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JP7782199B2 - Temperature control system for mobile vehicles - Google Patents
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JP7782199B2 - Temperature control system for mobile vehicles - Google Patents

Temperature control system for mobile vehicles

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Description

ここに開示する技術は、グリッドコンピューティングにおいて演算資源として用いられる演算装置を備えた移動体の温度制御システムに関する。 The technology disclosed herein relates to a temperature control system for a mobile object equipped with a computing device used as a computing resource in grid computing.

特許文献1には、中央処理ユニットと冷却回路とを備える、電動車両のための冷却システムが開示されている。冷却回路は、冷却剤を循環させるためのポンプを備え、各部を冷却する。中央処理ユニットは、冷却回路の各部に備えられた種々のセンサから出力される信号を受信し、ポンプの動作を制御して、冷却剤の流量を制御する。この冷却回路には、冷却剤の温度、充電器の内部温度、モータの内部温度、モータの電子制御デバイスの内部温度などを検出するセンサが備えられている。 Patent Document 1 discloses a cooling system for an electric vehicle, comprising a central processing unit and a cooling circuit. The cooling circuit includes a pump for circulating a coolant, cooling each component. The central processing unit receives signals output from various sensors provided in each component of the cooling circuit, controls the operation of the pump, and controls the flow rate of the coolant. The cooling circuit is equipped with sensors for detecting the temperature of the coolant, the internal temperature of the charger, the internal temperature of the motor, the internal temperature of the motor's electronic control device, and the like.

特表2014-529985号公報Special Publication No. 2014-529985

ところで、車両の各部を制御する制御装置(中央処理ユニット)がグリッドコンピューティングの演算資源として用いられることがある。この場合、制御装置の計算能力を向上させるため、制御装置に演算資源が増設されることがある。以下、制御装置を第1演算装置といい、第1演算装置に増設される演算資源を第2演算装置ということがある。 By the way, control devices (central processing units) that control various parts of a vehicle are sometimes used as computational resources for grid computing. In such cases, computational resources may be added to the control device to improve the control device's computing power. Hereinafter, the control device will be referred to as the first computational device, and the computational resources added to the first computational device will be referred to as the second computational device.

第2演算装置の増設は、サービスマンによって行われる場合もあるが、車両を所有するユーザ自身によって行われる場合もある。このため、第2演算装置内のデータを書き換えることにより、第1演算装置内のデータが改ざんされるおそれがある。この第1演算装置内のデータ改ざんを防止するため、第2演算装置から第1演算装置へデータ送信を直接行うことが禁止されてる。このことから、第1演算装置は、第2演算装置から内部温度に関する情報を直接取得できないため、第2演算装置を動作可能範囲内の温度に保つことが困難となる。 Adding a second arithmetic unit may be performed by a service technician, or by the vehicle owner themselves. This raises the risk of data in the first arithmetic unit being tampered with by rewriting data in the second arithmetic unit. To prevent this tampering with data in the first arithmetic unit, direct data transmission from the second arithmetic unit to the first arithmetic unit is prohibited. As a result, the first arithmetic unit cannot directly obtain information about the internal temperature from the second arithmetic unit, making it difficult to maintain the second arithmetic unit within an operable temperature range.

ここに開示された技術は斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、グリッドコンピューティングに用いられる演算装置に対して増設される演算資源を動作可能範囲内の温度に保つことにある。 The technology disclosed here was developed in light of these issues, and its purpose is to keep the temperature of computing resources added to computing devices used in grid computing within an operable range.

前記課題を解決するために、ここに開示された技術では、グリッドコンピューティングにおいて演算資源として用いられる演算装置を備えた移動体の温度制御システムを対象として、前記演算装置は、前記移動体の動作を制御する第1演算装置と、前記第1演算装置に対して増設され、前記第1演算装置に対して直接のデータ送信が禁止されている第2演算装置とを備え、前記第2演算装置は、外部に設けられた通信網を介して、前記第2制御装置の内部温度に関する温度情報を送信し、前記第1演算装置は、前記通信網を介して受信した前記温度情報に基づいて、前記第2演算装置の内部温度を制御する、という構成にした。 To solve the above problem, the technology disclosed herein targets a temperature control system for a mobile object equipped with a computing device used as a computing resource in grid computing. The computing device includes a first computing device that controls the operation of the mobile object, and a second computing device that is added to the first computing device and is prohibited from sending data directly to the first computing device. The second computing device transmits temperature information regarding the internal temperature of the second control device via an external communications network, and the first computing device controls the internal temperature of the second computing device based on the temperature information received via the communications network.

上記態様によると、第1演算装置に対して増設され、第1演算装置に対して直接のデータ送信が禁止されている第2演算装置は、外部に設けられた通信網を介して、第2演算装置の内部温度に関する温度情報を送信する。第1演算装置は、通信網5を介して受信した温度情報に基づいて、第2演算装置の内部温度を制御する。これにより、第2演算装置から第1演算装置への直接のデータ送信が禁止されている場合であっても、第1演算装置は外部の通信網を介して、第2演算装置の温度情報を取得できるため、第2演算装置の内部温度を動作可能範囲内の温度に保つことができる。 In the above embodiment, the second arithmetic unit, which is added to the first arithmetic unit and is prohibited from directly transmitting data to the first arithmetic unit, transmits temperature information regarding the internal temperature of the second arithmetic unit via an external communication network. The first arithmetic unit controls the internal temperature of the second arithmetic unit based on the temperature information received via communication network 5. As a result, even when direct data transmission from the second arithmetic unit to the first arithmetic unit is prohibited, the first arithmetic unit can obtain temperature information about the second arithmetic unit via the external communication network, thereby maintaining the internal temperature of the second arithmetic unit within an operable range.

以上説明したように、ここに開示された技術によると、グリッドコンピューティングに用いられる演算装置に対して増設される演算装置を動作可能範囲内の温度に保つことができる。 As described above, the technology disclosed herein makes it possible to maintain a temperature within an operable range for a computing device that is added to a computing device used in grid computing.

実施形態のシステムの構成を例示する概略図である。FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration of a system according to an embodiment. グリッドコンピューティングについて説明するための概念図である。FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating grid computing. 車両の構成を例示するブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a vehicle. ユーザ端末の構成を例示するブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of a user terminal. クライアントサーバの構成を例示するブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a client server configuration. 施設サーバの構成を例示するブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of a facility server. 管理サーバの構成を例示するブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a management server. クライアントが運営側サーバにジョブを依頼するための登録フォームを例示する概略図である。FIG. 10 is a schematic diagram illustrating an example of a registration form for a client to request a job from an operating server. 施設端末、車両、クライアント端末、及び管理サーバの間で伝達される情報を示す概略図である。2 is a schematic diagram showing information transmitted between a facility terminal, a vehicle, a client terminal, and a management server. FIG. 管理システムの動作を例示するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating an example of the operation of the management system. グリッドの編成例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of grid organization. グリッドの編成例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of grid organization. グリッドの編成処理を例示するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a grid organization process. ジョブの受付処理を例示するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a job reception process. マッチング処理を例示するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a matching process. グリッドコンピューティング処理を例示するフローチャートである。1 is a flowchart illustrating a grid computing process. 温度制御システムの冷却系統を説明するための車両側面図である。FIG. 2 is a side view of the vehicle for explaining a cooling system of the temperature control system. 温度制御システムにおける通信構成を例示するブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a communication configuration in a temperature control system. 温度制御システムの動作を例示するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating the operation of the temperature control system.

以下、例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一の符号を付すものとし、繰り返しの説明を省略する場合がある。 An exemplary embodiment will now be described in detail with reference to the drawings. Note that identical or equivalent parts in the drawings will be designated by the same reference numerals, and repeated explanations may be omitted.

<実施形態>
(グリッドコンピューティングシステム)
図1は、実施形態のグリッドコンピューティングシステム1(以下、単に「システム1」ともいう)の構成を例示する。なお、本実施形態に係る車両(移動体)の温度制御システムは、グリッドコンピューティングシステム1の一部として構成される。
<Embodiment>
(Grid Computing System)
1 illustrates an example of the configuration of a grid computing system 1 (hereinafter also simply referred to as "system 1") according to an embodiment. Note that a temperature control system for a vehicle (moving object) according to this embodiment is configured as a part of the grid computing system 1.

このシステム1は、複数の車両10と、複数のユーザ端末20と、クライアント端末3
0と、施設端末40と、管理サーバ50とを備える。これらの構成要素は、通信網5を経由して互いに通信可能である。複数の車両10の各々には、演算装置105が搭載される。
The system 1 includes a plurality of vehicles 10, a plurality of user terminals 20, and a client terminal 3.
0, a facility terminal 40, and a management server 50. These components can communicate with each other via a communication network 5. Each of the plurality of vehicles 10 is equipped with a computing device 105.

〔グリッドコンピューティング〕
図2に示すように、実施形態のシステム1では、複数の演算装置105によりグリッドコンピューティング(以下、単に「グリッドG」ともいう)が構成され、複数の演算装置105のうち利用可能な演算装置105にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理が行われる。
[Grid Computing]
As shown in FIG. 2, in the system 1 of the embodiment, grid computing (hereinafter also referred to simply as "grid G") is configured using a plurality of computing devices 105, and grid computing processing is performed in which job data is processed by an available computing device 105 among the plurality of computing devices 105.

なお、車両10において演算装置105の計算能力が必要となると、演算装置105が稼働状態となり、演算装置105の計算能力が利用される。例えば、車両10が走行している場合、車両10の走行制御のために演算装置105の計算能力が必要となり、演算装置105が稼働状態となる。 When the vehicle 10 requires the computing power of the arithmetic unit 105, the arithmetic unit 105 enters an operating state and the computing power of the arithmetic unit 105 is utilized. For example, when the vehicle 10 is traveling, the computing power of the arithmetic unit 105 is required to control the traveling of the vehicle 10, and the arithmetic unit 105 enters an operating state.

一方、車両10において演算装置105の計算能力が不要になると、演算装置105が停止状態となり、演算装置105の計算能力が利用されなくなる。例えば、車両10が停車して車両10の電源がオフ状態になると、演算装置105の計算能力が不要となり、演算装置105が停止状態となる。 On the other hand, when the computing power of the arithmetic device 105 is no longer needed in the vehicle 10, the arithmetic device 105 enters a stopped state, and the computing power of the arithmetic device 105 is no longer used. For example, when the vehicle 10 is stopped and the power supply to the vehicle 105 is turned off, the computing power of the arithmetic device 105 is no longer needed, and the arithmetic device 105 enters a stopped state.

〔車両〕
車両10は、ユーザに所有される。ユーザは、車両10を運転する。この例では、車両10は、自動四輪車である。また、車両10には、電池(図示省略)が搭載される。電池の電力は、演算装置105などの車載機器に供給される。このような車両10の例としては、電気自動車、プラグインハイブリッド自動車などが挙げられる。
〔vehicle〕
The vehicle 10 is owned by a user. The user drives the vehicle 10. In this example, the vehicle 10 is a four-wheeled automobile. The vehicle 10 is also equipped with a battery (not shown). Power from the battery is supplied to on-board devices such as the computing device 105. Examples of such a vehicle 10 include an electric vehicle and a plug-in hybrid vehicle.

図3に示すように、車両10は、アクチュエータ11と、センサ12と、入力部101と、出力部102と、通信部103と、記憶部104と、演算装置(プロセッサ)105とを備える。 As shown in FIG. 3, the vehicle 10 includes an actuator 11, a sensor 12, an input unit 101, an output unit 102, a communication unit 103, a memory unit 104, and a computing device (processor) 105.

アクチュエータ11は、駆動系のアクチュエータ、操舵系のアクチュエータ、制動系のアクチュエータなどを含む。駆動系のアクチュエータの例としては、エンジン、トランスミッション、モータが挙げられる。制動系のアクチュエータの例としては、ブレーキが挙げられる。操舵系のアクチュエータの例としては、ステアリングが挙げられる。 Actuators 11 include drive system actuators, steering system actuators, braking system actuators, etc. Examples of drive system actuators include the engine, transmission, and motor. Examples of braking system actuators include brakes. Examples of steering system actuators include steering.

センサ12は、車両10の制御に用いられる各種の情報を取得する。センサ12の例としては、車外を撮像する車外カメラ、車内を撮像する車内カメラ、車外の物体を検出するレーダ、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、アクセル開度センサ、ステアリングセンサ、ブレーキ油圧センサなどが挙げられる。 Sensor 12 acquires various types of information used to control vehicle 10. Examples of sensors 12 include an exterior camera that captures images outside the vehicle, an interior camera that captures images inside the vehicle, radar that detects objects outside the vehicle, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, a yaw rate sensor, an accelerator position sensor, a steering sensor, and a brake oil pressure sensor.

また、センサ12には、他にも、車両10の各部の温度情報を検出するセンサが含まれる。例えば、センサ12には、後述する冷媒温度センサ607、日射センサ611、室内温度センサ612などが含まれる。 Sensors 12 also include sensors that detect temperature information for various parts of vehicle 10. For example, sensors 12 include a refrigerant temperature sensor 607, a solar radiation sensor 611, and an interior temperature sensor 612, which will be described later.

入力部101は、情報やデータを入力する。入力部101の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。入力部101に入力された情報やデータは、演算装置105に送られる。 The input unit 101 inputs information and data. Examples of the input unit 101 include an operation unit that is operated to input information corresponding to the operation, a camera that inputs an image representing information, and a microphone that inputs audio representing information. The information and data input to the input unit 101 is sent to the calculation device 105.

出力部102は、情報やデータを出力する。出力部102の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。 The output unit 102 outputs information and data. Examples of the output unit 102 include a display unit that outputs an image representing information, and a speaker that outputs audio representing information.

通信部103は、情報やデータを送受信する。通信部103により受信された情報やデータは、演算装置105に送られる。 The communication unit 103 sends and receives information and data. The information and data received by the communication unit 103 is sent to the calculation device 105.

記憶部104は、情報やデータを記憶する。記憶部104の具体的な構成は、特に限定されない。例えば、チップに内蔵されたメモリで実現されてもよいし、HDD(Hard disk drive)、SSD(Solid State Drive)で実現されてもよいし、DVDやBDのような光ディスクで実現されてもよい。本開示では、車両10に搭載され、データを格納したり、蓄積できる記憶領域を総称して、ストレージ108と称する。換言すると、記憶部104は、ストレージ108の一部の記憶領域で実現される。 The memory unit 104 stores information and data. The specific configuration of the memory unit 104 is not particularly limited. For example, it may be realized as memory built into a chip, as a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), or as an optical disc such as a DVD or BD. In this disclosure, the memory area installed in the vehicle 10 that can store and accumulate data is collectively referred to as storage 108. In other words, the memory unit 104 is realized as a portion of the memory area of the storage 108.

この例では、記憶部104は、車両情報D10を記憶する。車両情報D10には、車両識別情報D11と、車両状態情報D12と、車両走行情報D13と、リソース情報D14と、稼働履歴情報D15と、稼働予定情報D16が含まれる。 In this example, the storage unit 104 stores vehicle information D10. The vehicle information D10 includes vehicle identification information D11, vehicle status information D12, vehicle driving information D13, resource information D14, operation history information D15, and operation schedule information D16.

〈車両識別情報〉
車両識別情報D11は、それぞれの車両10を識別するための情報である。具体的には、車両識別情報D11は、車両10を識別する車両識別情報、車両10を所有するユーザを識別するユーザ識別情報、車両10の性能を示す車両10のグレード情報(車両の駆動
系の性能、オプションの状態を含む)を含む。
<Vehicle Identification Information>
The vehicle identification information D11 is information for identifying each vehicle 10. Specifically, the vehicle identification information D11 includes vehicle identification information for identifying the vehicle 10, user identification information for identifying the user who owns the vehicle 10, and grade information of the vehicle 10 indicating the performance of the vehicle 10 (including the performance of the vehicle's drivetrain and the status of options).

〈車両状態情報〉
車両状態情報D12は、車両10の状態を示す情報である。例えば、車両状態情報D12は、車両位置情報、車両通信情報、車両電源情報、車両電池残量情報、車両充電情報などを含む。車両位置情報は、車両10の位置(緯度および経度)を示す。例えば、車両位置情報は、GPS(Global Positioning System)により取得可能である。車両通信情報
は、車両10の通信状態を示す。車両電源情報は、車両10の電源の状態を示す。例えば、車両電源情報は、イグニッション電源のオンオフ、アクセサリ電源のオンオフなどを示す。車両電池残量情報は、車両10に搭載された電池(図示省略)の残量を示す。車両充電情報は、充電設備(図示省略)において車両10が充電中であるか否かを示す。
<Vehicle status information>
The vehicle status information D12 is information indicating the status of the vehicle 10. For example, the vehicle status information D12 includes vehicle position information, vehicle communication information, vehicle power source information, vehicle battery remaining capacity information, vehicle charging information, etc. The vehicle position information indicates the position (latitude and longitude) of the vehicle 10. For example, the vehicle position information can be acquired using a GPS (Global Positioning System). The vehicle communication information indicates the communication status of the vehicle 10. The vehicle power source information indicates the power source status of the vehicle 10. For example, the vehicle power source information indicates whether the ignition power is on or off, whether the accessory power is on or off, etc. The vehicle battery remaining capacity information indicates the remaining capacity of a battery (not shown) installed in the vehicle 10. The vehicle charging information indicates whether the vehicle 10 is being charged at a charging facility (not shown).

〈車両走行情報〉
車両走行情報D13は、車両10の走行履歴を示す情報である。例えば、車両走行情報D13は、車両10の位置と時刻とを関連付けて示す。なお、走行履歴情報に加えて、車両10の未来の走行予定を示す走行予定情報が含まれてもよい。
<Vehicle driving information>
The vehicle driving information D13 is information indicating the driving history of the vehicle 10. For example, the vehicle driving information D13 indicates the position of the vehicle 10 in association with time. In addition to the driving history information, driving schedule information indicating future driving schedules of the vehicle 10 may be included.

〈リソース情報〉
リソース情報D14は、後述する演算資源109(後述するCPU106、GPU107及びストレージ108を含む)に関する情報である。
<Resource Information>
The resource information D14 is information relating to the computing resources 109 (including the CPU 106, GPU 107, and storage 108) described later.

リソース情報D14は、例えば、演算装置105(CPU106、GPU107を含む)に関し、演算装置105に設定された演算装置ID、演算装置105を搭載する車両10に設定された車両ID、演算装置105の性能を示す演算装置性能情報を含む。演算装置IDは、例えば、CPU106、GPU107のそれぞれに設定されてもよい。演算装置性能情報は、例えば、CPU106、GPU107のそれぞれの性能情報を含む。 The resource information D14 includes, for example, a computing device ID set for the computing device 105 (including the CPU 106 and GPU 107), a vehicle ID set for the vehicle 10 in which the computing device 105 is installed, and computing device performance information indicating the performance of the computing device 105. The computing device ID may be set for each of the CPU 106 and the GPU 107, for example. The computing device performance information includes, for example, performance information for each of the CPU 106 and the GPU 107.

リソース情報D14は、例えば、ストレージ108に関し、グリッドコンピューティング処理に割り当てることができる情報、例えば、記憶容量値、ストレージの種別(HDD,SSD,フラッシュメモリ等)、各ストレージ108への書込速度/読出速度、エラーレートなどの情報を含む。また、ストレージ108に関するリソース情報として、車両全体で搭載されている記憶容量値、現在の空き容量値を含んでもよい。 Resource information D14 includes, for example, information about storage 108 that can be allocated to grid computing processing, such as storage capacity, storage type (HDD, SSD, flash memory, etc.), write/read speeds for each storage 108, and error rates. Resource information about storage 108 may also include the storage capacity of the entire vehicle and the current free space.

演算装置IDは、演算装置105を識別する演算装置識別情報の一例である。演算装置性能情報に示される演算装置105の性能には、演算装置105の計算能力(具体的には最大計算能力)を示す計算能力、演算装置105におけるCPU106とGPU107との比率などが含まれる。なお、演算装置105の計算能力は、演算装置105が単位時間当たりに計算することができるデータ量である。 The computing device ID is an example of computing device identification information that identifies the computing device 105. The performance of the computing device 105 indicated in the computing device performance information includes the computing capacity indicating the computing capability of the computing device 105 (specifically, the maximum computing capacity), the ratio of the CPU 106 to the GPU 107 in the computing device 105, etc. The computing capacity of the computing device 105 is the amount of data that the computing device 105 can calculate per unit time.

〈稼働履歴情報〉
稼働履歴情報D15は、演算装置105の稼働履歴を示す情報である。例えば、稼働履歴情報D15は、演算装置105の計算能力の利用率及び/またはジョブの処理量と、時刻とを関連付けて示す。稼働履歴情報D15は、通常稼働履歴と、グリッド稼働履歴とを含む。通常稼働履歴は、例えば、車両の走行やカーナビ、音楽再生等のサービスの提供等のように、ユーザの利用のために演算装置105を稼働させた履歴を示す情報である。グリッド稼働履歴は、グリッドコンピューティング処理を実行するために演算装置105を稼働させた履歴を示す情報である。
<Operation history information>
The operation history information D15 is information indicating the operation history of the computing device 105. For example, the operation history information D15 indicates the utilization rate of the computing capacity of the computing device 105 and/or the job processing volume in association with time. The operation history information D15 includes a normal operation history and a grid operation history. The normal operation history is information indicating the history of operating the computing device 105 for user use, such as providing services such as vehicle driving, car navigation, and music playback. The grid operation history is information indicating the history of operating the computing device 105 to execute grid computing processing.

〈稼働予定情報〉
稼働予定情報D16は、演算装置105の稼働予定を示す情報である。具体的には、稼働予定情報D16は、演算装置105の過去の利用状況を利用履歴情報、演算装置105の未来の利用状況を示す利用予定情報などを示す。
<Operation schedule information>
The operation schedule information D16 is information indicating an operation schedule of the computing device 105. Specifically, the operation schedule information D16 indicates usage history information indicating the past usage status of the computing device 105, usage schedule information indicating the future usage status of the computing device 105, etc.

演算装置105は、車両10の各部を制御する。この例では、演算装置105は、センサ12により得られた各種の情報に応じてアクチュエータ11を制御する。 The computing device 105 controls each part of the vehicle 10. In this example, the computing device 105 controls the actuator 11 in accordance with various information obtained by the sensor 12.

演算装置105は、プロセッサ、メモリなどを有する。プロセッサの例としては、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)などが挙げられる。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。 The computing device 105 includes a processor, memory, etc. Examples of processors include a CPU (Central Processing Unit) and a GPU (Graphics Processing Unit). The memory stores programs for operating the processor, information and data indicating the processing results of the processor, etc.

なお、演算装置105に搭載されるプロセッサの数は、1つであってもよいし、複数のであってもよい。また、演算装置105に搭載されるプロセッサは、CPU106およびGPU107のいずれか一方のみであってもよいし、CPU106およびGPU107の両方であってもよい。この例では、演算装置105は、CPU106およびGPU107の両方を有する。例えば、演算装置105は、1つまたは複数のECU(Electronic Control Unit)により構成される。 The number of processors installed in the arithmetic device 105 may be one or more. Furthermore, the processors installed in the arithmetic device 105 may be either the CPU 106 or the GPU 107, or both the CPU 106 and the GPU 107. In this example, the arithmetic device 105 has both the CPU 106 and the GPU 107. For example, the arithmetic device 105 is configured by one or more ECUs (Electronic Control Units).

演算装置105には、CPU106とGPU107のうちの少なくとも1つが含まれる。本開示では、グリッドコンピューティングの計算・処理に利用可能な資源を「演算資源109」と称する。演算資源109は、車両10に搭載されたCPU106、GPU107及びストレージ108の一部または全部を含む。例えば、後述する図12において、マスタ車両CMには、演算資源として、3つのCPU106と1つのGPU107と1つのストレージ108とが搭載されている。同様に、車両C1には、1つのCPU106と2つのGPU107と1つのストレージ108とが搭載され、車両C2には、2つのCPU106と1つのGPU107と1つのストレージ108とが搭載され、車両C3には、1つのCPU106と1つのGPU107と2つのストレージ108とが搭載されている。なお、車両10に搭載されたCPU106、GPU107及びストレージ108のうち、その一部を演算資源109としてもよい。すなわち、例えば、CPU106、GPU107及び記憶部104に演算資源109としての利用ができないものや利用の制限がされているものが含まれていてもよい。 The computing device 105 includes at least one of a CPU 106 and a GPU 107. In this disclosure, resources available for grid computing calculations and processing are referred to as "computational resources 109." The computational resources 109 include some or all of the CPUs 106, GPUs 107, and storage 108 installed in the vehicle 10. For example, in FIG. 12, which will be described later, the master vehicle CM is equipped with three CPUs 106, one GPU 107, and one storage 108 as computational resources. Similarly, vehicle C1 is equipped with one CPU 106, two GPUs 107, and one storage 108, vehicle C2 is equipped with two CPUs 106, one GPU 107, and one storage 108, and vehicle C3 is equipped with one CPU 106, one GPU 107, and two storage 108. Note that some of the CPU 106, GPU 107, and storage 108 installed in the vehicle 10 may be used as the computational resources 109. That is, for example, the CPU 106, GPU 107, and storage unit 104 may include components that cannot be used as computational resources 109 or that have usage restrictions.

また、この演算資源109には、ECU110と、後述するMPU(Micro-processing unit)111とが含まれる。ECU110は、主に、車両10の各部を制御するために動作する演算資源である。MPU111は、主に、グリッドコンピューティングの計算・処理を行うために用いられる演算資源である。詳しくは後述するが、MPU111は、ECU110の計算・処理能力を向上させるために、ECU110に対して増設される演算資源である。このため、車両10が停車している場合、ECU110は走行に関する計算や処理を行わないため、ECU110の内部温度の制御を行う必要はあまりない。これに対して、車両10が停車している場合であっても、MPU111は車両グリッドコンピューティングの計算・処理を行うため、MPU111の内部温度の制御を行う必要が生じる。 The computational resources 109 also include an ECU 110 and an MPU (Micro-processing unit) 111, which will be described later. The ECU 110 is a computational resource that operates primarily to control the various components of the vehicle 10. The MPU 111 is a computational resource that is primarily used to perform grid computing calculations and processing. As will be described in more detail below, the MPU 111 is a computational resource that is added to the ECU 110 in order to improve the calculation and processing capabilities of the ECU 110. For this reason, when the vehicle 10 is stopped, the ECU 110 does not perform calculations or processing related to driving, and therefore there is little need to control the internal temperature of the ECU 110. In contrast, even when the vehicle 10 is stopped, the MPU 111 performs vehicle grid computing calculations and processing, and therefore it becomes necessary to control the internal temperature of the MPU 111.

また、例えば、演算資源109としての利用を許可される時間帯と、演算資源109としての利用を制限する時間帯とが分けられていてもよい。すなわち、単一のCPU106が、ある時間帯では演算資源109としてカウントされ、他の時間帯では演算資源109としてカウントされないとしてもよい。GPU107及びストレージ108についても同様である。 Furthermore, for example, time periods during which use as a computational resource 109 is permitted and time periods during which use as a computational resource 109 is restricted may be separated. In other words, a single CPU 106 may be counted as a computational resource 109 during certain time periods, and not counted as a computational resource 109 during other time periods. The same applies to the GPU 107 and storage 108.

また、CPU106が単一または複数のコアで実現されている場合において、その複数のコアの一部が演算資源109としてカウントされ、それ以外のコアは演算資源109としてカウントされないとしてもよい。GPU107についても同様である。同様に、ストレージ108の記憶領域のうちの一部が演算資源109としてカウントされ、それ以外の記憶領域は演算資源109としてカウントされないとしてもよい。 Furthermore, when the CPU 106 is implemented with a single or multiple cores, some of the multiple cores may be counted as computational resources 109, and the remaining cores may not be counted as computational resources 109. The same applies to the GPU 107. Similarly, some of the memory area of the storage 108 may be counted as computational resources 109, and the remaining memory area may not be counted as computational resources 109.

〔ユーザ端末〕
ユーザ端末20は、ユーザに所有される。ユーザは、ユーザ端末20を操作して各種の機能を利用する。また、ユーザは、ユーザ端末20を持ち運ぶことができる。このようなユーザ端末20の例としては、スマートフォン、タブレット、ノート型パーソナルコンピュータなどが挙げられる。
[User terminal]
The user terminal 20 is owned by a user. The user operates the user terminal 20 to use various functions. The user can also carry the user terminal 20. Examples of such user terminals 20 include smartphones, tablets, and notebook personal computers.

図4に示すように、ユーザ端末20は、入力部201と、出力部202と、通信部203と、記憶部204と、制御部205とを備える。 As shown in FIG. 4, the user terminal 20 includes an input unit 201, an output unit 202, a communication unit 203, a memory unit 204, and a control unit 205.

入力部201は、情報やデータを入力する。入力部201の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。入力部101に入力された情報は、演算装置105に送られる。 The input unit 201 inputs information and data. Examples of the input unit 201 include an operation unit that is operated to input information corresponding to the operation, a camera that inputs an image representing information, and a microphone that inputs audio representing information. The information input to the input unit 101 is sent to the calculation device 105.

出力部202は、情報やデータを出力する。出力部202の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。 The output unit 202 outputs information and data. Examples of the output unit 202 include a display unit that outputs an image representing information, and a speaker that outputs audio representing information.

通信部203は、情報やデータを送受信する。通信部303により受信された情報やデータは、制御部205に送られる。 The communication unit 203 sends and receives information and data. Information and data received by the communication unit 303 is sent to the control unit 205.

制御部205は、ユーザ端末20の各部を制御する。制御部205は、プロセッサ、メモリなどを有する。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。 The control unit 205 controls each unit of the user terminal 20. The control unit 205 has a processor, memory, etc. The memory stores programs for operating the processor, information and data indicating the processing results of the processor, etc.

記憶部204は、情報やデータを記憶する。この例では、記憶部204は、端末情報D21と、端末状態情報D22と、スケジュール情報D23とを記憶する。 The storage unit 204 stores information and data. In this example, the storage unit 204 stores terminal information D21, terminal status information D22, and schedule information D23.

〈端末情報〉
端末情報D21は、ユーザ端末20に関する情報である。例えば、端末情報D21は、ユーザ端末20に設定されたユーザ端末ID、ユーザ端末20の性能を示すユーザ端末性能情報などを含む。ユーザ端末IDは、ユーザ端末20を識別するユーザ端末識別情報の一例である。
<Device Information>
The terminal information D21 is information related to the user terminal 20. For example, the terminal information D21 includes a user terminal ID set in the user terminal 20, user terminal performance information indicating the performance of the user terminal 20, etc. The user terminal ID is an example of user terminal identification information that identifies the user terminal 20.

〈端末状態情報〉
端末状態情報D22は、ユーザ端末20の状態を示す情報である。端末状態情報D22は、ユーザ端末20の位置を示すユーザ端末位置情報、ユーザ端末20の通信状態を示すユーザ端末通信状態情報などを含む。
<Device status information>
The terminal status information D22 is information indicating the status of the user terminal 20. The terminal status information D22 includes user terminal position information indicating the position of the user terminal 20, user terminal communication status information indicating the communication status of the user terminal 20, and the like.

〈スケジュール情報〉
スケジュール情報D23は、ユーザ端末20を所有するユーザの行動履歴および行動予
定を示す。例えば、スケジュール情報D23は、ユーザの位置と滞在期間(または滞在予定期間)とを関連付けて示す。なお、スケジュール情報D23は、ユーザ端末20に搭載されたスケジュール機能により取得可能である。具体的には、ユーザがスケジュール機能を利用して自身の行動履歴および行動予定をユーザ端末20に入力することで、そのユーザの行動履歴および行動予定を示すスケジュール情報D23が得られる。
<Schedule Information>
The schedule information D23 indicates the behavior history and behavior schedule of the user who owns the user terminal 20. For example, the schedule information D23 indicates the user's location and the length of stay (or the planned length of stay) in association with each other. The schedule information D23 can be acquired by a schedule function installed in the user terminal 20. Specifically, when a user uses the schedule function to input their own behavior history and behavior schedule into the user terminal 20, the schedule information D23 indicating the user's behavior history and behavior schedule is obtained.

〔クライアントサーバ〕
クライアント端末30は、クライアントにより所有される。クライアントは、ジョブデータの計算を依頼する。このようなクライアントの例としては、企業、研究機関、教育機関などが挙げられる。
[Client Server]
The client terminal 30 is owned by a client, who requests the calculation of job data. Examples of such clients include companies, research institutes, and educational institutions.

図5に示すように、クライアント端末30は、入力部301と、出力部302と、通信部303と、記憶部304と、制御部305とを備える。 As shown in FIG. 5, the client terminal 30 includes an input unit 301, an output unit 302, a communication unit 303, a memory unit 304, and a control unit 305.

入力部301は、情報やデータを入力する。入力部301の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。入力部301に入力された情報やデータは、制御部305に送られる。 The input unit 301 inputs information and data. Examples of the input unit 301 include an operation unit that is operated to input information corresponding to the operation, a camera that inputs an image representing information, and a microphone that inputs audio representing information. The information and data input to the input unit 301 is sent to the control unit 305.

出力部302は、情報やデータを出力する。出力部302の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。 The output unit 302 outputs information and data. Examples of the output unit 302 include a display unit that outputs an image representing information, and a speaker that outputs audio representing information.

通信部303は、情報やデータを送受信する。通信部303により受信された情報やデータは、制御部305に送られる。 The communication unit 303 sends and receives information and data. Information and data received by the communication unit 303 is sent to the control unit 305.

制御部305は、クライアント端末30の各部を制御する。制御部305は、プロセッサ、メモリなどを有する。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。 The control unit 305 controls each unit of the client terminal 30. The control unit 305 has a processor, memory, etc. The memory stores programs for operating the processor, information and data indicating the processing results of the processor, etc.

記憶部304は、情報やデータを記憶する。この例では、記憶部304は、クライアント情報D31と、ジョブデータD1とを記憶する。 The storage unit 304 stores information and data. In this example, the storage unit 304 stores client information D31 and job data D1.

〈クライアント情報〉
クライアント情報D31は、クライアントに関する情報である。クライアント情報D31は、クライアントに設定されたクライアントID、クライアントにより所有されるクライアント端末30に設定されたクライアント端末ID、担当者名、住所、電話番号などを含む。クライアントIDは、クライアントを識別するクライアント識別情報の一例である。クライアントサーバIDは、クライアント端末30を識別するクライアント識別情報の一例である。
<Client Information>
The client information D31 is information about the client. The client information D31 includes a client ID set for the client, a client terminal ID set for the client terminal 30 owned by the client, a person in charge's name, address, telephone number, etc. The client ID is an example of client identification information that identifies the client. The client server ID is an example of client identification information that identifies the client terminal 30.

〈ジョブデータ〉
ジョブデータD1は、ジョブに対応するデータであり、ジョブの実施のために処理されるデータである。
<Job Data>
The job data D1 is data corresponding to a job and is processed to execute the job.

なお、ジョブデータD1は、計算タイプにより分類可能である。計算タイプの例としては、CPU系の計算タイプ、GPU系の計算タイプなどが挙げられる。CPU系の計算タイプのジョブデータD1では、シミュレーション計算など、条件分岐の多い複雑な計算が要求される傾向にある。GPU系の計算タイプのジョブデータD1では、画像処理や機械学習など、膨大な量の単純計算が要求される傾向にある。 Job data D1 can be classified by calculation type. Examples of calculation types include CPU-based calculation types and GPU-based calculation types. Job data D1 of the CPU-based calculation type tends to require complex calculations with many conditional branches, such as simulation calculations. Job data D1 of the GPU-based calculation type tends to require a huge amount of simple calculations, such as image processing and machine learning.

また、ジョブデータD1は、処理条件により分類可能である。処理条件の例としては、常時通信が要求される処理条件、常時通信が要求されない処理条件などが挙げられる。常時通信が要求される処理条件のジョブデータD1では、グリッドコンピューティング処理において演算装置105が常に通信可能であることが要求される。常時通信が要求されない処理条件のジョブデータD1では、グリッドコンピューティング処理において演算装置105が常に通信可能であることが要求されない。 Job data D1 can also be classified by processing conditions. Examples of processing conditions include processing conditions that require constant communication and processing conditions that do not require constant communication. Job data D1 with processing conditions that require constant communication requires that the computing device 105 be able to communicate at all times in grid computing processing. Job data D1 with processing conditions that do not require constant communication does not require that the computing device 105 be able to communicate at all times in grid computing processing.

〈ジョブ情報〉
なお、記憶部304には、ジョブに関するジョブ情報が記憶されてもよい。ジョブ情報は、ジョブの名称を示すジョブ名称情報、ジョブの内容を説明するジョブ内容情報、ジョブに対応するジョブデータに関するジョブデータ情報、ジョブの納期を示すジョブ納期情報などを含む。ジョブデータ情報は、ジョブデータの計算タイプ、処理条件、必要計算能力などを示す。
<Job Information>
The storage unit 304 may store job information related to a job. The job information includes job name information indicating the name of the job, job content information explaining the content of the job, job data information related to the job data corresponding to the job, job delivery date information indicating the delivery date of the job, etc. The job data information indicates the calculation type, processing conditions, required calculation capacity, etc. of the job data.

〔施設端末〕
施設端末40は、施設により所有される。施設には、ユーザが訪れる。ユーザは、施設への来訪予約を行うことができる。このような施設の例としては、販売店、競技場、劇場、スーパーマーケット、レストラン、宿泊施設などが挙げられる。
[Facility terminal]
The facility terminal 40 is owned by a facility. A user visits the facility. A user can make a reservation to visit the facility. Examples of such facilities include a retail store, a stadium, a theater, a supermarket, a restaurant, and a hotel.

この例では、施設は、車両のメンテナンスが可能に構成された販売店や整備工場であり、施設端末40は、その販売店や整備工場に設けられた端末であるものとする。施設端末40に代えて、施設に設けられた施設サーバとしてもよい。その場合においても、ブロック構成等は施設端末40と同様でよい。 In this example, the facility is a dealership or repair shop configured to perform vehicle maintenance, and the facility terminal 40 is a terminal installed at the dealership or repair shop. The facility terminal 40 may be replaced by a facility server installed at the facility. Even in this case, the block configuration may be the same as that of the facility terminal 40.

図6に示すように、施設端末40は、入力部401と、出力部402と、通信部403と、記憶部404と、制御部405とを備える。施設端末40の入力部401、出力部402、通信部403、記憶部404、制御部405の構成は、クライアント端末30の入力部301、出力部302、通信部303、記憶部304、制御部305の構成と同様である。 As shown in FIG. 6, the facility terminal 40 includes an input unit 401, an output unit 402, a communication unit 403, a memory unit 404, and a control unit 405. The configurations of the input unit 401, output unit 402, communication unit 403, memory unit 404, and control unit 405 of the facility terminal 40 are the same as the configurations of the input unit 301, output unit 302, communication unit 303, memory unit 304, and control unit 305 of the client terminal 30.

この例では、記憶部404は、施設情報D41と、施設利用情報D42と、演算資源の増設情報D43を記憶する。 In this example, the storage unit 404 stores facility information D41, facility usage information D42, and computing resource expansion information D43.

〈施設情報〉
施設情報D41は、施設に関する情報である。施設情報D41は、施設に設定された施設ID、施設により所有される施設端末40に設定された施設端末ID、施設の位置(緯度および経度)を示す施設位置情報、担当者名、住所、電話番号などを含む。施設端末IDは、施設端末40を識別する施設識別情報の一例である。
Facility Information
The facility information D41 is information related to a facility. The facility information D41 includes a facility ID set for the facility, a facility terminal ID set for the facility terminal 40 owned by the facility, facility location information indicating the location (latitude and longitude) of the facility, the name of a person in charge, an address, a telephone number, etc. The facility terminal ID is an example of facility identification information that identifies the facility terminal 40.

〈施設利用情報〉
施設利用情報D42は、販売店や整備工場などの施設の利用履歴情報、メンテナンス情報及び施設の利用予約情報を含む。メンテナンス情報は、各車両のメンテナンスのスケジュール情報、メンテナンスの種別、実施予定のメンテナンス内容、メンテナンスについての問い合わせ情報、メンテナンス時の伝達事項などの情報が含まれる。また、施設利用情報D42には、ユーザの来訪予約日時、演算資源の増設・交換を含む施設への来訪目的が含まれる。また、来訪目的に「演算資源の増設・交換」が含まれる場合には、ユーザ施設利用情報に、後述する演算資源109の増設情報D43が関連付けられている。なお、施設利用情報D42として、施設を訪れるユーザと滞在期間(または滞在予定期間)とを関連付けた情報が含まれてもよい。
<Facility Usage Information>
The facility usage information D42 includes usage history information, maintenance information, and facility usage reservation information for facilities such as dealerships and repair shops. The maintenance information includes information such as maintenance schedule information for each vehicle, the type of maintenance, the details of the maintenance to be performed, inquiry information about the maintenance, and information to be communicated during maintenance. The facility usage information D42 also includes the user's reserved visit date and time and the purpose of the visit to the facility, including the expansion or replacement of computing resources. If the purpose of the visit includes "expansion or replacement of computing resources," the user facility usage information is associated with expansion information D43 for the computing resources 109, which will be described later. The facility usage information D42 may also include information associating the user visiting the facility with the length of stay (or planned length of stay).

〈演算資源の増設情報〉
演算資源109の増設情報D43は、増設の対象となる車両の車両識別情報D11と、増設・交換の対象となる演算資源109の情報とが関連付けされた情報である。
<Information on expansion of computing resources>
The expansion information D43 of the computing resource 109 is information in which the vehicle identification information D11 of the vehicle to be expanded and the information of the computing resource 109 to be expanded or replaced are associated with each other.

演算資源109の増設形態は、特に限定されない。例えば、CPU106、GPU107及びストレージ108が実装されたオールインワンのMPU(Micro-processing unit
)ボードであってもよいし、増設したい演算資源(CPU106、GPU107またはストレージ108のうちの1または複数)に特化した単体ボードであってもよい。
The computing resource 109 may be added in any form. For example, the computing resource 109 may be added in an all-in-one MPU (Micro-Processing Unit) in which the CPU 106, the GPU 107, and the storage 108 are mounted.
) board, or may be a stand-alone board specialized for the computing resources (one or more of the CPU 106, GPU 107, and storage 108) that are desired to be added.

増設・交換の対象となる演算資源109の情報は、例えば、上記のようなボードの名称や識別コードなどであって、施設端末40の利用者や、ボード(演算資源)などの増設を行う作業者がわかりやすい形態で登録される。 Information about the computing resource 109 to be added or replaced is, for example, the name and identification code of the board as described above, and is registered in a format that is easy to understand for users of the facility terminal 40 and workers who will be adding the board (computing resource), etc.

〔管理サーバ〕
管理サーバ50は、グリッドコンピューティングの運営を管理する。言い換えると、複数の車両10のそれぞれに搭載される演算資源109を活用したグリッドコンピューティングを管理する管理システムは、管理サーバ50を備える。管理サーバ50は、システム1を運営する事業者により所有される。
[Management Server]
The management server 50 manages the operation of grid computing. In other words, a management system that manages grid computing utilizing the computing resources 109 installed in each of the multiple vehicles 10 includes the management server 50. The management server 50 is owned by the operator that operates the system 1.

図7に示すように、管理サーバ50は、入力部501と、出力部502と、通信部503と、記憶部504と、制御部505とを備える。管理サーバ50の入力部501、出力部502、通信部503の構成は、クライアント端末30の入力部301、出力部302、通信部303の構成と同様である。記憶部504および制御部505は、グリッドコンピューティングを管理する管理システムの構成要素の一例である。 As shown in FIG. 7, the management server 50 includes an input unit 501, an output unit 502, a communication unit 503, a memory unit 504, and a control unit 505. The configurations of the input unit 501, output unit 502, and communication unit 503 of the management server 50 are similar to the configurations of the input unit 301, output unit 302, and communication unit 303 of the client terminal 30. The memory unit 504 and control unit 505 are examples of components of a management system that manages grid computing.

この例では、制御部505は、グリッドコンピューティングの運営や管理に関する一連の制御及び処理を実行する機能を有する。より具体的には、図9に示す矢印のフローを実現するための制御や処理であったり、図10以降のフロー図内での制御や処理を実行する。なお、以下の説明では、説明の便宜上、管理サーバ50を主体をとして記載しているが、制御部505がその処理や制御に寄与することで実現される場合がある。例えば、制御部505は、後述する「抽出処理」、「案内処理」、「更新処理」、「計算能力推定処理」、「ジョブ推定処理」、「決定処理」を主体となって実行するように構成される。それぞれの処理については、後ほどフロー図等の図面を参照しつつ具体的に説明する。 In this example, the control unit 505 has the function of executing a series of controls and processes related to the operation and management of grid computing. More specifically, it executes the controls and processes to realize the flow indicated by the arrows in Figure 9, as well as the controls and processes in the flow diagrams in Figure 10 and subsequent figures. Note that, for the sake of convenience, the following explanation is based on the management server 50, but the control and control may be realized by the control unit 505 contributing to the processing and control. For example, the control unit 505 is configured to execute the "extraction process," "guidance process," "update process," "computational capacity estimation process," "job estimation process," and "determination process," which will be described later. Each process will be explained in detail later with reference to flowcharts and other drawings.

制御部505は、プロセッサ、メモリなどを有する。プロセッサの例としては、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)などが挙げられる
。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。なお、制御部505を実現するためのプロセッサの数は、1つであってもよいし、複数のであってもよい。
The control unit 505 includes a processor, a memory, and the like. Examples of the processor include a CPU (Central Processing Unit) and a GPU (Graphics Processing Unit). The memory stores programs for operating the processor, information and data indicating the processing results of the processor, and the like. The number of processors for realizing the control unit 505 may be one or more.

記憶部504は、情報やデータを記憶する。記憶部104の具体的な構成は、特に限定されない。例えば、チップに内蔵されたメモリで実現されてもよいし、HDD(Hard disk drive)、SSD(Solid State Drive)で実現されてもよいし、DVDやBDのような光ディスクで実現されてもよい。 The storage unit 504 stores information and data. The specific configuration of the storage unit 104 is not particularly limited. For example, it may be realized as memory built into a chip, as a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), or as an optical disc such as a DVD or BD.

この例では、記憶部504には、ユーザテーブルD51と、演算資源テーブルD52と、クライアントテーブルD53と、ジョブテーブルD54と、グリッドテーブルD55と、マッチングテーブルD56と、ジョブデータD1と、計算結果データD2、ジョブ傾向情報D9等の各種データが格納される。 In this example, the memory unit 504 stores various data such as a user table D51, a computing resource table D52, a client table D53, a job table D54, a grid table D55, a matching table D56, job data D1, calculation result data D2, and job trend information D9.

〈ユーザテーブル〉
ユーザテーブルD51は、ユーザを管理するためのテーブルである。ユーザテーブルD51には、ユーザ毎に、そのユーザに設定されたユーザID、そのユーザにより所有される車両10(以下、所有車両ともいう)に設定された車両ID(例えば、VIN)、そのユーザにより所有される演算資源109に設定された演算資源ID、そのユーザにより所有されるユーザ端末20に設定されたユーザ端末IDなどが登録される。さらに、ユーザテーブルD51には、そのユーザに関する、販売店や整備工場の利用履歴情報、所有車両の次のメンテナンス期日や定期メンテナンス期日などのメンテナンス期日情報D3を含むメンテナンス情報D4、所有車両のグレード情報、所有車両への演算資源の増設可否の情報などが登録されていてもよい。
<User table>
The user table D51 is a table for managing users. For each user, the user table D51 registers a user ID assigned to the user, a vehicle ID (e.g., VIN) assigned to the vehicle 10 owned by the user (hereinafter also referred to as the owned vehicle), a computational resource ID assigned to the computational resource 109 owned by the user, and a user terminal ID assigned to the user terminal 20 owned by the user. Furthermore, the user table D51 may also register usage history information of dealerships and repair shops related to the user, maintenance information D4 including maintenance due date information D3 such as the next maintenance due date or regular maintenance due date for the owned vehicle, grade information of the owned vehicle, and information on whether computational resources can be added to the owned vehicle.

〈演算資源テーブル〉
演算資源テーブルD52は、演算資源109を管理するためのテーブルである。演算資源テーブルD52には、演算資源109毎に、その演算資源109に設定された演算資源ID、その演算資源109を所有するユーザに設定されたユーザID、その演算資源109が搭載される車両10に設定された車両IDなどが登録される。
<Operation Resource Table>
The computational resource table D52 is a table for managing the computational resources 109. In the computational resource table D52, for each computational resource 109, a computational resource ID set for the computational resource 109, a user ID set for the user who owns the computational resource 109, a vehicle ID set for the vehicle 10 on which the computational resource 109 is installed, and the like are registered.

また、演算資源テーブルD52には,演算資源109毎に、演算資源109の種別、その演算資源109のスペック(計算能力、記憶容量など)、その演算資源109の稼働状況(稼働履歴および稼働予定)などが登録される。言い換えると、演算資源テーブルD52は、複数の演算資源109の各々の稼働状況を示す稼働状況情報D5と、複数の演算資源109の各々の性能を示す演算資源情報D6とを含む。 Furthermore, the computational resource table D52 registers, for each computational resource 109, the type of computational resource 109, the specifications of that computational resource 109 (computing power, storage capacity, etc.), the operating status of that computational resource 109 (operating history and operating schedule), etc. In other words, the computational resource table D52 includes operating status information D5 indicating the operating status of each of the multiple computational resources 109, and computational resource information D6 indicating the performance of each of the multiple computational resources 109.

演算資源情報D6には、演算資源109がCPU106やGPU107の場合には、その演算資源109の各々の計算能力を示す計算能力情報D7が含まれる。ここでの計算能力には、計算能力の時間変化を含む。言い換えると、計算能力情報D7には、計算能力の時間変化も考慮して、所定期間において発揮することができる計算能力という意味が含まれる。 When the computing resource 109 is a CPU 106 or GPU 107, the computing resource information D6 includes computing capacity information D7 indicating the computing capacity of each of the computing resources 109. Here, computing capacity includes changes in computing capacity over time. In other words, computing capacity information D7 includes the computing capacity that can be exerted over a specified period of time, taking into account changes in computing capacity over time.

また、演算資源109がストレージ108の場合には、記憶容量、データの書込/読出速度、エラーレート等のストレージ108の性能を示すストレージ性能情報D8が含まれる。ここでのストレージ性能には、ストレージ性能の時間変化を含む。言い換えると、ストレージ性能情報D8には、性能の時間変化も考慮して、所定期間において発揮することができるストレージ性能という意味が含まれる。 Furthermore, when the computational resource 109 is storage 108, storage performance information D8 is included, which indicates the performance of the storage 108, such as storage capacity, data write/read speed, and error rate. Storage performance here includes changes in storage performance over time. In other words, storage performance information D8 includes the storage performance that can be demonstrated over a specified period of time, taking into account changes in performance over time.

〈クライアントテーブル〉
クライアントテーブルD53は、クライアントを管理するためのテーブルである。クライアントテーブルD53には、クライアント毎に、そのクライアントに設定されたクライアントID、クライアントにより所有されるクライアント端末30に設定されたクライアント端末ID、そのクライアントの担当者名、住所、電話番号などが登録される。
<Client Table>
The client table D53 is a table for managing clients. For each client, the client table D53 registers a client ID set for that client, a client terminal ID set for the client terminal 30 owned by the client, the name, address, and telephone number of the person in charge of that client.

〈ジョブテーブル〉
ジョブテーブルD54は、クライアントから依頼されたジョブを管理するためのテーブルである。ジョブテーブルD54には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブを依頼したクライアントに設定されたクライアントID、そのジョブの名称および内容などが登録される。また、ジョブテーブルD54には、ジョブ毎に、そのジョブに対応するジョブデータの計算タイプおよび処理条件、そのジョブデータの計算に必要となる計算能力である必要計算能力、そのジョブに設定された納期などが登録される。
<Job Table>
The job table D54 is a table for managing jobs requested by clients. For each job, the job table D54 registers the reception number set for that job, the client ID set for the client that requested the job, the name and content of the job, etc. The job table D54 also registers for each job the calculation type and processing conditions of the job data corresponding to that job, the required calculation capacity that is the calculation capacity required to calculate the job data, the delivery date set for that job, etc.

〈グリッドテーブル〉
グリッドテーブルD55は、グリッドコンピューティング処理におけるグリッドG及びそれぞれのグリッドGの計算能力を管理するためのテーブルである。
Grid Table
The grid table D55 is a table for managing grids G and the computing capabilities of each grid G in grid computing processing.

グリッドテーブルD55には、グリッドG毎に、そのグリッドGを識別するためのグリッドID、グリッドGを構成する車両の車両識別情報D11、そのグリッドGを構成する演算資源109による計算能力などが登録される。ここでの計算能力には、計算の前提となる基本性能(計算スペック)に加えて、計算能力の時間的変化の予測結果が含まれる。 For each grid G, the grid table D55 registers a grid ID for identifying that grid G, vehicle identification information D11 of the vehicles that make up the grid G, and the computational capacity of the computational resources 109 that make up that grid G. Computational capacity here includes the basic performance (computational specifications) that is the premise of the calculation, as well as predicted changes in computational capacity over time.

言い換えると、グリッドテーブルD55には、グリッドコンピューティング処理において、所定の期間で考えた場合におけるそのグリッドGで処理が可能と予想されるジョブの概算予測値である実行可能ジョブ情報D59が登録されている。 In other words, the grid table D55 registers executable job information D59, which is an approximate predicted value of jobs that are expected to be able to be processed on the grid G over a given period in grid computing processing.

なお、グリッドテーブルD55に、車両識別情報D11に関連付して他の車両情報D10(例えば、リソース情報D14)が登録されていてもよい。 Note that other vehicle information D10 (e.g., resource information D14) may also be registered in the grid table D55 in association with the vehicle identification information D11.

〈マッチングテーブル〉
マッチングテーブルD56は、後述するマッチング処理の結果を管理するためのテーブルである。マッチングテーブルD56には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブに対応するジョブデータD1に設定されたジョブデータID、マッチング処理によりそのジョブデータに対して割り当てられたグリッドGのグリッドIDなどが登録される。
Matching Table
The matching table D56 is a table for managing the results of the matching process described below. For each job, the matching table D56 registers the reception number set for that job, the job data ID set in the job data D1 corresponding to that job, the grid ID of the grid G assigned to that job data by the matching process, and the like.

〈ジョブデータ〉
記憶部504に記憶されるジョブデータD1は、後述するジョブ受付処理により受け付けられたジョブデータD1である。
<Job Data>
The job data D1 stored in the storage unit 504 is job data D1 accepted by a job acceptance process, which will be described later.

〈計算結果データ〉
記憶部504に記憶される計算結果データD2は、後述するグリッドコンピューティング処理により実行されたジョブの計算結果のデータである。
<Calculation result data>
The calculation result data D2 stored in the storage unit 504 is data of the calculation result of a job executed by grid computing processing, which will be described later.

〔グリッドコンピューティングシステムの動作〕
図9は、施設端末、車両、クライアント端末、及び管理サーバの間で伝達される情報を示す概略図である。また、図10は、管理システムの動作の一例について示したフロー図である。
[Grid Computing System Operation]
Fig. 9 is a schematic diagram showing information transmitted between the facility terminal, the vehicle, the client terminal, and the management server, and Fig. 10 is a flow diagram showing an example of the operation of the management system.

〈ステップS1〉
ステップS1において、管理サーバ50は、各車両10の計算能力を推定する。
<Step S1>
In step S<b>1 , the management server 50 estimates the computing capacity of each vehicle 10 .

まず、管理サーバ50は、各車両10に最新の車両情報D10の送信を要請する。管理サーバ50から車両情報D10の送信要請を受けた各車両10は、参加者情報を管理サーバ50に送信する。このときに送信される車両情報D10は、車両情報D10の一部が送信されてもよいし、全ての車両情報D10が送信されてもよい。送信される車両情報D10には、車両識別情報D11とリソース情報D14が含まれる。管理サーバ50では、各車両10から受信した車両情報D10を演算資源テーブルD52に登録する。なお、すでに管理サーバ50に車両情報D10が登録されている車両10については、登録されている登録情報との差分情報のうち、必要な情報を車両10から管理サーバ50に送信するようにしてもよい。 First, the management server 50 requests each vehicle 10 to send the latest vehicle information D10. Each vehicle 10 that receives a request from the management server 50 to send vehicle information D10 sends participant information to the management server 50. The vehicle information D10 sent at this time may be a portion of the vehicle information D10, or all of the vehicle information D10. The transmitted vehicle information D10 includes vehicle identification information D11 and resource information D14. The management server 50 registers the vehicle information D10 received from each vehicle 10 in the computational resource table D52. Note that for vehicles 10 whose vehicle information D10 is already registered in the management server 50, the vehicle 10 may send necessary information from the difference information with the registered registration information to the management server 50.

次に、管理サーバ50では、例えば、演算資源テーブルD52に登録された車両情報D10を参照して、演算資源情報D6を推定する計算能力推定処理を実行する。演算資源情
報D6は、各車両の計算能力情報D7とストレージ性能情報D8が含まれる。
Next, the management server 50 executes a computational capacity estimation process to estimate computational resource information D6, for example, by referring to the vehicle information D10 registered in the computational resource table D52. The computational resource information D6 includes computational capacity information D7 and storage performance information D8 of each vehicle.

計算能力推定処理において、管理サーバ50が参照する情報は、例えば、各車両10の車両状態、演算資源109の演算可能量、演算資源109で対応が可能な演算タイプ、または、演算可能時間である。演算可能時間に関しては、例えば、車両10から具体的なスケジュールを受信してもよいし、記憶部504に保存された車両10および車両10の演算装置105の過去の利用傾向を分析して、演算装置105が演算資源として使える時間帯のスケジュールを予測するようにしてもよい。なお、それぞれの車両10から演算資源情報D6に相当する情報が受信された場合、その情報を利用すればよい。 In the computational capacity estimation process, the information referenced by the management server 50 is, for example, the vehicle status of each vehicle 10, the amount of computation available on the computational resources 109, the type of computation that can be handled by the computational resources 109, or the available computation time. Regarding the available computation time, for example, a specific schedule may be received from the vehicle 10, or past usage trends of the vehicle 10 and the computation device 105 of the vehicle 10 stored in the memory unit 504 may be analyzed to predict a schedule of time periods during which the computation device 105 can be used as a computational resource. Note that if information equivalent to computational resource information D6 is received from each vehicle 10, that information may be used.

管理サーバ50は、取得または予測した演算資源情報D6を演算資源テーブルD52に登録する。 The management server 50 registers the acquired or predicted computing resource information D6 in the computing resource table D52.

管理サーバ50は、推定した演算資源情報D6を、各車両10の車両識別情報D11と紐づけて演算資源テーブルD52に登録する。 The management server 50 links the estimated computing resource information D6 with the vehicle identification information D11 of each vehicle 10 and registers it in the computing resource table D52.

〈ステップS2〉
ステップS2において、管理サーバ50は、グリッドコンピューティング処理を実行するためのグリッドGを編成するグリッド編成処理を実行する。
<Step S2>
In step S2, the management server 50 executes a grid organizing process for organizing a grid G for executing grid computing processes.

以下、図13を参照して、グリッド編成処理について説明する。 The grid organization process will be explained below with reference to Figure 13.

-ステップS21-
まず、管理サーバ50は、それぞれのグリッドGを構成する。グリッドGは、各車両10に搭載された演算装置105及びストレージ108のうち、グリッドコンピューティング処理に利用可能な演算資源109(単に、「演算資源109」ともいう)に基づいて構成される。
--Step S21--
First, the management server 50 configures each grid G. The grid G is configured based on the computational resources 109 (also simply referred to as "computational resources 109") available for grid computing processing among the computational devices 105 and storages 108 mounted on each vehicle 10.

グリッドGの構成方法は、特に限定されないが、例えば、特定の時間に、所定のエリアに停車している可能性の高い車両同士でグリッドGを構成してもよい。この場合、例えば、ユーザの自宅の位置に基づいてグリッドGを構成してもよいし、ユーザが車で通勤している場合に、その職場や営業所などでグリッドGを構成してもよい。また、例えば、演算資源109に補完関係のある車両同士でグリッドGを構成してもよい。 The method for constructing a grid G is not particularly limited, but for example, a grid G may be constructed from vehicles that are likely to be parked in a specific area at a specific time. In this case, for example, a grid G may be constructed based on the location of the user's home, or if the user commutes by car, a grid G may be constructed from the user's workplace or office. Also, for example, a grid G may be constructed from vehicles that have complementary computing resources 109.

また、例えば、管理サーバ50は、GPU107の利用に特化したジョブを実行できるようにグリッドGを構成するといったように、依頼されたジョブであったり、依頼される傾向の高いジョブであったり、対応しようとするジョブの難易度などに応じてグリッドGを構成してもよい。 Furthermore, for example, the management server 50 may configure the grid G according to the requested job, the job that is likely to be requested, the difficulty of the job to be handled, etc., such as configuring the grid G so that jobs specialized for use by the GPU 107 can be executed.

また、管理サーバ50は、あらかじめ複数のグリッド候補を作成しておき、ジョブに応じて最終的にグリッドGを確定させるようなグリッドGの構成方法をとってもよい。その場合には、ステップS3からステップS6の間でグリッドGの編成または再編成が行われる。 The management server 50 may also use a grid G configuration method in which multiple grid candidates are created in advance and the final grid G is determined depending on the job. In this case, the grid G is organized or reorganized between steps S3 and S6.

また、管理サーバ50は、後述するグリッドコンピューティング処理の終了後に、グリッドGをいったん解消し、再度新しいグリッドGを組みなおすようにしてもよい。換言すると、後述するステップS3からS8のループ処理の中で、グリッドGの再構築が行われてもよい。なお、以下の説明では、説明の便宜上、ステップS2で編成されたグリッドGが維持され、ステップS3以降の処理が進められるものとする。 Furthermore, the management server 50 may dissolve the grid G once the grid computing process described below is completed, and then reassemble a new grid G. In other words, the grid G may be reconstructed during the loop process of steps S3 to S8 described below. For the sake of convenience, in the following explanation, it is assumed that the grid G organized in step S2 is maintained, and the process from step S3 onwards proceeds.

図11では、複数の車両毎にグルーピングして、グリッドGA,GB,GC,…,GXを構成した例を示している。 Figure 11 shows an example in which grids GA, GB, GC, ..., GX are created by grouping multiple vehicles.

なお、管理サーバ50は、後述するクライアント端末30からリクエストされたジョブの傾向や種別などに応じてグリッドGを構成するようにしてもよい。また、リクエストされたジョブに応じて、適宜、グリッドGを構成する車両10の台数や組み合わせを変えるようにしてもよい。 The management server 50 may configure the grid G according to the trends and types of jobs requested from the client terminal 30, which will be described later. Furthermore, the number and combination of vehicles 10 that make up the grid G may be changed as appropriate depending on the requested job.

また、図12に示すように、管理サーバ50は、グリッドGを構成する車両10の中から、そのグリッドGに対して割り当てられたジョブを管理するマスタ車両CMを決定してもよい。そして、管理サーバ50は、基本的には、そのマスタ車両CMとの間でデータをやり取りするようにしてもよい。この場合、マスタ車両CMは、同じグリッドに所属する他の車両10(例えば、図12の車両C1~C3)を管理する管理機能と、それらの他の車両(例えば、図12の車両C1~C3)と管理サーバ50との間の中継装置としての機能とを備える。マスタ車両CMの選定方法は、特に限定されないが、例えば、グリッドコンピューティング処理の参加率や、搭載された演算資源109の性能などに基づいて選定される。 Also, as shown in FIG. 12, the management server 50 may determine a master vehicle CM from among the vehicles 10 that make up the grid G to manage jobs assigned to that grid G. The management server 50 may then basically exchange data with the master vehicle CM. In this case, the master vehicle CM has a management function for managing other vehicles 10 (e.g., vehicles C1 to C3 in FIG. 12) that belong to the same grid, and a function as a relay device between these other vehicles (e.g., vehicles C1 to C3 in FIG. 12) and the management server 50. The method for selecting the master vehicle CM is not particularly limited, but may be based on, for example, the participation rate in grid computing processing and the performance of the onboard computing resources 109.

-ステップS22-
次に、管理サーバ50は、各グリッドGの計算能力及びストレージ性能の推定処理を実行する。
--Step S22--
Next, the management server 50 executes a process of estimating the computational capacity and storage performance of each grid G.

具体的には、管理サーバ50は、グリッドGを構成するそれぞれの車両10の演算資源テーブルD52を参照し、それぞれの車両10の演算資源情報D6に基づいて、グリッドGの計算能力及びストレージ性能を推定する。 Specifically, the management server 50 references the computational resource table D52 of each vehicle 10 that constitutes the grid G and estimates the computational capacity and storage performance of the grid G based on the computational resource information D6 of each vehicle 10.

-ステップS23-
管理サーバ50は、ステップS21においてグリッドGを編成すると、グリッドGを識別するためのグリッドIDと、各車両10の車両情報D10とを関連付けてグリッドテーブルD55に登録する。そのときに、管理サーバ50は、ステップS22において推定したグリッドGの計算能力及びストレージ性能を関連付けて登録する。
--Step S23--
When the management server 50 organizes the grid G in step S21, it associates a grid ID for identifying the grid G with the vehicle information D10 of each vehicle 10 and registers them in the grid table D55. At that time, the management server 50 also associates and registers the computational capacity and storage performance of the grid G estimated in step S22.

〈ステップS3〉
ステップS3において、管理サーバ50は、ジョブの受付処理を実行する。以下、図14を参照して、ジョブ受付処理について説明する。
<Step S3>
In step S3, the management server 50 executes a job reception process, which will be described below with reference to FIG.

ジョブ受付処理では、管理サーバ50は、クライアント端末30からジョブデータD1(ジョブの依頼)が受信される毎に、以下の処理を行う。 In the job reception process, the management server 50 performs the following process each time job data D1 (job request) is received from the client terminal 30.

-ステップS31-
まず、管理サーバ50は、クライアントからジョブの依頼を受け付ける。具体的には、クライアント端末30は、クライアントの担当者による操作に応答して、ジョブ依頼申請を管理サーバ50に送信する。管理サーバ50は、その申請に応答して以下の処理を行う。
--Step S31--
First, the management server 50 accepts a job request from a client. Specifically, in response to an operation by a client's staff member, the client terminal 30 transmits a job request application to the management server 50. In response to the application, the management server 50 performs the following process.

管理サーバ50は、ジョブの受付に必要となる情報(具体的にはジョブを依頼するクライアントに関するクライアント情報D31とジョブに関するジョブ情報)の送信をクライアント端末30に要求する。この例では、管理サーバ50は、ジョブ受付画面の画像データをクライアント端末30に送信する。クライアント端末30は、その画像データからジョブ受付画面の画像を再生し、その画像を出力部302(表示部)に出力(表示)させる
The management server 50 requests the client terminal 30 to transmit information required for accepting a job (specifically, client information D31 related to the client requesting the job and job information related to the job). In this example, the management server 50 transmits image data of a job acceptance screen to the client terminal 30. The client terminal 30 reproduces an image of the job acceptance screen from the image data and outputs (displays) the image on the output unit 302 (display unit).

図8は、クライアントが管理サーバ50にジョブを依頼するための登録フォームR10の一例である。この登録フォームR10は、例えば、クライアントが所有する計算機の表示部に入力可能な形式で表示される。登録フォームR10の入力情報は、管理サーバ50が複数の車両で構成されたグリッドG(単に「グリッドG」ともいう)とジョブとのマッチングをする際に、必要な情報が含まれる。 Figure 8 shows an example of a registration form R10 used by a client to request a job from the management server 50. This registration form R10 is displayed, for example, in a format that can be input on the display unit of a computer owned by the client. The input information in the registration form R10 includes information required when the management server 50 matches a grid G (also simply referred to as "grid G") consisting of multiple vehicles with a job.

登録フォームR10には、例えば、企業(クライアントに相当)の概要として、企業名称の入力欄R101、担当者名の入力欄R102、企業の住所の入力欄R103、及び電話番号の入力欄R104がある。登録フォームR10には、例えば、ジョブ概要として、ジョブの名称の入力欄R111、ジョブの内容の入力欄R112、ジョブの演算タイプの入力欄R113、ジョブの実行条件の入力欄R114、ジョブの必要計算能力の入力欄R115、及び計算結果の納期R116などが含まれる。ジョブの内容としては、例えば、ジョブの目的やクライアントにおける当該ジョブの重要度等が入力される。ジョブの演算タイプとしては、例えば、前述の計算能力情報における「計算タイプ」と同様に、CPU系やGPU系等の情報が入力される。ジョブの実行条件としては、例えば、クライアント端末30との常時通信の有無や推奨される通信能力などが入力される。ジョブの必要計算能力としては、例えば、前述の計算能力情報における「計算能力」と同様に、ジョブの実行に必要な計算能力がFLOPSの単位で入力される。計算結果の納期としては、年月日及び時間が入力される。尚、登録フォームR10には、これら以外の情報が入力されてもよい。例えば、登録フォームR10には、クライアントが希望する計算結果のデータ形式を入力する項目があってもよい。また、登録フォームR10にジョブの実行に必要なプログラムを添付する項目が設けられていてもよい。 Registration form R10 includes, for example, an overview of the company (corresponding to the client), including an input field for the company name R101, an input field for the person in charge R102, an input field for the company address R103, and an input field for the phone number R104. For example, registration form R10 includes, for example, an input field for the job name R111, an input field for the job content R112, an input field for the job's calculation type R113, an input field for the job's execution conditions R114, an input field for the job's required computing power R115, and a deadline for the calculation results R116. Job content, for example, includes the purpose of the job and the importance of the job to the client. Job calculation type, for example, includes information such as CPU-based or GPU-based, similar to the "calculation type" in the aforementioned computing power information. Job execution conditions, for example, include whether or not continuous communication with the client terminal 30 is required and the recommended communication power. The required computing power for a job is, for example, the computing power required to execute the job, input in units of FLOPS, similar to the "computing power" in the computing power information described above. The due date for the calculation results is input as a date and time. Note that information other than this may also be input into the registration form R10. For example, the registration form R10 may have a field for inputting the data format of the calculation results desired by the client. The registration form R10 may also have a field for attaching the program required to execute the job.

クライアントの担当者は、クライアント端末30の入力部301(操作部)を操作して、ジョブ受付画面に必要な情報を入力する。これにより、ジョブを依頼するクライアントに関するクライアント情報と、ジョブに関するジョブ情報とが入力される。そして、これらの情報の入力が完了すると、クライアントの担当者は、クライアント端末30の入力部301(操作部)を操作して、ジョブ受付画面の登録ボタンB100を押下する。登録ボタンB100が押下されると、クライアント端末30は、ジョブ受付画面に入力された情報(クライアント情報およびジョブ情報)を管理サーバ50に送信する。管理サーバ50は、クライアント情報とジョブ情報とを受信する。 The client staff operates the input unit 301 (operation unit) of the client terminal 30 to input the necessary information into the job reception screen. This inputs client information about the client requesting the job and job information about the job. Once this information has been input, the client staff operates the input unit 301 (operation unit) of the client terminal 30 to press the registration button B100 on the job reception screen. When the registration button B100 is pressed, the client terminal 30 sends the information input into the job reception screen (client information and job information) to the management server 50. The management server 50 receives the client information and job information.

次に、管理サーバ50は、依頼されたジョブに対応するジョブデータD1の送信をクライアント端末30に要求する。クライアント端末30は、その要求に応答して、依頼するジョブに対応するジョブデータD1を管理サーバ50に送信する。管理サーバ50は、ジョブデータD1を受信する。 Next, the management server 50 requests the client terminal 30 to send job data D1 corresponding to the requested job. In response to the request, the client terminal 30 sends job data D1 corresponding to the requested job to the management server 50. The management server 50 receives the job data D1.

-ステップS32-
次に、管理サーバ50は、ステップS31において受信されたジョブデータD1を分析する。具体的には、管理サーバ50において、ジョブデータD1の計算タイプ、処理条件、必要計算能力などを分析する。管理サーバ50は、このジョブデータD1の計算タイプ、処理条件、必要計算能力などの分析結果に基づいて、クライアント端末から依頼されるジョブの傾向を推定する。推定されたジョブの傾向は、ジョブ傾向情報D9として記憶部504に記憶される。
--Step S32--
Next, the management server 50 analyzes the job data D1 received in step S31. Specifically, the management server 50 analyzes the calculation type, processing conditions, required calculation capacity, etc. of the job data D1. The management server 50 estimates the tendency of jobs requested by client terminals based on the analysis results of the calculation type, processing conditions, required calculation capacity, etc. of the job data D1. The estimated job tendency is stored in the storage unit 504 as job tendency information D9.

なお、管理サーバ50は、必要に応じて、ジョブデータD1の分析の結果に基づいて、ステップS31において受信されたジョブ情報を修正してもよい。 If necessary, the management server 50 may modify the job information received in step S31 based on the results of analyzing the job data D1.

-ステップS33-
次に、管理サーバ50では、ステップS31において受信されたクライアント情報と、ジョブ情報とを関連付けて、ジョブテーブルD54に登録して、ジョブテーブルD54を更新する。さらに、管理サーバ50では、ステップS31において受信されたジョブデータD1が、対応するクライアント情報やジョブ情報に基づいて参照できるような形態で記憶部504に記憶される。ジョブテーブルD54の更新とジョブデータD1の記憶が完了したらジョブの受付処理が完了する。
--Step S33--
Next, the management server 50 associates the client information and job information received in step S31, registers them in the job table D54, and updates the job table D54. Furthermore, the management server 50 stores the job data D1 received in step S31 in the storage unit 504 in a format that can be referenced based on the corresponding client information and job information. Once the job table D54 has been updated and the job data D1 has been stored, the job acceptance process is complete.

なお、ジョブデータD1は、グリッドコンピューティング処理の前までに入手できればよいので、例えば、後述するマッチング処理の終了後に、ジョブデータD1の受信をするようにしてもよい。そうすることで、マッチングが不調な場合に、不必要なデータの送受信が行われることを回避できる。 Note that since it is sufficient for job data D1 to be available before grid computing processing, job data D1 may be received, for example, after the matching process described below is completed. This can avoid unnecessary data transmission and reception if matching is unsuccessful.

〈ステップS4〉
ステップS4において、管理サーバ50は、マッチング処理を実行する。以下、図15を参照して、マッチング処理について説明する。
<Step S4>
In step S4, the management server 50 executes a matching process, which will be described below with reference to FIG.

-ステップS41-
まず、管理サーバ50は、推定計算能力と受け付けたジョブに必要な計算能力とを比較する。管理サーバ50は、単純な処理能力の比較だけでなく、提供可能な時間帯とジョブの納期との比較や、提供可能な場所の通信状態とジョブにおける常時通信の要否との比較を行う。
--Step S41--
First, the management server 50 compares the estimated computing power with the computing power required for the accepted job. The management server 50 not only compares the simple processing power, but also compares the time period in which the job can be provided with the deadline for the job, and the communication status of the location in which the job can be provided with whether continuous communication is required for the job.

-ステップS42-
次に、管理サーバ50は、現在登録されているジョブに推定計算能力で実行可能なジョブがあるか否かについて判定する。実行可能なジョブが存在する場合(S42でYES)、フローはステップS43に進む。一方で、推定計算能力で実行可能なジョブがない場合(S42でNO)、フローはステップS44に進む。
--Step S42--
Next, the management server 50 determines whether any of the currently registered jobs can be executed with the estimated computing power. If an executable job exists (YES in S42), the flow proceeds to step S43. On the other hand, if no job can be executed with the estimated computing power (NO in S42), the flow proceeds to step S44.

-ステップS43-
管理サーバ50は、実行可能なジョブの中から、実際にそのグリッドGに計算させるジョブを決定する。ジョブが1つの場合、そのジョブを対象となるグリッドGに割り当てる。一方で、実行可能なジョブが複数存在する場合には、所定の優先順位に基づいて、対象となるグリッドGに割り当てるジョブを決定する。ここでの優先順位の付け方は、任意に設定することができ、特に限定されない。例えば、納期が近いものの優先順位を高くしたりというように、納期や実行スケジュールに基づいて優先順位を設定することができる。また、例えば、他のグリッドGでも実行が可能か否かというように、ジョブの特殊性や、そのジョブの難易度に基づいて優先順位を設定することができる。
--Step S43--
The management server 50 determines, from among the executable jobs, the job to be actually calculated on that grid G. If there is one job, that job is assigned to the target grid G. On the other hand, if there are multiple executable jobs, the job to be assigned to the target grid G is determined based on a predetermined priority. The method of assigning priorities here can be set arbitrarily and is not particularly limited. For example, priorities can be set based on deadlines and execution schedules, such as giving a higher priority to jobs with an approaching deadline. Furthermore, priorities can be set based on the particularity of the job or the difficulty of the job, such as whether the job can be executed on another grid G.

-ステップS44-
管理サーバ50は、ステップS42において、対象グリッドGの推定計算能力で実行可能なジョブがない原因を分析する。具体的には、管理サーバ50は、記憶部504のジョブ傾向情報D9を参照して、クライアント端末30から依頼されるジョブの傾向から対象グリッドGの演算資源109のうちで不足している演算資源を抽出する。
--Step S44--
In step S42, the management server 50 analyzes the reason why there are no jobs that can be executed with the estimated computational capacity of the target grid G. Specifically, the management server 50 references the job trend information D9 in the storage unit 504 and extracts the computational resources 109 of the target grid G that are insufficient based on the trends of jobs requested by the client terminal 30.

言い換えると、管理サーバ50は、クライアントから依頼されるジョブ(需要)と、対象グリッドGの計算能力(供給)との需給バランスを監視する。そして、その監視結果に基づいて、将来の需要動向を予測し、その予測結果に基づいて、対象グリッドGに不足している演算資源109であったり、ステップS2でグリッドGを編成するのにあたって不足しているもしくは不足しがちな演算資源109を抽出する。演算資源109の抽出後、
フローは、ステップS45に進む。
In other words, the management server 50 monitors the supply-demand balance between jobs (demand) requested by clients and the computing capacity (supply) of the target grid G. Then, based on the monitoring results, future demand trends are predicted, and based on the prediction results, computational resources 109 that are insufficient in the target grid G or computational resources 109 that are insufficient or likely to be insufficient when organizing the grid G in step S2 are extracted. After the computational resources 109 are extracted,
The flow proceeds to step S45.

なお、後述するステップS45の対象車両の抽出処理において、不足しているもしくは不足しがちな演算資源109の情報を使用しない場合、ステップS44を省略してもよい。その場合、ステップS42でのNO判定の後、ステップS45に進む。 Note that if information on the computational resources 109 that is insufficient or likely to be insufficient is not used in the target vehicle extraction process of step S45, which will be described later, step S44 may be omitted. In this case, after a NO determination is made in step S42, the process proceeds to step S45.

-ステップS45-
管理サーバ50は、記憶部504に格納されたリソース情報D14および稼働履歴情報D15を参照して、対象グリッドGを構成する車両10の中から演算資源109を増強する対象となる対象車両10(以下、単に対象車両10ともいう)を抽出する抽出処理を実行する。
--Step S45--
The management server 50 refers to the resource information D14 and operation history information D15 stored in the memory unit 504 and performs an extraction process to extract target vehicles 10 (hereinafter simply referred to as target vehicles 10) that are targets for increasing the computational resources 109 from among the vehicles 10 that constitute the target grid G.

対象車両10の抽出方法は、特に限定されないが、例えば、ジョブ傾向情報D9に登録されているジョブの傾向と、対象グリッドGの計算能力の推定値とに基づいて、増強対象とする演算資源を特定し、その演算資源が増強可能な車両を対象車両10として抽出する。これにより、依頼を受けているジョブの傾向に即して演算資源109の増強をすることができるので、ジョブのマッチング率をより高めることができるという効果が得られる。 The method for extracting target vehicles 10 is not particularly limited, but for example, the computational resources to be augmented are identified based on the job trends registered in the job trend information D9 and the estimated computational capacity of the target grid G, and vehicles with the computational resources that can be augmented are extracted as target vehicles 10. This allows the computational resources 109 to be augmented in line with the trends of the requested job, thereby achieving the effect of further increasing the job matching rate.

また、例えば、ステップS44において不足していると判断された演算資源109の増強が可能な車両10を対象車両10としてもよい。これにより、実際に不足している演算資源109を増強対象とする、すなわち、直近の実需に即した演算資源109の増強ができる。 Also, for example, a vehicle 10 that can be augmented with the computing resources 109 that were determined to be insufficient in step S44 may be set as the target vehicle 10. This allows the computing resources 109 that are actually insufficient to be targeted for augmentation, i.e., the computing resources 109 can be augmented in accordance with the most recent actual demand.

また、例えば、管理サーバ50は、ユーザテーブルD51のメンテナンス期日情報D3を参照して、前述の抽出処理において、対象グリッドGの中で、メンテナンスの期日が近い車両10の優先度を高く設定してもよい。メンテナンスの期日にあわせて増設が設定できるようにすることで、ユーザは、予定されていたメンテナンスにあわせて増設をすることができる。これにより、ユーザの増設を促進することができる。 Furthermore, for example, the management server 50 may refer to the maintenance due date information D3 in the user table D51 and, in the extraction process described above, set a high priority for vehicles 10 in the target grid G whose maintenance due date is approaching. By allowing users to set expansions to coincide with maintenance due dates, users can make expansions to coincide with scheduled maintenance. This can encourage users to make expansions.

また、例えば、マスタ車両CMを指定している場合に、そのマスタ車両CMまたはマスタ車両にすることを予定している車両10を対象車両10としてもよい。前述のとおり、マスタ車両CMは、自車両でもグリッドコンピューティング処理を実行するとともに、同じ対象グリッドGに所属する他の車両10の管理や、他の車両10と管理サーバ50との間の中継装置としての機能を発揮する。したがって、マスタ車両CMの演算資源109を増強することで、単に、グリッドコンピューティング処理を行う端末としての能力を向上させることにとどまらず、グリッドGとして性能向上や安定性の向上に寄与することができる。 For example, if a master vehicle CM is designated, that master vehicle CM or a vehicle 10 that is planned to become the master vehicle may be designated as the target vehicle 10. As described above, the master vehicle CM performs grid computing processing on its own vehicle, manages other vehicles 10 that belong to the same target grid G, and functions as a relay device between the other vehicles 10 and the management server 50. Therefore, increasing the computational resources 109 of the master vehicle CM not only improves its capabilities as a terminal that performs grid computing processing, but also contributes to improving the performance and stability of the grid G.

ステップS45での抽出処理の後、フローはステップS46に進む。 After the extraction process in step S45, the flow proceeds to step S46.

-ステップS46-
管理サーバ50は、対象車両10の所有者に、演算資源109の増強の案内を送信する案内処理を実行する。
--Step S46--
The management server 50 executes a guidance process to send a guide to the owner of the target vehicle 10 for upgrading the computing resources 109 .

具体的には、管理サーバ50は、ユーザ端末20に、演算資源109の増設案内と、演算資源109の増設による報酬を提示する。 Specifically, the management server 50 presents the user terminal 20 with information about expanding the computing resources 109 and the rewards for expanding the computing resources 109.

演算資源109の増設案内は、例えば、販売店や整備工場の予約案内情報(予約フォームの送信など)、入庫案内情報(入庫日時、施設名、施設住所など)等を含む。 The expansion guide for the computational resource 109 includes, for example, reservation guide information for dealerships and repair shops (such as sending a reservation form), entry guide information (entry date and time, facility name, facility address, etc.), etc.

管理サーバ50は、演算資源109の増設案内にあわせて、演算資源109の増強をすることによって、車両10の使用に際して利用可能となる追加機能や追加サービスを対象車両10の所有者に案内してもよい。 In conjunction with the notification regarding the expansion of the computing resources 109, the management server 50 may also inform the owner of the target vehicle 10 of additional functions and services that will become available when using the vehicle 10 by increasing the computing resources 109.

例えば、演算装置105(CPU106、GPU107及び/またはストレージ108)を増強することは、グリッドコンピューティング処理を実行していない場合、すなわち、日常での走行シーンにおける車両の性能向上にも直結する。そこで、演算資源の増強をすることによる追加機能や追加サービスを対象車両の所有者に案内できるようにすることで、ユーザの増設意欲を高めることができる。 For example, upgrading the computing device 105 (CPU 106, GPU 107, and/or storage 108) directly improves the vehicle's performance when grid computing processing is not being performed, i.e., in everyday driving situations. Therefore, by making it possible to inform vehicle owners of the additional functions and services that can be obtained by upgrading computing resources, it is possible to increase users' motivation to upgrade.

-ステップS47-
ステップS47では、施設端末40から管理サーバ50に増設情報が受信されたか否かが判定される。以下では、施設端末40から管理サーバ50に増設情報が受信されるまでの流れについて説明する。
--Step S47--
In step S47, it is determined whether or not the management server 50 has received the expansion information from the facility terminal 40. The following describes the flow up to when the management server 50 receives the expansion information from the facility terminal 40.

ステップS46の案内処理の後、ユーザ端末20から管理サーバ50に対して、ユーザに増設意思があることが送信される。そうすると、管理サーバ50は、施設端末40に対して、対象車両10の入庫予約情報と、対象車両10に増設される演算資源109(例えば、MPUボード)の情報である増設情報D43を送信する。 After the guidance process in step S46, the user terminal 20 notifies the management server 50 that the user intends to add equipment. The management server 50 then transmits to the facility terminal 40 the storage reservation information for the target vehicle 10 and the addition information D43, which is information about the computing resources 109 (e.g., MPU board) to be added to the target vehicle 10.

施設端末40では、増設情報D43を受信すると、記憶部404に登録する。そして、施設に実際にユーザが来訪すると、施設のスタッフが、入庫予約情報及び増設情報D43に基づいて、増設作業を実施する。例えば、図9に示すように、施設では、旧型のMPU-A1から新型のMPU-A2に交換が実施されたり、空いているスロット等に新しいMPU-A3が追加されたりする。 When the facility terminal 40 receives the expansion information D43, it registers it in the storage unit 404. Then, when the user actually visits the facility, facility staff will carry out the expansion work based on the storage reservation information and the expansion information D43. For example, as shown in Figure 9, at the facility, an old MPU-A1 may be replaced with a new MPU-A2, or a new MPU-A3 may be added to an available slot, etc.

演算資源109の増設作業が完了すると、その情報は、施設端末40に登録され、管理サーバ50に送信される。 Once the expansion work of the computing resources 109 is completed, the information is registered in the facility terminal 40 and sent to the management server 50.

管理サーバ50において、増設情報が受信されると、ステップS47でYES判定となり、フローは、次のステップS48に進む。 When the management server 50 receives the expansion information, a YES determination is made in step S47, and the flow proceeds to the next step, S48.

一方で、ユーザが入庫する前の状態であったり、増設を断られた場合には、ステップS47でNO判定となる。そうすると、例えば、ステップS41に戻って、グリッドGに対して新しいジョブとのマッチングを図ったり、ステップS2に戻って、グリッドGの組み直しがされる。 On the other hand, if the user has not yet entered inventory or if the expansion request has been declined, the result will be NO in step S47. In this case, for example, the process will return to step S41 to match the new job with grid G, or return to step S2 to reorganize grid G.

〔グリッドコンピューティング処理〕
次に、図16を参照して、ステップS5のグリッドコンピューティング処理について説明する。グリッドコンピューティング処理では、複数の演算装置105のうち利用可能な演算装置105にジョブデータD1を処理させる。管理サーバ50は、ステップS4のマッチング処理の完了後に、以下の処理を行う。
[Grid Computing Processing]
Next, the grid computing process of step S5 will be described with reference to Fig. 16. In the grid computing process, the job data D1 is processed by an available computing device 105 among the plurality of computing devices 105. After completing the matching process of step S4, the management server 50 performs the following process.

〈ステップS51〉
まず、管理サーバ50は、マッチングテーブルD56を参照し、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータD1を、マッチング処理においてそのジョブデータD1に割り当てられた演算資源109に分配する。具体的には、管理サーバ50は、ジョブデータD1に割り当てられた演算資源109の各々に、そのジョブデータD1の一部を送信する。これにより、ジョブデータD1は、そのジョブデータD1に割り当てられた演算資源109(CPU106、GPU107)により並列処理される。
<Step S51>
First, the management server 50 refers to the matching table D56 and distributes the job data D1 to be subjected to the grid computing process to the computational resources 109 allocated to the job data D1 in the matching process. Specifically, the management server 50 transmits a portion of the job data D1 to each of the computational resources 109 allocated to the job data D1. As a result, the job data D1 is processed in parallel by the computational resources 109 (CPU 106, GPU 107) allocated to the job data D1.

〈ステップS52〉
次に、演算資源109(CPU106、GPU107)の各々は、その演算資源109に送信されたデータ(ジョブデータD1の一部)の計算が完了すると、その計算により得られた部分計算結果データを管理サーバ50に送信する。管理サーバ50は、演算資源109から送信された部分計算結果データを受信し、その部分計算結果データを記憶部504に記憶する。
<Step S52>
Next, when each of the computational resources 109 (CPU 106, GPU 107) completes the calculation of the data (part of the job data D1) transmitted to that computational resource 109, it transmits the partial calculation result data obtained by that calculation to the management server 50. The management server 50 receives the partial calculation result data transmitted from the computational resources 109 and stores the partial calculation result data in the storage unit 504.

〈ステップS53〉
管理サーバ50は、ステップS51においてジョブデータD1が分配された演算装置105の全てが計算を完了したか否かを判定する。演算装置105の全てが計算を完了している場合には、ステップS54の処理が行われ、そうでない場合には、ステップS52の処理が行われる。
<Step S53>
In step S51, the management server 50 determines whether all of the arithmetic devices 105 to which the job data D1 has been distributed have completed calculations. If all of the arithmetic devices 105 have completed calculations, the process of step S54 is performed; if not, the process of step S52 is performed.

〈ステップS54〉
演算装置105の全てが計算を完了すると、管理サーバ50では、記憶部504に記憶された部分計算結果データを結合することで、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータD1に対応する計算結果データD2(ジョブデータD1の計算の結果を示す計算結果データD2)を生成する。そして、管理サーバ50は、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータD1に対応する計算結果データD2を、そのジョブデータD1の計算を依頼したクライアントのクライアント端末30に送信する。
<Step S54>
When all of the computing devices 105 have completed the calculations, the management server 50 combines the partial calculation result data stored in the storage unit 504 to generate calculation result data D2 (calculation result data D2 indicating the results of the calculation of job data D1) corresponding to the job data D1 that is the target of the grid computing process. Then, the management server 50 transmits the calculation result data D2 corresponding to the job data D1 that is the target of the grid computing process to the client terminal 30 of the client that requested the calculation of the job data D1.

〈ステップS55〉
次に、グリッドコンピューティング処理に演算装置105の計算能力を提供したユーザに対して、システム1を運営する事業者から報酬が付与される。ユーザに付与される報酬の例としては、システム1において利用可能なポイント、仮想通貨、商品の割引特典などが挙げられる。例えば、管理サーバ50は、グリッドコンピューティング処理に演算装置105の計算能力を提供したユーザに対して報酬を付与するための処理を行う。報酬を付与するための処理の例としては、ユーザに設定された「ユーザID」とシステム1において利用可能な「ポイント」(または仮想通貨)とを関連付けてユーザテーブルD51に登録する処理、ユーザにより所有されるユーザ端末20に商品の割引特典を示す情報を送信する処理などが挙げられる。
<Step S55>
Next, a reward is granted by the operator of the system 1 to a user who has provided the computing power of the computing device 105 for the grid computing process. Examples of rewards granted to a user include points that can be used in the system 1, virtual currency, and product discount benefits. For example, the management server 50 performs processing to grant a reward to a user who has provided the computing power of the computing device 105 for the grid computing process. Examples of the processing to grant a reward include a process of registering in the user table D51 a "user ID" set for the user and "points" (or virtual currency) that can be used in the system 1, and a process of transmitting information indicating a product discount benefit to the user terminal 20 owned by the user.

また、グリッドコンピューティング処理に演算装置105の計算能力を提供したユーザに対して、クライアントから報酬が付与されてもよい。例えば、クライアント端末30は、グリッドコンピューティング処理に演算装置105の計算能力を提供したユーザに対して報酬を付与するための処理を実行してもよい。 Furthermore, a reward may be granted by the client to a user who provides the computing power of the computing device 105 for grid computing processing. For example, the client terminal 30 may execute processing to grant a reward to a user who provides the computing power of the computing device 105 for grid computing processing.

次に、実施形態に係る車両の温度制御システムについて説明する。上述したように、本実施形態に係る車両の温度制御システムは、グリッドコンピューティングシステム1の一部として構成されている。 Next, we will explain the vehicle temperature control system according to the embodiment. As described above, the vehicle temperature control system according to the embodiment is configured as part of the grid computing system 1.

図17は実施形態に係る車両の温度制御システムの加熱冷却系統を説明するための車両側面図である。図17に示すように、車両10には、各部を冷却および加熱するための冷却回路600を備えられている。冷却回路600は、車両10の、バッテリ601、インバータ602、モータ603、サブタンク604、熱交換器605、演算装置105(ECU110およびMPU111)を冷却する。図17に示すように、MPU111が格納された筐体と、ECU110が格納された筐体とは接触しており、MPU111は、ECU110を介して、冷却される。冷媒回路600は、モータ603、熱交換器605、インバータ602およびサブタンク604を冷却する第1冷却回路と、MPU111およびバッテリ601を冷却する第2冷却回路とを含む。また、冷却回路600は、ポンプ606と、冷媒温度センサ607と、ヒータ608と、チラー609とを備える。なお、図17では、冷媒温度センサ607、ヒータ608およびチラー609を省略して図示している。 Figure 17 is a side view of a vehicle to explain the heating and cooling system of a vehicle temperature control system according to an embodiment. As shown in Figure 17, the vehicle 10 is equipped with a cooling circuit 600 for cooling and heating various components. The cooling circuit 600 cools the battery 601, inverter 602, motor 603, sub-tank 604, heat exchanger 605, and computing device 105 (ECU 110 and MPU 111) of the vehicle 10. As shown in Figure 17, the housing housing the MPU 111 is in contact with the housing housing the ECU 110, and the MPU 111 is cooled via the ECU 110. The refrigerant circuit 600 includes a first cooling circuit that cools the motor 603, heat exchanger 605, inverter 602, and sub-tank 604, and a second cooling circuit that cools the MPU 111 and battery 601. The cooling circuit 600 also includes a pump 606, a refrigerant temperature sensor 607, a heater 608, and a chiller 609. Note that the refrigerant temperature sensor 607, heater 608, and chiller 609 are omitted from the illustration in Figure 17.

ポンプ606は、冷媒(例えば、冷却水など)を図17の矢印方向に循環させ、冷却回路600内に循環させる冷媒の流量を制御する。具体的に、ポンプ606は、第1冷却回路において、モータ603、熱交換器605、インバータ602、サブタンク604の順に冷媒を循環させる。また、ポンプ606は、第2冷却回路において、MPU110、バッテリ601の順に冷媒を循環させる。冷媒温度センサ607は、冷却回路600内の冷媒の温度を検出し、検出した冷媒の温度をECU110に送信する。ヒータ608は、冷却回路600内の冷媒の温度を上昇させる。チラー609は冷却回路600内の冷媒の温度を低下させる。 The pump 606 circulates the refrigerant (e.g., cooling water) in the direction of the arrow in Figure 17 and controls the flow rate of the refrigerant circulating within the cooling circuit 600. Specifically, in the first cooling circuit, the pump 606 circulates the refrigerant through the motor 603, heat exchanger 605, inverter 602, and sub-tank 604 in that order. In the second cooling circuit, the pump 606 circulates the refrigerant through the MPU 110 and battery 601 in that order. The refrigerant temperature sensor 607 detects the temperature of the refrigerant within the cooling circuit 600 and transmits the detected refrigerant temperature to the ECU 110. The heater 608 increases the temperature of the refrigerant within the cooling circuit 600. The chiller 609 decreases the temperature of the refrigerant within the cooling circuit 600.

また、車両10には、コンプレッサ610を備えられている。コンプレッサ610は、MPU111に対して空気を吹き付けて、MPU111の内部温度を制御する。例えば、コンプレッサ610は、車両10の外気や温風、冷風をMPU111に吹き付けることにより、MPU111の内部温度を制御する。 The vehicle 10 is also equipped with a compressor 610. The compressor 610 blows air onto the MPU 111 to control the internal temperature of the MPU 111. For example, the compressor 610 controls the internal temperature of the MPU 111 by blowing outside air, warm air, or cool air from the vehicle 10 onto the MPU 111.

なお、ポンプ606、ヒータ608、チラー609およびコンプレッサ610はバッテリ601と接続されており、バッテリ601から供給される電源を用いて駆動する。 The pump 606, heater 608, chiller 609, and compressor 610 are connected to the battery 601 and are driven using power supplied from the battery 601.

図18は実施形態に係る温度制御システムにおける通信構成を例示するブロック図である。図18に示すように、ECU110は、冷媒温度センサ607、日射センサ611および室内温度センサ612と通信可能に構成されている。日射センサ611は、車両10に対する日射量を検出する。室内温度センサ612は、車両10の室内温度を検出する。ECU110は、冷媒温度センサ607、日射センサ611および室内温度センサ612の検出結果を受信する。 Figure 18 is a block diagram illustrating the communication configuration of a temperature control system according to an embodiment. As shown in Figure 18, the ECU 110 is configured to be able to communicate with the refrigerant temperature sensor 607, the solar radiation sensor 611, and the indoor temperature sensor 612. The solar radiation sensor 611 detects the amount of solar radiation on the vehicle 10. The indoor temperature sensor 612 detects the indoor temperature of the vehicle 10. The ECU 110 receives the detection results of the refrigerant temperature sensor 607, the solar radiation sensor 611, and the indoor temperature sensor 612.

ここで、ECU110は、通信網5を介して、MPU111と通信を行う。MPU111はサービスマンだけでなく、車両10のユーザによって、ECU110に対して増設されることがある。このため、MPU111の内部データを変更することにより、ECU110内のデータが改ざんされるおそれがある。このECU110内のデータ改ざんを防止するため、MPU111からECU110へデータ送信を直接行うことは禁止されている。このため、MPU111の内部温度などの情報を、MPU111からECU110へ直接送信することができない。そこで、本実施形態では、MPU111は、通信網5を介して、ECU110に温度情報を送信する。具体的には、MPU111には、サーミスタなどの温度検出素子が備えられており、この素子の検出結果を温度情報として、ECU110に送信する。これにより、ECU110は、MPU111の内部温度を把握することができる。なお、MPU111からECU110への直接のデータ送信は禁止されているが、ECU110からMPU111への直接のデータ送信は禁止されていない。 Here, the ECU 110 communicates with the MPU 111 via the communication network 5. The MPU 111 may be added to the ECU 110 not only by a service technician but also by the user of the vehicle 10. For this reason, there is a risk that data in the ECU 110 may be tampered with by changing the internal data of the MPU 111. To prevent this tampering of data in the ECU 110, direct data transmission from the MPU 111 to the ECU 110 is prohibited. For this reason, information such as the internal temperature of the MPU 111 cannot be transmitted directly from the MPU 111 to the ECU 110. Therefore, in this embodiment, the MPU 111 transmits temperature information to the ECU 110 via the communication network 5. Specifically, the MPU 111 is equipped with a temperature detection element such as a thermistor, and transmits the detection result of this element to the ECU 110 as temperature information. This allows the ECU 110 to grasp the internal temperature of the MPU 111. Note that direct data transmission from MPU 111 to ECU 110 is prohibited, but direct data transmission from ECU 110 to MPU 111 is not prohibited.

ECU110は、冷媒温度センサ607、日射センサ611および室内温度センサ612から受信した検出結果、ならびに、通信網5を介して受信した温度情報に基づいて、ポンプ606、ヒータ608、チラー609、コンプレッサ610を動作させる。具体的には、ECU110は、受信した上記情報に基づいて、ヒータ608またはチラー609を動作させて、冷媒の温度を変化させる。また、ECU110は、受信した上記情報に基づいて、ポンプ606の動作を制御して冷媒の流量を制御する。また、ECU110は、受信した上記情報に基づいて、コンプレッサ610の動作を制御して、MPU111に対して車両10の外気、温風または冷風を吹き付ける。これにより、ECU110は、MPU111の内部温度を動作可能範囲内の温度に保つことができる。 The ECU 110 operates the pump 606, heater 608, chiller 609, and compressor 610 based on the detection results received from the refrigerant temperature sensor 607, solar radiation sensor 611, and interior temperature sensor 612, as well as temperature information received via communication network 5. Specifically, the ECU 110 operates the heater 608 or chiller 609 based on the received information to change the temperature of the refrigerant. The ECU 110 also controls the operation of the pump 606 to control the flow rate of the refrigerant based on the received information. The ECU 110 also controls the operation of the compressor 610 based on the received information to blow outside air, warm air, or cool air from the vehicle 10 to the MPU 111. This allows the ECU 110 to maintain the internal temperature of the MPU 111 within an operable range.

〔温度調整システムの動作〕
図19は温度制御システムの動作を例示するフローチャートである。
[Temperature Control System Operation]
FIG. 19 is a flowchart illustrating the operation of the temperature control system.

-ステップS101-
MPU111は、検出した内部温度を示す温度情報を、通信網5に送信する。
--Step S101--
The MPU 111 transmits temperature information indicating the detected internal temperature to the communication network 5 .

-ステップS102-
ECU110は、MPU111が送信した温度情報を、通信網5を介して、受信する。
--Step S102--
The ECU 110 receives the temperature information transmitted by the MPU 111 via the communication network 5 .

-ステップS103-
ECU110は、各センサからそれぞれのセンサの検出結果を受信する。具体的には、ECU110は、冷媒温度センサから冷媒の温度の検出結果を受信する。また、ECU110は、日射センサ611から車両10に対する日射量の検出結果を受信する。また、ECU110は、室内温度センサ612から、車両10の室内温度の検出結果を受信する。
--Step S103--
The ECU 110 receives the detection results of each sensor from each sensor. Specifically, the ECU 110 receives the detection result of the refrigerant temperature from the refrigerant temperature sensor. The ECU 110 also receives the detection result of the amount of solar radiation on the vehicle 10 from the solar radiation sensor 611. The ECU 110 also receives the detection result of the indoor temperature of the vehicle 10 from the indoor temperature sensor 612.

-ステップS104-
ECU110は、受信した、温度情報および各センサの検出結果に基づいて、MPU111の内部温度を判定する。
--Step S104--
The ECU 110 determines the internal temperature of the MPU 111 based on the received temperature information and the detection results of each sensor.

-ステップS105-
ECU110は、判定したMPU111の内部温度が動作可能範囲内の温度であるか否かを判定する。例えば、MPU111の動作可能温度は、10度~35度である。ECU110が、MPU111の内部温度が動作可能範囲内の温度であると判定した場合(ステップS105のYes)、処理を終了する。ECU110が、MPU111の内部温度が動作可能範囲外の温度であるであると判定した場合(ステップS105のNo)、ステップS106に進む。
--Step S105--
The ECU 110 determines whether the determined internal temperature of the MPU 111 is within the operable temperature range. For example, the operable temperature range of the MPU 111 is 10 to 35 degrees. If the ECU 110 determines that the internal temperature of the MPU 111 is within the operable temperature range (Yes in step S105), the process ends. If the ECU 110 determines that the internal temperature of the MPU 111 is outside the operable temperature range (No in step S105), the process proceeds to step S106.

-ステップS106-
ECU110は、判定したMPU111の内部温度が動作可能範囲の下限値(例えば、10度)の温度未満であるか否かを判定する。ECU110が、MPU111の内部温度が動作可能範囲内の下限値の温度未満であると判定した場合(ステップS105のYes)、ステップS107に進む。ECU110が、MPU111の内部温度が動作可能範囲内の下限値の温度以上であると判定した場合(ステップS105のNo)、ステップS108に進む。
--Step S106--
The ECU 110 determines whether the determined internal temperature of the MPU 111 is below the lower limit of the operable range (e.g., 10°C). If the ECU 110 determines that the internal temperature of the MPU 111 is below the lower limit of the operable range (Yes in step S105), the process proceeds to step S107. If the ECU 110 determines that the internal temperature of the MPU 111 is equal to or higher than the lower limit of the operable range (No in step S105), the process proceeds to step S108.

-ステップS107-
ECU110は、ヒータ608およびポンプ606を駆動させる。具体的には、ECU110は、ECU110は、ヒータ608を駆動させ、冷却回路600内の冷媒の温度を上昇させる。また、ECU110は、ポンプ606を駆動させ、冷却回路600内の冷媒の流量を増加させる。ステップS107では、ECU110は、冷却回路600内の冷媒の温度を上昇させることで、MPU111の内部温度を上昇させ、MPU111の内部温度を動作可能範囲内の温度に保つ。
--Step S107--
ECU 110 drives heater 608 and pump 606. Specifically, ECU 110 drives heater 608 to increase the temperature of the refrigerant in cooling circuit 600. ECU 110 also drives pump 606 to increase the flow rate of the refrigerant in cooling circuit 600. In step S107, ECU 110 increases the temperature of the refrigerant in cooling circuit 600, thereby increasing the internal temperature of MPU 111 and maintaining the internal temperature of MPU 111 within an operable range.

-ステップS108-
ECU110は、ステップS106,S107の処理により、MPU111の内部温度が動作可能範囲の上限値(例えば、35度)より高い温度であると判定する。ステップS108では、ECU110は、チラー609およびポンプ606を駆動させる。具体的には、ECU110は、チラー609を駆動させ、冷却回路600内の冷媒の温度を低下させる。また、ECU110は、ポンプ606を駆動させ、冷却回路600内の冷媒の流量を増加させる。ステップS108では、ECU110は、冷却回路600内の冷媒の温度を低下させることにより、MPU111の内部温度を低下させ、MPU111の内部温度を動作可能範囲内の温度に保つ。
--Step S108--
Through the processing of steps S106 and S107, ECU 110 determines that the internal temperature of MPU 111 is higher than the upper limit of the operable range (e.g., 35 degrees). In step S108, ECU 110 drives chiller 609 and pump 606. Specifically, ECU 110 drives chiller 609 to lower the temperature of the refrigerant in cooling circuit 600. ECU 110 also drives pump 606 to increase the flow rate of refrigerant in cooling circuit 600. In step S108, ECU 110 lowers the temperature of the refrigerant in cooling circuit 600 to lower the internal temperature of MPU 111 and maintain the internal temperature of MPU 111 within the operable range.

〔実施形態の効果〕
以上のように、本実施形態によると、ECU110(第1演算装置)に対して増設され、ECU110に対して直接のデータ送信が禁止されているMPU111(第2演算装置)は、外部に設けられた通信網5を介して、MPU111の内部温度に関する温度情報を送信する。ECU110は、通信網5を介して受信した温度情報に基づいて、MPU111の内部温度を制御する。これにより、MPU111からECU110への直接のデータ送信が禁止されている場合であっても、ECU110は外部の通信網5を介して、MPU111の温度情報を取得できるため、MPU111の内部温度を動作可能範囲内の温度に保つことができる。
[Effects of the embodiment]
As described above, according to this embodiment, the MPU 111 (second arithmetic unit), which is added to the ECU 110 (first arithmetic unit) and is prohibited from directly transmitting data to the ECU 110, transmits temperature information regarding the internal temperature of the MPU 111 via the external communication network 5. The ECU 110 controls the internal temperature of the MPU 111 based on the temperature information received via the communication network 5. As a result, even when direct data transmission from the MPU 111 to the ECU 110 is prohibited, the ECU 110 can obtain the temperature information of the MPU 111 via the external communication network 5, and therefore can maintain the internal temperature of the MPU 111 within an operable range.

(その他の実施形態)
以上の説明では、管理システムの記憶部504と制御部505とが単一の管理サーバ50に集約される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、記憶部504と制御部505は、通信網5を経由して互いに通信する複数の管理サーバ50(図示省略)に分散されてもよい。
(Other embodiments)
In the above description, an example has been given in which the storage unit 504 and the control unit 505 of the management system are integrated into a single management server 50, but this is not limiting. For example, the storage unit 504 and the control unit 505 may be distributed among a plurality of management servers 50 (not shown) that communicate with each other via the communication network 5.

また、以上の説明において、管理システムの記憶部504は、単一の記憶装置により構成されてもよいし、複数の記憶装置により構成されてもよい。複数の記憶装置は、単一の管理サーバ50に集約されてもよいし、通信網5を経由して互いに通信する複数の管理サーバ50(図示省略)に分散されてもよい。 Furthermore, in the above description, the memory unit 504 of the management system may be configured as a single storage device or as multiple storage devices. The multiple storage devices may be consolidated into a single management server 50, or may be distributed across multiple management servers 50 (not shown) that communicate with each other via the communication network 5.

また、以上の説明において、管理システムの制御部505は、単一の制御ユニットにより構成されてもよいし、複数の制御ユニットにより構成されてもよい。複数の制御ユニットは、単一の管理サーバ50に集約されてもよいし、通信網5を経由して互いに通信する複数の管理サーバ50(図示省略)に分散されてもよい。 Furthermore, in the above description, the control unit 505 of the management system may be configured as a single control unit, or may be configured as multiple control units. The multiple control units may be consolidated into a single management server 50, or may be distributed across multiple management servers 50 (not shown) that communicate with each other via the communication network 5.

また、以上の説明において、演算装置105は、単一の演算ユニットにより構成されてもよいし、複数の演算ユニットにより構成されてもよい。複数の演算ユニットは、単一の管理サーバ50に集約されてもよいし、通信網5を経由して互いに通信する複数の管理サーバ50(図示省略)に分散されてもよい。 Furthermore, in the above description, the computing device 105 may be configured with a single computing unit or multiple computing units. The multiple computing units may be consolidated into a single management server 50, or may be distributed across multiple management servers 50 (not shown) that communicate with each other via the communication network 5.

また、以上の説明では、演算装置105が車両10(具体的には自動四輪車)に搭載される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、演算装置105は、車両10ではない他の移動体に搭載されてもよい。このような移動体の例としては、輸送用機械、携帯情報端末などが挙げられる。輸送用機械の例としては、自動二輪車、鉄道車両、船舶、航空機、ドローンなどが挙げられる。車両は、輸送用機械の一例である。携帯情報端末の例としては、ノート型パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどが挙げられる。 In addition, while the above description has been given of an example in which the arithmetic device 105 is mounted on a vehicle 10 (specifically, a four-wheeled motor vehicle), this is not limiting. For example, the arithmetic device 105 may be mounted on a moving body other than a vehicle 10. Examples of such moving bodies include transportation machinery and mobile information terminals. Examples of transportation machinery include motorcycles, railroad vehicles, ships, aircraft, and drones. A vehicle is one example of transportation machinery. Examples of mobile information terminals include a notebook personal computer, a tablet, and a smartphone.

また、以上の説明において、MPU111の内部温度は、MPU111の内部に備えられたサーミスタなどの温度検出素子によって検出されるとしたが、これに限られない。例えば、MPU111は、通信網5を介してECU110に、自己の消費電力量を示すデータを送信してもよい。この場合、ECU110は、受信したMPU111の消費電力量に基づいて、MPU111の内部温度を推定(検出)してもよい。 In addition, in the above explanation, the internal temperature of the MPU 111 is detected by a temperature detection element such as a thermistor provided inside the MPU 111, but this is not limited to this. For example, the MPU 111 may transmit data indicating its own power consumption to the ECU 110 via the communication network 5. In this case, the ECU 110 may estimate (detect) the internal temperature of the MPU 111 based on the received power consumption of the MPU 111.

また、以上の実施形態を適宜組み合わせて実施してもよい。以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、ここに開示する技術、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。すなわち、前述の実施形態は単なる例示に過ぎず、本開示の範囲を限定的に解釈してはならない。本開示の範囲は請求の範囲によって定義され、請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本開示の範囲内のものである。 The above embodiments may also be implemented in appropriate combinations. The above embodiments are essentially preferred examples and are not intended to limit the scope of the technology disclosed herein, its applications, or its uses. In other words, the above embodiments are merely examples and should not be interpreted as limiting the scope of the present disclosure. The scope of the present disclosure is defined by the claims, and all modifications and variations that fall within the equivalent scope of the claims are within the scope of the present disclosure.

以上説明したように、ここに開示する技術は、グリッドコンピューティングを管理する技術として有用である。 As explained above, the technology disclosed here is useful as a technology for managing grid computing.

10 車両(移動体)
109 演算資源
110 ECU(第1演算装置)
111 MPU(第2演算装置)
600 冷却回路
601 バッテリ
602 インバータ
603 モータ
604 サブタンク
605 熱交換器
606 ポンプ
607 冷媒温度センサ
608 ヒータ
609 チラー
610 コンプレッサ
611 日射センサ
612 室内温度センサ
10. Vehicles (moving objects)
109 Computing resources 110 ECU (first computing unit)
111 MPU (second calculation unit)
600 Cooling circuit 601 Battery 602 Inverter 603 Motor 604 Sub-tank 605 Heat exchanger 606 Pump 607 Refrigerant temperature sensor 608 Heater 609 Chiller 610 Compressor 611 Solar radiation sensor 612 Indoor temperature sensor

Claims (4)

グリッドコンピューティングにおいて演算資源として用いられる演算装置を備えた移動体の温度制御システムであって、
前記演算装置は、
前記移動体の動作を制御する第1演算装置と、
前記第1演算装置に対して増設され、前記第1演算装置に対して直接のデータ送信が禁止されている第2演算装置とを備え、
前記第2演算装置は、外部に設けられた通信網を介して、前記第2演算装置の内部温度に関する温度情報を送信し、
前記第1演算装置は、前記通信網を介して受信した前記温度情報に基づいて、前記第2演算装置の内部温度を制御する、移動体の温度制御システム。
A temperature control system for a mobile object including a computing device used as a computing resource in grid computing,
The computing device
a first arithmetic unit that controls the operation of the moving body;
a second arithmetic unit that is added to the first arithmetic unit and that is prohibited from directly transmitting data to the first arithmetic unit;
the second arithmetic unit transmits temperature information regarding an internal temperature of the second arithmetic unit via an external communication network;
The first calculation device controls the internal temperature of the second calculation device based on the temperature information received via the communication network.
前記温度情報は、前記第2演算装置の消費電力量、または、前記第2演算装置に設けられた素子の温度に関する情報である、請求項1に記載の移動体の温度制御システム。 The temperature control system for a mobile body according to claim 1, wherein the temperature information is information regarding the amount of power consumed by the second calculation device or the temperature of an element provided in the second calculation device. 前記移動体は、
少なくとも前記第2演算装置の内部温度を制御する冷却回路と、
前記冷却回路内の冷媒の流量を調整するポンプとをさらに備え、
前記第1演算装置は、前記冷却回路内の前記冷媒の温度を検出する冷媒温度センサ、前記移動体に対する日照量を検出する日射センサ、前記移動体内の室温を検出する室内温度センサの検出結果、および、前記温度情報に基づいて、前記ポンプの動作を制御する、請求項1または2に記載の温度制御システム。
The moving body is
a cooling circuit for controlling an internal temperature of at least the second computing device;
a pump for adjusting the flow rate of the refrigerant in the cooling circuit,
3. The temperature control system of claim 1, wherein the first calculation device controls the operation of the pump based on the detection results of a refrigerant temperature sensor that detects the temperature of the refrigerant in the cooling circuit, a solar radiation sensor that detects the amount of sunlight on the moving body, and an indoor temperature sensor that detects the room temperature inside the moving body, and the temperature information.
前記移動体は、
前記冷却回路内の前記冷媒の温度を上昇させるヒータと、
前記冷却回路内の前記冷媒の温度を低下させるチラーとをさらに備え、
前記第1演算装置は、前記冷媒の温度センサ、前記日射センサ、移動体に設けられた室内温度センサの検出結果、および、前記温度情報に基づいて、前記ヒータおよび前記チラーの動作を制御する、請求項3に記載の温度制御システム。
The moving body is
a heater for increasing the temperature of the refrigerant in the cooling circuit;
a chiller that reduces the temperature of the refrigerant in the cooling circuit,
4. The temperature control system according to claim 3, wherein the first calculation device controls the operation of the heater and the chiller based on the detection results of the refrigerant temperature sensor, the solar radiation sensor, and an indoor temperature sensor installed in the mobile body, and the temperature information.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018181323A (en) 2017-04-20 2018-11-15 トヨタ自動車株式会社 Storage system information collection system
JP2020152139A (en) 2019-03-18 2020-09-24 本田技研工業株式会社 Vehicle control device
JP2021002215A (en) 2019-06-21 2021-01-07 株式会社デンソー Charging management method and charging management device
JP2021027697A (en) 2019-08-05 2021-02-22 トヨタ自動車株式会社 vehicle
US20210094436A1 (en) 2017-09-25 2021-04-01 Daimler Ag Method for using a processor unit and vehicle

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018181323A (en) 2017-04-20 2018-11-15 トヨタ自動車株式会社 Storage system information collection system
US20210094436A1 (en) 2017-09-25 2021-04-01 Daimler Ag Method for using a processor unit and vehicle
JP2020152139A (en) 2019-03-18 2020-09-24 本田技研工業株式会社 Vehicle control device
JP2021002215A (en) 2019-06-21 2021-01-07 株式会社デンソー Charging management method and charging management device
JP2021027697A (en) 2019-08-05 2021-02-22 トヨタ自動車株式会社 vehicle

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