特開 2024-25647 コンピューティングシステム制御装置及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024025647

(43)【公開日】2024-02-26

(54)【発明の名称】コンピューティングシステム制御装置及び方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 1/3206 20190101AFI20240216BHJP

   G06F 1/3296 20190101ALI20240216BHJP

   G06F 1/324 20190101ALI20240216BHJP

   G06F 1/3234 20190101ALI20240216BHJP

   G06F 9/50 20060101ALI20240216BHJP

【ＦＩ】

G06F1/3206

G06F1/3296

G06F1/324

G06F1/3234

G06F9/50 150A

【審査請求】未請求

【請求項の数】25

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023075975

(22)【出願日】2023-05-02

(31)【優先権主張番号】10-2022-0101576

(32)【優先日】2022-08-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ

(71)【出願人】

【識別番号】390019839

【氏名又は名称】三星電子株式会社

【氏名又は名称原語表記】Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ．

【住所又は居所原語表記】１２９，Ｓａｍｓｕｎｇ－ｒｏ，Ｙｅｏｎｇｔｏｎｇ－ｇｕ，Ｓｕｗｏｎ－ｓｉ，Ｇｙｅｏｎｇｇｉ－ｄｏ，Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(74)【代理人】

【識別番号】100135079

【弁理士】

【氏名又は名称】宮崎 修

(72)【発明者】

【氏名】權 亨達

(72)【発明者】

【氏名】金 成範

【テーマコード（参考）】

5B011

【Ｆターム（参考）】

5B011DA01

5B011EA01

5B011EB03

5B011LL02

5B011LL12

5B011LL13

(57)【要約】

【課題】コンピューティングシステム制御装置及び方法が開示される。
【解決手段】一実施形態に係るコンピューティングシステム制御装置は、コンピューティングシステム（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）を構成している複数のコンポーネントを制御するための駆動モードを受信する受信器と、前記駆動モード、演算を処理するための制限時間及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するためのパラメータを決定し、前記パラメータに基づいて前記複数のコンポーネントに対するワークロードを分配し、分配されたワークロードに基づいて演算を処理するプロセッサを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピューティングシステムを構成している複数のコンポーネントを制御するための駆動モードを受信する受信器と、
前記駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するためのパラメータを決定し、
前記パラメータに基づいて前記複数のコンポーネントに対するワークロードを分配し、
分配されたワークロードに基づいて演算を処理するプロセッサと、
を含むコンピューティングシステム制御装置。

【請求項2】

前記駆動モードは高性能モード及び高効率モードを含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項3】

前記複数のコンポーネントは、演算のコンポーネント、格納のコンポーネント、通信のコンポーネント、又は電源のコンポーネントを含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項4】

前記プロセッサは、前記駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するための駆動電圧及び駆動周波数を決定する、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項5】

前記プロセッサは、前記複数のコンポーネントが消耗する電力、前記複数のコンポーネントの性能、及び前記複数のコンポーネントの温度に基づいて前記パラメータを決定する、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項6】

前記プロセッサは、前記駆動モードが高性能モードである場合、前記複数のコンポーネントの電力消耗を比較し、前記電力消耗の比較結果に基づいて前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てる、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項7】

前記受信器は、前記コンピューティングシステムのユーザから前記駆動モードの変更のための命令をリアルタイムに受信し、
前記プロセッサは、前記命令に応答して前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを応答して手動に変更したり、予め決定された値に基づいて前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを自動に変更する、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項8】

前記複数のコンポーネントは第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含み、
前記互いに異なるワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、
前記プロセッサは、前記第１コンポーネントの電力消耗が前記第２コンポーネントに比べて大きい場合、前記第１コンポーネントに前記第１ワークロードを割り当て、前記第２コンポーネントに前記第２ワークロードを割り当てる、請求項６に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項9】

前記プロセッサは、前記駆動モードが高効率モードである場合、前記複数のコンポーネントの動作周波数による駆動電圧を比較し、前記駆動電圧の比較結果に基づいて前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てる、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項10】

前記複数のコンポーネントは、第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含み、
前記互いに異なるワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、
前記プロセッサは、同じ駆動周波数で前記第１コンポーネントの駆動電圧が前記第２コンポーネントに比べて低い場合、前記第１コンポーネントに前記第２ワークロードを割り当て、前記第２コンポーネントに前記第１ワークロードを割り当てる、請求項９に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項11】

前記分配されたワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、
前記プロセッサは、前記複数のコンポーネントのＤＶＦＳ（ＤｙｎａｍｉｃＶｏｌｔａｇｅ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｃａｌｉｎｇ）特性に基づいて前記複数のコンポーネントをクラスタリングすることにより第１クラスタ及び第２クラスタを生成し、
前記第１クラスタと前記第２クラスタのうち前記ＤＶＦＳ特性に良好なクラスタに前記第２ワークロードを割り当て、残りのクラスタに前記第１ワークロードを割り当てる、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項12】

前記プロセッサは、前記複数のコンポーネントの温度、前記複数のコンポーネントの駆動電圧、前記複数のコンポーネントの駆動周波数、前記複数のコンポーネントの消耗電力、前記複数のコンポーネントのピーク性能、及び前記複数のコンポーネントの電力効率に基づいてニューラルネットワークを強化学習することにより前記パラメータを決定する、請求項１に記載のコンピューティングシステム制御装置。

【請求項13】

コンピューティングシステムを構成している複数のコンポーネントを制御するための駆動モードを受信するステップと、
前記駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するためのパラメータを決定するステップと、
前記パラメータに基づいて前記複数のコンポーネントに対するワークロードを分配するステップと、
分配されたワークロードに基づいて演算を処理するステップと、
を含むコンピューティングシステム制御方法。

【請求項14】

前記駆動モードは高性能モード及び高効率モードを含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項15】

前記複数のコンポーネントは、演算コンポーネント、格納コンポーネント、通信コンポーネント、又は電源コンポーネントを含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項16】

前記パラメータを決定するステップは、前記駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するための駆動電圧及び駆動周波数を決定するステップを含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項17】

前記パラメータを決定するステップは、前記複数のコンポーネントが消耗する電力、前記複数のコンポーネントの性能、及び前記複数のコンポーネントの温度に基づいて前記パラメータを決定するステップを含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項18】

前記ワークロードを分配するステップは、前記駆動モードが高性能モードである場合、
前記複数のコンポーネントの電力消耗を比較するステップと、
前記電力消耗の比較結果に基づいて前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てるステップと、
を含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項19】

前記受信するステップは、前記コンピューティングシステムのユーザから前記駆動モードの変更のための命令をリアルタイムに受信するステップを含み、
前記パラメータを決定するステップは、前記命令に応答して前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを応答して手動に変更したり、予め決定された値に基づいて前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを自動に変更するステップを含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項20】

前記複数のコンポーネントは第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含み、
前記互いに異なるワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、
前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てるステップは、前記第１コンポーネントの電力消耗が前記第２コンポーネントに比べて大きい場合、
前記第１コンポーネントに前記第１ワークロードを割り当てるステップと、
前記第２コンポーネントに前記第２ワークロードを割り当てるステップと、
を含む、請求項１８に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項21】

前記ワークロードを分配するステップは、前記駆動モードが高効率モードである場合、
前記複数のコンポーネントの動作周波数による駆動電圧を比較するステップと、
前記駆動電圧の比較結果に基づいて前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てるステップと、
を含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項22】

前記複数のコンポーネントは第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含み、
前記互いに異なるワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、
前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てるステップは、同じ駆動周波数で前記第１コンポーネントの駆動電圧が前記第２コンポーネントに比べて低い場合、
前記第１コンポーネントに前記第２ワークロードを割り当てるステップと、
前記第２コンポーネントに前記第１ワークロードを割り当てるステップと、
を含む、請求項２１に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項23】

前記分配されたワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、
前記ワークロードを分配するステップは、
前記複数のコンポーネントのＤＶＦＳ（ＤｙｎａｍｉｃＶｏｌｔａｇｅ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｃａｌｉｎｇ）特性に基づいて前記複数のコンポーネントをクラスタリングすることにより第１クラスタ及び第２クラスタを生成するステップと、
前記第１クラスタと前記第２クラスタのうち、前記ＤＶＦＳ特性に良好なクラスタに前記第２ワークロードを割り当てるステップと、
残りのクラスタに前記第１ワークロードを割り当てるステップと、
を含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項24】

前記パラメータを決定するステップは、前記複数のコンポーネントの温度、前記複数のコンポーネントの駆動電圧、前記複数のコンポーネントの駆動周波数、前記複数のコンポーネントの消耗電力、前記複数のコンポーネントのピーク性能、及び前記複数のコンポーネントの電力効率に基づいてニューラルネットワークを強化学習することにより前記パラメータを決定するステップを含む、請求項１３に記載のコンピューティングシステム制御方法。

【請求項25】

ハードウェアと結合して請求項１３～請求項２４のいずれか一項に記載の方法を実行させるためにコンピュータで読み出し可能な媒体に格納されたコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

実施形態は、コンピューティングシステム制御装置及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

コンピューティングシステムの性能を向上させたり電力消耗を減らすために、コンピューティングシステムの電圧及び周波数を調節するＤＶＦＳ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｖｏｌｔａｇｅ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｃａｌｉｎｇ）技術を活用することができる。

【0003】

ＤＶＦＳは、コンピュータアーキテクチャで省電力技術の１つとして、使用される部品の印加電圧を動的に高めたり下げ、コア周波数を調整することで性能及び電力を制御する技術を意味する。

【0004】

従来の技術は、コンピューティングシステムを構成している様々なコンポーネントの電力特性を反映できなくて電力効率が低く、性能の制御が難しい。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明の目的は、コンピューティングシステム制御装置及び方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一実施形態に係るコンピューティングシステム制御装置は、コンピューティングシステムを構成している複数のコンポーネントを制御するための駆動モードを受信する受信器と、前記駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するためのパラメータを決定し、前記パラメータに基づいて前記複数のコンポーネントに対するワークロードを分配し、分配されたワークロードに基づいて演算を処理するプロセッサとを含む。

【0007】

前記駆動モードは高性能モード及び高効率モードを含むことができる。

【0008】

前記複数のコンポーネントは、演算のコンポーネント、格納のコンポーネント、通信のコンポーネント、又は電源のコンポーネントを含むことができる。

【0009】

前記プロセッサは、前記駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するための駆動電圧及び駆動周波数を決定することができる。

【0010】

前記プロセッサは、前記複数のコンポーネントが消耗する電力、前記複数のコンポーネントの性能、及び前記複数のコンポーネントの温度に基づいて前記パラメータを決定することができる。

【0011】

前記プロセッサは、前記駆動モードが高性能モードである場合、前記複数のコンポーネントの電力消耗を比較し、前記電力消耗の比較結果に基づいて前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てることができる。

【0012】

前記受信器は、前記コンピューティングシステムのユーザから前記駆動モードの変更のための命令をリアルタイムに受信し、前記プロセッサは、前記命令に応答して前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを応答して手動に変更したり、予め決定された値に基づいて前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを自動に変更することができる。

【0013】

前記複数のコンポーネントは第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含み、前記互いに異なるワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、前記プロセッサは、前記第１コンポーネントの電力消耗が前記第２コンポーネントに比べて大きい場合、前記第１コンポーネントに前記第１ワークロードを割り当て、前記第２コンポーネントに前記第２ワークロードを割り当てることができる。

【0014】

前記プロセッサは、前記駆動モードが高効率モードである場合、前記複数のコンポーネントの動作周波数による駆動電圧を比較し、前記駆動電圧の比較結果に基づいて前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てることができる。

【0015】

前記複数のコンポーネントは、第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含み、前記互いに異なるワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、前記プロセッサは、同じ駆動周波数で前記第１コンポーネントの駆動電圧が前記第２コンポーネントに比べて低い場合、前記第１コンポーネントに前記第２ワークロードを割り当て、前記第２コンポーネントに前記第１ワークロードを割り当てることができる。

【0016】

前記分配されたワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、前記プロセッサは、前記複数のコンポーネントのＤＶＦＳ（ＤｙｎａｍｉｃＶｏｌｔａｇｅ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｃａｌｉｎｇ）特性に基づいて前記複数のコンポーネントをクラスタリングすることにより第１クラスタ及び第２クラスタを生成し、前記第１クラスタと前記第２クラスタのうち前記ＤＶＦＳ特性に良好なクラスタに前記第２ワークロードを割り当て、残りのクラスタに前記第１ワークロードを割り当てることができる。

【0017】

前記プロセッサは、前記複数のコンポーネントの温度、前記複数のコンポーネントの駆動電圧、前記複数のコンポーネントの駆動周波数、前記複数のコンポーネントの消耗電力、前記複数のコンポーネントのピーク性能、及び前記複数のコンポーネントの電力効率に基づいてニューラルネットワークを強化学習することにより前記パラメータを決定することができる。

【0018】

一実施形態に係るコンピューティングシステム制御方法は、コンピューティングシステムを構成している複数のコンポーネントを制御するための駆動モードを受信するステップと、前記駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するためのパラメータを決定するステップと、前記パラメータに基づいて前記複数のコンポーネントに対するワークロードを分配するステップと、分配されたワークロードに基づいて演算を処理するステップとを含む。

【0019】

前記駆動モードは高性能モード及び高効率モードを含むことができる。

【0020】

前記複数のコンポーネントは、演算コンポーネント、格納コンポーネント、通信コンポーネント、又は電源コンポーネントを含むことができる。

【0021】

前記パラメータを決定するステップは、前記駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて前記複数のコンポーネントを制御するための駆動電圧及び駆動周波数を決定するステップを含ことができる。

【0022】

前記パラメータを決定するステップは、前記複数のコンポーネントが消耗する電力、前記複数のコンポーネントの性能、及び前記複数のコンポーネントの温度に基づいて前記パラメータを決定するステップを含むことができる。

【0023】

前記ワークロードを分配するステップは、前記駆動モードが高性能モードである場合、前記複数のコンポーネントの電力消耗を比較するステップと、前記電力消耗の比較結果に基づいて前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てるステップとを含むことができる。

【0024】

前記受信するステップは、前記コンピューティングシステムのユーザから前記駆動モードの変更のための命令をリアルタイムに受信するステップを含み、前記パラメータを決定するステップは、前記命令に応答して前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを応答して手動に変更したり、予め決定された値に基づいて前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを自動に変更するステップを含むことができる。

【0025】

前記複数のコンポーネントは第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含み、前記互いに異なるワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てるステップは、前記第１コンポーネントの電力消耗が前記第２コンポーネントに比べて大きい場合、前記第１コンポーネントに前記第１ワークロードを割り当てるステップと、前記第２コンポーネントに前記第２ワークロードを割り当てるステップとを含むことができる。

【0026】

前記ワークロードを分配するステップは、前記駆動モードが高効率モードである場合、前記複数のコンポーネントの動作周波数による駆動電圧を比較するステップと、前記駆動電圧の比較結果に基づいて前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てるステップとを含むことができる。

【0027】

前記複数のコンポーネントは第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含み、前記互いに異なるワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、前記複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てるステップは、同じ駆動周波数で前記第１コンポーネントの駆動電圧が前記第２コンポーネントに比べて低い場合、前記第１コンポーネントに前記第２ワークロードを割り当てるステップと、前記第２コンポーネントに前記第１ワークロードを割り当てるステップとを含むことができる。

【0028】

前記分配されたワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含み、前記ワークロードを分配するステップは、前記複数のコンポーネントのＤＶＦＳ（ＤｙｎａｍｉｃＶｏｌｔａｇｅ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｃａｌｉｎｇ）特性に基づいて前記複数のコンポーネントをクラスタリングすることにより第１クラスタ及び第２クラスタを生成するステップと、前記第１クラスタと前記第２クラスタのうち、前記ＤＶＦＳ特性に良好なクラスタに前記第２ワークロードを割り当てるステップと、残りのクラスタに前記第１ワークロードを割り当てるステップとを含むことができる。

【0029】

前記パラメータを決定するステップは、前記複数のコンポーネントの温度、前記複数のコンポーネントの駆動電圧、前記複数のコンポーネントの駆動周波数、前記複数のコンポーネントの消耗電力、前記複数のコンポーネントのピーク性能、及び前記複数のコンポーネントの電力効率に基づいてニューラルネットワークを強化学習することにより前記パラメータを決定するステップを含むことができる。

【発明の効果】

【0030】

本発明によると、コンピューティングシステム制御装置及び方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0031】

【図1】一実施形態に係るコンピューティングシステム制御装置の概略的なブロック図を示す。

【図2】図１に示されたコンピューティングシステム制御装置のコンピューティングシステム制御方式の一例を示す。

【図3】高性能モードにおける複数のコンポーネントの動作の例を示す。

【図4】高効率モードにおける複数のコンポーネントの動作の例を示す。

【図5】図１に示されたコンピューティングシステム制御装置のコンピューティングシステム制御方式の他の例を示す。

【図6】図１に示されたコンピューティングシステム制御装置のコンピューティングシステム制御方式の更なる例を示す。

【図7】パラメータを含む表に基づいてコンピューティングシステムを制御する動作を説明するための図である。

【図8】強化学習に基づいてコンピューティングシステムを制御する動作を説明するための図である。

【図9A】図１に示されたコンピューティングシステム制御装置が実現されるハードウェアの例を示す。

【図9B】図１に示されたコンピューティングシステム制御装置が実現されるハードウェアの例を示す。

【図9C】図１に示されたコンピューティングシステム制御装置が実現されるハードウェアの例を示す。

【図10】図１に示されたコンピューティングシステム制御装置の動作のフローチャートを示す。

【発明を実施するための形態】

【0032】

実施形態に対する特定な構造的又は機能的な説明は単なる例示のための目的として開示されたものとして、様々な形態に変更される。したがって、実施形態は特定な開示形態に限定されるものではなく、本明細書の範囲は技術的な思想に含まれる変更、均等物ないし代替物を含む。

【0033】

第１又は第２などの用語を複数の構成要素を説明するために用いることがあるが、このような用語は１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的としてのみ解釈されなければならない。例えば、第１構成要素は第２構成要素と命名することができ、同様に第２構成要素は第１構成要素にも命名することができる。

【0034】

いずれかの構成要素が他の構成要素に「連結」されているか「接続」されていると言及されたときには、その他の構成要素に直接的に連結されているか又は接続されているが、中間に他の構成要素が存在し得るものと理解されなければならない。

【0035】

単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。

【0036】

異なるように定義さがれない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含んで、ここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。

【0037】

本文書で使用される用語「モジュール」は、ハードウェア、ソフトウェア、又はファームウェアで具現されたユニットを含んでもよく、例えば、ロジック、論理ブロック、部品、又は、回路のような用語と相互互換的に使用されてもよい。モジュールは、一体に構成された部品又は１つ又はそれ以上の機能を行う、前記部品の最小単位又はその一部であってもよい。例えば、一実施形態によれば、モジュールは、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）の形態に実現されることができる。

【0038】

本文書で使用される「～部」という用語は、ソフトウェア又はＦＰＧＡ又はＡＳＩＣのようなハードウェアの構成要素を意味し、「～部」はいずれかの役割を行う。ところが、「～部」はソフトウェア又はハードウェアに限定される意味ではない。「～部」は、アドレッシングできる格納媒体にあるように構成されてもよく、１つ又はそれ以上のプロセッサを再生させるように構成されてもよい。例えば、「～部」は、ソフトウェア構成要素、オブジェクト指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバ、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ、及び変数を含んでもよい。構成要素と「～部」の中で提供される機能は、さらに小さい数の構成要素及び「～部」に結合されたり追加的な構成要素と「～部」にさらに分離してもよい。それだけでなく、構成要素及び「～部」は、デバイス又はセキュリティーマルチメディアカード内の１つ又はそれ以上のＣＰＵを再生させるように実現されてもよい。また、「～部」は、１つ以上のプロセッサを含んでもよい。

【0039】

以下、添付する図面を参照しながら実施形態を詳細に説明する。添付図面を参照して説明するにおいて、図面符号に関係なく同じ構成要素には同じ参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。

【0040】

図１は、一実施形態に係るコンピューティングシステム制御装置の概略的なブロック図を示す。

【0041】

図１を参照すると、コンピューティングシステム制御装置１０は、コンピューティングシステムを制御する。コンピューティングは、１つ以上の目的を達相するためにコンピュータを活用して開発、算出する動作を意味する。コンピューティングシステムは、ハードウェア、ソフトウェア、データ及び／又はネットワークと共にコンピューティングを行うための全ての資源（例えば、ハードウェア資源）と入力、出力、処理装置及び／又は格納装置の機能を含んでいるシステム（ソフトウェア）を意味する。

【0042】

コンピューティングシステム制御装置１０は、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、データサーバ、又は、携帯用装置内に実現され得る。

【0043】

携帯用装置は、ラップトップ（ｌａｐｔｏｐ）コンピュータ、移動電話機、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、タブレット（ｔａｂｌｅｔ）ＰＣ、モバイルインターネットデバイス（ｍｏｂｉｌｅ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｄｅｖｉｃｅ（ＭＩＤ））、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＥＤＡ（ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、デジタルスチールカメラ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｔｉｌｌ ｃａｍｅｒａ）、デジタルビデオカメラ（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｉｄｅｏ ｃａｍｅｒａ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｐｌａｙｅｒ）、ＰＮＤ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ又はｐｏｒｔａｂｌｅ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ）、携帯用ゲームコンソール（ｈａｎｄｈｅｌｄ ｇａｍｅ ｃｏｎｓｏｌｅ）、ｅ－ブック（ｅ－ｂｏｏｋ）、又は、スマートデバイス（ｓｍａｒｔ ｄｅｖｉｃｅ）のように実現されてもよい。スマートデバイスは、スマートワッチ（ｓｍａｒｔ ｗａｔｃｈ）、スマートバンド（ｓｍａｒｔ ｂａｎｄ）、又は、スマートリング（ｓｍａｒｔ ｒｉｎｇ）のように実現されてもよい。

【0044】

コンピューティングシステム制御装置１０は、複数のコンポーネント（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）で構成される。複数のコンポーネントは、演算（ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）コンポーネント、格納（ｓｔｏｒａｇｅ）コンポーネント、通信（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）コンポーネント、又は電源（ｐｏｗｅｒ）コンポーネントを含む。

【0045】

演算コンポーネントは、様々な形態のプロセッサ２００を含むことができる。例えば、演算コンポーネントは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＮＰＵ（Ｎｅｕｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）を含んでもよい。

【0046】

格納コンポーネントは、データを格納するための手段を含む。格納コンポーネントは、メモリ３００を含んでもよい。複数のコンポーネントに含まれる格納コンポーネントは、ホストのストレージ、メインメモリ、演算コンポーネント内のメインメモリ又はフラッシュメモリを含んでもよい。

【0047】

メモリ３００は、演算のためのデータ又は演算結果を格納する。メモリ３００は、プロセッサ２００によって実行可能な命令（又は、プログラム）を格納する。例えば、命令は、プロセッサ２００の動作及び／又はプロセッサ２００の各構成の動作を実行するための命令を含んでもよい。

【0048】

メモリ３００は、揮発性メモリ装置又は不揮発性メモリ装置に実現される。

【0049】

揮発性メモリ装置は、ＤＲＡＭ（ｄｙｎａｍｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、Ｔ－ＲＡＭ（ｔｈｙｒｉｓｔｏｒ ＲＡＭ）、Ｚ－ＲＡＭ（ｚｅｒｏ ｃａｐａｃｉｔｏｒ ＲＡＭ）、又は、ＴＴＲＡＭ（Ｔｗｉｎ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ ＲＡＭ）に実現される。

【0050】

揮発性メモリ装置は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ ＲＡＭ）、スピン伝達トルクＭＲＡＭ（Ｓｐｉｎ－Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｔｏｒｑｕｅ（ＳＴＴ）－ＭＲＡＭ）、Ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｅ Ｂｒｉｄｇｉｎｇ ＲＡＭ（ＣＢＲＡＭ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ＲＡＭ）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ＲＲＡＭ）、抵抗メモリ（Ｒｅｓｉｓｔｉｖｅ ＲＲＡＭ（ＲＲＡＭ）、ナノチューブＲＲＡＭ（Ｎａｎｏｔｕｂｅ ＲＲＡＭ）、ポリマーＲＡＭ（Ｐｏｌｙｍｅｒ ＲＡＭ）、ナノ浮遊ゲートメモリ（Ｎａｎｏａｔｉｎｇ Ｇａｔｅ Ｍｅｍｍｏｌｏｇｏｒｙ（ＮＦＧＭ））、ホログラフィックメモリ（ｈｏｌｏｇｒａｐｈｉｃ ｍｅｍｏｒｙ）、分子電子メモリ素子（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｍｅｍｏｒｙ Ｄｅｖｉｃｅ）、又は絶縁抵抗変化メモリ（Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｍｅｍｏｒｙ）に具現されてもよい。

【0051】

通信コンポーネントは、通信を行う手段を含む。例えば、通信コンポーネントは、ネットワークスイッチ（Ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｗｉｔｃｈ）及び／又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）を含んでもよい。

【0052】

電源（ｐｏｗｅｒ）コンポーネントは、他のコンポーネントに電力を供給する手段を含む。

【0053】

コンピューティングシステム制御装置１０は、受信器１００、プロセッサ２００及び／又はメモリ３００を含む。

【0054】

受信器１００は、コンピューティングシステムを構成している複数のコンポーネントを制御するための駆動モードを受信する。駆動モードは、高性能モード（ｈｉｇｈ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｍｏｄｅ）及び／又は高効率モード（ｈｉｇｈ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｍｏｄｅ）を含んでもよい。受信器１００は、コンピューティングシステムのユーザから駆動モードの変更のための命令をリアルタイム受信することができる。受信器１００は、駆動モードの変更のために予め決定されたデータを受信する。

【0055】

駆動モードは、電気的な信号から構成される。駆動モードは、プロセッサ２００によって決定されて受信器１００に伝達されたり、外部から伝達される。受信器１００は、受信インターフェースを含んでもよい。受信器１００は、駆動モードをプロセッサ２００に出力する。

【0056】

プロセッサ２００は、メモリ３００に格納されたデータを処理する。プロセッサ２００は、メモリ３００に格納されたコンピュータで読出し可能なコード（例えば、ソフトウェア）及びプロセッサ２００によって誘発された命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行する。

【0057】

「プロセッサ２００」は、目的とする動作（ｄｅｓｉｒｅｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）を実行させるための物理的な構造を有する回路を有するハードウェアで具現されたデータ処理装置である。例えば、目的とする動作は、プログラムに含まれているコード又は命令を含んでもよい。

【0058】

例えば、ハードウェアで具現されたデータ処理装置は、マイクロプロセッサー（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、プロセッサコア（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ｃｏｒｅ）、マルチ－コアプロセッサ（ｍｕｌｔｉ－ｃｏｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マルチプロセッサ（ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）を含んでもよい。

【0059】

プロセッサ２００は、駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び複数のコンポーネントの演算時間に基づいて複数のコンポーネントを制御するためのパラメータを決定する。

【0060】

プロセッサ２００は、駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて複数のコンポーネントを制御するための駆動電圧及び駆動周波数（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を決定する。駆動周波数は、クロック周波数（ｃｌｏｃｋ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を含んでもよい。

【0061】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントが消耗する電力、複数のコンポーネントの性能、及び複数のコンポーネントの温度に基づいてパラメータを決定する。

【0062】

複数のコンポーネントの性能は、コンポーネントの種類によって互いに異なってもよい。演算コンポーネントの性能は演算処理速度を含むことができる。例えば、処理速度は、ＦＬＯＰＳ（ＦＬｏａｔｉｎｇ ｐｏｉｎｔ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）単位を有してもよい。格納コンポーネントの性能は、格納容量又はデータ送信のための帯域幅を含んでもよい。電源コンポーネントの性能は供給可能な電力を含むことができる。

【0063】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントの温度、複数のコンポーネントの駆動電圧、複数のコンポーネントの駆動周波数、複数のコンポーネントの消耗電力、複数のコンポーネントのピーク性能、及び複数のコンポーネントの電力効率に基づいてニューラルネットワークを強化学習（ｅｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ ｔｒａｉｎｉｎｇ）することで、パラメータを決定することができる。

【0064】

ニューラルネットワークは、シナプスの結合でネットワークを形成した人工ニューロン（ノード）が学習を介してシナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を有するモデルの全般を意味する。

【0065】

ニューラルネットワークのニューロンは、加重値又はバイアスの組み合わせを含んでもよい。ニューラルネットワークは、１つ以上のニューロン又はノードから構成された１つ以上のレイヤを含んでもよい。ニューラルネットワークは、ニューロンの加重値を学習を介して変化させることによって任意の入力から予測しようとする結果を推論することができる。

【0066】

ニューラルネットワークは、深層ニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。ニューラルネットワークは、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、パーセプトロン（ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）、多層パーセプトロン（ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）、ＦＦ（Ｆｅｅｄ Ｆｏｒｗａｒｄ）、ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＦＦ（Ｄｅｅｐ Ｆｅｅｄ Ｆｏｒｗａｒｄ）、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＧＲＵ（Ｇａｔｅｄ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｕｎｉｔ）、ＡＥ（Ａｕｔｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）、ＶＡＥ（Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ Ａｕｔｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）、ＤＡＥ（Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ Ａｕｔｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）、ＳＡＥ（Ｓｐａｒｓｅ Ａｕｔｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）、ＭＣ（Ｍａｒｋｏｖ Ｃｈａｉｎ）、ＨＮ（Ｈｏｐｆｉｅｌｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＭ（Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＲＢＭ（Ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＤＢＮ（Ｄｅｐｐ Ｂｅｌｉｅｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＣＮ（Ｄｅｅｐ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＮ（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＣＩＧＮ（Ｄｅｅｐ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＧＡＮ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＳＭ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＥＬＭ（Ｅｘｔｒｅｍｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＥＳＮ（Ｅｃｈｏ Ｓｔａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＲＮ（Ｄｅｅｐ Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＮＣ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｂｌｅ Ｎｅｕｒａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＮＴＭ（Ｎｅｕｒａｌ Ｔｕｒｎｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ＣＮ（Ｃａｐｓｕｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＫＮ（Ｋｏｈｏｎｅｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びＡＮ（Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含んでもよい。

【0067】

プロセッサ２００は、パラメータに基づいて複数のコンポーネントに対するワークロード（ｗｏｒｋｌｏａｄ）を分配することができる。ワークロードは、与えられた時間内にコンピューティングシステムが処理しなければならない作業（ｔａｓｋ）の量及び／又は作業の性格を含んでもよい。

【0068】

プロセッサ２００は、命令に応答して複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを応答して手動に変更する。又は、プロセッサ２００は、予め決定された値に基づいて前記複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを自動に変更してもよい。プロセッサ２００は、コンピューティングシステムのユーザに駆動モードの変更のための情報をリアルタイムに提供することができる。

【0069】

プロセッサ２００は、駆動モードが高性能モードである場合、複数のコンポーネントの電力消耗を比較する。プロセッサ２００は、電力消耗の比較結果に基づいて複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てることができる。

【0070】

複数のコンポーネントは、第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含んでもよい。互いに異なるワークロード又は分配されたワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含む。

【0071】

プロセッサ２００は、第１コンポーネントの電力消耗が第２コンポーネントに比べて大きい場合、第１コンポーネントに第１ワークロードを割り当てる。プロセッサ２００は、第２コンポーネントに第２ワークロードを割り当てる。

【0072】

プロセッサ２００は、駆動モードが高効率モードである場合、複数のコンポーネントの動作周波数による駆動電圧を比較する。プロセッサ２００は、駆動電圧の比較結果に基づいて複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てる。

【0073】

プロセッサ２００は、同じ駆動周波数で第１コンポーネントの駆動電圧が第２コンポーネントに比べて低い場合、第１コンポーネントに第２ワークロードを割り当てる。プロセッサ２００は、２コンポーネントに第１ワークロードを割り当てる。

【0074】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントのＤＶＦＳ（ＤｙｎａｍｉｃＶｏｌｔａｇｅ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｃａｌｉｎｇ）特性に基づいて、複数のコンポーネントをクラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）することで、第１クラスタ及び第２クラスタを生成することができる。クラスタは、複数のコンポーネントを含むコンポーネントの集合を意味する。

【0075】

プロセッサ２００は、第１クラスタと第２クラスタのうち、ＤＶＦＳ特性に良好なクラスタに第２ワークロードを割り当てることができる。プロセッサ２００は、残りのクラスタに第１ワークロードを割り当てる。

【0076】

プロセッサ２００は、分配されたワークロードに基づいて演算を処理する。

【0077】

以下、図２～図７を参照してコンピューティングシステムを制御する過程について詳しく説明する。

【0078】

図２は、図１に示されたコンピューティングシステム制御装置のコンピューティングシステム制御方式の一例を示し、図３は、高性能モードにおける複数のコンポーネントの動作の例を示し、図４は、高効率モードにおける複数のコンポーネントの動作の例を示す。

【0079】

図２～図４を参照すると、コンピューティングシステム制御装置（例えば、図１のコンピューティングシステム制御装置１０）は、コンピューティングシステムを制御する。コンピューティングシステムは、演算コンポーネント（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ又はＦＰＧＡ）、格納コンポーネント（例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ－Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ））、通信コンポーネント（例えば、ネットワークスイッチ）、電源コンポーネント（例えば、ＰＤＵ（Ｐｏｗｅｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ）又はＰＳＵ（Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ Ｕｎｉｔ））を含んでもよい。

【0080】

それぞれのコンポーネントは、単一のコンポーネントであるか複数のサブコンポーネントを含んでもよい。それぞれのコンポーネントは、製造プロセスに起因する偏差のことから固有のＤＶＦＳ特性を有することができる。プロセッサ（例えば、図１のプロセッサ２００）はそれぞれのコンポーネントの固有特性を分析し、分析した特性を効率よく利用することで、最大の性能を達成しながらも電力消耗を節減することができる。また、プロセッサ２００は、コンピューティングシステムの電力効率を最大化させ得る。

【0081】

プロセッサ２００は、それぞれのコンポーネントの電力値を調節して固有のＤＶＦＳ特性を測定する。図３の例示において、コンピューティングシステムが複数のサーバ２３０，２７１，２７３，２７５，２７７及び複数のスイッチ２５１，２５３，２５５をコンポーネントとして含む場合を例示的に示している。

【0082】

図２の例示において、プロセッサ２００は、サーバ２３０の内部に実現されてもよい。実施形態に応じて、プロセッサ２００は他のサーバ内に実現されてもよい。

【0083】

プロセッサ２００は、ユーザ２９０から命令を受信する。プロセッサ２００は、ユーザ２９０から駆動モードの変更のための命令をリアルタイムに受信する。プロセッサ２００は、駆動モードの変更のための情報をユーザ２９０にリアルタイム提供することができる。

【0084】

プロセッサ２００は、命令に応答して、複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを応答して手動に変更したり、予め決定された値に基づいて複数のコンポーネントのうち一部のコンポーネントの駆動モードを自動に変更することができる。

【0085】

また、プロセッサ２００は、パワーメーター（ｐｏｗｅｒ ｍｅｔｅｒ）２１０の内部に実現されてもよい。プロセッサ２００は、複数のコンポーネントに対するＤＶＦＳ特性を測定し、ＤＶＦＳ測定に基づいて複数のコンポーネントを制御するためのパラメータを決定することができる。

【0086】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントの性能及び電力に対する特性を測定し、性能及び電力に対する特性に基づいて複数のコンポーネントの駆動電圧及び駆動周波数を制御することができる。

【0087】

プロセッサ２００は、コンピューティングシステムを構成している複数のコンポーネントに対する電力及び性能を調節する。プロセッサ２００は、複数のコンポーネントのＤＶＦＳ特性と温度を分析し、ワークロードを処理するための最適な駆動電圧及び駆動周波数を決定することができる。

【0088】

プロセッサ２００は、マイクロベンチマークのテストを介して複数のコンポーネントの温度、電圧、周波数、電力によるピーク性能、又は電力効率を取得する。プロセッサ２００は、取得した温度、電圧、周波数、電力によるピーク性能、又は電力効率を表又はｊｓｏｎ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）の形態にメモリ（例えば、図１のメモリ３００）に格納してもよい。

【0089】

プロセッサ２００は、格納された温度、電圧、周波数、電力によるピーク性能、又は電力効率に基づいて、コンピューティングシステムの性能又は電力効率を調節することができる。取得したデータの量が増加するほど、ピーク性能、ピーク効率、ピーク性能を達成する確率及び／又はピーク効率を達成する確率が向上され得る。

【0090】

プロセッサ２００は、相対的に品質が優れたコンポーネントには低い電圧を印加して他のコンポーネントが到達できる最高の性能を達成可能にする。プロセッサ２００は、このような特性を用いて演算が変わるごとに、最適な電圧又は電力レベルを設定することができる。

【0091】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントの最適電圧又は電力レベルを予め把握し、全てのコンポーネントが消耗する電力又は性能の合計を用いて最適な電力効率を達成するためのパラメータを決定する。

【0092】

プロセッサ２００は、正常動作の範囲を示すＭＴＢＦ（Ｍｅａｎ Ｔｉｍｅ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｆａｉｌｕｒｅ）を調節してワークロードの処理時間を確認することができる。プロセッサ２００は、ＭＴＢＦが減少する場合、現在のワークロードの予想時間よりも小さいかを確認する。ＭＴＢＦがワークロードの実行時間よりも短い場合、プロセッサ２００は、温度を調節したり駆動電圧を高めることによってＭＴＢＦを増加させることができる。

【0093】

プロセッサ２００は、エイジング（ａｇｉｎｇ）効果によって複数のコンポーネントが最適な性能を示す条件、マージン、又は最適な電力効率を示す条件が変わる場合、これを追跡してコンピューティングシステムの正常動作を保障できる。

【0094】

プロセッサ２００は、一部のコンポーネントでエイジング効果により条件に対する結果（例えば、性能又は電力効率）に変化が発生する場合、回帰（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）を介して性能又は電力効率を予測し、新しいパラメータを全体のコンポーネントに適用することができる。

【0095】

回帰分析のための入力値は、温度、電圧、駆動周波数、駆動電力、入力データの大きさ、入力データの形、駆動電圧の変化量、温度に対する電圧の変化量、駆動周波数に対する電圧の変化量及び／又は変化にかかった時間を含んでもよい。

【0096】

プロセッサ２００は、高性能モード又は高効率モードに応じてコンピューティングシステムを制御する方式を変更し得る。

【0097】

プロセッサ２００は、駆動モードが高性能モードである場合、複数のコンポーネントの電力消耗を比較する。プロセッサ２００は、電力消耗の比較結果に基づいて複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てることができる。

【0098】

複数のコンポーネントは、第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含んでもよい。互いに異なるワークロード又は分配されたワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含むことができる。

【0099】

プロセッサ２００は、第１コンポーネントの電力消耗が第２コンポーネントに比べて大きい場合、第１コンポーネントに第１ワークロードを割り当てる。プロセッサ２００は、第２コンポーネントに第２ワークロードを割り当てる。

【0100】

言い換えれば、高性能モードにおいて、コンピューティングシステムは、２つ以上の通信コンポーネント（例えば、ネットワークスイッチ又はＮＩＣ）及びストレージコンポーネント（例えば、ＤＲＡＭ、ＳＳＤ又はＨＤＤ）を用いてワークロードを処理することができる。このとき、それぞれのコンポーネントを含むサーバ又は演算コンポーネントに割り当てられたワークロードのサイズ（又は、演算量）が均一でない場合、プロセッサ２００は、同じ駆動周波数で電力消費の少ないコンポーネントにサイズの大きいワークロードを割り当てる。プロセッサ２００は、同じ駆動周波数で電力消費の多いコンポーネントにサイズの小さいワークロードを割り当てる。これによって、プロセッサ２００は、全体の性能に影響を及ぼさない範囲でピーク効率を達成できるパラメータの設定と最も近い設定でパラメータを決定することができる。プロセッサ２００は、パラメータの一種である駆動電圧、駆動周波数、又は駆動電力を決定することで、コンピューティングシステムの電力消耗を減少させながらも性能を向上させることができる。互いに異なる演算コンポーネント（例えば、ＣＰＵ及びＧＰＵ）が共に駆動される場合であっても、プロセッサ２００は、クリティカルでない演算コンポーネントの駆動電圧及び／又は駆動周波数を電力効率の最大化できる条件に設定することができる。

【0101】

プロセッサ２００は、駆動モードが高効率モードである場合、複数のコンポーネントの動作周波数による駆動電圧を比較することができる。プロセッサ２００は、駆動電圧の比較結果に基づいて複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てる。

【0102】

プロセッサ２００は、同じ駆動周波数で第１コンポーネントの駆動電圧が第２コンポーネントに比べて低い場合、第１コンポーネントに第２ワークロードを割り当てる。プロセッサ２００は、第２コンポーネントに第１ワークロードを割り当てる。

【0103】

２つ以上の通信コンポーネント、演算コンポーネント、又は格納コンポーネントを使用する演算で各コンポーネントに割り当てられたワークロードの大きさが均一でないこともある。プロセッサ２００は、同じ駆動周波数で駆動電圧をさらに低くするコンポーネントにサイズの大きいワークロードを割り当ててもよい。プロセッサ２００は、性能に影響を与えない範囲内で駆動周波数を低くしたり高めることで、コンポーネントが電力効率の最も高い条件に制御することによって、全体ｌのコンピューティングシステムの電力効率を最大化することができる。

【0104】

プロセッサ２００は、１つのコンポーネントから取得した温度及び演算の種類を特性テーブルの形態に生成することができる。プロセッサ２００は、特性テーブルを用いて同じ種類の異なるコンポーネントの特性を探すことができる。

【0105】

プロセッサ２００は、任意のコンポーネントが最大性能を達成したパラメータ又は最大効率を達成したパラメータから始まって、探索空間（ｓｅａｒｃｈ ｓｐａｃｅ）を拡張することで全体探索空間を探索しなくてもコンピューティングシステムを最適化するためのパラメータを決定することができる。

【0106】

図５は、図１に示されたコンピューティングシステム制御装置のコンピューティングシステム制御方式の他の例を示す。

【0107】

図５を参照すると、プロセッサ（例えば、図１のプロセッサ２００）は、コンピューティングシステムのコンポーネントをクラスタリングすることによってクラスタを生成することができる。プロセッサ２００は、ＤＶＦＳ特性に良好なコンポーネントから構成されたクラスタと、ＤＶＦＳ特性の悪いコンポーネントを別個に動作させるようクラスタを構成することができる。そのため、プロセッサ２００は、ＤＶＦＳ特性に良好なクラスタをより頻繁に利用することによって電力消耗を低減させ得る。

【0108】

コンピューティングシステムは、複数のスイッチ５３１，５３３，５３５、複数のサーバ５５１，５５３，５５５，５５７を含む。コンピューティングシステム制御装置（例えば、図１のコンピューティングシステム制御装置１０）は制御サーバ５１０内に実現されてもよい。

【0109】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントのＤＶＦＳ特性に基づいて複数のコンポーネントをクラスタリングすることで第１クラスタ及び第２クラスタを生成することができる。クラスタは、複数のコンポーネントを含むコンポーネントの集合を意味する。

【0110】

図５の例において、プロセッサ２００は、相対的に良好なＤＶＦＳ特性を有するサーバ５５１及びサーバ５５３をクラスタリングすることで第１クラスタを生成する。プロセッサ２００は、相対的に悪いＤＶＦＳ特性を有するサーバ５５５及びサーバ５５７をクラスタリングすることで第２クラスタを生成する。

【0111】

プロセッサ２００は、第１クラスタと第２クラスタのうちＤＶＦＳ特性に良好なクラスタに第２ワークロードを割り当てることができる。例えば、プロセッサ２００は、第１クラスタに大きいワークロードである第２ワークロードを割り当て、残りのクラスタである第２クラスタに少ないワークロードである第１ワークロードを割り当ててもよい。

【0112】

プロセッサ２００は、良好なＤＶＦＳ特性を有するコンポーネントをクラスタリングしてクラスタ（例えば、ラック（ｒａｃｋ）又はポッド（ｐｏｄ））を構成することによって構成されたクラスタが最大の性能を発揮しながらも、低い電力消耗ができるようにコンピューティングシステムを制御し、全体コンピューティングのコストを節減させることができる。

【0113】

図６は、図１に示されたコンピューティングシステム制御装置のコンピューティングシステム制御方式の更なる例を示す。

【0114】

図６を参照すると、プロセッサ（例えば、図１のプロセッサ２００）は、良好なＤＶＦＳ特性を有するコンポーネントと悪いＤＶＦＳ特性を有するコンポーネントを均等に混合してクラスタを生成することができる。そのため、プロセッサ２００は、クラスタの性能を最大に均一に保持することができる。

【0115】

コンピューティングシステムは、複数のスイッチ６３１，６３３，６３５、複数のサーバ６５１，６５３，６５５，６５７を含む。コンピューティングシステム制御装置（例えば、図１のコンピューティングシステム制御装置１０）は制御サーバ６１０の内部に実現されてもよい。

【0116】

コンピューティングシステムを管理するためには、クラスタの性能を一定に保つ必要がある。プロセッサ２００は、ＤＶＦＳ特性に良好なコンポーネントと悪いコンポーネントを混合してクラスタを構成することができる。これにより、それぞれのクラスタが消費する電力を類似にさせることで電力ネットワークの負担を軽減し、ワークロードの性能を測定する場合の変動を低減させ得る。

【0117】

言い換えれば、プロセッサ２００は、ＤＶＦＳ特性が均等に分布するように複数のサーバ６５１，６５３，６５５，６５７を構成することができる。プロセッサ２００は、ＤＶＦＳ特性の偏差が小さくなるようにクラスタリングを行うことで、コンピューティングシステムのユーザがハードウェアの性能差を検出せず、一定のレベル以上のコンピューティング性能が提供されることができる。

【0118】

図７は、パラメータを含む表に基づいてコンピューティングシステムを制御する動作を説明するための図である。

【0119】

図７を参照すると、プロセッサ（例えば、図１のプロセッサ２００）は、コンピューティングシステムを制御するためのパラメータを決定する。プロセッサ２００はテーブルの形態にパラメータを格納してもよい。

【0120】

プロセッサ２００は、コンピューティングシステムを構成している複数のコンポーネントの固有な駆動電圧及び駆動周波数に関するテーブルを、温度値を考慮して補正しながら消耗電力を低減することができる。

【0121】

プロセッサ２００は、メモリ（例えば、図１のメモリ３００）に格納されているＤＶＦＳテーブルに基づいて算出された駆動電圧、駆動周波数、又は電力値を微細に調整することで、予め確保されたマージンを減らすことができる。

【0122】

プロセッサ２００は、ＭＴＢＦによるエラー発生を確認するために、演算を行った最大時間を設定条件ごとに共に格納することができる。プロセッサ２００は、ＭＴＢＦによる失敗（ｆａｉｌ）が発生した場合、設定値が有効でないことを表記する値を各設定値と共に格納してもよい。

【0123】

プロセッサ２００は、駆動電圧、駆動周波数、温度、及びＭＴＢＦの関係を周期的に確認しながら格納することができる。

【0124】

プロセッサ２００は、コンポーネントのエイジング効果によってパラメータによる結果（例えば、性能又は電力効率）に変化が生じた場合、回帰分析を介して新しい結果を予測し、コンポーネント全体に変化されたパラメータを適用することができる。回帰分析の入力は、温度、電圧、周波数、電力、入力サイズ、入力形状、温度に対する結果変化量、電圧に対する結果変化量、温度に対する電圧変化量、周波数に対する電圧変化量、及び／又は変化にかかった時間を含んでもよい。

【0125】

プロセッサ２００は、任意のコンポーネントで取得した最大性能及び最大効率を達成するためのパラメータを、他のコンポーネントの最大性能及び最大効率を達成するためのパラメータを探索するために使用する。プロセッサ２００は、任意のコンポーネントで取得した駆動電圧、駆動周波数、又は電力を一定間隔に変更しながら、他のコンポーネントの最大性能及び最大効率を達成するためのパラメータを探索することができる。

【0126】

一部のアプリケーション（例えば、ＨＰＬ（Ｈｉｇｈ－Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｌｉｎｐａｃｋ））で演算コンポーネントに割り当てられるワークロードの大きさが時間の経過につれて小さくなる。プロセッサ２００は、演算前に処理しなければならないワークロードの大きさ及び形状を把握できる。この場合、プロセッサ２００は、駆動電圧、駆動周波数、又は電力を変更して新しく割り当てられるワークロードに適切な最大性能を達成するためのパラメータを設定した後、演算を開始することができる。

【0127】

プロセッサ２００は、実行される演算がワークロードのＡＩ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）又はＯＩ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）の低いメモリバウンド演算（ｍｅｍｏｒｙ－ｂｏｕｎｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）であれば、演算コンポーネントのクロック周波数を低くし、格納コンポーネントのクロック周波数を低くすることによってコンピューティングシステムの性能を向上させることができる。

【0128】

図８は、強化学習に基づいてコンピューティングシステムを制御する動作を説明するための図である。

【0129】

演算コンポーネント（例えば、ＧＰＵ）の個数が多くなると、事実上、すべてのパラメータに対応するケースをテストすることが困難である。プロセッサ（例えば、図１のプロセッサ２００）は、コンピューティングシステムの性能及び電力効率に関する情報をメモリ（例えば、図１のメモリ３００）に格納することができる。プロセッサ２００は、複数のコンポーネント固有の製造年月、メーカー情報を複数の条件（例えば、データサイズ、データ形状、温度、電圧、周波数又は電力）を変更しながら測定したデータと共に格納することができる。

【0130】

プロセッサ２００は、格納したデータを入力として使用し、駆動モードによる複数のコンポーネントの設定値をターゲット値に設定し、マシーンランニング（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）の回帰方式を介してテストを行うことができなかった条件に対してもパラメータを決定することができる。

【0131】

プロセッサ２００は、テーブルの形態にパラメータを格納する方式で特定の数以下の個数のコンポーネントを含むコンピューティングシステムでチップ（ｃｈｉｐ）が許容する温度範囲（例えば、チップが許容する最低温度からチップが許容する最高温度の間の範囲）内で温度を調節しながら駆動電圧、駆動周波数、又は電力特性を探索することができる。

【0132】

プロセッサ２００は、特定の数以上の個数のコンポーネントを含むコンピューティングシステムに対して強化学習を用いてパラメータを決定することができる。プロセッサ２００は、ニューラルネットワークを強化学習することによって高性能モード及び高効率モードに対応するパラメータを決定することができる。プロセッサ２００は、決定されたパラメータを異なるコンポーネントに適用することで多くのテストを行わなくても、コンピューティングシステムの性能又は電力効率を最適化することができる。

【0133】

プロセッサ２００は、エージェント８１０のアクション（ａｃｔｉｏｎ）に応答して環境８３０から状態（ｓｔａｔｅ）及びリウォード（ｒｅｗａｒｄ）を抽出する。プロセッサ２００は、リウォードを相違にすることで、エージェント８１０に割り当てられるパラメータを調節できる。リウォードは、最適な条件と現在の条件との間の差の逆数を含んでもよい。

【0134】

プロセッサ２００は、抽出された状態及びリウォードに基づいてエージェント８１０の駆動電圧、駆動周波数及び／又は電力を調節する。状態は、調節された駆動電圧、駆動周波数又は温度を含む。リウォードは、高性能モードにおいて、任意のワークロードが実行されるとき、時間の流れに応じて各コンポーネントに割り当てられる入力データの大きさ及び形状が変わり得る。プロセッサ２００は、コンピューティングシステムの性能を最大化するために駆動周波数を最大に設定し、駆動電圧又は電力を減らして性能を最大化するのに成功した場合、リウォード（ｒｅｗａｒｄ）を高める方式で学習を行うことができる。プロセッサ２００は、最大の駆動周波数条件で、駆動電圧又は電力が最も低い地点のリウォードを最大リウォードに設定し、設定された駆動周波数、駆動電圧又は電力条件と測定された条件の差に比例してリウォードを割り当てることができる。

【0135】

プロセッサ２００は、一定の範囲を超える条件に対しては最低のリウォードを割り当てることによって、エージェント８１０が与えられた範囲を超えないように調節できる。

【0136】

高効率モードにおいて、特定のワークロードが実行されるとき、時間が経過しながらコンポーネントに割り当てられる入力データの大きさ及び形状が変わり得る。プロセッサ２００は、電力効率を最大化する方向に駆動電圧及び駆動周波数を調節することによって電力効率の数値（例えば、ＴＦＬＯＰＳ／Ｗ）が高く測定されれば、リウォードを高める方式で学習を行うことができる。

【0137】

図９Ａ～図９Ｃは、図１に示されたコンピューティングシステム制御装置が実現されるハードウェアの例を示す。図９Ａは、１つのＯｐｅｒａｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍで管理されるサーバを示し、図９Ｂはサーバの集合であるＲａｃｋあるいはＣｌｕｓｔｅｒを示し、図９Ｃはサーバに含まれるハードウェア加速器を示す。

【0138】

コンピューティングシステム制御装置（例えば、図１のコンピューティングシステム制御装置１０）は様々なハードウェア上に実現されることができる。

【0139】

コンピューティングシステム制御装置１０は、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ）、自律システム（ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＰＵサーバ、ＨＰＣ（Ｈｉｇｈ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）、クラウド又はスーパーコンピュータのようなコンピューティングシステムに適用され、電力消費を削減しながら最大の性能を達成することができる。

【0140】

図１０は、図１に示されたコンピューティングシステム制御装置の動作のフローチャートを示す。

【0141】

図１０を参照すると、受信器（例えば、図１の受信器１００）は、コンピューティングシステムを構成している複数のコンポーネントを制御するための駆動モードを受信する（Ｓ１０１０）。駆動モードは、高性能モード及び／又は高効率モードを含む。

【0142】

プロセッサ２００は、駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び複数のコンポーネントの演算時間に基づいて複数のコンポーネントを制御するためのパラメータを決定する（Ｓ１０３０）。

【0143】

受信器１００は、コンピューティングシステムのユーザから駆動モードの変更のための命令をリアルタイムに受信する。プロセッサ２００は、命令に応答して複数のコンポーネントのうちの一部のコンポーネントの駆動モードを応答して手動に変更してもよい。又は、プロセッサ２００は、予め決定された値に基づいて複数のコンポーネントのうちの一部のコンポーネントの駆動モードを自動に変更してもよい。

【0144】

プロセッサ２００は、駆動モード、演算を処理するための制限時間、及び前記複数のコンポーネントの演算時間に基づいて、複数のコンポーネントを制御するための駆動電圧及び駆動周波数を決定することができる。

【0145】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントが消耗する電力、複数のコンポーネントの性能、及び複数のコンポーネントの温度に基づいてパラメータを決定するすることができる。

【0146】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントの温度、複数のコンポーネントの駆動電圧、複数のコンポーネントの駆動周波数、複数のコンポーネントの消耗電力、複数のコンポーネントのピーク性能、及び複数のコンポーネントの電力効率に基づいてニューラルネットワークを強化学習することによってパラメータを決定することができる。

【0147】

プロセッサ２００は、パラメータに基づいて複数のコンポーネントに対するワークロードを分配する（Ｓ１０５０）。

【0148】

プロセッサ２００は、駆動モードが高性能モードである場合、複数のコンポーネントの電力消耗を比較する。プロセッサ２００は、電力消耗の比較結果に基づいて複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てる。

【0149】

複数のコンポーネントは、第１コンポーネント及び第２コンポーネントを含んでもよい。互いに異なるワークロード又は分配されたワークロードは、第１ワークロード及び前記第１ワークロードよりも大きい演算量を有する第２ワークロードを含んでもよい。

【0150】

プロセッサ２００は、第１コンポーネントの電力消耗が第２コンポーネントに比べて大きい場合、第１コンポーネントに第１ワークロードを割り当てる。プロセッサ２００は、第２コンポーネントに第２ワークロードを割り当てる。

【0151】

プロセッサ２００は、駆動モードが高効率モードである場合、複数のコンポーネントの動作周波数による駆動電圧を比較する。プロセッサ２００は、駆動電圧の比較結果に基づいて複数のコンポーネントに互いに異なるワークロードを割り当てる。

【0152】

プロセッサ２００は、同じ駆動周波数で第１コンポーネントの駆動電圧が第２コンポーネントに比べて低い場合、第１コンポーネントに第２ワークロードを割り当てる。プロセッサ２００は、第２コンポーネントに第１ワークロードを割り当てる。

【0153】

プロセッサ２００は、複数のコンポーネントのＤＶＦＳ特性に基づいて複数のコンポーネントをクラスタリングすることで、第１クラスタ及び第２クラスタを生成することができる。クラスタは、複数のコンポーネントを含むコンポーネントの集合を意味する。

【0154】

プロセッサ２００は、第１クラスタと第２クラスタのうちＤＶＦＳ特性に良好なクラスタに第２ワークロードを割り当てる。プロセッサ２００は、残りのクラスタに第１ワークロードを割り当てる。

【0155】

プロセッサ２００は、分配されたワークロードに基づいて演算を処理する（Ｓ１０７０）。

【0156】

以上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組み合せで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが把握する。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。

【0157】

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はそのうちの一つ以上の組合せを含み、希望の通りに動作するよう処理装置を構成したり、独立的又は結合的に処理装置を命令することができる。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令又はデータを提供するために、いずれかの類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、又は送信される信号波に永久的又は一時的に具体化することができる。ソフトウェアはネットワークに連結されたコンピュータシステム上に分散され、分散した方法で格納されたり実行され得る。ソフトウェア及びデータは一つ以上のコンピュータで読出し可能な記録媒体に格納され得る。

【0158】

本実施形態による方法は、様々なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例として、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気－光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明に示す動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

【0159】

上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の説明に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順で実行されるし、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられてもよいし、他の構成要素又は均等物によって置き換え又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。

【0160】

したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

【符号の説明】

【0161】

１０ コンピューティングシステム制御装置
１００ 受信器
２００ プロセッサ
２１０ パワーメーター
２３０，２７１，２７３，２７５，２７７ サーバ
２５１，２５３，２５５ スイッチ
２９０ ユーザ
３００ メモリ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図9C】

【図10】