专利名称：处理器、处理器系统、温度推测装置、信息处理装置和温度推测方法
技术领域：
本发明涉及处理器技术，特别涉及可推测处理器内部的温度的处理器、处理器系统、温度推测装置、信息处理装置和温度推测方法。
背景技术：
在LSI设计中，制造处理的细微化和元件的高集成化进一步发展，作为芯片的性能界限，考虑发热量在设计上变得非常重要。在芯片处于高温时，引起工作不良或者长期可靠性降低，所以采用了各种发热对策。例如，采取在芯片的上部设置散热风扇，散发从芯片产生的热量的方法。
而且，由于在芯片上的消耗功率分布不一样，所以不能避免芯片的一部分异常地变为高温的所谓“热点”的问题。因此，还研究根据芯片的消耗功率分布，调度(scheduling)处理器的任务(例如，参照专利文献1)。
专利文献1美国专利申请公开第2002/0065049号说明书在芯片的一部分发热时，随着时间经过，由于热传导高温区域扩展到发热位置的周围，不久，芯片整体的温度上升。以往的发热对策是，为了测量处理器等设备内部的温度，在设备中仅嵌入一个温度传感器，宏观地观测芯片整体的温度分布，并花费数秒～1分钟左右来散热，时间响应性不好。在最近的高集成化的LSI中，设计了在一个芯片中消耗数十瓦左右的功率的芯片，如果不用数十微秒的指令进行放热处理，则由于急剧的温度上升引起动作不良。
因此，由于设置散热片等的强力的冷却机构，在消耗功率增大的状况下急剧地降低温度，所以产生相对地在散热片中流过的热流束变大，扩散到芯片面的热流束变小的现象。由于对于设置在芯片上面的散热片的热阻小，所以等价地视为芯片的热传导率相对地降低，成为容易产生局部的热点的状态。这样，在高度集成化的处理器中，由于热点分散地在多个位置产生，所以，难以用一个温度传感器正确地掌握热点的温度。
发明内容
本发明是鉴于这样的课题而完成的，其目的是提供一种可以正确地掌握发热位置的温度的处理器、处理器系统、信息处理装置和温度推测方法。
本发明的一个实施方式关于处理器。该处理器包括传感器，测量该处理器的特定块的温度；以及温度推测部，根据由前述传感器检测的前述特定块的温度，推测前述处理器的多个发热块的温度。
这里，“块”是区分了处理器的区域的最小单位，与点形式的热的峰值产生的区域的大小匹配而被区分。例如，块可以是构成处理器的晶体管等元件单体，也可以是某程度数量的元件的集合。在包含多个处理器的多处理器系统的情况下，块可以是在各个处理器内被区分的块，也可以将各个处理器整体作为一个块。
“发热块”是在对处理器施加了负载的情况下，点方式地产生热的峰值的块，相当于被称为热点的块。
该处理器还可以包括存储部，存储在对该处理器施加负载时的、与前述多个发热块和前述特定块的温度差有关的信息，前述温度推测部参照前述存储部中存储的与前述温度差有关的信息，推测前述多个发热块的温度。作为一例与前述多个发热块和前述特定块的温度差有关的信息，有与前述传感器检测的前述特定块的检测温度和前述多个发热块的温度的对应关系有关的算式和表示其对应关系的表等。
前述存储部也可以存储在对该处理器整体施加最大负载时的、与前述特定块的检测温度和前述多个发热块的温度的对应关系有关的信息。前述存储部还存储对各个前述多个发热块分别施加了负载时的、与基于前述传感器的前述特定块的检测温度和前述多个发热块的温度的对应关系有关的信息。
这里，所谓“对该处理器整体施加最大负载时”，包含处理器为了尽可能满动作，施加了尽可能大的负载的状态，不一定是以严格的意思来仅意味施加了最大的负载的状态。
这里，所谓“对各个前述多个发热块分别施加了负载时”，包含对多个发热块的至少一个选择性地施加负载，对除此之外的发热块不施加或者少施加负载的状态等。
也可以包含各自测量对应的处理器的不同特定位置的温度的多个传感器，各传感器推测前述处理器的不同的多个发热块的温度。传感器的数量也可以比发热块的数量少。
本发明的另一个实施方式是关于温度推测方法。该方法预先取得对处理器施加了负载的状态下的、与传感器检测的前述处理器的特定块的检测温度和前述处理器的多个发热块的温度的对应关系有关的信息，参照与前述对应关系有关的信息，由前述传感器的前述特定块的检测温度推测前述多个发热块的温度。
本发明的另一个实施方式还是关于温度推测方法。该方法在处理器整体的发热量相对较大的情况下，根据对前述处理器施加了最大负载的状态下的、传感器测量的处理器的特定块的检测温度和前述处理器的发热块的温度的差，由前述检测温度推测前述处理器的最高温度，并且在前述发热量相对较小的情况下，根据对前述发热块选择性地施加了负载的状态下的、前述传感器测量的前述特定块的检测温度和前述发热块的温度的差，由前述检测温度推测前述处理器的最高温度。
本发明的再一个实施方式还是关于温度推测方法。该方法对处理器提供随机的负载，测量传感器检测的前述处理器的特定块的检测温度和前述处理器的多个发热块的温度的差，并且求由前述检测温度推测前述多个发热块的温度时的推测误差，调整由前述传感器检测温度的特定块的位置，以使得前述推测误差相对较小。
本发明的再一个实施方式关于处理器系统。该系统包括传感器，测量处理器的特定块的温度；以及温度推测部，根据由前述传感器检测的前述特定块的温度，推测前述处理器的多个发热块的温度。处理器系统也可以包括处理器和存储器，前述温度推测部被设置在前述处理器中，在存储器中存储对前述处理器施加了负载时的、与前述多个发热块和前述特定块的温度差有关的信息。
而且，将以上的构成要素的任意的组合，本发明的表现在方法、装置、系统、计算机程序等之间变换的内容，作为本发明的方式也有效。
按照本发明，可以正确地掌握负载造成的处理器的发热状态。
图1是实施方式的处理器系统的结构图。
图2是实施方式的温度推测装置的结构图。
图3(a)～图3(b)是说明图1的处理器的热点和温度传感器的位置关系的图。
图4是表示最大负载时的传感器温度和处理器的最高温度的关系的图。
图5(a)～图5(c)是表示个别负载时的传感器温度和热点的温度的关系的图。
图6是说明图2的温度推测部的温度推测系数的取得步骤的流程图。
图7是说明图2的温度推测部的温度推测步骤的流程图。
图8是动态地调整温度推测系数时的温度推测装置的结构图。
图9是表示调整温度传感器的设置位置的样子的图。
图10是说明温度传感器的设置位置的学习步骤的流程图。
图11是说明图1的处理器的热点和多个温度传感器的位置关系的图。
图12是说明异种混合型的多处理器系统的结构和温度传感器的设置位置的图。
标号说明10处理器系统 20温度推测装置 100处理器 110存储器120温度传感器 130整体热量测量部 140温度推测部 150动作频率控制部 160存储部 162最大负载时温度推测系数 164个别负载时温度推测系数 170负载测量部 180负载分散部具体实施方式
图1是实施方式的处理器系统10的结构图。处理器系统10包括处理器100和存储器110，它们被用总线连接。在处理器100中设置用于测量设备内部的温度的温度传感器120。温度传感器120被直接设置在处理器100的封装的管芯(die)上时，测量处理器100内部的特定位置的温度。
整体热量测量部130被设置在处理器100的外部，测量处理器100的整体的热量。整体热量测量部130是基于处理器100的散热片等的温度传感器。在将散热片那样具有非常大的热容量的部件设置在芯片上时，可以测量处理器100的平均的热量。为了更正确地测量处理器100的热量，也可以测量处理器100的消耗功率。
图2是实施方式的温度推测装置20的结构图。温度推测装置20的功能块通过图1的处理器100、存储器110和被安装在存储器110中的软件的协同来实现。本技术领域的技术人员可以理解，这些功能块可以仅通过硬件、仅通过软件或者它们的组合以各种方式实现。
温度推测部140获得与温度传感器120测量的处理器100内部的特定位置的温度有关的数据，以及与整体热量测量部130测量的处理器100的整体热量有关的数据，根据这些数据，推测处理器100中产生的多个热点的温度，由多个热点的温度推测处理器100的最高温度。温度推测部140通过处理器100的整体热量的大小，切换并参照存储于存储部160中的最大负载时温度推测系数162和个别负载时温度推测系数164，并应用将温度传感器120的特定位置的检测温度变换为热点的温度的温度推测函数，从而求热点的温度。
存储部160也可以在图1的处理器系统10的存储器110内被实现，也可以在处理器100的高速缓冲存储器内被实现。
动作频率控制部150在温度推测部140推测的处理器100的最高温度超过了规定的界限温度的情况下，进行降低处理器100的动作频率的控制。
图3(a)、图3(b)是说明处理器100的热点和温度传感器120的位置关系的图。处理器100的芯片的区域整体被如图3(a)所示那样区分为小的区域。将该小区域称为运算块。
运算块是构成芯片的晶体管单体或者某种程度的数量的晶体管的集合。运算块与点方式地出现发热峰值的区域的大小匹配而被区分，但是运算块的大小也可以通过温度推测的目标精度等要件自由地决定。而且，运算块可以以相同的尺寸规则地被区分，但是也可以与各种运算单元的边界匹配而被不规则地区分。
为了指定能够成为处理器100的热点的位置，对处理器100施加最大负载而检测处理器100的温度分布。图3(a)表示处理器100的温度分布，各运算块内的数字表示该运算块的温度。在该图中附加了斜线的三个运算块为最高温度85度，这些运算块被指定为热点。在用圆圈包围表示温度的数字的运算块的位置上，设置有温度传感器120。因此，温度传感器120检测得知该运算块的温度为60度。
图3(b)是与图3(a)对应表示作为三个热点的运算块A、B、C，以及设置了温度传感器120的运算块S的位置的图。将设置在运算块S的温度传感器120检测的温度(以下简称为传感器温度)标记为TS，将热点A、B、C的温度标记为TA、TB、TC。温度传感器120在最大负载时，最好被设置在用于测量热点A、B、C的温度的最佳位置。例如，将温度传感器120设置在位于离三个热点A、B、C等距离的位置，或者考虑处理器100整体的温度分布和电路结构，以可用均等的精度测量各热点A、B、C的温度的位置。
温度推测部140从被检测到的传感器温度TS间接地推测各热点A、B、C的温度TA、TB、TC。为了正确地进行温度推测，通过模拟对处理器100整体施加最大负载，或者以成为热点的运算块为中心选择性地施加负载，事先求温度推测函数。
图4是表示最大负载时的传感器温度TS和处理器100的最高温度的关系的图。在通过模拟执行了对处理器100整体施加最大负载的任务的情况下，在传感器温度TS达到了50度时，热点A、B、C的温度TA、TB、TC和传感器温度TS的差(以下简单称为温度差分)ΔTA、ΔTB、ΔTC分别为23度、25度、24度，这时的处理器100的最高温度为热点B的温度即75度。
而且，传感器温度TS在达到了55度时，热点A、B、C的温度差分ΔTA、ΔTB、ΔTC分别为25度、24度、22度，这时的处理器100的最高温度为热点A的温度即80度。进而，在传感器温度TS上升至60度时，热点A、B、C的温度差分ΔTA、ΔTB、ΔTC的任意一个都为25度，这时的处理器系统10的最高温度为热点A、B、C的温度即85度。
温度推测部140根据图4的推测结果，在最大负载中，由传感器温度TS求推测温度TA、TB、TC的温度推测函数。最大负载时的热点的温度基本上通过在传感器温度上叠加温度差分来得到，但是更一般地，可以认为热点温度是与传感器温度有关的函数。温度推测函数的一例，是以下的一次函数。
Ti＝aMTS+bM这里，i指热点A、B、C的其中一个。最大负载时的温度推测函数的系数aM、bM可以根据图4的测量结果，近似为aM＝1、bM＝25。
在存储部160中存储这样得到的系数aM、bM作为最大负载时温度推测系数162。温度推测部140利用存储部160中存储的最大负载时温度推测系数162，将温度推测函数代入传感器温度TS，求最大负载时的各热点A、B、C的温度TA、TB、TC。
图5(a)～图5(c)是表示个别负载时的传感器温度TS和热点A、B、C的温度TA、TB、TC的关系的图。图5(a)是表示在通过模拟执行了对热点A的运算块施加了集中的负载的任务的情况下，传感器温度TS和热点A的温度TA的关系的图。这时，设对其它热点B、C不施加负载，或者即使施加负载，该负载也相对较小。
在对热点A施加了个别负载的情况下，在传感器温度TS达到了50度时，热点A的温度TA为65度。而且，在传感器温度TS达到了60度时，热点A的温度TA为75度。进而，在传感器温度TS达到了70度时，热点A的温度TA为85度。按照该关系，在个别负载时的热点A的温度TA和传感器温度TS的温度差分ΔTA为15度。
温度推测部140根据图5(a)的测量结果，在个别负载时，用一次函数近似由传感器温度TS推测热点A的温度TA的温度推测函数。
TA＝amTS+bm这里，分别负载时的温度推测函数的系数am、bm可以根据图5(a)的测量结果，求为am＝1、bm＝15。在存储部160中存储这样得到的系数am、bm作为个别负载时温度推测系数164。
同样，图5(b)是表示在对热点B的运算块集中地施加了负载的情况下，传感器温度TS和热点B的温度TB的关系的图。按照该关系，在个别负载时，用一次函数等近似求出从传感器温度TS推测热点B的温度TB的温度推测函数，将得到的系数作为个别负载时温度推测系数164存储在存储部160中。同样，图5(c)表示在对热点C的运算块集中地施加了负载的情况下，传感器温度TS和热点C的温度TC的关系的图。按照该关系，在个别负载时，求从传感器温度TS推测热点C的温度TC的温度推测函数，将得到的系数作为个别负载时温度推测系数164存储在存储部160中。
这样，在存储部160中对每个热点存储个别负载时温度推测系数164。温度推测部140利用存储在存储部160中的个别负载时温度推测系数164，将温度推测函数代入传感器温度TS，求个别负载时的各热点A、B、C的温度TA、TB、TC。
代替求温度推测函数，也可以将存储了对于图5(a)～图5(c)那样的传感器温度TS的值的各热点A、B、C的温度TA、TB、TC的值的表存储在存储部160中。这时，温度推测部140可以通过参照表，取得与传感器温度TS的值对应的各热点A、B、C的温度TA、TB、TC的值。
图6是说明温度推测部140的温度推测系数的取得步骤的流程图。
首先，通过模拟工具等，对处理器100施加最大负载，以最大负载图案测量处理器100的温度分布(S10)。处理器100的温度分布通过检测处理器100的各运算块的温度来得到。各运算块的温度可以通过实际测量求得，也可以通过处理器100的电路设计时的模拟器等计算发热量来求各运算块的温度。
从得到的温度分布，指定处理器100的热点(S12)。热点如在图3(a)中说明的那样，为具有最高温度的运算块。如果具有最高温度的运算块有多个，则指定多个热点。这里，不仅具有最高温度的运算块，例如也可以选择具有第二、第三高温度的运算块作为热点。
温度推测部140由热点的温度和传感器温度的关系求最大负载时的温度推测式(S14)，将最大负载时的温度推测式作为最大负载时温度推测系数162记录在存储部160中(S16)。温度推测式是将传感器温度变换为热点的温度的一次函数或者高次函数。
接着，通过模拟工具等，对在步骤S12指定的各个热点施加集中的负载，将以各热点作为中心的个别负载图案测量处理器100的温度分布(S18)。在个别负载时的温度分布测量时，也可以不测量处理器100的所有运算块的温度，只要至少对集中地施加有负载的热点的运算块测量温度就可以。
温度推测部140由各热点的温度和传感器温度的关系对各热点求个别负载时的温度推测式(S20)，对于各热点，将个别负载时的温度推测式的系数作为个别负载时温度推测系数164记录在存储部160中(S22)。
图7是说明温度推测部140的温度推测步骤的流程图。
整体热量测量部130测量处理器100的整体的热量，判断整体热量的大小(S30)。在整体热量比规定的阈值大的情况下(S30的“是”)，温度推测部140参照存储部160中存储的最大负载时温度推测系数162，通过最大负载时的温度推测函数来推测处理器100的最高温度(S32)。
在整体热量大的情况下，负载大的运算块存在多个，按照运算块存在温度的高低，但是整体地温度为高水平。因此，虽然每个运算块存在差别，但是发热为峰值的位置和传感器位置的温度差可以用最大负载时的热点和传感器位置的温度差来近似。因此，在整体热量大时，代入最大负载时的温度推测函数，将传感器温度变换为热点的温度，将该热点的温度推测为处理器100的最高温度。温度推测部140将利用最大负载时的温度推测函数推测的最高温度提供给动作频率控制部150。
动作频率控制部150在温度推测部140推测的最高温度比规定的阈值大的情况下(S36的“是”)，进行降低处理器100的动作频率的控制(S38)。例如，在处理器100的界限温度为85度时，规定的阈值被设定为85度，在图4的例子中，在传感器温度达到了60度的情况下，通过温度推测部140最高温度被推测为85度，通过动作频率控制部150进行降低动作频率的控制。
在温度推测部140推测的最高温度小于规定的阈值的情况下(S36的“否”)，动作频率控制部150不控制动作频率，处理返回步骤S30。
在步骤S30中，在处理器100的整体热量小于规定的阈值的情况下(S30的“否”)，温度推测部140参照存储部160中存储的个别负载时温度推测系数164，通过个别负载时的温度推测函数推测处理器100的最高温度(S34)。
在整体热量小的情况下，虽然没有对处理器100整体施加大的负载，但在指定的位置集中地施加负载，存在局部地成为高温的可能性。即，对每个运算块温度的差别大，与传感器温度的温度差可能成为各种值。在这样的情况下，发热成为峰值的位置和传感器位置的温度差最好用对热点集中地施加了负载时的热点和传感器位置的温度差来近似。因此，在整体热量小时，代入个别负载时的温度推测函数，将传感器温度变换为热点的温度，将该热点温度推测为处理器100的最高温度。
在存在多个热点的情况下，在设想了对于各个热点，个别地施加有集中的负载的情况下，代入各个个别负载时的温度推测函数，由传感器温度求各个热点的温度，在各热点的温度中，将最高的温度设为处理器100的最高温度。即，由于不知道负载施加在哪一个热点，所以设想最差的情况而估计处理器100的最高温度。
例如，在图5(a)～图5(c)的例子中，设当前的传感器温度为60度，处理器100的界限温度为85度。假设负载集中在热点A时，按照图5(a)，与传感器温度60度对应的热点A的温度TA为75度，小于界限温度。而且，假设负载集中在热点B时，按照图5(b)，热点B的温度TB为72度，仍然小于界限温度。
但是，在假设负载集中在热点C时，按照图5(c)，热点C的温度为85度，达到界限温度。虽然不知道负载集中在哪个热点，但是在设想最差的情况时，负载集中在热点C，热点C存在达到界限温度的可能性。温度推测部140在处理器100的整体热量小的情况下，设想对每个热点个别施加了负载的情况，求各个热点的温度，选择温度最高的热点，将该热点的温度设为处理器100的最高温度。
温度推测部140将这样利用各个负载时的温度推测函数推测的最高温度提供给动作频率控制部150，与最大负载时一样，动作频率控制部150进行步骤S36、S38的处理。
按照本实施方式的温度推测装置20，通过模拟或实验等预先指定处理器100的热点，存储与温度传感器120的检测温度和热点的温度的差有关的信息，从而可以用简单的结构从温度传感器120的检测温度推测处理器100的最高温度。
通过散热片等强力的冷却机构，如果芯片整体的热流束即每单位面积的发热量变大，则无论何种芯片都容易产生局部的热点，多个热点分散地产生。按照本实施方式的温度推测装置20，由于通过对应于多个热点的温度推测函数，可以从传感器温度推测处理器100的最高温度，所以可以抑制温度传感器120的设置个数，消减处理器100的制造成本。
而且，在本实施方式的温度推测装置20的处理器100的温度推测方法中，按照处理器100的整体热量的大小，切换最大负载时的温度推测系数和个别负载时的温度推测系数，从传感器温度求热点的温度，推测处理器100的最高温度。在整体的热量小时，如使用最大负载时的温度推测系数，则过大地评价最高温度，有时产生误差，但是，在本实施方式的温度推测方法中，在整体的热量小时，由于使用个别负载时的温度推测系数，所以可以将误差抑制得较小。
在上述的说明中，最大负载时以及个别负载时的温度推测函数的系数被固定为用模拟求出的值，但是也可以根据处理器100的负载动态地变更该系数。
图8是动态地调整温度推测系数时的温度推测装置20的结构图。温度推测装置20在图2的结构之外具有负载测量部170。
负载测量部170通过由硬件或者软件监视在处理器100中被执行的命令或任务，实时地测量与处理器100的各热点相当的运算块的动作时的负载，将各热点的负载信息提供给温度推测部140。
温度推测部140根据由负载测量部170提供的各热点的负载信息，调整最大负载时和个别负载时的温度推测函数的系数。具体来说，在温度推测函数为一次函数Ti＝aTS+b的情况下，使用温度推测系数a、b作为负载α的函数，按照负载α调整温度推测系数a、b。例如，在负载α小的情况下，通过进行校正使得温度推测系数a、b的值变小，避免温度推测时的过大评价。而且，在负载α大的情况下，通过进行校正使得温度推测系数a、b的值变大，避免将处理器100的最高温度推测得比实际低的危险性。
温度推测部140除了从负载测量部170得到的热点的负载信息之外，也可以使用动作频率或电源电压等，推测热点的发热量，根据推测出的发热量来调整温度推测系数。
温度推测系数的动态的调整，可以使用最大负载时的温度推测函数、个别负载时的温度推测函数的其中一个或者两个。通过温度推测系数的动态调整，温度推测函数从恒定函数改变为非恒定函数，按照负载状况校正传感器输出。可以使基于处理器100的整体热量由传感器温度推测的基准温度反映个别的负载状况，以更高的精度推测处理器100的最高温度。
在上述的说明中，温度传感器120在施加了最大负载的情况下，被设置在可以无偏差地测量热点的温度的位置。一般来说，在存在多个热点的情况下，希望温度传感器120可以以均等的精度检测多个热点各自的温度。这时由于如果将温度传感器120接近特定热点，而远离其它热点地设置，则虽然对于位于近处的热点可以以高精度检测温度，但是位于远处的热点的温度的测量精度降低。
更好的是使温度传感器120和热点的位置关系最佳化，以便不仅可以应对最大负载图案情况，而且也可以应对其它负载图案情况。因此，使负载条件随机地摆动，对处理器100提供各种负载图案，求传感器温度最稳定而与各热点稳定联动的位置，换言之，求热点的温度的离散产生的影响最少的位置，在该位置配置温度传感器120。
图9表示调整温度传感器120的设置位置的样子。对处理器100施加随机的负载，通过学习逐次地调整温度传感器120的位置。例如，设第i次的温度传感器120的位置位于图9的Si的位置。这时，以某个负载图案求出了传感器温度TS和各热点A、B、C的温度TA、TB、TC的差ΔTA、ΔTB、ΔTC时，设在ΔTA、ΔTB、ΔTC的值中存在离散。例如，在传感器温度TS为60度时，在ΔTA＝10、ΔTB＝5、ΔTC＝20的情况下，希望通过将传感器位置接近热点C，提高热点C的温度的测量灵敏度。因此，将温度传感器120的位置从Si变更为接近热点C的Si+1的位置。
图10是说明温度传感器120的设置位置的学习步骤的流程图。对处理器100施加随机的负载，基于该负载图案测量处理器100的温度分布(S50)。通过温度分布的测量，得到多个热点的温度和当前设置位置中的温度传感器120的传感器温度。
测量各热点的温度和传感器温度的差(S52)。调整温度传感器120的位置，使得各热点和传感器的温度差的离散变少(S54)。该传感器位置调整通过将传感器位置向各热点和传感器的温度差在热点间变得均等的方向调整来进行。
在停止传感器位置的学习的情况下(S56的“是”)，将当前的温度传感器120的位置设为最佳位置，结束处理，但是在不停止传感器位置的学习的情况下(S56的“否”)，返回步骤S50，进一步提供随机的负载图案，重复调整传感器位置的处理。
通过这样重复提供随机的负载，使传感器位置最佳化，对于未知的负载图案，在任意一个热点达到了界限温度的情况下，可以确实地从温度传感器120的检测温度推测处理器100达到界限温度的情况。由此，可以进一步降低负载变动和芯片上的温度分布的离散等造成的处理器100的最高温度的推测误差，提高温度推测精度。
在上述的说明中，说明了在处理器100中设置了一个温度传感器120的情况，但是也可以在处理器100中设置多个温度传感器120。图11是说明处理器100的热点和多个温度传感器120的位置关系的图。如图11所示，处理器100被分为四个大的区域，在各区域内，指定成为热点的运算块，在每个区域中设置用于推测热点的温度的温度传感器120。
推测热点A～C的温度的是被设置在传感器位置S1的温度传感器。传感器位置S1也可以是通过已经叙述的学习步骤被最佳化的位置。同样，推测热点D～F的温度的是被设置在传感器位置S2的温度传感器，推测热点G～I的温度的是被设置在传感器位置S3的温度传感器，推测热点J～L的温度的是被设置在传感器位置S4的温度传感器。
按照处理器100的热点的个数和热点的分布，在设置温度传感器120的个数、设置位置时有设计的自由度，可以通过实验或模拟来决定。即使在存在多个热点的情况下，也可以将热点分为组，分配用于负责组内的热点的温度检测的温度传感器120，可以通过数量少的温度传感器120，推测处理器100的最高温度，以消减制造成本。
以上，根据实施方式说明了本发明。本技术领域的技术人员应能理解，这些实施方式为例示，这些各结构要素和处理过程的组合中可以有各种变形例，而且，这样的变形例也属于本发明的范围。说明这样的变形例。
在实施方式中，在包含一个处理器100的处理器系统10中，推测了处理器100的热点的温度，但是，也可以在包含主处理器、子处理器等多个处理器模块的多处理器系统中，将多处理器系统整体的发热控制作为目标，推测主处理器、子处理器等的各模块的热点的温度。
在实施方式中，在处理器100的最高温度超过了规定的阈值的情况下，进行了降低处理器100的动作频率的控制，但是，作为发热对策，也可以采用除此之外的方法。例如，为了将负载集中在处理器100的整体热量小的特定位置，在仅特定的运算块成为高温的情况下，也可以进行将任务分配给其它运算块的负载分散。这时，如图2和图8所示，在温度推测装置20中还设置负载分散部180，负载分散部180根据运算块的发热状况，通过在多个运算块间分配负载，使处理器的发热平均化。负载的分配可以以任务单位进行，也可以以粒度细小的命令单位进行。而且，负载分散部180也可以被设置取代动作频率控制部150，也可以与动作频率控制部150一起设置。在动作频率控制部150和负载分散部180被一起设置的情况下，可以根据状况，切换动作频率控制和负载分散来执行，或者组合动作频率控制和负载分散来执行。
作为该发热对策的负载分散，在具有多个处理器的多处理器系统中特别有效。负载分散部180通过在多个处理器间分配负载，负载可以集中在特定的处理器中，从而防止由于发热而超过界限温度。这里，多处理器系统有包含多个同种的处理器元件的均质(homogeneous)型、以及在包含多个同种的处理器元件以外还包含控制用处理器的异种混合(heterogeneous)型。图12是说明异种混合型的多处理器系统200的结构和温度传感器的设置位置的图。控制用处理器210具有图2或图8的温度推测装置20的功能结构，进行8个处理器元件220a～h的温度推测。如该图所示，3个温度传感器被设置在8个处理器元件220a～h的边界附近的传感器位置S1、S2、S3，温度推测装置20的温度推测部140从各温度传感器取得温度的测量设计。温度推测装置20的负载分散部180根据温度推测部140的温度推测结果，在8个处理器元件220a～h之间进行负载的分配。而且，温度传感器的数量和设置位置表示了一个例子，也可以增加温度传感器的数量，或者使设置位置不同。
在均质型的多处理器系统的情况下，在多个同种的处理器元件中，任意一个处理器元件具有温度推测装置20的功能结构，对自处理器元件和剩余的其它处理器元件进行温度推测和负载分散都可以。而且，在均质型的多处理器系统中，所有同种的处理器元件具有温度推测装置20的功能结构，在各自的处理器元件内独立的进行温度推测和负载分散也可以。而且，对于用软件实现温度推测装置20的功能结构的情况也一样，一个处理器元件也可以将对于自处理器元件和剩余的其它处理器元件进行温度推测和负载分散的功能作为软件处理来实现，或者所有的处理器元件也可以将各个温度推测和负载分散的功能作为软件处理来独立地执行。
在多处理器系统的情况下，作为发热对策，可以取得负载分散，或者在进行负载分散的同时，进行动作频率控制。这时，温度推测装置20的动作频率控制部150可以对于所有的处理器元件一起进行降低动作频率的控制，在可对于各个处理器元件独立地控制动作频率的结构的情况下，也可以在多个处理器元件内，至少对检查出热点的处理器进行降低动作频率的控制。
另外，作为另一个发热对策，也可以采用将成为了热点的运算块用冷却喷嘴进行冷却的方法。这样的热点的发热控制在处理器100的整体热量小，仅特定的位置局部地放热的情况下有效果。而且，也可以构成为采用降低处理器系统10的电源电压等紧急处置。
在实施方式中，处理器100自身进行了推测处理器100的热点的温度的处理，但是也可以在处理器100外部，根据来自温度传感器120的输出来进行推测温度的处理，图2的温度推测装置20的结构也可以被设置在处理器100的外部。而且，也可以使温度传感器120具有运算功能，温度传感器120自身进行推测温度的处理。
也可以构成安装了实施方式的处理器系统的信息处理装置。作为这样的信息处理装置，有个人计算机、各种携带设备等。
本发明在产业上的可利用性在于，本发明可以应用在处理器的发热控制的领域。
权利要求
1.一种处理器，其特征在于，包括传感器，测量该处理器的特定块的温度；以及温度推测部，根据由所述传感器检测的所述特定块的温度，推测所述处理器的多个发热块的温度。
2.如权利要求1所述的处理器，其特征在于，该处理器还包括存储部，存储在对该处理器施加负载时的、与所述多个发热块和所述特定块的温度差有关的信息，所述温度推测部参照所述存储部中存储的与所述温度差有关的信息，推测所述多个发热块的温度。
3.如权利要求2所述的处理器，其特征在于，所述存储部存储在对该处理器整体施加最大负载时的、与所述特定块的检测温度和所述多个发热块的温度的对应关系有关的信息，所述温度推测部参照施加了所述最大负载时的与所述对应关系有关的信息，推测所述多个发热块的温度。
4.如权利要求3所述的处理器，其特征在于，所述存储部还存储对各个所述多个发热块分别施加了负载时的、与基于所述传感器的所述特定块的检测温度和所述多个发热块的温度的对应关系有关的信息，所述温度推测部参照所述分别地施加了负载时的与所述对应关系有关的信息，从而分别地推测各发热块的温度。
5.如权利要求4所述的处理器，其特征在于，该处理器还包括测量该处理器的全体热量的热量测量部，所述温度推测部对应于由所述热量测量部测量的全体热量，切换为施加了所述最大负载时的所述对应关系，以及所述分别地施加了负载时的所述对应关系的其中一个，从而推测所述多个发热块的温度。
6.如权利要求1至5的任意一项所述的处理器，其特征在于，该处理器还包括测量所述多个发热块的各自的动作负载的负载测量部，所述温度推测部根据由所述负载测量部测量的动作负载，对所述多个发热块的温度的推测值进行校正。
7.如权利要求1至6的任意一项所述的处理器，其特征在于，所述传感器被配置在根据所述传感器测量的所述特定块的检测温度推测的所述多个发热块的温度的推测误差相对变小的位置。
8.如权利要求1至7的任意一项所述的传感器，其特征在于，所述处理器还包括根据所述温度推测部的温度推测，在该处理器的运算块间分配负载的负载分散部。
9.如权利要求1至8的任意一项所述的传感器，其特征在于，所述处理器还包括在所述温度推测部的推测温度超过了规定的阈值时，进行降低该处理器的动作频率的控制的动作频率控制部。
10.一种温度推测方法，其特征在于，该方法预先取得对处理器施加了负载的状态下的、与传感器检测的所述处理器的特定块的检测温度和所述处理器的多个发热块的温度的对应关系有关的信息，参照与所述对应关系有关的信息，由所述传感器的所述特定块的检测温度推测所述多个发热块的温度。
11.如权利要求10所述的温度推测方法，其特征在于，根据被推测出的温度在所述处理器的运算块间分配负载。
12.如权利要求10或11所述的温度推测方法，其特征在于，在被推测出的温度超过了规定的阈值的情况下，进行降低所述处理器的动作频率的控制。
13.一种推测方法，其特征在于，在处理器整体的发热量相对较大的情况下，根据对所述处理器施加了最大负载的状态下的、传感器测量的处理器的特定块的检测温度和所述处理器的发热块的温度的差，由所述检测温度推测所述处理器的最高温度，并且在所述发热量相对较小的情况下，根据对所述发热块选择性地施加了负载的状态下的、所述传感器测量的所述特定块的检测温度和所述发热块的温度的差，由所述检测温度推测所述处理器的最高温度。
14.如权利要求13所述的温度推测方法，其特征在于，根据所述发热块的动作负载，对所述处理器的最高温度的推测值进行校正。
15.如权利要求13或14所述的温度推测方法，其特征在于，根据被推测出的温度在所述处理器的运算块间分配负载。
16.如权利要求13至15的任意一项所述的温度推测方法，其特征在于，在被推测出的温度超过了规定的阈值的情况下，进行降低所述处理器的动作频率的控制。
17.一种温度推测方法，其特征在于，对处理器提供随机的负载，测量传感器检测的所述处理器的特定块的检测温度和所述处理器的多个发热块的温度的差，并且求由所述检测温度推测所述多个发热块的温度时的推测误差，调整由所述传感器检测温度的特定块的位置，以使得所述推测误差相对较小。
18.一种处理器系统，其特征在于，包括传感器，测量处理器的特定块的温度；以及温度推测部，根据由所述传感器检测的所述特定块的温度，推测所述处理器的多个发热块的温度。
19.如权利要求18所述的处理器系统，其特征在于，还包括根据所述温度推测部的温度推测，在所述处理器的运算块间分配负载的负载分散部。
20.如权利要求19所述的处理器系统，其特征在于，该处理器系统是包含多个处理器的多处理器系统，所述负载分散部根据所述温度推测部的温度推测，在所述多个处理器间分配负载。
21.如权利要求18至20的任意一项所述的处理器系统，其特征在于，还包括在所述温度推测部的推测温度超过了规定的阈值的情况下，进行降低所述处理器的动作频率的控制的动作频率控制部。
22.如权利要求21所述的处理器系统，其特征在于，该处理器系统是包含多个处理器的多处理器系统，所述动作频率控制部在所述多个处理器内，至少对所述温度推测部的推测温度超过了规定的阈值的处理器进行降低动作频率的控制。
23.一种温度推测装置，其特征在于，包括传感器，测量处理器的特定块的温度；以及温度推测部，根据由所述传感器检测的所述特定块的温度，推测所述处理器的多个发热块的温度。
24.一种信息处理装置，其特征在于，包括传感器，测量处理器的特定块的温度；以及温度推测部，根据由所述传感器检测的所述特定块的温度，推测所述处理器的多个发热块的温度。
25.一种程序，其特征在于，该程序使计算机执行测量处理器的特定块的温度的步骤；以及根据由所述传感器检测的所述特定块的温度，推测所述处理器的多个发热块的温度的步骤。
全文摘要
本发明的温度传感器(120)测量处理器内部的特定位置的温度。整体热量测量部(130)测量处理器的整体热量。温度推测部(140)根据温度传感器(120)的特定位置的检测温度，推测处理器中产生的多个热点的温度，求处理器的最高温度。温度推测部(140)按照处理器的整体热量的大小，切换并参照被存储在存储部(160)中的最大负载时温度推测系数(162)和个别负载时温度推测系数(164)，代入用于将传感器温度变换为热点的温度的温度推测函数。动作频率控制部(150)在温度推测部(140)推测的处理器的最高温度超过了界限温度的情况下，进行降低处理器的动作频率的控制。
文档编号G06F1/20GK1906561SQ20058000164
公开日2007年1月31日 申请日期2005年4月26日 优先权日2004年6月4日
发明者矢泽和明, 泷口岩, 今井敦彦, 田村哲司, 安达健一 申请人:索尼计算机娱乐公司