-dt)와 Ti(t)), 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각에 대해 시점별로 측정된 전력(P1(t)~P4(t) 및 P1(t-dt)~P4(t-dt)), 및 제1시점(T(t-dt))에서 전력 예측 회로(220)에 의해 예측된 제1노드(230)의 전력 (Pi(t-dt))을 이용하여, 제2시점(T(t))에서 제1노드(230)의 실행 시간(runtime) 전력 소모를 예측하고, 예측된 전력 소모(Pi(t))를 출력할 수 있다(S230).

도 4b와 도 4c를 참조하여 설명한 바와 같이, 전력 예측 회로(220), 예컨대 전력 예측 매니저 회로(220)는, 제1노드(230)에 대해 예측된 전력 소모(Pi(t))를 이용하여, 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각에 대한 전력 데이터 (P1(t)~P4(t))를 보상할 수 있다(S240).

도 1부터 도 9를 참조하여 설명한 바와 같이, 전력 예측 회로(220)에 의해 예측된 제1노드(230)의 전력 소모(Pi(t))에 대한 데이터 및/또는 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각에 대해 보상된 전력 데이터는 버퍼(223)에 저장될 수 있다.

실시 예에 따라, CPU(210)는 버퍼(223)에 저장된 데이터를 PMIC(110A 또는 110B)로 제공할 수 있다. 따라서, PMIC(110A 또는 110B)는 상기 데이터를 이용하여 작동 전압들(PW1~PW8) 각각은 조절할 수 있다.

다른 실시 예에 따라, CPU(210)는 버퍼(223)에 저장된 데이터를 집적 회로 (200A, 200B, 200C, 또는 200D)에 포함된 클락 관리 유닛(clock management unit)으로 제공할 수 있다. 따라서, 상기 클락 관리 유닛은, 상기 데이터를 이용하여, 각 노드(210, 230, 240, 250, 및 260)로 공급되는 각 클락 신호의 주파수를 조절할 수 있다.

상술한 바와 같이, 제1노드(230)에 대해 예측된 전력 소모(Pi(t))에 대한 데이터 및/또는 제2노드들(210, 240, 250, 및 260) 각각에 대해 보상된 전력 데이터는, 컴퓨팅 장치(100A, 100B, 100C, 또는 100D)에 대한 전력 관리에 사용될 수 있다.

컴퓨팅 장치(100A, 100B, 100C, 또는 100D)는, 본 발명의 실시 예에 따른 전력 소모 예측 방법을 이용하여, 제1노드(230)의 실행 시간 전력 소모를 좀더 정밀하게 예측할 수 있다.

또한, 컴퓨팅 장치(100A, 100B, 100C, 또는 100D)는, 본 발명의 실시 예에 따른 전력 소모 예측 방법 및/또는 전력 데이터를 보상하는 방법을 이용하여, 집적 회로(200A, 200B, 200C, 또는 200D)의 전체 전력 소모를 좀더 정밀하게 예측할 수 있다.

또한, 컴퓨팅 장치(100A, 100B, 100C, 또는 100D)는, 본 발명의 실시 예에 따른 전력 소모 예측 방법 및/또는 전력 데이터를 보상하는 방법을 이용하여, 컴퓨팅 장치(100A, 100B, 100C, 또는 100D)의 표면 온도(skin temperature)를 좀더 정밀하게 제어할 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

100A, 100B, 100C, 및 100D: 컴퓨팅 장치
110A와 100B: 전력 관리 유닛
115A와 115B: 전력 측정 회로
200A, 200B, 200C, 및 200D: 집적 회로
220: 전력 예측 회로
221: 전력 예측 매니저 회로
223: 버퍼
NODEi: 제1노드
NODE1~NODEn: 제2노드들
TS1~TS5: 온도 센서

Claims (20)

1. 전력 데이터와 온도 데이터를 수신하는 전력 예측 매니저 회로; 및
   RC 열 모델링(resistive-capacitive(RC) thermal modeling) 데이터를 저장하는 제1영역, 상기 전력 데이터를 저장하는 제2영역, 및 상기 온도 데이터를 저장하는 제3영역을 포함하는 저장 회로를 포함하고,
   상기 전력 예측 매니저 회로는, 상기 RC 열 모델링 데이터, 상기 온도 데이터, 및 상기 전력 데이터를 이용하여, 제1시점 후에 발생한 제2시점에서, 제1노드의 전력 소모를 예측하고,
   상기 전력 예측 매니저 회로는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 제2시점에서의 상기 제1노드의 전력 소모를 예측하고,
   수학식
   

   

   
   여기서, Ti(t)는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 온도이고, P1(t)는 상기 제2시점에서 제2노드의 전력이고, P1(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제2노드의 전력이고, P2(t)는 상기 제2시점에서 제3노드의 전력이고, P2(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제3노드의 전력이고, Pi(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 전력이고, Pi(t)는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 나타내는 미지수이고, Ti(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 온도이고, dt는 상기 제1시점과 상기 제2시점 간의 차이이고, R1i는 상기 제1노드 및 상기 제2노드 사이의 모델링 저항값(modeling resistance value)이고, R2i는 상기 제1노드 및 상기 제3노드 사이의 모델링 저항값이고, Rni는 상기 제1노드 및 제n노드 사이의 모델링 저항값(n은, 2 이상 정수)이고, C1i는 상기 제1노드 및 상기 제2노드 사이의 모델링 커패시턴스(modeling capacitance)이고, C2i는 상기 제1노드 및 상기 제3노드 사이의 모델링 커패시턴스이고, Cni는 제1노드 및 제n노드 사이의 모델링 커패시턴스인, 전력 예측 회로.
2. 제1항에 있어서,
   상기 RC 열 모델링 데이터는 제2 내지 제n노드들 각각과 상기 제1노드 사이의 RC 열 모델링 데이터를 포함하고,
   상기 전력 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제2 내지 제n노드들의 전력 데이터, 상기 제2시점에서 상기 제2 내지 제n노드들의 전력 데이터, 및 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 포함하고,
   상기 온도 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터와 상기 제2시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터를 포함하는 전력 예측 회로.
3. 제1항에 있어서,
   상기 전력 예측 매니저 회로는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 이용하여 제2 내지 제n노드들 중에서 적어도 하나의 상기 전력 데이터를 정정하는(correct) 전력 예측 회로.
4. 제1항에 있어서,
   상기 저장 회로는 버퍼, 레지스터, 플립-플롭 또는 RAM(random access memory)을 포함하는 전력 예측 회로.
5. 제2항에 있어서,
   상기 제2 내지 제n노드들 각각과 상기 제1노드는 시스템 구성 요소, 시스템 구성 요소에 포함된 기능 블록, 기능 블록에 포함된 기능 구성 요소, 또는 기능 구성 요소에 포함된 회로 요소를 포함하는 전력 예측 회로.
6. 복수의 노드들;
   복수의 온도 센서들;
   전력 예측 회로;
   전력 데이터를 상기 전력 예측 회로로 제공하는 전력 관리 유닛; 및
   제1노드와 버스 사이, 및 제2 내지 제n노드들(n은 2 이상의 정수)과 상기 버스 사이의 트래픽 흐름 (traffic flow)을 모니터하는 전력 모니터링 유닛을 포함하고,
   상기 전력 예측 회로는,
   상기 노드들에 대한 상기 전력 데이터와 온도 데이터를 수신하는 전력 예측 매니저 회로; 및
   상기 노드들에 대한 RC 열 모델링(resistive-capacitive(RC) thermal modeling) 데이터를 저장하는 제1영역, 상기 전력 데이터를 저장하는 제2영역, 및 상기 온도 데이터를 저장하는 제3영역을 포함하는 저장 회로를 포함하고,
   상기 전력 예측 매니저 회로는, 상기 RC 열 모델링 데이터, 상기 온도 데이터, 및 상기 전력 데이터를 이용하여, 제1시점 후에 발생한 제2시점에서 상기 제1노드의 전력 소모를 예측하고,
   상기 전력 예측 매니저 회로는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 제2시점에서의 상기 제1노드의 전력 소모를 예측하고,
   수학식
   

   

   
   여기서, Ti(t)는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 온도이고, P1(t)는 상기 제2시점에서 제2노드의 전력이고, P1(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제2노드의 전력이고, P2(t)는 상기 제2시점에서 제3노드의 전력이고, P2(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제3노드의 전력이고, Pi(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 전력이고, Pi(t)는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 나타내는 미지수이고, Ti(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 온도이고, dt는 상기 제1시점과 상기 제2시점 간의 차이이고, R1i는 상기 제1노드 및 상기 제2노드 사이의 모델링 저항값(modeling resistance value)이고, R2i는 상기 제1노드 및 상기 제3노드 사이의 모델링 저항값이고, Rni는 상기 제1노드 및 제n노드 사이의 모델링 저항값(n은, 2 이상 정수)이고, C1i는 상기 제1노드 및 상기 제2노드 사이의 모델링 커패시턴스(modeling capacitance)이고, C2i는 상기 제1노드 및 상기 제3노드 사이의 모델링 커패시턴스이고, Cni는 제1노드 및 제n노드 사이의 모델링 커패시턴스인, 애플리케이션 프로세서.
7. 제6항에 있어서,
   상기 RC 열 모델링 데이터는 상기 제2 내지 제n노드들 각각과 상기 제1노드 사이의 RC 열 모델링 데이터를 포함하고,
   상기 전력 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제2 내지 제n노드들의 전력 데이터, 상기 제2시점에서 상기 제2 내지 제n노드들의 전력 데이터, 및 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 포함하고,
   상기 온도 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터와 상기 제2시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터를 포함하는 애플리케이션 프로세서.
8. 제7항에 있어서,
   상기 복수의 온도 센서들 중에서 적어도 하나는 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 온도와 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 온도를 측정하는데 사용되는 애플리케이션 프로세서.
9. 제6항에 있어서,
   상기 전력 예측 매니저 회로는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 이용하여 상기 제2 내지 제n노드들 중에서 적어도 하나의 상기 전력 데이터를 정정하는 애플리케이션 프로세서.
10. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 온도 센서들 중에서 적어도 하나는 서로 다른 시점들에서 상기 제1노드의 온도들을 측정하는데 사용되는 애플리케이션 프로세서.
11. 제6항에 있어서,
    상기 저장 회로는 버퍼, 레지스터, 플립-플롭 또는 RAM(random access memory)을 포함하는 애플리케이션 프로세서.
12. 제6항에 있어서,
    상기 제2 내지 제n노드들 각각과 상기 제1노드는 시스템 구성 요소, 시스템 구성 요소에 포함된 기능 블록, 기능 블록에 포함된 기능 구성 요소, 또는 기능 구성 요소에 포함된 회로 요소를 포함하는 애플리케이션 프로세서.
13. 제6항에 있어서,
    상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모는 상기 전력 예측 회로로부터 상기 전력 관리 유닛으로 제공되는 애플리케이션 프로세서.
14. 제6항에 있어서,
    상기 전력 데이터는 상기 전력 모니터링 유닛으로부터 상기 전력 예측 회로로 제공되는 애플리케이션 프로세서.
15. 복수의 노드들과 전력 예측 회로를 포함하는 애플리케이션 프로세서를 포함하는 모바일 시스템에 있어서,
    상기 전력 예측 회로는,
    상기 노드들에 대한 전력 데이터와 온도 데이터를 수신하는 전력 예측 매니저 회로; 및
    상기 노드들에 대한 RC 열 모델링 데이터를 저장하는 제1영역, 상기 전력 데이터를 저장하는 제2영역, 및 상기 온도 데이터를 저장하는 제3영역을 포함하는 저장 회로를 포함하고,
    상기 전력 예측 매니저 회로는, 상기 RC 열 모델링 데이터, 상기 온도 데이터, 및 상기 전력 데이터를 이용하여, 제1시점 후에 발생한 제2시점에서, 제1노드의 전력 소모를 예측하고,
    상기 전력 예측 매니저 회로는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 제2시점에서의 상기 제1노드의 전력 소모를 예측하고,
    수학식
    

    

    
    여기서, Ti(t)는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 온도이고, P1(t)는 상기 제2시점에서 제2노드의 전력이고, P1(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제2노드의 전력이고, P2(t)는 상기 제2시점에서 제3노드의 전력이고, P2(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제3노드의 전력이고, Pi(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 전력이고, Pi(t)는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 나타내는 미지수이고, Ti(t-dt)는 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 온도이고, dt는 상기 제1시점과 상기 제2시점 간의 차이이고, R1i는 상기 제1노드 및 상기 제2노드 사이의 모델링 저항값(modeling resistance value)이고, R2i는 상기 제1노드 및 상기 제3노드 사이의 모델링 저항값이고, Rni는 상기 제1노드 및 제n노드 사이의 모델링 저항값(n은, 2 이상 정수)이고, C1i는 상기 제1노드 및 상기 제2노드 사이의 모델링 커패시턴스(modeling capacitance)이고, C2i는 상기 제1노드 및 상기 제3노드 사이의 모델링 커패시턴스이고, Cni는 제1노드 및 제n노드 사이의 모델링 커패시턴스인, 모바일 시스템.
16. 제15항에 있어서,
    상기 RC 열 모델링 데이터는 제2 내지 제n노드들 각각과 상기 제1노드 사이의 RC 열 모델링 데이터를 포함하고,
    상기 전력 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제2 내지 제n노드들의 전력 데이터, 상기 제2시점에서 상기 제2 내지 제n노드들의 전력 데이터, 및 상기 제1시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 포함하고,
    상기 온도 데이터는 상기 제1시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터와 상기 제2시점에서 상기 제1노드에 대한 온도 데이터를 포함하는 모바일 시스템.
17. 제15항에 있어서,
    상기 전력 예측 매니저 회로는 상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모를 이용하여 제2 내지 제n노드들 중에서 적어도 하나의 상기 전력 데이터를 정정하는 모바일 시스템.
18. 제15항에 있어서,
    상기 전력 예측 매니저 회로로 상기 전력 데이터를 제공하는 전력 관리 집적 회로를 더 포함하는 모바일 시스템.
19. 제15항에 있어서,
    상기 제2시점에서 상기 제1노드의 예측된 전력 소모는 상기 애플리케이션의 전체 전력 소모를 결정하는데 사용되는 모바일 시스템.
20. 제19항에 있어서,
    상기 애플리케이션의 전체의 전력 소모는 상기 모바일 시스템의 전체 전력 소모를 결정하는데 사용되는 모바일 시스템.

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