JP7792860B2 - 計算システム、計算システムの制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、計算システム、計算システムの制御方法及びプログラムに関する。

複数のコアを有するシステムに関して、電力消費が少ないコアを選択してタスクを割り当てることにより、コアの温度限界に達しないように各タスクをスケジューリングしたり、コアの動作周波数を調整することにより、コアの温度限界に達しないように制御したりする方法が提案されている（例えば、特許文献１）。特許文献１には、コアの温度限界に達しないようにタスクをコアに割り当てる技術は開示されているが、その際にタスクの優先度を考慮することについては開示が無い。

特許第６３３７１２１号公報

プロセッサの温度や消費電力が限界を超過することを防ぐだけではなく、タスクの優先度に応じて、各タスクに使用可能な電力を割り当てる技術が必要とされている。

本開示は、上記課題を解決することができる計算システム、計算システムの制御方法及びプログラムを提供する。

本開示の計算システムは、複数のタスクの全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大電力を算出する手段と、前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過するかどうかを判定する手段と、前記最大電力を超過すると判定される場合、前記タスクに当該タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てる手段と、割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整する手段とを備える。

本開示の計算システムの制御方法は、複数のタスクの全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大電力を算出するステップと、前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過するかどうかを判定するステップと、前記最大電力を超過すると判定される場合、前記タスクに当該タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てるステップと、割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整するステップと、を有する。

本開示のプログラムは、コンピュータを、複数のタスクの全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大電力を算出する手段、前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過するかどうかを判定する手段、前記最大電力を超過すると判定される場合、前記タスクに当該タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てる手段、割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整する手段、として機能させる。

上述の計算システム、計算システムの制御方法及びプログラムによれば、プロセッサの温度や消費電力が限界を超過することを防ぎつつ、タスクの優先度に応じて各タスクに電力を割り当てることができる。

実施形態に係る計算システムの一例を示すブロック図である。 実施形態に係る負荷調整の方法を例示する図である。 実施形態に係る設定情報の一例を示す図である。 実施形態に係る計算量の割当処理の一例を示すフロー図である。 実施形態に係るアプリの実行処理の一例を示すフロー図である。 実施形態に係る負荷調整の一例を示す図である。 実施形態に係る計算量の割当処理の他の例を示すフロー図である。 実施形態に係る計算システムのハードウェア構成の一例を示す図である。

＜実施形態＞
以下、本開示の計算装置について、図１～図８を参照して説明する。以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。

（システム構成）
図１は、実施形態に係る計算システムの一例を示すブロック図である。
計算システム１は、コンピュータによって構成されており、１つ又は複数のプロセッサを備えている。計算システム１は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）２と、記憶部３と、コントローラ１００と、アプリケーションプログラム１０、２０、・・・、Ｎ０（以下、アプリケーションプログラムを単に“アプリ”と記載する場合がある。）を備えている。ＧＰＵ２は、プロセッサの一例である。計算システム１では、コントローラ１００と、Ｎ個のアプリ１０～Ｎ０が稼働する。コントローラ１００とアプリ１０～Ｎ０は何れもソフトウェアであって、ＧＰＵ２が、記憶部３に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。

コントローラ１００は、アプリ１０～Ｎ０の優先度に応じて、アプリ１０～Ｎ０の実行タスクに優先度に見合った電力を割り当てるタスクスケジューリングシステムである。電力とは、ＧＰＵ２がアプリ１０～Ｎ０のタスクを実行するために使用する電力である。例えば、アプリ１０にある電力を割り当てると、ＧＰＵ２は、その電力の範囲でアプリ１０を実行する。ＧＰＵ２が使用する電力は、ＧＰＵ２が実行する命令の数、言い換えれば計算量に置き換えることができる。コントローラ１００は、アプリ１０～Ｎ０に各アプリの優先度に応じた計算量を割り当てる。コントローラ１００は、可視化部１０１と、温度監視部１０２と、割当部１０３と、通信部１０４とを備える。

可視化部１０１は、アプリ１０～Ｎ０への計算量の割り当て状況を可視化し、割り当て状況を示した情報や図、グラフなどを表示装置４へ出力する。例えば、アプリ１０に１００％の計算量、アプリ２０に５０％の計算量、アプリＮ０に１％の計算量を割り当てる場合、可視化部１０１は、アプリ１０、２０、Ｎ０への割当量１００％、５０％、１％を出力する。

温度監視部１０２は、計算システム１が備えるＧＰＵ２の温度を監視する。一般にＧＰＵ２にはコア温度を測定する温度計が搭載されており、この温度計のデータを取得することでＧＰＵ２の温度を監視することができる。

割当部１０３は、温度監視部１０２が取得したＧＰＵ２の温度が上限値を超過しないように、アプリ１０～Ｎ０に計算量を割り当てる。一般にＧＰＵ２の温度が上限値を超過しそうになると、ＧＰＵ２の周波数を低下させて温度上昇を抑制する制御が提供されている。このような制御の場合、アプリ１０～Ｎ０の処理全体が遅延する可能性がある。アプリ１０～Ｎ０の中には、優先度が高く、処理を遅延させることが好ましくないものが存在する。本実施形態では、アプリ１０～Ｎ０の優先度に応じて、優先度が高いアプリには、多くの計算量を割り当てて、処理が滞りなく、あるいは処理の精度を落とすことなく実行させ、その一方で優先度が低いアプリに割り当てる計算量を低下させ、ＧＰＵ２の温度上昇を抑制する又は温度を低下させる制御を行う。

通信部１０４は、アプリ１０～Ｎ０と通信を行う。例えば、通信部１０４は、アプリ１０～Ｎ０の各々から計算量の要求を取得し、アプリ１０～Ｎ０の各々へ各アプリに割り当てる計算量を通知する。

アプリ１０は、負荷調整部１１と、通信部１２とを備える。
通信部１２は、コントローラ１００と通信を行う。例えば、通信部１２は、所定のタイミングで、コントローラ１００へ所望する計算量を要求し、その要求に対して、コントローラ１００によって割り当てられた計算量を取得する。

負荷調整部１１は、通信部１２が取得した計算量に基づいて、アプリ１０の負荷が、割り当てられた計算量に見合うよう調整する。負荷調整の方法の一例を図２に示す。負荷調整の方法として、処理頻度や処理負荷を調整する方法が挙げられる。例えば、負荷調整部１１は、計算量の割り当てが多い（優先度が高い）場合は処理頻度を高く設定し、計算量の割り当てが少ない（優先度が低い）場合は処理頻度を低く設定する。また、例えば、アプリ１０が計算処理を行うアプリの場合、負荷調整部１１は、計算量の割り当てが多ければ計算精度を高くし、計算量の割り当てが少なければ計算精度を低くする。また、例えば、アプリ１０が画像処理を行うアプリの場合、負荷調整部１１は、計算量の割り当てが多ければ、情報量が多い画像（例えば、解像度が高い画像又は広い範囲の画像）を処理するようにし、計算量の割り当てが少なければ、情報量が少ない画像（例えば、解像度が低い画像又は狭い範囲の画像）を処理するようにする。これら負荷を調整する機構がアプリ１０～Ｎ０には組み込まれている。

例えば、コントローラ１００によって割り当てられた計算量が５０％の場合、負荷調整部１１は、アプリ１０の実行を遅延（所定時間待機してその後実行）させる（処理頻度を低く設定する例）。また、コントローラ１００によって割り当てられた計算量がさらに低く、所定値以下の場合（例えば、１％等）、負荷調整部１１は、所定時間だけアプリ１０の実行をスキップする（処理頻度を低く設定する例）。また、例えば、コントローラ１００によって割り当てられた計算量が５０％の場合、負荷調整部１１は、５０％の処理負荷で処理を実行する。例えば、アプリ１０が画像処理を行うアプリであれば、画像処理の負荷が５０％となるように、１００％の計算量が割り当てられる場合と比較して処理対象の画像のうちの一部に限定して画像処理を行ったり、解像度が低い画像を画像処理したりして処理を軽減させる（処理負荷を軽減する例）。例えば、アプリ１０がニューラルネットワークを使用した計算を行うアプリであれば、計算負荷が５０％となるように、１００％の計算量を割り当てられたときに使用するニューラルネットワークと比較して、計算精度を抑えたニューラルネットワークを使用して計算を行う（処理負荷を軽減する例）。なお、ここで例示した５０％は、一例であって５０％に限定されない。例えば、６０％や４０％であってもよい。このことは以下においても同様である。

割り当てられた計算量に対して実行する処理はアプリごとに予め定められており、その処理が実行できるようにアプリ１０や実行環境が構成されている。

例えば、計算量５０％が割り当てられたときに所定時間処理を遅延させる場合、アプリ１０のソースコードやアプリ１０が読み込む設定ファイルには、計算量５０％と対応付けて遅延時間（例えば、１つの処理サイクルの実行に要する時間）が記述され、計算量５０％が割り当てられた際には、アプリ１０は、この遅延時間だけ待機した後に、１つの処理サイクルだけ処理を実行するよう構成されている。また、アプリ１０は、１つの処理サイクルだけ処理を実行すると、所望する計算量をコントローラ１００へ要求するように構成されている。計算量５０％での動作中にＧＰＵ２の負荷が軽減されて温度が低下していれば、この要求に対して、アプリ１０に、例えば１００％の計算量が割り当てられる可能性が生じる。この例における計算量に応じた遅延時間だけ待機する処理や、１つの処理サイクルの実行後に所望する計算量をコントローラ１００へ要求する処理などは、負荷調整部１１の機能である。なお、１つの処理サイクルとは、ひとまとまりの処理であって、例えば、アプリ１０が画像処理であれば、アプリ１０が１つの画像ファイルを取得して、一連の画像処理を実行し終えるまでを、１つの処理サイクルとすることができる。

処理頻度を調整するタイプの負荷調整部において、所定値より低い計算量が割り当てられた場合、アプリ１０のソースコードや設定ファイルには計算量の割り当てが所定値より低い際の待機時間が記述されており、この待機時間だけ処理を実行せずに待機し、待機解除後にアプリ１０の処理を実行することなく(つまり、処理をスキップする。)、所望する計算量をコントローラ１００へ要求するように構成されている。所定値より低い計算量割り当てに対し通常の待機を行わないのは、例えば、計算量の割り当てが１％であった場合、待機時間が通常の処理周期の９９回分となるためである。この場合、ＧＰＵ２の温度が低下して計算量割り当てが増加したとしても、直ちに処理を再開できない。これを防ぐため、短時間待機して処理をスキップ後、再度、割り当て可能な計算量をコントローラ１００へ問い合わせる。この例におけるスキップ処理や、スキップ後直ちに所望の計算量をコントローラ１００へ要求する処理などは、負荷調整部１１の機能である。

また、割り当てられた計算量に応じて処理負荷を変更する場合、アプリ１０は、割り当てられる計算量に応じた画像処理を実行したり、ニューラルネットワークを使用した計算を実行したりするように構成されている。また、アプリ１０は、計算量に応じた処理負荷で１つの処理サイクルだけ処理を実行すると、所望する計算量をコントローラ１００へ要求するように構成されている。割り当てられた計算量に応じて、処理負荷を切り替える処理や、所望の計算量をコントローラ１００へ要求する処理などは、負荷調整部１１の機能である。

アプリ２０は、負荷調整部２１と、通信部２２とを備える。アプリＮ０は、負荷調整部Ｎ１と、通信部Ｎ２とを備える。負荷調整部２１、Ｎ１の機能は、負荷調整部１１と同様である。通信部２２、Ｎ２の機能は、通信部１２と同様である。

記憶部３は、諸々の情報を記憶している。例えば、記憶部３は、アプリ１０～Ｎ０の優先度、アプリ１０～Ｎ０に割り当てる計算量とＧＰＵ２の消費電力の対応関係を示す設定情報を記憶している。この設定情報の一例を図３に示す。例えば、現在、アプリ１０、アプリ２０がそれぞれ計算量１００％で稼働していて、温度監視部１０２が監視している現在のＧＰＵ２の温度がＴ１であるとする。ここで、新たにアプリＮ０が起動し、アプリＮ０が１００％の計算量を要求したとする。すると、割当部１０３は、記憶部３が記憶する図３の設定情報を参照して、アプリＮ０に１００％の計算量を割り当てることにより、ｘ９（ｗ）の消費電力が発生することを算出する。割当部１０３は、所定の換算式や関数等に基づいて、ｘ９（ｗ）の消費電力の増加がもたらすＧＰＵ２の温度上昇を計算し、温度Ｔ１に温度上昇分を加算することにより、アプリＮ０に１００％の計算量を割り当てることが可能かどうか（つまり、アプリＮ０に１００％の計算量を割り当てることにより、ＧＰＵ２の温度限界を超過しないかどうか）を判断することができる。

（割当処理）
次に図４を参照して、アプリ１０～Ｎ０に割り当てる計算量の算出方法について説明する。図４は、実施形態に係る計算量の割当処理の一例を示すフロー図である。
まず、割当部１０３が、割り当て可能な電力を算出する（ステップＳ１）。例えば、割当部１０３は、アプリ１０～Ｎ０が稼働していない状態で温度監視部１０２が監視したＧＰＵ２の温度とＧＰＵ２の温度上限値の差を算出する。割当部１０３は、算出した差の温度上昇に必要なＧＰＵ２の消費電力を算出し、この値をアプリ１０等に割り当て可能な電力とする。次に、割当部１０３は、要求に応じて計算量を割り当てる（ステップＳ２）。例えば、計算システム１では、アプリ１０、アプリ２０、アプリＮ０の３つのアプリがこれから稼働するところであるとする。また、アプリ１０、アプリ２０、アプリＮ０はそれぞれ１００％の計算量の割り当てを要求しているとする。割当部１０３は、要求に応じて、アプリ１０に計算量１００％を割り当て、アプリ２０に計算量１００％を割り当て、アプリＮ０に計算量１００％を割り当てたときの消費電力を、図３に例示した設定情報に基づいて計算する。この例の場合には、ｘ３＋ｘ６＋ｘ９（ｗ）となる。次に割当部１０３は、計算量の総需要に対応する消費電力が、ステップＳ１で算出した割り当て可能な電力を超過しているかどうかを判定する（ステップＳ３）。超過しない場合（ステップＳ３；Ｎｏ）、各アプリに要求通りの計算量を割り当て、計算量の割り当てを完了する（ステップＳ７）。

超過する場合（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、割当部１０３は、優先度が低いアプリへ割り当てる計算量を、最低計算量を下限として、総電力が割り当て可能電力を超過しなくなるまで低下させる（ステップＳ４）。最低計算量とは、例えば、図３に例示する設定情報の“最低限必要な周期での動作に必要な最低計算量”の値である。この例の場合、割当部１０３は、優先度低のアプリＮ０へ割り当てる計算量を、最低計算量の５０％を下限として低下させる。割り当てる計算量は、要求した計算量と最低計算量の間で任意に設定することができる。割当部１０３は、割り当てた計算量に対応する消費電力を算出する。割り当てる計算量が最低計算量の場合、消費電力は、ｘ３＋ｘ６＋ｘ８（ｗ）となる。次に割当部１０３は、計算量の総需要（ステップＳ４の割り当て後の総需要）に対応する消費電力が割り当て可能な電力を超過しているかどうかを判定する（ステップＳ５）。上記の例の場合、割当部１０３は、計算量の総需要に対応する消費電力であるｘ３＋ｘ６＋ｘ８（ｗ）が、割り当て可能な電力を超過しているかどうかを判定する。超過しない場合（ステップＳ５；Ｎｏ）、ステップＳ４で割り当てた計算量をアプリ１０～Ｎ０に割り当てて、計算量の割り当てを完了する（ステップＳ７）。

超過する場合（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、割当部１０３は、優先度が低いアプリへ割り当てる計算量を制限なく低下させる（ステップＳ６）。例えば、割当部１０３は、アプリＮ０へ割り当てる計算量を０％まで低下させる。図４に例示する処理フローでは、優先度が低いアプリへ割り当てる計算量を制限なく低下させることにより、計算量の割り当てを完了しているが、割当処理の態様は、これに限定されない。例えば、アプリ１０～Ｎ０に割り当てる電力の合計が、割り当て可能な電力の範囲に収まるまで、優先度の低いアプリの順に、ステップＳ３以降の処理を繰り返してもよい。この場合、ステップＳ４では、これまでに計算量を低下させたアプリの次に優先度の低いアプリを対象として、それらのアプリに割り当てる計算量を最低計算量へ低下させ（ステップＳ４）、それでも総需要が割り当て可能な電力を超過する場合には（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、割り当てる計算量を制限なく低下させる（ステップＳ６）。割当部１０３は、全アプリへ割り当てた計算量の合計に対応する電力（つまり、総需要）が、割り当て可能な電力の範囲内に収まるまで、優先度の低いアプリから順にステップＳ３以降の処理を繰り返し実行し、割り当て処理を終了する。

なお、既にアプリ１０、２０が稼働していて、アプリＮ０をこれから起動するような場合にも、図４を参照して説明したような上記処理を実行してアプリＮ０への割当量を算出することができる。

（アプリの実行処理）
次にアプリ１０とコントローラ１００を例にアプリの実行処理について説明する。
図５は、実施形態に係るアプリの実行処理の一例を示すフロー図である。
アプリ１０の負荷調整部１１が、通信部１２を通じて、所望の計算量（例えば１００％）をコントローラ１００へ要求する（ステップＳ１１）。コントローラ１００では、通信部１０４が計算量の要求を取得する。次に割当部１０３が、アプリ１０～Ｎ０に割り当てる計算量を算出する割当処理を実行する（ステップＳ１２）。この処理については図４で説明したとおりである。通信部１２は、アプリ１０に割り当てる計算量を、アプリ１０へ通知する（ステップＳ１３）。アプリ１０では、通信部１２が、割り当てられた計算量を取得し、その値を負荷調整部１１へ出力する。次に負荷調整部１１は、アプリ１０の負荷調整を行う（ステップＳ１４）。

図６に負荷調整の一例を示す。図６（ａ）は、計算量１００％が割り当てられたときのアプリ１０の実行状況を示している。処理サイクル１の実行に先立ち、計算量の要求（ステップＳ１１）と、計算量の割り当て（ステップＳ１２）が実行される。計算量１００％が割り当てられたので、負荷調整部１１は、直ちに処理サイクル１を実行する。処理サイクル１が完了すると、計算量の要求と割り当てが実行され、計算量１００％が割り当てられたので、負荷調整部１１は、引き続いて処理サイクル２を実行する。これ以降も、１つの処理サイクルが終了する度に計算量の要求と割り当てが実行されて計算量１００％が割り当てられた場合には、負荷調整部１１は、処理サイクル３、４を実行する。

図６（ｂ）は、計算量５０％が割り当てられたときのアプリ１０の実行状況を示している。最初に計算量の要求と割り当てが実行され、計算量５０％が割り当てられる。負荷調整部１１は、所定時間（例えば、遅延なく処理サイクル１を実行し、その後、計算量の要求と割り当てを実行した場合の全時間）だけ待機し、その後、処理サイクル１を実行する。これにより、計算量１００％が割り当てられたときと比較して、１処理サイクル分遅延して、処理サイクル１が実行される。つまり、計算量１００％が割り当てられた場合には処理サイクル１と処理サイクル２が実行される時間Ｔに、計算量５０％が割り当てられた場合には、その半分の処理サイクル１だけが実行される。その後の計算量割り当てでも５０％が割り当てられた場合には、同様のサイクルで処理が実行される。

図６（ｃ）は、計算量１％が割り当てられ、後に計算量１００％が割り当てられたときのアプリ１０の実行状況を示している。最初に計算量の要求と割り当てが実行され、計算量１％が割り当てられる。負荷調整部１１は、所定時間だけ待機し、その後、アプリ１０の処理を実行すること無く計算量の要求を行う。アプリ１０の処理が実行されないので、ＧＰＵ２の温度は低下する。その結果、何回目かの計算量の要求時には一定以上の計算量（この例では計算量１００％）が割り当てられる可能性がある。計算量１００％が割り当てられた場合、負荷調整部１１は、これまで実行すること無くスキップしていた処理サイクル１を実行する。その後の計算量割り当てでも１００％が割り当てられた場合には、負荷調整部１１は、処理サイクル２を実行する。また、スキップ後の計算量の割り当ては１００％でなくても、一定以上であれば処理は再開される。例えば、割り当てられた計算量が５０％の場合、図６（ｂ）で説明したような態様でアプリ１０の処理が再開される。

図６で説明した負荷調整は一例である。他の例として、アプリ１０が画像処理を実行するアプリであれば、同一のアルゴリズムで様々な解像度の画像や様々な大きさの画像に対応できることも多い。このような場合には、様々な解像度の画像を用意しておき、割り当てられた計算量に応じた解像度の画像を処理したり、画像の一部のみを対象として画像処理を行ったりすることで処理負荷を調整することができる。

また、アプリ１０が計算を実行するアプリであれば、同一の目的を達成するための計算精度の異なるプログラム類を複数用意しておき、それらを切り替えることによって負荷調整を行ってもよい。例えば、ニューラルネットワークを用いた計算では、多くの場合、精度と処理速度がトレードオフの関係にあり、計算量と精度の異なる複数のニューラルネットワークが用意されている場合が多い。このような場合には、割り当てられた計算量に応じた精度のニューラルネットワークを選択して処理を実行することにより、処理負荷を調整することができる。また、例えば、最適化計算などにおいて、パラメータを調整することで、計算精度を変更することができる。このような場合、割り当てられた計算量に応じてパラメータを調整することにより、負荷調整を行ってもよい。画像処理や計算精度を調整することによって処理負荷を調整する場合、図６（ｂ）、図６（ｃ）の例のように処理周期を崩すことなくアプリ１０等を実行することができる。

（ラウンドロビン方式）
また、図４の説明では、優先度の低いアプリから順に割り当てる計算量を低下させることとしたが、このようにして計算量を割り当てると、優先度の高いアプリが所望の性能を発揮しやすくなる反面、優先度の低いアプリの処理が著しく遅延してしまう可能性がある。これを防ぐために、各アプリに割り当てられる電力が優先度に応じた割合となるように計算量を割り当てるラウンドロビン方式によって割当処理を行ってもよい。ラウンドロビン方式による割当処理の一例を図７に示す。図７は、実施形態に係る計算量の割当処理の他の例を示すフロー図である。図４と同じ処理については同じ符号を付し、簡単に説明する。まず、割当部１０３が、割り当て可能な電力を算出する（ステップＳ１）。次に、割当部１０３は、要求に応じて計算量を割り当てる（ステップＳ２）。次に割当部１０３は、計算量の総需要に対応する消費電力が割り当て可能な電力を超過しているかどうかを判定する（ステップＳ３）。超過しない場合（ステップＳ３；Ｎｏ）、各アプリに要求通りの計算量を割り当て、割り当てを完了する（ステップＳ７）。

超過する場合（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、割当部１０３は、優先度に応じた計算量を割り当てる（ステップＳ４Ａ）。例えば、優先度高は１００％、優先度中は８０％、優先度低は５０％といった優先度に応じた割り当ての割合が予め定められていて、割当部１０３は、この予め定められた割合の情報に基づいて、優先度高のアプリへ１００％の計算量を割り当て、優先度中のアプリへ８０％の計算量を割り当て、優先度低のアプリへ５０％の計算量を割り当てる。次に割当部１０３は、計算量の総需要（ステップＳ４Ａの割り当て後の総需要）に対応する消費電力が割り当て可能な電力を超過しているかどうかを判定する（ステップＳ５）。超過しない場合（ステップＳ５；Ｎｏ）、ステップＳ４Ａで割り当てた計算量をアプリ１０～Ｎ０に割り当てて、割り当てを完了する（ステップＳ７）。

超過する場合（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、割当部１０３は、計算量の割合を維持したまま各アプリに割り当てる計算量を低下させる（ステップＳ６Ａ）。例えば、割当部１０３は、優先度高のアプリへ１００％×０．９の計算量を割り当て、優先度中のアプリへ８０％×０．９の計算量を割り当て、優先度低のアプリへ５０％×０．９の計算量を割り当てる。次に割当部１０３は、計算量の総需要（ステップＳ６Ａの割り当て後の総需要）に対応する消費電力が割り当て可能な電力を超過しているかどうかを判定する（ステップＳ６Ｂ）。超過しない場合（ステップＳ６Ｂ；Ｎｏ）、ステップＳ６Ａで割り当てた計算量をアプリ１０～Ｎ０に割り当てて、計算量の割り当てを完了する（ステップＳ７）。超過する場合（ステップＳ６Ｂ；Ｙｅｓ）、割当部１０３は、ステップＳ６Ａからの処理を繰り返す。例えば、上の例の場合、割当部１０３は、優先度高のアプリへ１００％×０．９×０．９の計算量を割り当て、優先度中のアプリへ８０％×０．９×０．９の計算量を割り当て、優先度低のアプリへ５０％×０．９×０．９の計算量を割り当てる。ラウンドロビン方式によれば、割り当て可能な電力が少ない場合であっても、優先度が低いアプリに対してある程度の割り振りを行うことができる。

（適用例）
次に本実施形態の計算システム１の適用例について説明する。例えば、計算システム１は自動運転車両の制御装置に適用することができる。例えば、自動運転車両における路面認識のアプリをアプリ２０（優先度中）、障害物検知のアプリをアプリ１０（優先度高）、ドライバー状態認識のアプリをアプリＮ０（優先度低）とする。車両などの移動体に搭載するＧＰＵ２は排熱の制約から最大性能で使用し続けることができない場合が多い。そこで、通常時は処理性能を制限した計算量を路面認識（アプリ２０）、障害物検知（アプリ１０）、ドライバー状態認識（アプリＮ０）のそれぞれに設定して自動運転を行う。これにより、ＧＰＵ２の温度は低く保たれる。そして、障害物検知（アプリ１０）により、進路上に障害物が検知されると、そのような状況で最も優先度が高い障害物検知のアプリ１０への電力割り当て（計算量割り当て）を増大させ、ＧＰＵ２を最大性能で動作させる。このように、通常時は処理性能を落としてＧＰＵ２の発熱を抑え、必要な時にＧＰＵ２の温度が上がり切るまでの時間限定で通常時より多くの計算量を割り当てるような制御を行ってもよい。またこのとき、外気温や元々のＧＰＵ２の温度などの条件により温度が上昇しすぎる場合は、優先度の低いドライバー状態認識（アプリＮ０）への割り当てを減らすことによって、障害物検知（アプリ１０）へ割り当てる計算量を確保することができる。

（効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、プロセッサの温度が制限値を超過することを防ぎつつ、アプリの優先度に応じて、そのアプリの実行に必要な計算量（即ち電力）を当該アプリへ割り当てることができる。

また、上記の実施形態では、例えば、図３に例示する設定情報にて、アプリの優先度を定めておくこととしたが、例えば、計算量の要求時（ステップＳ１１）に所望する計算量とともに優先度をコントローラ１００に通知するようにしてもよい。コントローラ１００は、通知された優先度に基づいて、計算量の割り当てを行う。これにより、適用例で例示したような、状況に応じてアプリの優先度が変化するような場面にも対応した電力配分が可能となる。

図８は、実施形態に係る計算システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。計算システム１は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。プロセッサ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、プロセッサ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。

なお、計算システム１の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

＜付記＞
各実施形態に記載の計算システム、計算システムの制御方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

（１）第１の態様に係る計算システムは、複数のタスク（アプリ１０～Ｎ０の実行タスク）の全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大電力を算出する手段と（Ｓ１）、前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過するかどうかを判定する手段と（Ｓ３）、前記最大電力を超えると判定される場合、前記タスクに当該タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てる手段と（Ｓ４、Ｓ６、Ｓ４Ａ、Ｓ６Ａ）、割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整する手段と（Ｓ１４）、を備える。
これにより、プロセッサの最大電力が限界を超過することを防ぎつつ、タスクの優先度に応じて各タスクに電力を割り当てることができる。

（２）第２の態様に係る計算システムは、（１）の計算システムであって、前記計算量を割り当てる手段は、前記優先度が低い前記タスクから順に、前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過しなくなるまで、割り当てる前記計算量を低下させる（図４）。
これにより、優先度の高いタスクには多くの電力を割り当てることができる。

（３）第３の態様に係る計算システムは、（１）の計算システムであって、前記計算量を割り当てる手段は、前記優先度が高い前記タスクにより多くの前記計算量が割り当てられるように設定された優先度に応じた前記計算量の割り当ての割合に基づいて、複数の前記タスクの各々に前記計算量を割り当てる（図７）。
これにより、優先度の高いタスクに多くの電力を割り当てるだけでなく、優先度の低いタスクにも一定以上の電力を割り当てることができる。

（４）第４の態様に係る計算システムは、（１）～（３）の計算システムであって、前記負荷は、前記タスクの実行頻度（処理頻度）である。
これにより、割り当てられた計算量に応じた頻度でタスクを実行することができる。

（５）第５の態様に係る計算システムは、（４）の計算システムであって、前記負荷を調整する手段は、前記タスクに割り当てられた計算量に基づいて、当該タスクを遅延またはスキップさせる。
タスクに割り当てられた計算量が少ない場合、遅延またはスキップすることにより、プロセッサの消費電力を抑制することができる。

（６）第６の態様に係る計算システムは、（１）～（３）の計算システムであって、前記負荷は、前記タスクに割り当てる計算処理の負荷である。
これにより、割り当てられた計算量に応じた負荷で処理を実行することができる。

（７）第７の態様に係る計算システムは、（６）の計算システムであって、前記計算処理は、画像処理であって、前記優先度が高い前記タスクには情報量が多い画像を処理させる。
処理対象の画像の解像度や大きさ等を調整することにより計算処理の負荷を調整することができる。

（８）第８の態様に係る計算システムは、（６）の計算システムであって、前記タスクごとに同一の目的を達成する計算精度が異なる複数の処理を用意しておき、前記優先度が高い前記タスクには前記計算精度が高い処理を実行させる。
計算精度を調整することにより計算処理の負荷を調整することができる。

（９）第９の態様に係る計算システムの制御方法は、複数のタスクの全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大計算量を算出するステップと、前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計が前記最大計算量を超えるかどうかを判定するステップと、前記最大計算量を超えると判定される場合、前記タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てるステップと、割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整するステップと、を有する。

（１０）第１０の態様に係るプログラムは、コンピュータを、複数のタスクの全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大計算量を算出する手段、前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計が前記最大計算量を超えるかどうかを判定する手段、前記最大計算量を超えると判定される場合、前記タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てる手段、割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整する手段、として機能させる。

１・・・計算システム
２・・・ＧＰＵ
３・・・記憶部
４・・・表示装置
１０、２０、Ｎ０・・・アプリ（アプリケーションプログラム）
１１、２１、Ｎ１・・・負荷調整部
１２、２２、Ｎ２・・・通信部
１００・・・コントローラ
１０１・・・可視化部
１０２・・・温度監視部
１０３・・・割当部
１０４・・・通信部
９００・・・コンピュータ
９０１・・・プロセッサ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース

Claims (10)

1. 複数のタスクの全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大電力を算出する手段と、
   前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過するかどうかを判定する手段と、
   前記最大電力を超過すると判定される場合、前記タスクに当該タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てる手段と、
   割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整する手段と、
   を備える計算システム。
2. 前記計算量を割り当てる手段は、前記優先度が低い前記タスクから順に、前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過しなくなるまで、割り当てる前記計算量を低下させる、
   請求項１に記載の計算システム。
3. 前記計算量を割り当てる手段は、前記優先度が高い前記タスクにより多くの前記計算量が割り当てられるように設定された優先度に応じた前記計算量の割り当ての割合に基づいて、複数の前記タスクの各々に前記計算量を割り当てる、
   請求項１に記載の計算システム。
4. 前記負荷は、前記タスクの実行頻度である、
   請求項１、請求項２、請求項３の何れかに記載の計算システム。
5. 前記負荷を調整する手段は、前記タスクに割り当てられた計算量に基づいて、当該タスクを遅延またはスキップさせる、
   請求項４に記載の計算システム。
6. 前記負荷は、前記タスクに割り当てる計算処理の負荷である、
   請求項１、請求項２、請求項３の何れかに記載の計算システム。
7. 前記計算処理は、画像処理であって、前記優先度が高い前記タスクには情報量が多い画像を処理させる、
   請求項６に記載の計算システム。
8. 前記タスクごとに同一の目的を達成する計算精度が異なる複数の処理を用意しておき、
   前記優先度が高い前記タスクには前記計算精度が多い処理を実行させる、
   請求項６に記載の計算システム。
9. 複数のタスクの全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大電力を算出するステップと、
   前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過するかどうかを判定するステップと、
   前記最大電力を超過すると判定される場合、前記タスクに当該タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てるステップと、
   割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整するステップと、
   を有する計算システムの制御方法。
10. コンピュータを、
    複数のタスクの全体に対して割り当て可能なプロセッサの最大電力を算出する手段、
    前記タスクの各々が要求する計算量を割り当てたときに、割り当てた前記計算量の合計に基づく電力が前記最大電力を超過するかどうかを判定する手段、
    前記最大電力を超過すると判定される場合、前記タスクに当該タスクの優先度に応じた前記計算量を割り当てる手段、
    割り当てられた前記計算量に基づいて前記タスクの負荷を調整する手段、
    として機能させるためのプログラム。