(57)【要約】【課題】問題点の発見を容易にする。【解決手段】解析装置１０が、解析対象装置１の消費電力の時間変化を示す時系列データと、解析対象装置１の仕事率の時間変化を示す時系列データとを取得し（ステップＳ１）、その消費電力の時間変化を示す時系列データと仕事率の時間変化を示す時系列データとに基づき、解析対象装置１の電力効率の時間変化を示す時系列データを算出する（ステップＳ２）ことで、どの時点で電力効率がよくないのかがわかり、問題点の発見が容易になる。【選択図】図１
2015191291.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析装置が、
解析対象装置の消費電力の時間変化を示す第１の時系列データと、前記解析対象装置の仕事率の時間変化を示す第２の時系列データとを取得し、
前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとに基づき、前記解析対象装置の電力効率の時間変化を示す第３の時系列データを算出する、
ことを特徴とする解析方法。
【請求項２】
前記解析対象装置は、クロック信号を伝搬するクロックツリー回路部と、前記クロック信号に基づき動作する非クロックツリー回路部と、を有し、前記解析装置は、前記第２の時系列データとして、前記非クロックツリー回路部の消費電力の時系列データを用いて、前記第３の時系列データを算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の解析方法。
【請求項３】
前記解析対象装置に対するシミュレーションまたは電力見積で算出される１または複数の要素の第４の時系列データと、前記第３の時系列データのうち、２種類の時系列データの相関を示すプロット群が表された散布図を表示し、
前記散布図上の領域の指定を受け付け、
前記プロット群のうち、前記領域に含まれるプロットを抽出し、
抽出した前記プロットに基づく解析を行い、
前記解析の結果を表示する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の解析方法。
【請求項４】
抽出した前記プロットに対応する時系列データを示す他のプロットまたは抽出した前記プロットに対応する時点が表された他の散布図上で、前記他のプロットに基づく解析結果の表示、または前記他のプロットまたは前記時点の強調表示を行う、ことを特徴とする請求項３に記載の解析方法。
【請求項５】
解析装置が、
共通のタグでタグ付けされた第１の要素と第２の要素間の相関、または前記タグと前記第１の要素または前記第２の要素との相関を示すプロット群が表された散布図を表示し、
前記散布図上の領域の指定を受け付け、
前記プロット群のうち、前記領域に含まれるプロットを抽出し、
抽出した前記プロットに基づく解析を行い、
前記解析の結果を表示する、
ことを特徴とする解析方法。
【請求項６】
プロセッサを有し、
前記プロセッサは、
解析対象装置の消費電力の時間変化を示す第１の時系列データと、前記解析対象装置の仕事率の時間変化を示す第２の時系列データとを取得し、
前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとに基づき、前記解析対象装置の電力効率の時間変化を示す第３の時系列データを算出する、
ことを特徴とする解析装置。
【請求項７】
解析対象装置の消費電力の時間変化を示す第１の時系列データと、前記解析対象装置の仕事率の時間変化を示す第２の時系列データとを取得し、
前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとに基づき、前記解析対象装置の電力効率の時間変化を示す第３の時系列データを算出する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析方法、解析装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
集積回路や情報機器などを設計する際、前もって消費電力の見積もりが行われ、見積もり結果の解析により、問題点の検出や修正が行われる。
たとえば、設計対象回路内で、どのモジュールが電力的に問題なのかを特定するために、モジュールごとの見積もり消費電力とバス流量との関係を指標化して、その指標の大きさに基づいて電力的な無駄が多いか否かが判断される。
【０００３】
また、近年、電力見積の際に、ソフトウェア・シミュレーションよりも高速にシミュレーションできるエミュレータやＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）プロトタイピングボードを利用して消費電力を計測する技術が開発されている。
【０００４】
エミュレータやＦＰＧＡプロトタイピングボードを利用したシミュレーションでは、消費電力の見積もり結果として、比較的長時間の消費電力波形を出力することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１５７９０６号公報
【特許文献２】特開２００７−１０２３３７号公報
【特許文献３】特開２０１０−５５２９２号公報
【特許文献４】特開２００３−６７４３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、見積もり結果として得られた消費電力波形（消費電力の時間変化を示す時系列データ）に基づき、どの時点で問題が発生しているのか見つけるのは簡単ではなかった。消費電力の波形が、長時間にわたるものであればあるほど、問題点の発見は骨が折れる作業である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
発明の一観点によれば、解析装置が、解析対象装置の消費電力の時間変化を示す第１の時系列データと、前記解析対象装置の仕事率の時間変化を示す第２の時系列データとを取得し、前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとに基づき、前記解析対象装置の電力効率の時間変化を示す第３の時系列データを算出する、解析方法が提供される。
【０００８】
また、発明の一観点によれば、解析装置が、共通のタグでタグ付けされた第１の要素と第２の要素間の相関、または前記タグと前記第１の要素または前記第２の要素との相関を示すプロット群が表された散布図を表示し、前記散布図上の領域の指定を受け付け、前記プロット群のうち、前記領域に含まれるプロットを抽出し、抽出した前記プロットに基づく解析を行い、前記解析の結果を表示する、解析方法が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
開示の解析方法、解析装置及びプログラムによれば、問題点の発見が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施の形態の解析方法及び解析装置の一例を示す図である。
【図２】第２の実施の形態の解析装置の一例を示す図である。
【図３】解析対象装置の一例を示す図である。
【図４】ＦＦのデータ入力端子におけるトグルレートと入力データ流量率との相関の一例を示す図である。
【図５】ＲＡＭ電力と入力データの流量との相関の一例を示す図である。
【図６】仕事率として流量率を用いる場合の電力効率の時系列データの算出方法の一例の流れを説明するフローチャートである。
【図７】仕事率として消費電力を用いる場合の電力効率の時系列データの算出方法の一例の流れを説明するフローチャートである。
【図８】電力見積結果に含まれる解析対象装置の消費電力の時系列データの一例を示す図である。
【図９】電力効率の時系列データの一例を示した図である。
【図１０】解析対象装置の回路部ごとの消費電力の時系列データの一例を示す図である。
【図１１】電力効率と仕事率との相関の一例を示す図である。
【図１２】電力効率を、非クロックツリー回路部の消費電力／クロックツリー回路部の消費電力としたときの、仕事率（非クロックツリー回路部の消費電力）との相関の一例を示す図である。
【図１３】解析対象装置の消費電力の時系列データの他の例を示す図である。
【図１４】流量と電力効率の相関の一例を示す図である。
【図１５】流量と電力効率（流量率／クロックツリー回路部の消費電力）の相関の一例を示す図である。
【図１６】クロックツリー回路部の消費電力と電力効率の相関の一例を示す図である。
【図１７】解析対象装置に含まれる各回路部の消費電力の時系列データの一例を示す図である。
【図１８】入力データの流量の時系列データの一例を示す図である。
【図１９】解析作業を容易化する解析方法の一例の流れを示すフローチャートである。
【図２０】入力データの一例を示す図である。
【図２１】散布図の一例を示す図である。
【図２２】散布図上における範囲指定の一例を示す図である。
【図２３】範囲指定された領域のプロットを抽出する例を説明する図である。
【図２４】抽出したプロットに対応する時系列データの例である。
【図２５】全時系列データに対して行った回帰分析結果の表示例を示す図である。
【図２６】抽出された時系列データに対して行った回帰分析結果の表示例を示す図である。
【図２７】散布図上で抽出するプロットの範囲指定が行われた例を示す図である。
【図２８】抽出したプロットに対応する時点を強調表示した例を示す図である。
【図２９】各時点での値Ａと値Ｃとの関係を示す図である。
【図３０】値Ａと値Ｃによる散布図を示す図である。
【図３１】散布図上でのプロットの強調表示の一例を示す図である。
【図３２】解析作業の初期状態の表示例を示す図である。
【図３３】解析対象の選択例を示す図である。
【図３４】ユーザの選択に対する応答例を示す図である。
【図３５】散布図間での要素の関係を調べる際のユーザ操作の一例を示す図である。
【図３６】散布図間での要素の関係の解析結果の一例を示す図である。
【図３７】散布図間での要素の関係を調べる際のユーザ操作の他の例を示す図である。
【図３８】全散布図間での要素の関係の解析結果の一例を示す図である。
【図３９】複数の散布図で解析したいプロット群が選択されている例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、発明を実施するための形態を、図面を参照しつつ説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態の解析方法及び解析装置の一例を示す図である。
【００１２】
解析対象装置１は、たとえば、集積回路や情報機器などである。
解析装置１０は、プロセッサ１１と記憶部１２を有している。
プロセッサ１１は、記憶部１２に記憶されているデータ及びプログラムに基づき、解析処理を実行する。
【００１３】
記憶部１２は、プロセッサ１１が実行するプログラムや、各種データを記憶している。たとえば、記憶部１２は、以下に説明する解析対象装置１の設計データや、プロセッサ１１によって算出されたデータなどを記憶している。
【００１４】
以下、第１の実施の形態の解析方法の一例を説明する。
なお、以下では、記憶部１２には予め、解析対象装置１の設計データなどに基づくシミュレーションや電力見積の結果に関するデータＤ１が記憶されているものとして説明するが、シミュレーションや電力見積を解析装置１０が行ってもよい。その場合、プロセッサ１１は、シミュレーションや電力見積の結果、得られたデータＤ１を記憶部１２に記憶する。なお、シミュレーションは、エミュレータを用いて行ってもよい。
【００１５】
まず、プロセッサ１１は、記憶部１２に記憶されているデータＤ１から、解析対象装置１の消費電力の時間変化を示す時系列データと、解析対象装置１の仕事率の時間変化を示す時系列データを取得する（ステップＳ１）。仕事率の例については後述する。
【００１６】
図１には、解析対象装置１の消費電力の時系列データ（波形データ）の例が示されている。横軸が時間で、縦軸が電力を示している。また、図１には、解析対象装置１の仕事率の時系列データの例が示されている。両時系列データとも、山や谷の部分が繰り返される波形となっている。
【００１７】
プロセッサ１１は、取得した各時系列データに基づき、解析対象装置１の電力効率の時間変化を示す時系列データを算出する（ステップＳ２）。
効率とは、実際に行った仕事の量とそのためにかかったエネルギー（負荷）で規定されるものであるため、効率＝仕事量／負荷、と定義できる。ここで、分子及び分母を単位時間当たりの量とすると、効率＝仕事率／負荷率、と定義できる。
【００１８】
電力に関する効率（電力効率）を求めるときは、負荷率として１秒あたりの電力量、すなわち、電力（〔Ｗ〕＝〔Ｊ／秒〕）が適用される。
たとえば、プロセッサの場合には、仕事率は、１秒当たりの命令処理数（ＭＩＰＳ（Mega Instruction Per Second））が用いられる。解析対象装置１がプロセッサとは異なり回路性質が固定的ではない場合は、以下のような仮定で仕事率を決めるものとする。
【００１９】
たとえば、解析対象装置１への入力データ流量が仕事量と比例すると仮定して、入力データ流量率を仕事率として用いることが考えられる。また、ＲＡＭ（Random Access Memory）アクセス回数が解析対象装置１の仕事量に比例すると仮定して、ＲＡＭアクセス率（またはＲＡＭの消費電力）を仕事率として用いることが考えられる。
【００２０】
また、解析対象装置１がクロック信号を伝搬するクロックツリー回路部と、クロック信号に基づき動作する非クロックツリー回路部を有しているときには、非クロックツリー回路部の消費電力を、仕事率として用いることが考えられる。非クロックツリー回路部の消費電力を仕事率として用いることができる理由については後述する。
【００２１】
消費電力の時系列データと、仕事率の時系列データは同じ分解能で取得され、各時点での仕事率／電力により、各時点の電力効率が算出される。
次に、プロセッサ１１は、算出した電力効率の時系列データを出力する（ステップＳ３）。たとえば、プロセッサ１１は、図示しない表示装置に電力効率の時系列データを表示させる。
【００２２】
図１には、電力効率の時系列データの例が示されている。横軸は時間で、縦軸は電力効率を示している。このデータを参照すると、解析対象装置１は電力効率が同じような大きさとなる一定期間の処理を繰り返しているように見えるが、ある時点では、電力効率が低下していることがわかる。
【００２３】
このように、本実施の形態の解析装置１０は、解析対象装置１の消費電力と仕事率の両時系列データから、解析対象装置１の電力効率の時系列データを算出する。電力効率の時系列データを用いることで、どの時点で効率がよくないのかがわかり、問題点の発見が容易になる。
【００２４】
（第２の実施の形態）
以下、第２の実施の形態の解析方法及び解析装置の一例を示す。
図２は、第２の実施の形態の解析装置の一例を示す図である。
【００２５】
解析装置は、たとえば、図２に示すようなコンピュータ２０であり、プロセッサ２１によって装置全体が制御されている。プロセッサ２１には、バス２９を介してＲＡＭ２２と複数の周辺機器が接続されている。プロセッサ２１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ２１は、たとえばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＰＬＤ（Programmable Logic Device）である。またプロセッサ２１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。
【００２６】
ＲＡＭ２２は、コンピュータ２０の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ２２には、プロセッサ２１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ２２には、プロセッサ２１による処理に必要な各種データが格納される。
【００２７】
バス２９に接続されている周辺機器としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２３、グラフィック処理装置２４、入力インタフェース２５、光学ドライブ装置２６、機器接続インタフェース２７及びネットワークインタフェース２８がある。
【００２８】
ＨＤＤ２３は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込み及び読み出しを行う。ＨＤＤ２３は、コンピュータ２０の補助記憶装置として使用される。ＨＤＤ２３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、及び各種データが格納される。なお、補助記憶装置としては、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を使用することもできる。
【００２９】
グラフィック処理装置２４には、モニタ２４ａが接続されている。グラフィック処理装置２４は、プロセッサ２１からの命令にしたがって、画像をモニタ２４ａの画面に表示させる。モニタ２４ａとしては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた表示装置や液晶表示装置などがある。
【００３０】
入力インタフェース２５には、キーボード２５ａとマウス２５ｂとが接続されている。入力インタフェース２５は、キーボード２５ａやマウス２５ｂから送られてくる信号をプロセッサ２１に送信する。なお、マウス２５ｂは、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。
【００３１】
光学ドライブ装置２６は、レーザ光などを利用して、光ディスク２６ａに記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク２６ａは、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク２６ａには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。
【００３２】
機器接続インタフェース２７は、コンピュータ２０に周辺機器を接続するための通信インタフェースである。たとえば機器接続インタフェース２７には、メモリ装置２７ａやメモリリーダライタ２７ｂを接続することができる。メモリ装置２７ａは、機器接続インタフェース２７との通信機能を搭載した記録媒体である。メモリリーダライタ２７ｂは、メモリカード２７ｃへのデータの書き込み、またはメモリカード２７ｃからのデータの読み出しを行う装置である。メモリカード２７ｃは、カード型の記録媒体である。
【００３３】
ネットワークインタフェース２８は、ネットワーク２８ａに接続されている。ネットワークインタフェース２８は、ネットワーク２８ａを介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行う。
【００３４】
以上のようなハードウェア構成によって、第２の実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図１に示した第１の実施の形態の解析装置１０も、図２に示したコンピュータ２０と同様のハードウェアにより実現することができる。
【００３５】
コンピュータ２０は、たとえばコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムを実行することにより、第２の実施の形態の処理機能を実現する。コンピュータ２０に実行させる処理内容を記述したプログラムは、様々な記録媒体に記録しておくことができる。たとえば、コンピュータ２０に実行させるプログラムをＨＤＤ２３に格納しておくことができる。プロセッサ２１は、ＨＤＤ２３内のプログラムの少なくとも一部をＲＡＭ２２にロードし、プログラムを実行する。またコンピュータ２０に実行させるプログラムを、光ディスク２６ａ、メモリ装置２７ａ、メモリカード２７ｃなどの可搬型記録媒体に記録しておくこともできる。可搬型記録媒体に格納されたプログラムは、たとえばプロセッサ２１からの制御により、ＨＤＤ２３にインストールされた後、実行可能となる。またプロセッサ２１が、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み出して実行することもできる。
【００３６】
（解析方法の一例）
第２の実施の形態の解析方法は、第１の実施の形態の解析方法と同様に、解析対象装置の消費電力及び仕事率の時系列データから、解析対象装置における電力効率の時系列データを算出して出力するものである。
【００３７】
なお、第２の実施の形態の解析方法では、消費電力及び仕事率の時系列データを得るためのシミュレーションや電力見積についても、解析装置（コンピュータ２０）が行うものとして説明する。
【００３８】
まず、仕事率の決め方の例を説明する。
ある回路の入力データ流量は、その回路が行う仕事量に比例すると考えられる。そのため、１秒当たりの入力データ流量（入力データ流量率）を仕事率とすることは妥当といえる。ただ、バスが混みすぎていて、入力データ流量が多いにも関わらず、仕事量が少ないということもあり得るため、他のものを仕事率として考慮することも有益である。
【００３９】
その例として、非クロックツリー回路部の消費電力とＲＡＭの消費電力（またはＲＡＭアクセス率）がある。
まず、非クロックツリー回路部の電力が仕事率と見なせる理由について説明する。
【００４０】
図３は、解析対象装置の一例を示す図である。
解析対象装置３０は、非クロックツリー回路部３１、クロックツリー回路部３２、ＲＡＭ３３を有している。
【００４１】
非クロックツリー回路部３１は、ＦＦ（Flip Flop）３１ａ，３１ｂ，３１ｃと、非ＦＦ部（組み合わせ回路部）３１ｄ，３１ｅ，３１ｆを有している。入力端子ＩＮから入力されたデータが、非クロックツリー回路部３１で処理されて、出力端子ＯＵＴから出力される。また、ＦＦ３１ａ，３１ｂ，３１ｃには、クロック端子ＣＬＫまたはクロックツリー回路部３２からクロック信号が供給される。
【００４２】
クロックツリー回路部３２は、クロック端子ＣＬＫから入力されたクロック信号を伝搬し、非クロックツリー回路部３１及びＲＡＭ３３に供給する。クロックツリー回路部３２は、たとえば、図示しないクロックゲーティング回路やクロックバッファなどを有している。
【００４３】
ＲＡＭ３３は、非クロックツリー回路部３１との間でデータの送受信を行う。図３の例では、ＲＡＭ３３は、非クロックツリー回路部３１の非ＦＦ部３１ｆとの間でデータの送受信を行っている。
【００４４】
このような解析対象装置３０では、非クロックツリー回路部３１は、ＦＦ３１ａ，３１ｂ，３１ｃの値が変わらない場合、出力されたデータを利用する非ＦＦ部３１ｄ，３１ｅ，３１ｆは動作しない。このことから、非クロックツリー回路部３１において、値が変わる回数が多いと、仕事量も増加すると考えることができる。そのため、非クロックツリー回路部３１において、値が変わる頻度を示すトグルレートは、仕事率に比例するといえる。
【００４５】
非クロックツリー回路部３１の平均トグルレートは、以下の理由により、非クロックツリー回路部３１の消費電力に比例する。
非クロックツリー回路部３１の消費電力Ｐｏｗｅｒは、たとえば、以下の式（１）にて表せる。
【００４６】
【数１】
2015191291.tif 000003
【００４７】
式（１）において、Ｐiは、非クロックツリー回路部３１に含まれる、あるセルのインスタンスｉの１トグルあたりの電力量、Ｃiは、あるセルのインスタンスｉの出力端子につながる配線の容量を示している。また、Ｖは、動作電圧、Ｔiは、あるセルのインスタンスｉの出力端子のトグルレートを示している。
【００４８】
ところで、近年のチップはセル数が１００万以上あり多い。また、セルごとの１トグルあたりの電力量はセル総数についての電力量を考えると大きくないこと、配線容量はばらつくが、クロック周波数の制約により、ある程度の範囲に収まることを考慮すると、式（１）の（Ｐi＋Ｃi×Ｖ2）は以下のように近似できる。
【００４９】
【数２】
2015191291.tif 000004
【００５０】
そのため、式（１）は、以下の式（３）のように近似できる。
【００５１】
【数３】
2015191291.tif 000005
【００５２】
式（３）を変形すると、式（４）が得られる。
【００５３】
【数４】
2015191291.tif 000006
【００５４】
このように、非クロックツリー回路部３１の消費電力は、平均トグルレートに比例するといえる。
前述のように、トグルレートは、仕事率に比例するため、平均トグルレートに比例する非クロックツリー回路部３１の消費電力を、仕事率と見なすこともできる。また、解析対象装置３０が半導体集積回路のとき、非クロックツリー回路部が大部分を占めるため、非クロックツリー回路部３１の消費電力は、解析対象装置３０の仕事率と見なせる。
【００５５】
図４は、ＦＦのデータ入力端子におけるトグルレートと入力データ流量率との相関の一例を示す図である。
横軸は入力データの流量率（以下、単に流量率という）を示し、縦軸はＦＦデータ入力端子のトグルレートを示している。各プロットは、決定係数Ｒ2がおよそ０．９９の精度でｙ＝４１２．８３ｘ＋４Ｅ+09の回帰直線で説明でき、流量率とトグルレートとの相関性は強い。前述のように、平均トグルレートと非クロックツリー回路部３１の消費電力は比例するため、その消費電力は流量率とも相関性があると考えてよい。
【００５６】
そのため、流量率と同様に、非クロックツリー回路部３１の消費電力を仕事率と見なすことは妥当である。流量率を仕事率と見なすときには、入力データの流量と仕事量とが比例関係にあると仮定しているが、回路によってはこの性質は成り立たない可能性がある。たとえば、前述したように、バスが混みすぎていて、入力データの流量が多いにも関わらず、仕事量が少ないということもあり得る。しかし、非クロックツリー回路部３１の電力は、回路内部での処理を抽象化して得られるものであるため、仕事率としてより適しているものと考えられる。
【００５７】
一方、ＲＡＭの消費電力についても仕事率と見なすことができる。
図５は、ＲＡＭ電力と入力データの流量との相関の一例を示す図である。
横軸は入力データの流量を示し、縦軸はＲＡＭの電力値を示している。各プロットは、決定係数Ｒ2はおよそ０．９１の精度でｙ＝２Ｅ-0.9ｘ−０．０５２５の回帰直線で説明でき、多少回帰直線から、ずれてはいるが、入力データの流量と、ＲＡＭの消費電力とには相関性があるといえる。
【００５８】
このため、ＲＡＭの消費電力を仕事率と見なすことも妥当といえる。
以下では、仕事率として流量率、非クロックツリー回路部の消費電力、ＲＡＭの消費電力を用いた場合の電力効率の時系列データの算出方法の一例を説明する。なお、解析対象の一例として、図３に示したような解析対象装置３０を用いて説明する。
【００５９】
（電力効率の算出方法（その１））
まず、仕事率として流量率を用いる場合の電力効率の時系列データの算出方法の一例を図６により説明する。
【００６０】
図６は、仕事率として流量率を用いる場合の電力効率の時系列データの算出方法の一例の流れを説明するフローチャートである。
まず、プロセッサ２１は、テストベンチ回路に、入力データの流量を計測するための計測回路（カウンタなど）を追加する（ステップＳ１１）。
【００６１】
次に、プロセッサ２１は、解析対象装置３０の設計データＤ１０に基づき、テストベンチ回路を用いてシミュレーション（またはエミュレータを用いたエミュレーション）を行う（ステップＳ１２）。これにより、電力見積用データＤ１１と流量観測データＤ１２が得られる。
【００６２】
電力見積用データＤ１１は、データ量を削減するために、シミュレーションで得られる解析対象装置３０内の信号波形を電力見積用に抽象化したものである。流量観測データＤ１２は、ステップＳ１４の処理で算出される電力効率の時系列データの分解能（時間）で観測された入力データの流量である。電力見積用データＤ１１や流量観測データＤ１２は、たとえば、ＲＡＭ２２に格納される。
【００６３】
プロセッサ２１は、シミュレーションで得られた上記のデータから、消費電力と解析対象装置３０内の回路部（たとえば、非クロックツリー回路部３１）の流量率の時系列データを取得する（ステップＳ１３）。
【００６４】
ステップＳ１３の処理では、電力見積用データＤ１１に基づく電力見積が行われ（ステップＳ１３ａ）、解析対象装置３０の消費電力の時系列データＤ１３が取得される。なお、消費電力の時系列データＤ１３も電力効率の時系列データの分解能で算出される。
【００６５】
また、ステップＳ１３の処理では、流量観測データＤ１２を分解能で割ることによる流量率の算出が行われ（ステップＳ１３ｂ）、流量率の時系列データＤ１４が取得される。消費電力の時系列データＤ１３や流量率の時系列データＤ１４は、たとえば、ＲＡＭ２２に格納される。
【００６６】
その後、プロセッサ２１は、消費電力の時系列データＤ１３と流量率の時系列データＤ１４に基づき、電力効率の時系列データＤ１５を算出する（ステップＳ１４）。
たとえば、プロセッサ２１は、両時系列データの各時点での流量率／消費電力を算出して、電力効率の時系列データＤ１５を算出する。
【００６７】
その後、プロセッサ２１は、算出した電力効率の時系列データＤ１５の出力（表示）や、電力効率の時系列データＤ１５に基づく解析処理を行う（ステップＳ１５）。ステップＳ１５の処理の例については後述する。
【００６８】
（電力効率の算出方法（その２））
次に、仕事率として消費電力（非クロックツリー回路部３１の消費電力、ＲＡＭ３３の消費電力）を用いる場合の電力効率の時系列データの算出方法の一例を図７により説明する。
【００６９】
図７は、仕事率として消費電力を用いる場合の電力効率の時系列データの算出方法の一例の流れを説明するフローチャートである。
プロセッサ２１は、解析対象装置３０の設計データＤ１０に基づき、シミュレーション（またはエミュレータを用いたエミュレーション）を行う（ステップＳ２１）。これにより、図６に示した処理の場合と同様に、電力見積用データＤ２０が得られる。
【００７０】
プロセッサ２１は、シミュレーションで得られた電力見積用データＤ２０に基づき電力見積を行う（ステップＳ２２）。ステップＳ２２の処理により、解析対象装置３０の消費電力や、各回路部の消費電力の時系列データＤ２１が得られる。なお、消費電力の時系列データＤ２１は次のステップＳ２３で求める電力効率の時系列データの分解能で算出される。また、プロセッサ２１は、解析対象装置３０の消費電力を、各回路部の消費電力を積算することで取得してもよい。消費電力の時系列データＤ２１は、たとえば、ＲＡＭ２２に格納される。
【００７１】
次に、プロセッサ２１は、消費電力の時系列データＤ２１に基づき、解析対象装置３０の電力効率の時系列データを算出する（ステップＳ２３）。たとえば、仕事率として非クロックツリー回路部３１の消費電力を用いる場合、プロセッサ２１は、消費電力の時系列データＤ２１に含まれる、非クロックツリー回路部３１の消費電力と解析対象装置３０の消費電力の両時系列データを用いる。
【００７２】
そして、プロセッサ２１は、両時系列データの各時点での、非クロックツリー回路部３１の消費電力を解析対象装置３０の消費電力で割って、電力効率の時系列データＤ２２を算出する。
【００７３】
仕事率としてＲＡＭ３３の消費電力を用いる場合、プロセッサ２１は、消費電力の時系列データＤ２１に含まれる、ＲＡＭ３３の消費電力と解析対象装置３０の消費電力の両時系列データを用いる。そして、プロセッサ２１は、両時系列データの各時点での、ＲＡＭ３３の消費電力を解析対象装置３０の消費電力で割って、電力効率の時系列データＤ２２を算出する。
【００７４】
その後、プロセッサ２１は、算出した電力効率の時系列データＤ２２の出力（表示）や、電力効率の時系列データＤ２２に基づく解析処理を行う（ステップＳ２４）。
仕事率として非クロックツリー回路部３１の消費電力や、ＲＡＭ３３の消費電力を用いることで、電力見積とは別に、仕事率の時系列データを得るための流量の計測や流量率の算出を行わなくてもよくなり、作業工数の削減が可能となる。
【００７５】
図８は、電力見積結果に含まれる解析対象装置の消費電力の時系列データの一例を示す図である。横軸は時間、縦軸は消費電力を示している。
解析対象装置３０の消費電力の時系列データ（電力波形）は、周期的に山や谷の部分が繰り返される波形となっていることから、解析対象装置３０が、周期的に電力を繰り返し消費していることがわかる。ただし、この電力波形からは、どこで電力を無駄に消費しているのかがわかりづらい。たとえば、消費電力が大きい箇所でも、仕事率が高ければ、無駄に電力を消費しているとはいえないからである。
【００７６】
図９は、電力効率の時系列データの一例を示した図である。横軸は時間、縦軸は電力効率（非クロックツリー回路部３１の消費電力／解析対象装置３０の消費電力）を示している。このような電力効率の時系列データは、図６のステップＳ１５または図７のステップＳ２４の処理で、たとえば、モニタ２４ａ上に表示される。
【００７７】
電力効率の時系列データは、解析対象装置３０の消費電力あたりの仕事率で規格化されたものに相当する。そのため、電力効率が低い部分は、消費電力あたりの仕事率が低いと考えられる。図９の例の、電力効率の時系列データを示す波形において、左から５番目の山は、他の山に比べて低い。したがって、この部分の電力効率がよくないことがわかる。
【００７８】
このような電力効率の時系列データを算出し出力することで、解析する際には精査するポイントを絞り込むことができ、問題発見が容易になる。
以下、ステップＳ１５，Ｓ２４の処理の一例を説明する。
【００７９】
（データ出力（表示）／解析処理の例）
解析処理では、たとえば、図９に示したような、電力効率の時系列データに基づき、問題点を検出するための各種の処理が行われる。
【００８０】
たとえば、プロセッサ２１は、図２に示したようなグラフィック処理装置２４に、算出した電力効率の時系列データＤ１５を、波形データとしてモニタ２４ａに表示させる。
これにより、ユーザは、モニタ２４ａに表示された波形データから、どの時点に問題があるのかを把握することができる。
【００８１】
なお、このとき、プロセッサ２１は、グラフィック処理装置２４に、たとえば、所定の閾値以下の電力効率となる波形部分を強調表示させるようにしてもよい。
さらに、プロセッサ２１は、グラフィック処理装置２４を制御して、電力見積結果に基づき、たとえば、以下のような回路部ごとの消費電力の時系列データをモニタ２４ａに表示させてもよい。
【００８２】
図１０は、解析対象装置の回路部ごとの消費電力の時系列データの一例を示す図である。
横軸は時間を示し、縦軸は消費電力を示している。電力波形Ｗ１は、非クロックツリー回路部３１の消費電力の時系列データを示し、電力波形Ｗ２は、ＲＡＭ３３の消費電力の時系列データを示している。また、電力波形Ｗ３は、クロックツリー回路部３２の消費電力の時系列データを示し、電力波形Ｗ４は、ＦＦクロック端子部（図３の例ではＦＦ３１ａ〜３１ｃのクロック信号が入力される端子部分）での消費電力の時系列データを示している。
【００８３】
図９に示したような電力効率の時系列データにより、左から５つ目の山の部分の時点で問題が発生している可能性が示唆されている。そのため、図１０に示すような各回路部の消費電力の時系列データについてもその時点に対応する部分（左から５つ目の山の部分）を調べればよい。
【００８４】
図１０に示すように、左から５つ目の山の部分では、クロックツリー回路部３２やＦＦクロック端子部の電力波形Ｗ３，Ｗ４は、他の部分とそれほど変わっていない。しかし、非クロックツリー回路部３１の電力波形Ｗ１を見ると、消費電力が他の部分よりも小さいことがわかる。このような箇所は、クロックツリー回路部３２の動作の止め忘れが生じている可能性がある。電力効率の時系列データから問題の発生が懸念される箇所を絞り込むことができるため、このような問題点の検出が容易になり、ユーザの負担を軽減できる。
【００８５】
また、プロセッサ２１は、各時点での電力効率と、仕事率との相関から以下に示すような解析を行うようにしてもよい。
図１１は、電力効率と仕事率との相関の一例を示す図である。
【００８６】
横軸は仕事率（非クロックツリー回路部３１の消費電力）、縦軸は電力効率（非クロックツリー回路部３１の消費電力／解析対象装置３０の消費電力）を示している。
図１１には、各時点での非クロックツリー回路部３１の消費電力と、電力効率の値がプロットされている。また、図１１には、プロセッサ２１による回帰分析によって算出された、決定係数Ｒ2がおよそ０．９５の精度のｙ＝９Ｅ-10ｘ＋０．０３４８の回帰直線が示されている。
【００８７】
図１１中で、回帰直線よりも上に位置するプロットは、仕事率の割には電力効率がよく、回帰直線よりも下に位置するプロットは、仕事率の割に電力効率が悪いものである。そこで、プロセッサ２１は、各プロットの、回帰直線に対する残差に基づき、仕事率の割に電力効率がよいものから優先的に抽出したり、仕事率の割に電力効率が悪いものを優先的に抽出したりして、ユーザに提示するようにしてもよい。つまり、プロセッサ２１は、電力効率の時系列データの順位付けを行うようにしてもよい。
【００８８】
また、プロセッサ２１は、解析処理の際には、電力効率の算出式の分母を、解析対象装置３０の消費電力ではなく、解析対象装置３０に含まれる回路部の消費電力として、電力効率を求めてもよい。
【００８９】
図１２は、電力効率を、非クロックツリー回路部の消費電力／クロックツリー回路部の消費電力としたときの、仕事率（非クロックツリー回路部の消費電力）との相関の一例を示す図である。
【００９０】
横軸は仕事率（非クロックツリー回路部３１の消費電力）、縦軸は電力効率（非クロックツリー回路部３１の消費電力／クロックツリー回路部３２の消費電力）を示している。
各時点での非クロックツリー回路部３１の消費電力と、電力効率（クロックツリー回路部３２の消費電力を分母としたもの）の値がプロットされている。また、図１２には、回帰分析によって算出された、決定係数Ｒ2がおよそ０．６６の精度のｙ＝０．２５３ｘ＋１Ｅ+8の回帰直線が示されている。
【００９１】
図１２に示すように、比較的水平な線状のプロット分布がいくつか見られる。これから、利用状況によって、クロックツリー回路部３２の消費電力は安定的であるということがわかる。また、この安定度に比べると、非クロックツリー回路部３１の消費電力の変動幅は大きいことがわかる。この特性は、図１０の電力波形からも確認することができる。
【００９２】
図１３は、解析対象装置の消費電力の時系列データの他の例を示す図である。
横軸は時間を示し、縦軸は消費電力を示している。電力波形Ｗ１０は、クロックツリー回路部３２の消費電力の時系列データを示し、電力波形Ｗ１１は、電力波形Ｗ１０に、非クロックツリー回路部３１の消費電力の時系列データを積算したものである。また、電力波形Ｗ１２は、電力波形Ｗ１１に、ＲＡＭ３３の消費電力の時系列データを積算したものである。電力波形Ｗ１３は、電力波形Ｗ１２に、ＦＦクロック端子部（図３の例ではＦＦ３１ａ〜３１ｃのクロック信号が入力される端子部分）での消費電力の時系列データを積算したものである。
【００９３】
このような消費電力の時系列データが得られるとき、仕事率を流量率としたときの電力効率と流量との相関は以下のようになる。
図１４は、流量と電力効率の相関の一例を示す図である。横軸は流量、縦軸は電力効率（流量率／解析対象装置３０の消費電力）を示している。
【００９４】
図１４には、各時点での流量と、電力効率の値がプロットされている。また、図１４には、プロセッサ２１による回帰分析によって算出された、決定係数Ｒ2がおよそ０．９０の精度のｙ＝０．０６８９ｘ＋１Ｅ+07の回帰直線が示されている。プロットは、多少回帰直線からずれてはいるが、流量と電力効率とは相関があるといえる。
【００９５】
一方、図１３のような消費電力の時系列データが得られるとき、電力効率の式の分子（仕事率）を流量率とし、分母をクロックツリー回路部３２の消費電力としたときの、電力効率と流量との相関は以下のようになる。
【００９６】
図１５は、流量と電力効率（流量率／クロックツリー回路部の消費電力）の相関の一例を示す図である。横軸は流量、縦軸は電力効率（流量率／クロックツリー回路部３２の消費電力）を示している。
【００９７】
図１５には、各時点での流量と、電力効率の値がプロットされている。また、図１５には、プロセッサ２１による回帰分析によって算出された、決定係数Ｒ2がおよそ０．９９の精度でｙ＝０．４１７３ｘ−５Ｅ+06の回帰直線が示されている。各時点での流量と、電力効率は、よい相関があるといえる。
【００９８】
また、一方、電力効率の式の分子（仕事率）を流量率とし、分母をクロックツリー回路部３２の消費電力としたときの、電力効率とクロックツリー回路部３２の消費電力との相関は以下のようになる。
【００９９】
図１６は、クロックツリー回路部の消費電力と電力効率の相関の一例を示す図である。横軸はクロックツリー回路部３２の消費電力、縦軸は電力効率（流量率／クロックツリー回路部３２の消費電力）を示している。
【０１００】
図１６には、各時点でのクロックツリー回路部３２の消費電力と、電力効率の値がプロットされている。図１６からわかるように、プロットは線形には並んでおらず、クロックツリー回路部３２の消費電力が下がると、電力効率が上がるようにプロット群が移動している。
【０１０１】
プロセッサ２１は、図１６のような相関図を、たとえば、モニタ２４ａに表示させ、問題が発生している可能性をユーザに知らせる。そして、たとえば、ユーザからの指示信号のもと、プロセッサ２１は、モニタ２４ａに、各回路部の消費電力の時系列データを図１３のように積算して表示させるのではなく、以下に示すように個々に表示させる。
【０１０２】
図１７は、解析対象装置に含まれる各回路部の消費電力の時系列データの一例を示す図である。
横軸は時間、縦軸は消費電力を示している。電力波形Ｗ２０は、クロックツリー回路部３２の消費電力の時系列データを示し、電力波形Ｗ２１は、非クロックツリー回路部３１の消費電力の時系列データを示している。また、電力波形Ｗ２２は、ＲＡＭ３３の消費電力の時系列データを示し、電力波形Ｗ２３は、ＦＦクロック端子部での消費電力の時系列データを示している。
【０１０３】
図１７からわかるように、たとえば、矢印Ａの範囲のように、電力波形Ｗ２１で示される非クロックツリー回路部３１の消費電力が増加しているときに、電力波形Ｗ２０で示されるクロックツリー回路部３２の消費電力が減少している。
【０１０４】
入力データの流量を観測している場合には、さらに、プロセッサ２１は、モニタ２４ａに、以下に示すような入力データの流量の時系列データを表示させるようにしてもよい。
図１８は、入力データの流量の時系列データの一例を示す図である。
【０１０５】
横軸は時間を示し、縦軸は流量を示している。入力データの流量の時系列データにおいて、入力データの流量が増加している部分は、図１７の矢印Ａの範囲のように、非クロックツリー回路部３１の消費電力が増加している部分に対応している。一方、入力データの流量が減少している部分は、図１７の矢印Ｂの範囲に対応している。これらの図１７、図１８の対応関係からわかるように、入力データ流量が減少しているのに、なぜか図１７の矢印Ｂの範囲のように、クロックツリー回路部３２の消費電力が増加している。このような問題箇所の発見を容易にするためにも、図１６のような、電力効率と、その式の分母に相当する負荷（図１６の場合はクロックツリー回路部３２の消費電力）との相関をプロセッサ２１がモニタ２４ａに表示させることは有用であるといえる。
【０１０６】
以下では、このような問題箇所を解析する作業を容易にする方法の例を説明する。
（解析作業を容易化する方法）
図１９は、解析作業を容易化する解析方法の一例の流れを示すフローチャートである。
【０１０７】
なお、以下に示す処理に先だって、後述する散布図を表示するための散布図作成用の入力データＤ３０がＨＤＤ２３などに予め記憶されているものとする。
プロセッサ２１は、まず、入力データＤ３０を、たとえば、ＨＤＤ２３から読み出す（ステップＳ３０）。
【０１０８】
図２０は、入力データの一例を示す図である。
値Ａ、値Ｂという２つの要素が、時点、という共通のタグでタグ付けされたデータ（時系列データ）が示されている。値Ａ、値Ｂは、前述のように消費電力の解析を行う場合には、シミュレーションまたは電力見積で得られる１または複数の要素の時系列データと、電力効率の時系列データのうち、２種類が選択できる。シミュレーションまたは電力見積で得られる１または複数の要素としては、各回路部または解析対象装置３０の消費電力や入力データの流量、仕事率などがある。なお、タグは、時点以外にも、サンプル番号であってもよい。
【０１０９】
次に、プロセッサ２１は、グラフィック処理装置２４を制御し、入力データＤ３０に基づき、共通のタグでタグ付けされた２要素間の相関、またはタグと１つの要素の相関を示すプロット群が表された散布図を、モニタ２４ａに表示させる（ステップＳ３１）。
【０１１０】
図２１は、散布図の一例を示す図である。
図２１には、図２０に示した入力データを用いたときに表示される散布図の例が示されている。横軸は値Ａを示し、縦軸は値Ｂを示している。
【０１１１】
値Ａと値Ｂの相関を示す８つのプロットが散布図上に表されている。
タグと１つの要素の相関の例としては、各時点（時間）と消費電力の観測値との相関などが考えられる。たとえば、図１０に示したような、各回路部の消費電力と時間との関係などが、タグと１つの要素の相関に相当する。
【０１１２】
次に、プロセッサ２１は、ユーザによる、散布図上の領域の指定を受け付ける（ステップＳ３２）。ユーザは、モニタ２４ａに表示された散布図上でマウス２５ｂの操作などにより、詳細に調べたい領域を範囲指定する。指定された領域に基づき、プロセッサ２１は以下の処理を行う。
【０１１３】
領域の指定を受け付けると、プロセッサ２１は、その領域に含まれるプロットを抽出する（ステップＳ３３）。
図２２は、散布図上における範囲指定の一例を示す図である。
【０１１４】
また、図２３は、範囲指定された領域のプロットを抽出する例を説明する図である。
図２２、図２３には、図２０に示した入力データを用いたときに表示される散布図の例が示されている。横軸は値Ａを示し、縦軸は値Ｂを示している。
【０１１５】
図２２に示されているように、矩形の領域４０が範囲指定されたとき、プロセッサ２１は、その領域４０を表す式を求める。
図２３に示すように、矩形の領域４０は、頂点４１，４２，４３，４４を有しており、頂点４１，４２を通る直線４５、頂点４２，４３を通る直線４６、頂点４３，４４を通る直線４７、頂点４１，４４を通る直線４８で規定される。
【０１１６】
図２３の例では、値Ａをｘ、値Ｂをｙとしたとき、直線４５は、ｙ＝−１．１１１１ｘ＋４．１１１１と表せ、直線４６は、ｙ＝−２ｘ＋１５と表せ、直線４７は、ｙ＝−１．１１１１ｘ＋２．５５５６と表せ、直線４８は、ｙ＝−２ｘ＋２９と表せる。
【０１１７】
したがって、抽出されるプロットは、以下の式（５）を満たすものであるといえる。
【０１１８】
【数５】
2015191291.tif 000007
【０１１９】
プロセッサ２１は、ステップＳ３３の処理において、たとえば、式（５）のＩｓ＿Ｓｅｌｅｃｔｅｄ＿Ｓａｍｐｌｅ（ｘ，ｙ）が真になるプロットを抽出する。
プロセッサ２１は、抽出したプロットの情報として、たとえば、そのプロットに対応するタグの情報を、ＲＡＭ２２またはＨＤＤ２３などに記憶しておく。
【０１２０】
図２３に示したように範囲指定された領域４０からは、値Ａが８で値Ｂが１２、値Ａが４で値Ｂが８、値Ａが７で値Ｂが１１の３つのプロットが抽出されるため、タグの情報として図２１の入力データの時点｛４，５，６｝が記憶される。なお、範囲指定は、矩形に限定されず、円など、他の形状であってもよい。
【０１２１】
その後、プロセッサ２１は、抽出したプロットに基づく解析（ステップＳ３４）を行い、その解析結果をモニタ２４ａに表示させる（ステップＳ３５）。
以下、ステップＳ３４，Ｓ３５の解析及び表示処理の例を説明する。
【０１２２】
（解析及び表示処理）
たとえば、プロセッサ２１は、抽出したプロットに基づき回帰分析を行う。
図２４は、抽出したプロットに対応する時系列データの例である。
【０１２３】
前述のように入力データの時点｛４，５，６｝が、たとえば、ＲＡＭ２２またはＨＤＤ２３に記憶されている場合、図２０に示した入力データから図２４に示すような値Ａ、値Ｂに関する時系列データが抽出される。
【０１２４】
ステップＳ３４の処理で回帰分析が行われる場合、対象となるデータは、図２０の全ての時系列データではなく、図２４に示すような、抽出された時系列データとなる。
図２５は、全時系列データに対して行った回帰分析結果の表示例を示す図である。
【０１２５】
また、図２６は、抽出された時系列データに対して行った回帰分析結果の表示例を示す図である。
図２０に示した入力データの全時系列データを用いて回帰分析を行うと、図２５に示すような、ｙ＝０．７４６５ｘ＋３．８３１という１次式で表される回帰直線が得られる。このときの決定係数Ｒ2はおよそ０．５２５であり、この回帰直線では、データをあまり説明できておらず、値Ａと値Ｂの相関についてはよくわからない。
【０１２６】
一方、図２６に示すように、抽出された時系列データに対して回帰分析を行うと、ｙ＝ｘ＋４という１次式で表される回帰直線が得られる。このときの決定係数Ｒ2は１であり、抽出された時系列データでは、値Ａと値Ｂの相関性が明確であることがわかる。
【０１２７】
解析及び表示処理の他の例として、時点と要素の関係を示したグラフ上において、抽出したプロットに対応する時点を強調表示することも考えられる。
図２７は、散布図上で抽出するプロットの範囲指定が行われた例を示す図である。
【０１２８】
図２７には、図１６に示したクロックツリー回路部の消費電力と電力効率の相関を示す図において、範囲指定が行われた例が示されている。横軸はクロックツリー回路部３２の消費電力、縦軸は電力効率（流量率／クロックツリー回路部３２の消費電力）を示している。
【０１２９】
図２７の例では、クロックツリー回路部３２の消費電力が小さいプロット群に対して範囲指定が行われ、領域５０が設定されている。領域５０内において抽出されるプロットに対応する時点は、図１３の電力波形Ｗ１０で表されているクロックツリー回路部３２の消費電力の時系列データから得られる。この場合は、時点は図１３に示される時間を意味する。
【０１３０】
図１３のグラフ上において、抽出したプロットに対応する時点を強調表示すると、たとえば、以下のようなグラフが得られる。
図２８は、抽出したプロットに対応する時点を強調表示した例を示す図である。
【０１３１】
抽出したプロットに対応する時点が、強調表示されている。図２８の例では、領域５５，５６，５７，５８の時点（時間）が強調表示されている。強調表示の仕方としては、領域５５〜５８を他の領域とは異なる色で表示するなどの方法がある。
【０１３２】
このように強調表示が行われることで、ユーザは、電力波形Ｗ１０で表されるクロックツリー回路部３２の消費電力が増加している部分が、図２７の領域５０内のプロット群に対応していることを視覚的に認識することができる。
【０１３３】
つまり、ユーザは選択した範囲のデータが、時系列データのどのデータに対応しているのか把握することができ、解析作業が容易になる。
強調表示を行う他の例を説明する。
【０１３４】
図２０に示したような入力データにおいて、さらにもう１つの要素（値Ｃ）があったとする。このとき、値Ａと値Ｃとの関係は以下のようなものであるとする。
図２９は、各時点での値Ａと値Ｃとの関係を示す図である。
【０１３５】
値Ａ、値Ｃという２つの要素が、時点、という共通のタグでタグ付けされたデータが示されている。
図２９に示すようなデータを散布図で表すと、以下のようになる。
【０１３６】
図３０は、値Ａと値Ｃによる散布図を示す図である。横軸は値Ａを示し、縦軸は値Ｃを示している。
値Ａと値Ｃの相関を示す８つのプロットが散布図上に表されている。
【０１３７】
このような散布図において、図２１に示した値Ａと値Ｂの散布図上で抽出されたプロットと関係するプロットが強調表示されるようにしてもよい。
図３１は、散布図上でのプロットの強調表示の一例を示す図である。
【０１３８】
前述の値Ａと値Ｂの散布図上での抽出例では、時点｛４，５，６｝でのプロットが抽出されている。そのため、図３１の値Ａと値Ｃとの相関を示す散布図上でもこの時点のプロットを強調表示することが考えられる。図２９から、時点｛４，５，６｝では、値Ａが８のとき値Ｃが３であり、値Ａが４のとき値Ｃは２であり、値Ａが７のとき値Ｃは２．５である。この３つの相関のプロットが、図３１のように強調表示されている。図３１の例では、３つのプロットは、他のプロットとは違う形状でかつ、他のプロットよりも大きく表示されていることで、強調表示されている。
【０１３９】
このようにすることで、値Ａと値Ｂ間で特徴的な相関がある要素が、値Ａと値Ｃ間でどのような関係を持っているかを、ユーザは視覚的に容易に把握することができる。
なお、散布図で抽出されたプロットに対応する時点の分解能が、強調表示する他のグラフの時点の分解能と異なっている場合には、両者の時点間（タグ間）を変換する式や対応表などを定義しておけばよい。
【０１４０】
たとえば、実時間で表示される論理シミュレーション波形と、所定の分解能の時点で示される時系列データとの対応関係を定義しておき、プロセッサ２１は、抽出されたプロットに対応する時点集合を、その対応関係を用いて実時間上の範囲に変換する。そして、プロセッサ２１は、その実時間上の範囲を強調表示するよう指示スクリプトを生成して、波形ビューアーなどに供給するようにしてもよい。
【０１４１】
以上のような解析及び表示処理の適用例を説明する。
図３２〜図３９は、解析及び表示処理の適用例を示す図である。
図３２は、解析作業の初期状態の表示例を示す図である。
【０１４２】
図３２には、たとえば、図２に示したようなモニタ２４ａ上に表示される画面６０の例が示されている。画面６０には、２要素間の相関が示されている複数の散布図（相関図）６１ａ，６１ｂ，６１ｃ，６１ｄが表示されている。ボタン６２は、表示する相関図を選択するために設けられている。
【０１４３】
たとえば、ボタン６２がユーザによるマウス２５ｂの操作などで押下されることによってファイル選択画面（図示せず）が表示される。そのファイル選択画面には、たとえば、ＨＤＤ２３などの記憶部に記憶されている、共通のタグでタグ付けされた２要素間の相関が示されたデータ、またはタグとある要素との相関が示されたデータを含むファイルの名前が表示される。データの例としては、時点というタグでタグ付けされた電力効率とクロックツリー回路部の消費電力、入力データ流量と電力効率などの相関が示されたデータ、時点と流量の相関が示されたデータ（流量の時系列データ）などである。
【０１４４】
図３３は、解析対象の選択例を示す図である。
ユーザは、画面６０上で、たとえば、マウス２５ｂを用いて調べたいプロット群を範囲指定する。図３３には、範囲指定された矩形の領域６３が示されている。領域６３内のプロット群が解析対象となる。
【０１４５】
図３４は、ユーザの選択に対する応答例を示す図である。
プロセッサ２１は、グラフィック処理装置２４に、ユーザによって選択されたプロット群の形状や色などを、他のプロット群と変えるなどの強調表示を行わせ、所望のプロット群が正しく選択されているかユーザに促す。図３４の例では、ユーザによって選択されたプロット群の形状がひし形から正方形に変更され、さらに、大きさが他のプロット群よりも大きくなるように変更されている。
【０１４６】
図３５は、散布図間での要素の関係を調べる際のユーザ操作の一例を示す図である。
選択したプロット群の要素と、画面６０に含まれる他の散布図の要素との関係を調べたい場合、ユーザは、たとえば、選択したプロット群が含まれる散布図上でマウス２５ｂをクリックする。そしてユーザは、そのまま関係性を見たい他の散布図上でクリックを解除する。つまり、ユーザは、ある散布図（または選択したプロット群）を、他の散布図にドラッグ＆ドロップする。図３５の例では、ユーザはマウスカーソル６４を矢印Ａ１方向に動かして、散布図６１ａを散布図６１ｂにドラッグ＆ドロップしている。
【０１４７】
図３６は、散布図間での要素の関係の解析結果の一例を示す図である。
プロセッサ２１は、散布図６１ａの選択されたプロット群の要素に対応する散布図６１ｂのプロット群の要素に基づいた回帰分析を行う。図３６にはその結果得られた回帰直線Ｌ１の例が示されている。
【０１４８】
図３７は、散布図間での要素の関係を調べる際のユーザ操作の他の例を示す図である。
ユーザによるマウス２５ｂの操作により、散布図６１ａ上にマウスカーソル６５が移動され、クリック（ドラッグ＆ドロップ時とは異なるボタンによるクリック（たとえば、右クリック））されると、たとえば、ボタン６６が画面６０上に表示される。このボタン６６が、マウス２５ｂ操作により押下されることによって、特定の散布図ではなく、画面６０上の散布図６１ａ以外の全ての散布図６１ｂ，６１ｃ，６１ｄに対して、選択されたプロット群の要素に対応した解析または表示処理が適用される。
【０１４９】
図３８は、全散布図間での要素の関係の解析結果の一例を示す図である。
散布図６１ａで選択されたプロット群の要素に対応するプロットに基づく解析処理や表示処理が、散布図６１ｂ，６１ｃ，６１ｄに対して行われている。散布図６１ｃでは、選択されたプロット群の要素に対応するプロット群の要素に基づいた回帰分析が行われ、回帰直線Ｌ２が追加されている。散布図６１ｄでは、選択されたプロット群の要素のタグ付けに使われている時点の区間Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５が強調表示されている。
【０１５０】
なお、プロット群は複数選択され、その関係を解析するようにしてもよい。
図３９は、複数の散布図で解析したいプロット群が選択されている例を示す図である。
散布図６１ａにおいてプロット群ａが選択され、散布図６１ｃにおいてプロット群ｂが選択されている例が示されている。そして、各プロット群ａ，ｂに対しては、ａ，ｂのようなラベルが付与される。そして、それぞれのプロット群ａ，ｂに対して、解析処理が行われるとともに、欄６７に入力された式に基づく計算が行われる。たとえば、図３９に示されているように“ａ＆＆ｂ”という式が入力されている場合には、各プロット群ａ，ｂでの解析結果にタグ付けされた時点の積集合をとって観測ポイントを決めるようにする。
【０１５１】
なお、上記の説明では、消費電力の解析を行う場合を例にして説明したが、図１９以降の解析作業の容易化処理は、他の解析にも適用できる。たとえば、月日でタグ付けされたある商品の売れ行き、雲量、気温などの相関を解析する際にも適用可能である。たとえば、売れ行きは、夏場は気温と相関していたが、秋場は雲量とよく相関していた、などということが判明する可能性もある。
【０１５２】
以上説明したような、解析作業を容易化する方法によれば、散布図中のプロット群を選択可能にして、選択されたプロット群に基づく解析を行ったり、他の散布図の要素との相関を強調表示してユーザに促す。これにより、様々な事象において、要素間の相関を簡単に直観的に解析することが可能である。
【０１５３】
以上、実施の形態に基づき、本発明の解析方法、解析装置及びプログラムの一観点について説明してきたが、これらは一例にすぎず、上記の記載に限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１５４】
１  解析対象装置
１０  解析装置
１１  プロセッサ
１２  記憶部
Ｄ１  シミュレーション／電力見積結果
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2015191291.tif 000017
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2015191291.tif 000023
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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