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公開番号2023076063
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-06-01
出願番号2021189231
出願日2021-11-22
発明の名称制御プログラム、情報処理装置および制御方法
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06F 9/50 20060101AFI20230525BHJP(計算;計数)
要約【課題】各CPUの消費電力のピークが同期することを避け、性能を保持したまま消費電力を平準化する。
【解決手段】情報処理装置10が備える各プロセッサは、各プロセッサの消費電力の同期を検出すると、プロセッサごとに異なる遅延時間となるように自己のプロセッサの遅延時間を計算し、遅延時間に対する過去の時点の消費電力のデータを現在の消費電力のデータとして他のプロセッサに開示し、他のプロセッサに開示した消費電力のデータおよび他のプロセッサによって開示された消費電力のデータを用いて負荷分散を行う。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
複数の制御部からなる情報処理装置における各制御部の制御プログラムであって、
各制御部の消費電力の同期を検出すると、制御部ごとに異なる遅延時間となるように自己の制御部の遅延時間を計算し、
前記遅延時間に対する過去の時点の消費電力のデータを現在の消費電力のデータとして他の制御部に開示し、
他の制御部に開示した消費電力のデータおよび他の制御部によって開示された消費電力のデータを用いて負荷分散を行う
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記遅延時間を計算する処理は、消費電力における周期の１サイクルを前記複数の制御部の数で均等に分割し、分割した区画の中から乱数に基づいて自己の制御部の区画を選択し、選択した区画に対応する遅延時間を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の制御プログラム。
【請求項３】
前記遅延時間を計算する処理は、消費電力における周期の１サイクルを前記複数の制御部の数で均等に分割し、分割した区画の中から制御部ごとに割り当てられた識別番号に基づいて自己の制御部の区画を選択し、選択した区画に対応する遅延時間を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の制御プログラム。
【請求項４】
前記他の制御部に開示する処理は、前記遅延時間に対する過去の時点の消費電力のデータから直近の期間までの消費電力のデータの移動平均を現在の消費電力のデータとして他の制御部に開示する
ことを特徴とする請求項１に記載の制御プログラム。
【請求項５】
各制御部の消費電力に関わるデータを蔵本モデルに入力して秩序変数を出力し、前記秩序変数を用いて各制御部の消費電力の同期を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の制御プログラム。
【請求項６】
複数の制御部からなる情報処理装置であって、
各制御部は、
各制御部の消費電力の同期を検出すると、制御部ごとに異なる遅延時間となるように自己の制御部の遅延時間を計算する計算部と、
前記遅延時間に対する過去の時点の消費電力のデータを現在の消費電力のデータとして他の制御部に開示する開示部と、
他の制御部に開示した消費電力のデータおよび他の制御部によって開示された消費電力のデータを用いて負荷分散を行う負荷分散部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
複数の制御部からなる情報処理装置における各制御部の制御方法であって、
各制御部の消費電力の同期を検出すると、制御部ごとに異なる遅延時間となるように自己の制御部の遅延時間を計算し、
前記遅延時間に対する過去の時点の消費電力のデータを現在の消費電力のデータとして他の制御部に開示し、
他の制御部に開示した消費電力のデータおよび他の制御部によって開示された消費電力のデータを用いて負荷分散を行う
処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ転送を効率化するアーキテクチャを備える制御プログラム等に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
１台のＣＰＵ（Central Processing Unit）がシステムの資源を繰り返しアクセスする状況では、消費電力の推移のピーク（山）とボトム（谷）とが交互に発生する。例えば、ストレージのＩＯ（Input Output）処理や、データベースを使った業務の定型バッチ処理等、ループを使って繰り返し同じ処理を行う場合が相当する。
【０００３】
複数のＣＰＵからなる分散処理システムでは、いずれのＣＰＵも負荷が低い場合には、動的な負荷分散がされない。動的な負荷分散がされない場合には、ＣＰＵの処理の割り当てが不均一なため、各ＣＰＵの消費電力のピークとボトムとが揃わず、システム全体の消費電力は、設計時に決められた総消費電力量を超えることはない。図１１は、動的負荷分散がされない場合の消費電力の推移を示す参考図である。図１１に示すように、動的負荷分散がされない場合には、各ＣＰＵの消費電力のピークとボトムとが揃っていない。そして、システム全体の消費電力は、総消費電力量を超えることはない。
【０００４】
これに対して、いずれかのＣＰＵで負荷が高いまたは低い場合には、適当なタイミングでＣＰＵ間の動的な負荷分散がされる。動的な負荷分散がされる場合、ＣＰＵへの処理の割り当ては、実行時に他のＣＰＵの状況を確認して、処理の割り当てを均一化するというようなフィードバックがかかる。この結果、各ＣＰＵの消費電力のピークとボトムとはだんだんと揃っていく。この現象は、同期現象と呼ばれる。図１２は、動的負荷分散がされた場合の消費電力の推移を示す参考図である。図１２上図に示すように、動的負荷分散がされると、各ＣＰＵの消費電力のピークとボトムとは揃っていき、同期現象が発生する。
【０００５】
同期現象が発生すると、各ＣＰＵの消費電力のピークとボトムとが揃うために、ピーク時にはシステム全体の消費電力が設計時に決められた総消費電力量に達する場合がある。かかる場合には、システム全体の消費電力は、設計時に決められた総消費電力量を超えることができないので、システムは、ＣＰＵのクロックを一時的に低下させて性能を低下させる（電力キャッピングという）。図１２下図に示すように、同期現象が発生すると、システム全体の消費電力は、ピークの部分で総消費電力量に達するが、超えることができないので、総消費電力のキャッピングがされる。これにより、ＣＰＵの性能が低下する。
【０００６】
ここで、ＣＰＵの消費電力における１周期のピークとボトムとのタイミング（位相）をずらすことで、電力キャッピングを避けることが考えられる。例えば、システムは、ＣＰＵのクロックをＣＰＵ単位で低下させたり、処理内部に短時間のスリープを挟み込んだりして位相をずらし、電力キャッピングを避ける。ところが、ＣＰＵのクロックをＣＰＵ単位で低下させたり、処理内部に短時間のスリープを挟み込んだりすると、ＣＰＵの性能が低下してしまうことに変わりはない。
【０００７】
また、処理量周期から推測できるタスクの処理量が、タスクキューごとに分散されるように、例えば、同一周期のタスクを同一キューに追加するように格納先のタスクキューを選択し追加することで、タスクキューに入っているタスクと新たにタスクキューに入れるタスクの位相を違えることができる技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００８】
また、プログラムの実行中に電力モードを変更することにより、プロセッサの性能を制御する技術が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
特開２０１１－２２７７０８号公報
特開２０１４－２２５２６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、複数のＣＰＵからなる分散処理システムにおいて、動的な負荷分散がされると、各ＣＰＵの利用率を均一化するが、各ＣＰＵの消費電力のピークが同期してしまい、性能を保持したまま消費電力を平準化できないという問題がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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