(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
演算回路及びメモリを含むプロセッサ制御装置であって、
前記演算回路が前記メモリに接続され、
前記演算回路は、取得したセンサデータが所定の条件に該当するか否かを判断し、前記所定の条件に該当すると判断した場合、取得したセンサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断し続け、取得したセンサデータが前記所定のキー情報と一致していると判断した場合、プロセッサを制御するための制御信号を出力するように構成されており、
取得したセンサデータが所定の時間間隔で収集されたセンサデータである場合、取得したセンサデータが前記所定の条件に該当すると判断し、または今回のセンサデータが前回のセンサデータと異なっている場合、取得したセンサデータが前記所定の条件に該当すると判断する
ことを特徴とするプロセッサ制御装置。
【請求項２】
前記メモリは、中間データをキャッシュする揮発性メモリ、及び計算モデルを記憶する不揮発性メモリを含む
ことを特徴とする請求項１に記載のプロセッサ制御装置。
【請求項３】
前記計算モデルは、第一の計算モデル及び第二の計算モデルを含み、前記第一の計算モデルの容量は前記第二の計算モデルの容量より小さく、
前記不揮発性メモリは、第二の計算モデルを記憶する高容量モデルメモリ及び第一の計算モデルを記憶する低容量モデルメモリを含み、前記高容量モデルメモリの記憶容量が前記低容量モデルメモリの記憶容量より大きい
ことを特徴とする請求項２に記載のプロセッサ制御装置。
【請求項４】
前記演算回路は、メイン処理回路、基本処理回路、及び分岐処理回路を含み、
前記メイン処理回路に分岐処理回路が接続され、分岐処理回路に基本処理回路が接続されている
ことを特徴とする請求項１に記載のプロセッサ制御装置。
【請求項５】
前記メイン処理回路は、制御回路、ベクトル演算器回路、算術論理回路、アキュムレーター回路、及びＤＭＡ回路を含む
ことを特徴とする請求項４に記載のプロセッサ制御装置。
【請求項６】
前記演算回路は、ニューラルネットワークアルゴリズムを実行するニューラルネットワーク処理ユニットを含み、
前記プロセッサ制御装置は、前記演算回路に接続されている、前記プロセッサ制御装置とセンサとの間の信号伝送を制御するセンサ制御ユニットと、前記演算回路に接続されている、前記演算回路が生成したスイッチ信号に基づいて、プロセッサの起動及び停止を制御する電源コントローラと、を含み、
前記センサ制御ユニットは、センサから発送されたセンサ信号をキャッシュするキャッシュメモリと、ユーザにより入力されたインタラクション情報を記憶する配置メモリと、前記キャッシュメモリ及び前記配置メモリと通信可能に接続されている、センサを制御するコントローラと、を含み、
前記電源コントローラは、スイッチコントローラ及び電源インタフェースを含み、前記スイッチコントローラは、前記演算回路と前記電源インタフェースとの間に直列に接続されており、
前記制御信号は、前記プロセッサの起動または停止を制御するためのスイッチ信号であり、または前記制御信号は、周波数降下信号、降圧信号、部分モジュールオフ信号の少なくとも一種を含む省エネ信号である
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のプロセッサ制御装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載のプロセッサ制御装置を備えるチップを有するチップ封止構造を備えることを特徴とする基板カード。
【請求項８】
電子機器であって、センサ、プロセッサ、及び請求項７に記載の基板カードを含み、
前記基板カードにおける前記プロセッサ制御装置は前記プロセッサに接続され、前記センサは前記プロセッサ及び／または前記プロセッサ制御装置に接続され、
前記プロセッサ制御装置における単位時間当たりの電力消費量は前記プロセッサにおける単位時間当たりの電力消費量より少ない
ことを特徴とする電子機器。
【請求項９】
プロセッサ制御方法であって、
センサデータを取得するステップと、
取得したセンサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断するステップと、
一致すると判断した場合、プロセッサを制御するための制御指令を出力するステップと
を含み、
取得したセンサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する前記ステップの前に、
取得したセンサデータが所定の条件に該当するか否かを判断し、
該当すると判断した場合、取得したセンサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断するステップを実行し続けることをさらに含み、
取得したセンサデータが所定の条件に該当するか否かを判断する前記ステップは、
取得したセンサデータが所定の時間間隔で収集されたセンサデータである場合、取得したセンサデータが前記所定の条件に該当すると判断すること、または、
今回のセンサデータ及びキャッシュされた前回のセンサデータを取得し、前記今回のセンサデータが前記前回のセンサデータと同じであるか否かを判断し、同じではないと判断した場合、取得したセンサデータが所定の条件に該当すると判断すること
を含むことを特徴とするプロセッサ制御方法。
【請求項１０】
取得したセンサデータが前記所定のキー情報と一致していないと判断した場合、センサデータを取得する前記ステップを実行し続けることをさらに含む
ことを特徴とする請求項９に記載の制御方法。
【請求項１１】
取得したセンサデータが所定の条件に該当していないと判断した場合、
センサデータを取得する前記ステップを実行し続ける
ことをさらに含むことを特徴とする請求項９に記載の制御方法。
【請求項１２】
取得したセンサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する前記ステップは、
取得したセンサデータに基づいて、所定の計算モデルにより出力結果を算出し、
前記出力結果が所定の第一の閾値より大きいであれば、取得したセンサデータが所定のキー情報と一致すると判断し、
前記出力結果が所定の第一の閾値以下であれば、取得したセンサデータが所定のキー情報と一致していないと判断する
ことを含むことを特徴とする請求項９に記載の制御方法。
【請求項１３】
前記計算モデルは、畳み込みニューラルネットワークでトレーニングされることにより得られる
ことを特徴とする請求項１２に記載の制御方法。
【請求項１４】
前記計算モデルは、第一の計算モデル及び第二の計算モデルを含み、前記第一の計算モデルの容量は前記第二の計算モデルの容量より大きく、
取得したセンサデータに基づいて、所定の計算モデルにより出力結果を算出する前記ステップは、
第一の計算モデルを取得し、取得したセンサデータに基づいて、前記第一の計算モデルにより第一の中間結果を算出することと、
前記第一の中間結果が第二の閾値より大きいか否かを判断することと、
前記第一の中間結果が前記第二の閾値より大きいと判断した場合、第二の計算モデルを取得し、取得したセンサデータに基づいて、前記第二の計算モデルにより出力結果を算出することと
を含むことを特徴とする請求項１２または１３に記載の制御方法。
【請求項１５】
前記第一の中間結果が前記第二の閾値より大きくないと判断した場合、センサデータを取得する前記ステップを実行すること
を含むことを特徴とする請求項１４に記載の制御方法。
【請求項１６】
前記制御指令は、プロセッサを起動するための起動指令を含み、または
前記制御指令は、周波数降下指令、降圧指令、部分モジュールオフ指令の少なくとも一種を含む省エネ指令を含むことを特徴とする請求項９に記載の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１８年０２月１４日に出願された、出願番号が２０１８１０１５１５８０．２で、「プロセッサ制御装置、方法及びデバイス」と題する中国特許出願の優先権を主張するものであり、その全内容を参照によりここに援用する。
【０００２】
この発明は、コンピュータの分野に関し、特にプロセッサ制御装置、方法及びデバイスに関する。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータ技術の発展に伴い、益々多くのデバイスにプロセッサが集積されているとともに、多くの応用環境においてデバイスの低電力消費化と長時間待機化が人々に望まれている。しかし、プロセッサは、デバイスの演算センタ及び制御センタであるため、電力消費量が多い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のデバイスにおいて、デバイスが動作状態であれば、その中に集積されているプロセッサも動作状態である。そのため、デバイス全体の電力消費量が増加し、待機時間が短縮してしまう。例えば、スマートロボットの分野で、スマートロボットのメインプロセッサがいつも作動状態であると、ロボットの待機時間に大きな悪影響を与えてしまう。同様に、スマートフォンの分野でも、スマートフォンのメインプロセッサがいつも作動状態であると、スマートフォンの待機時間に大きな悪影響を与えてしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
これに鑑み、従来のデバイスにおけるプロセッサの電力消費量が大きいという問題に対し、プロセッサ制御装置、方法及びデバイスを提供する必要がある。
【０００６】
プロセッサ制御装置であって、演算回路及びメモリを含み、前記演算回路が前記メモリに接続され、前記演算回路は、取得したセンサデータに基づいて、プロセッサを制御するための制御信号を出力するように構成されているプロセッサ制御装置である。
【０００７】
一実施例において、前記メモリは、中間データをキャッシュする揮発性メモリ、及び計算モデルを記憶する不揮発性メモリを含む。
【０００８】
一実施例において、前記計算モデルは、第一の計算モデル及び第二の計算モデルを含み、前記第一の計算モデルの容量は前記第二の計算モデルの容量より小さく、
前記不揮発性メモリは、第二の計算モデルを記憶する高容量モデルメモリ及び第一の計算モデルを記憶する低容量モデルメモリを含み、前記高容量モデルメモリの記憶容量が前記低容量モデルメモリの記憶容量より大きい。
【０００９】
一実施例において、前記演算回路は、メイン処理回路、基本処理回路、及び分岐処理回路を含み、
前記メイン処理回路に分岐処理回路が接続され、分岐処理回路に少なくとも一つの基本処理回路が接続されている。
【００１０】
一実施例において、前記メイン処理回路は、制御回路、ベクトル演算器回路、算術論理回路、アキュムレーター回路、及びＤＭＡ回路を含む。
【００１１】
一実施例において、前記演算回路は、ニューラルネットワークアルゴリズムを実行するニューラルネットワーク処理ユニットを含む。
【００１２】
一実施例において、前記プロセッサ制御装置は、前記演算回路に接続されている、前記プロセッサ制御装置とセンサとの間の信号伝送を制御するセンサ制御ユニットを含む。
【００１３】
一実施例において、前記センサユニットは、少なくとも一つのセンサインタフェースを含み、前記センサインタフェースにセンサが接続可能であり、前記センサインタフェースは前記演算ユニットに接続されている。
【００１４】
一実施例において、前記センサ制御ユニットはコントローラ及びキャッシュメモリを含み、前記コントローラと前記キャッシュメモリとは通信可能に接続され、
前記コントローラはセンサを制御するように構成され、
前記キャッシュメモリはセンサから発送されたセンサ信号をキャッシュするように構成されている。
【００１５】
一実施例において、前記センサ制御ユニットは、前記コントローラに接続されている、ユーザにより入力されたインタラクション情報を記憶する配置メモリを含む。
【００１６】
一実施例において、前記制御信号は、前記プロセッサの起動または停止を制御するためのスイッチ信号である。
【００１７】
一実施例において、前記プロセッサ制御装置は、演算回路に接続されている電源コントローラを含み、
前記電源コントローラは、前記スイッチ信号に基づいて、プロセッサの起動及び停止を制御するように構成されている。
【００１８】
一実施例において、前記電源コントローラは、スイッチコントローラ及び電源インタフェースを含み、前記スイッチコントローラは、一端が前記演算回路と直列に接続され、他端が前記電源インタフェースと直列に接続されている。
【００１９】
一実施例において、前記制御信号は省エネ信号であり、前記省エネ信号は、周波数降下信号、降圧信号、部分モジュールオフ信号の少なくとも一種を含む。
【００２０】
上記した各実施例に記載のプロセッサ制御装置を備えるチップ。
【００２１】
上記した実施例に記載のチップを備えるチップ封止構造。
【００２２】
上記した実施例に記載のチップ封止構造を備える基板カード。
【００２３】
上記した実施例に記載の基板カードを備える電子装置。
【００２４】
電子機器であって、センサ、プロセッサ、及び上記した各実施例に記載のプロセッサ制御装置を含み、
前記プロセッサ制御装置は前記プロセッサに接続され、前記センサは前記プロセッサ及び／または前記プロセッサ制御装置に接続され、
前記プロセッサ制御装置における単位時間当たりの電力消費量は前記プロセッサにおける単位時間当たりの電力消費量より少ない電子機器である。
【００２５】
プロセッサ制御方法であって、
センサデータを取得することと、
前記センサデータが前記所定のキー情報と一致するか否かを判断することと、
一致すると判断した場合、前記プロセッサを制御するための制御指令を出力することと
を含むプロセッサ制御方法である。
【００２６】
一実施例において、前記センサデータが前記所定のキー情報と一致していないと判断した場合、前記制御方法は、センサデータを取得する前記ステップを実行し続けることをさらに含む。
【００２７】
一実施例において、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する前記ステップを実行する前に、前記方法は、
前記センサデータが所定の条件に該当するか否かを判断し、
該当すると判断した場合、前記センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断するステップを実行することをさらに含む。
【００２８】
一実施例において、前記センサデータが所定の条件に該当するか否かを判断する前記ステップは、
所定の時間間隔で前記センサデータを収集することを含む。
【００２９】
一実施例において、前記センサデータが所定の条件に該当するか否かを判断する前記ステップは、
今回のセンサデータ及びキャッシュされた前回のセンサデータを取得し、
前記今回のセンサデータが前記前回のセンサデータと同じであるか否かを判断し、
同じではないと判断した場合、前記センサデータが所定の条件に該当すると判断することを含む。
【００３０】
一実施例において、前記センサデータが所定の条件に該当していないと判断した場合、前記方法は、センサデータを取得する前記ステップを実行し続けることをさらに含む。
【００３１】
一実施例において、前記センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する前記ステップは、
前記センサデータに基づいて、所定の計算モデルにより出力結果を算出し、
前記出力結果が所定の第一の閾値より大きいであれば、センサデータが所定のキー情報と一致すると判断し、
前記出力結果が所定の第一の閾値以下であれば、センサデータが所定のキー情報と一致していないと判断することを含む。
【００３２】
一実施例において、前記計算モデルは、畳み込みニューラルネットワークでトレーニングされることにより得られる。
【００３３】
一実施例において、前記計算モデルは、第一の計算モデル及び第二の計算モデルを含み、前記第一の計算モデルの容量は前記第二の計算モデルの容量より大きく、
前記センサデータに基づいて、所定の計算モデルにより出力結果を算出する前記ステップは、
第一の計算モデルを取得し、前記センサデータに基づいて、前記第一の計算モデルにより第一の中間結果を算出することと、
前記第一の中間結果が前記第二の閾値より大きいか否かを判断することと、
前記第一の中間結果が前記第二の閾値より大きいと判断した場合、第二の計算モデルを取得し、センサデータに基づいて、前記第二の計算モデルにより出力結果を算出することとを含む。
【００３４】
一実施例において、前記制御方法は、前記第一の中間結果が前記第二の閾値より大きくないと判断した場合、センサデータを取得する前記ステップを実行することを含む。
【００３５】
一実施例において、前記制御指令は、プロセッサを起動するための起動指令を含む。
【００３６】
一実施例において、前記制御指令は、省エネ指令を含み、
前記省エネ指令は、周波数降下指令、降圧指令、部分モジュールオフ指令の少なくとも一種を含む。
【００３７】
上記した実施例に係るプロセッサ制御装置、方法及びデバイスによれば、所定のキー情報に基づいてプロセッサを起動する必要があるか否か、或いは動作中のプロセッサの電力消費を低減する必要があるか否かを判断することができる。すなわち、センサデータが所定のキー情報と一致する場合にのみ、プロセッサを起動してプロセッサを動作させる。また、プロセッサが動作中であるとき、周波数の降下、降圧、一部のモジュールをオフにすることなどにより、プロセッサの電力消費を低減し、待機時間を延ばすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
本発明の実施例または従来技術による技術案をより明らかに説明するために、実施例または従来技術を記述するのに必要な図面を簡単に説明する。後述する図面は本発明の実施例に過ぎず、当業者にとって、創造的な努力を必要とせずに、公開された図面に基づいて他の図面を得られることは無論である。
【００３９】
【図１】一実施例におけるプロセッサ制御装置の応用シナリオ図である。
【図２】一実施例におけるプロセッサ制御装置の構成概略図である。
【図３】他の実施例におけるプロセッサ制御装置の構成概略図である。
【図４】もう一つの実施例におけるプロセッサ制御装置の構成概略図である。
【図５】一実施例における演算回路の構成概略図である。
【図６】一実施例における演算回路のメイン処理回路の構成概略図である。
【図７】他の実施例におけるプロセッサ制御装置の構成概略図である。
【図８】もう一つの実施例におけるプロセッサ制御装置の構成概略図である。
【図９】一実施例における電子機器の構成概略図である。
【図１０】一実施例におけるプロセッサ制御方法の概略的なフローチャートである。
【図１１】一実施例におけるプロセッサ制御方法の概略的なフローチャートである。
【図１２】一実施例における、前記センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断するステップの概略的なフローチャートである。
【図１３】一実施例におけるプロセッサ制御方法の一部の概略的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
本発明の技術的解決手段をより明確にするために、以下、図面を参照しながら本発明のプロセッサ制御装置、方法及びデバイスについて詳細に説明する。なお、ここで説明する具体的な実施例は、あくまでも本発明を解釈するためのものであり、本発明を限定するものではない。なお、矛盾しない場合に、本発明の実施例及び実施例に記載した特徴を互いに組み合わせることができる。なお、本実施例に記載の「第一」、「第二」等は、説明の対象を区別するためのものであり、順序や技術的意味を備えない。図１は一実施例に係るプロセッサ制御装置の応用シナリオ図である。図１に示すように、このプロセッサ制御装置はセンサ１００、プロセッサ制御装置２００、及びプロセッサ３００を含む。センサ１００は、環境情報を収集し、収集した環境情報をセンサデータとしてプロセッサ制御装置２００に送信するように構成されている。プロセッサ制御装置２００は、受信したセンサデータを処理し、プロセッサ３００を制御するための制御信号を出力し、制御信号に応じてプロセッサ３００の起動と停止を制御するように構成されている。
【００４１】
ここで、環境情報は、視覚情報、音声情報、味覚情報、触覚情報、重力感知情報など、センサの所在環境を特徴付ける情報の少なくとも一種を含む。
【００４２】
好ましくは、センサ１００は、例えば、監視カメラやカメラなどの可視光センサであってもよく、ミリ波レーダ、レーザレーダ、赤外線装置などの不可視光センサであってもよく、マイクや音波受信器などの音声センサであってもよく、環境情報を収集するための他のセンサであってもよい。
【００４３】
好ましくは、プロセッサ３００は、コンピュータ指令を実行するための汎用集積回路であってもよい。プロセッサ３００は、あるデバイスに集積された、コンピュータ指令を実行する部品であってもよいことが理解される。この場合、プロセッサ３００を制御するにより、デバイス全体に対する制御を実現できる。例えば、プロセッサ３００をロボットに集積しており、プロセッサ３００を制御することによりロボットに対する制御を実現できる。また、例えば、プロセッサ３００をスマートフォンに集積しており、プロセッサ３００を制御することによりスマートフォンに対する制御を実現できる。
【００４４】
好ましくは、図１に示すように、センサ１００は収集した環境情報を、プロセッサ制御装置２００に送信することができ、直接プロセッサ３００に送信することもできる。
【００４５】
なお、プロセッサ制御装置２００は、プロセッサ３００と同一のデバイスに集積されてもよく、インターフェイスを介してプロセッサ３００に接続されてもよく、遠距離通信によりプロセッサ３００に接続されてもよい。つまり、本実施例において、プロセッサ制御装置２００とプロセッサ３００との接続形態は限定されない。
【００４６】
上記応用シナリオにおいて、プロセッサ制御装置は、取得したセンサデータに基づいてプロセッサの起動が必要か否かを判断できる。また、センサは常時に環境情報を取得できる。つまり、センサが所定の環境情報を取得した場合にのみプロセッサが起動される。このため、上記応用シナリオにおいて、プロセッサ制御装置でプロセッサの起動を制御することにより、電力消費量を効果的に低減できる。
【００４７】
図２は一実施例に係るプロセッサ制御装置の構成概略図である。図２に示すように、本実施例に係るプロセッサ制御装置２００の構成は、演算回路２１０及びメモリ２２０を含む。ここで、演算回路２１０がメモリ２２０に接続され、演算回路２１０とメモリ２２０はデータ伝送を実現できる。演算回路２１０は、センサデータに基づいて、プロセッサ３００を制御するための制御信号を取得するように構成されている。センサデータは、センサ１００が収集した環境情報そのものであってもよく、センサが収集した環境情報を処理して得られたデータであってもよい。
【００４８】
好ましくは、演算回路２１０は、機械学習アルゴリズムを実行可能であるように構成されている。具体的に、機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワークアルゴリズム、決定木、サポートベクターマシン等を含むが、これらに限定されない。
【００４９】
好ましくは、取得された制御信号は、簡単なスイッチ信号であってよく、この場合、スイッチ信号に応じてプロセッサの起動及び／または停止を制御することができる。また、取得された制御信号は、比較的複雑なデジタル信号であってもよく、これにより、プロセッサに対する複雑な制御を実現することができる。例えば、予め設定された制御プロトコルにおいてデジタル信号の各数字をそれぞれ異なる制御指令に対応付けており、異なる制御指令に応じてプロセッサに対する制御を実現することができる。また、制御信号は、音声信号、画像信号等を含む他の形態の制御信号であってもよく、すなわち、本実施例において、制御信号の種類は限定されない。
【００５０】
なお、演算回路２１０とメモリ２２０は、いずれもハードウェアで実現されてもよい。好ましくは、ここで、演算回路２１０は、デジタル回路、アナログ回路等の回路であってもよい。演算回路２１０は、回路部品で構築された専用集積回路によって実現される。ここで、回路部品は、ＣＭＯＳ、ダイオード、トランジスタ、メモリスター等の基本部品または基本部品の組み合わせであってもよく、これらの基本部品または基本部品の組み合わせによりセンサ信号が処理され、制御信号が得られる。
【００５１】
好ましくは、演算回路２１０は、汎用集積回路によって実現されてもよい。好ましくは、汎用集積回路は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央処理ユニット）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、グラフィック処理ユニット）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ、フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＮＰＵ（Ｎｅｕｒａｌ−Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ニューラルネットワーク処理ユニット）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓ、デジタル信号処理）チップの少なくとも一種であってもよい。好ましくは、演算回路２１０は、指令セット処理プロセッサ、関連チップセットをさらに含んでよい。
【００５２】
好ましくは、メモリ２２０は、不揮発性メモリ及び／または揮発性メモリを含んでもよい。また、メモリ２２０はキャッシュ用のオンボードメモリを含んでもよい。不揮発性メモリは、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気消去可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリの少なくとも一種であってもよい。揮発性メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または外部キャッシュメモリであってもよい。ＲＡＭは、特に限定されないが、一例として、静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ）、強化ＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンク（Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ）ＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクトメモリバス（Ｒａｍｂｕｓ）ＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）、ダイレクトメモリダイナミックＲＡＭ（ＤＲＤＲＡＭ）、メモリバスダイナミックＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）等の様々な形態で実現される。
【００５３】
好ましくは、メモリ２２０に対応するコンピュータプログラム指令が格納されている。演算回路２１０は、対応するコンピュータプログラム指令を呼び出すことにより、センサ信号を処理して制御信号を得る。
【００５４】
実施する際、メモリ２２０と演算回路２１０は同一のデバイスに設けられてよく、異なるデバイスに設けられてもよい。例えば、メモリ２２０をクラウドデバイスに設けられ、演算回路２１０が端末デバイスに設けられてもよい。
【００５５】
上記実施例に係るプロセッサ制御装置は、演算回路によりセンサデータを処理することで、プロセッサの起動が必要か否かを判断し、システム全体の電力消費量や時間遅延を精度よく制御することができる。
【００５６】
図３は、他の実施例によるプロセッサ制御装置の構成概略図である。本実施例に係るプロセッサ制御装置において、メモリ２２０は種類の異なる複数のメモリを含んでよく、種類の異なるメモリのそれぞれは異なる記憶対象を記憶することができる。図３に示すように、該メモリ２２０は揮発性メモリ２２１及び不揮発性メモリ２２２を含んでよい。揮発性メモリは、パワーダウン時にデータの保持ができないが、データの読み書きがより速いため、センサ信号の処理中に生成された中間データをキャッシュすることができる。また、不揮発性メモリ２２２は計算モデルを記憶することができる。演算回路２１０は、計算モデルを呼び出す必要がある場合に、不揮発性メモリ２２２に記憶されている計算モデルを取得する。また、演算回路２１０により計算中で生成された中間データは、揮発性メモリ２２１にキャッシュされる。
【００５７】
上記実施例に係るプロセッサ制御装置は、中間データ及び計算モデルを別々に記憶し、つまり、中間データを揮発性メモリに記憶し、計算モデルを不揮発性メモリに記憶することにより、演算速度を向上させた。
【００５８】
図４はもう一つの実施例に係るプロセッサ制御装置の構成概略図である。本実施例は、プロセッサ制御装置におけるメモリの他の組み合わせ形態に関する。好ましくは、上記図３に示した構成に加えて、計算モデルを記憶する不揮発性メモリ２２２をさらに、低容量モデルメモリ２２３及び高容量モデルメモリ２２４に分けてもよい。ここで、低容量モデルメモリ２２３は第一の計算モデルを記憶し、高容量モデルメモリ２２４は第二の計算モデルを記憶してもよい。第一の計算モデルの容量は、第二の計算モデルの容量より小さい。なお、容量とは、計算モデルの記憶オーバヘッドである。「高容量」と「低容量」は、メモリの記憶媒体または実際の要求に応じて区別されてもよい。
【００５９】
さらに、記憶容量とは、メモリが格納できるデータ量であり、メモリが最大限に格納するデータ量を評価するための指標である。高容量モデルメモリ２２４及び低容量モデルメモリ２２３にはいずれも不揮発性メモリが採用される。またさらに、高容量モデルメモリ２２４には、記憶容量が大きい不揮発性メモリが採用され、低容量モデルメモリ２２３には、記憶容量が小さい不揮発性メモリが採用されることができる。不揮発性メモリは、記憶容量が大きいほど、アクセス速度が遅くなり、電力消費量が高くなる。
【００６０】
なお、低容量モデルメモリ２２３は、記憶容量が小さいため、電力消費は低いが、センサ信号に対する処理精度が低い。したがって、第一の計算モデルは複雑なセンサデータを処理するのに適していない。一方、第二の計算モデルは、複雑なセンサデータを処理するのに適しているが、大きな記憶容量を必要とするため、高容量モデルメモリ２２４の電力消費が高い。具体的に、閾値を設定しており、演算回路２１０は、必要な記憶容量が閾値未満である場合、低容量モデルメモリ２２３とデータ交換を行えばよい。一方、演算回路２１０は、必要な記憶容量が閾値以上である場合、高容量モデルメモリ２２４とデータ交換を行う。さらに、実施する際、上記した閾値は、ハードウェアの閾値に応じて予め指定されてもよく、事前知識に基づいて予め指定されてもよく、ユーザが入力したパラメータに基づいて算出されてもよい。なお、低容量計算モデル及び高容量計算モデルを、閾値で区別してもよく、異なる値範囲で区別してもよい。
【００６１】
上記実施例に係るプロセッサ制御装置では、低容量計算モデルと高容量計算モデルを別々に記憶する。低容量計算モデルを呼び出せばよい場合に低容量モデルメモリとデータ交換を行い、高容量モデルメモリを呼び出す必要がある場合に高容量モデルメモリとデータ交換を行う。これにより、演算速度が向上し、電力消費量が節約された。
【００６２】
なお、プロセッサ制御装置におけるメモリには、図３または図４に示す構成以外にも、他の組み合わせ形態が採用されることができる。例えば、揮発性メモリのみが含まれてもよく、不揮発性メモリのみが含まれてもよい。
【００６３】
図５に示す実施例は、図３または図４に示すプロセッサ制御装置における演算回路２１０の具体的な構成である。図５に示すように、演算回路２１０は、メイン処理回路２１１、基本処理回路２１２、及び分岐処理回路２１３を含む。
【００６４】
具体的に、メイン処理回路２１１に分岐処理回路２１３が接続され、分岐処理回路２１３に少なくとも一つの基本処理回路２１２が接続される。この分岐処理回路２１３は、メイン処理回路２１１または基本処理回路２１３に対してデータを送受信するように構成されている。
【００６５】
図６は、他の実施例に係る演算回路２１０におけるメイン処理回路の構成概略図である。本実施例は、図５に示すプロセッサ制御装置に加えて、メイン処理回路２１１の実現形態の一例を提供する。図６に示すように、メイン処理回路２１１は、制御回路、ベクトル演算器回路、算術論理回路（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ａｎｄ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ、ＡＬＵ）、アキュムレーター回路、ＤＭＡ（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ａｃｃｅｓｓ、直接メモリアクセス）回路等の回路を含んでよい。実施する際、上述したメイン処理回路２１１は所望する機能に応じて、例えば、マトリクス転置回路、データ並べ替え回路、活性化回路、レジスタ及び／またはオンチップキャッシュ回路等の変換回路をさらに含んでもよい。
【００６６】
また、メイン処理回路２１１は、データ送信回路、データ受信回路、またはインターフェースをさらに含む。また、当該データ送信回路には、データ配信回路及びデータブロードキャスト回路が集積されてもよい。実施する際、データ配信回路及びデータブロードキャスト回路は別々に設けられてもよい。また、実施する際、上記データ送信回路及びデータ受信回路は集積されてデータ送受信回路を形成してもよい。
【００６７】
プロセッサ制御装置２００において、演算回路は、ブロードキャストデータを実現可能であり、配信データも実現可能である。ブロードキャストデータとは、基本処理回路のそれぞれに送信されるデータである。配信データとは、一部だけの基本処理回路に選別的に送信されるデータである。ここで、具体的な選別手段は、メイン処理回路２１１により負荷及び計算手法に基づいて決定されることができる。ブロードキャストとは、ブロードキャストデータを、ブロードキャストにより各基本処理回路２１２に送信する送信手法である。なお、実施する際、ブロードキャストデータは、一回だけのブロードキャストにより各基本処理回路２１２に送信されてもよく、複数回のブロードキャストにより各基本処理回路に送信されてもよい。本発明の具体的な実施形態において、上記ブロードキャストの回数は限定されない。配信とは、メイン処理回路２１１が、配信データを一部だけの基本処理回路２１２に選別的に送信する送信手法である。
【００６８】
データを配信する際、メイン処理回路２１１の制御回路は、一部または全部の基本処理回路２１２にデータを送信する。なお、送信されたデータは同一であってもよく、異なっていてもよい。具体的に、配信によりデータを送信する場合、データを受信する各基本処理回路２１２が受信したデータは異なってもよい。もちろん、この場合、一部の基本処理回路２１２が受信したデータは同じであってもよい。
【００６９】
具体的に、データをブロードキャストする際、メイン処理回路２１１の制御回路は、一部または全部の基本処理回路２１２にデータを送信する。この場合、データを受信する各基本処理回路が受信したデータは同一であってもよい。すなわち、ブロードキャストデータには、全ての基本処理回路２１２が受信すべきデータが含まれてもよい。メイン処理回路２１１は、ブロードキャストデータを、１回または複数回のブロードキャストにより全ての分岐処理回路２１３に送信し、そして、分岐処理回路２１３は、上記ブロードキャストデータを全ての基本処理回路２１２に転送する。
【００７０】
好ましくは、上記メイン処理回路のベクトル演算器回路はベクトル演算を行うことができる。ここで、ベクトル演算は、ベクトル同士間の加算、減算、掛け算、割り算、ベクトルと定数との加算、減算、掛け算、割り算、または、ベクトルの各要素に対する任意の演算を含むが、これらに限定されない。ここで、連続的な演算は、具体的に、ベクトルと定数との加算、減算、掛け算、割り算、活性化演算、累算などであってよい。
【００７１】
図７は一実施例に係るプロセッサ制御装置の構成概略図である。図７に示すように、プロセッサ制御装置は、演算回路２１０、メモリ２２０、センサ制御ユニット２３０を含む。本実施例に係るプロセッサ制御装置は、センサ信号を制御するためのセンサ制御ユニットをさらに備える。プロセッサ制御装置２００は、演算回路２１０及びメモリ２２０に加えて、センサ制御ユニット２３０を含む。センサ制御ユニット２３０は、センサ信号を制御することに用いられることができる。
【００７２】
好ましくは、センサ制御ユニット２３０は、一つまたは複数のセンサインタフェース２３１を含んでよい。センサインタフェース２３１は、異なるアクセスプロトコルに応じて、タイプや型番の異なるセンサに適応する。タイプや型番の異なるセンサは、バスのタイプも異なるため、様々なタイプや型番のセンサに一つまたは複数のセンサインタフェースで適応することにより、プロセッサ制御装置の汎用性を高めることができる。
【００７３】
好ましくは、センサ制御ユニット２３０は、コントローラ２３２及びキャッシュメモリ２３３を含んでよく、コントローラ２３２がキャッシュメモリ２３３に通信可能に接続されている。ここで、コントローラ２３２は、センサのアクセスプロトコルに応じてセンサを制御したり、入力されたセンサ信号に基づいて簡単な論理演算を行ったりすることができる。キャッシュメモリ２３３は、センサから送信されたセンサ信号をキャッシュすることに用いられる。コントローラ２３２及びキャッシュメモリ２３３は、ハードウェアにより実現されることができる。例えば、コントローラ２３２は、ＣＰＵ等の上記実施例で説明した様々な汎用集積回路により実現されることができる。センサ制御ユニットは、コントローラ２３２及びキャッシュメモリ２３３が配置されているため、センサ信号に対して簡単な判断を行うことができる。一例として、コントローラ２３２は、映像信号に対して、前後の２フレームが変更されたか否かを判定できる。このような簡単な判断により、センサ信号をさらに選別し、より重要なセンサ信号のみを演算回路２１０及びメモリ２２０に送信し、システムオーバヘッドをより一層低減し、電力消費を低減することができる。
【００７４】
好ましくは、センサ制御ユニット２３０は、ユーザが入力したインタラクション情報を記憶するための配置メモリを含んでもよい。ユーザは、その嗜好や応用シナリオに応じて、入力するインタラクション情報を柔軟に選択することができる。そして、配置メモリは、ユーザが入力したインタラクション情報を記憶し、インタラクション情報の値に基づいて計算を行って配置情報を得て、配置情報に応じてデバイスを配置することができる。
【００７５】
図８は一実施例に係るプロセッサ制御装置の構成概略図である。図８に示すように、プロセッサ制御装置は演算回路２１０、メモリ２２０、センサ制御ユニット２３０、及び電源コントローラ２４０を含む。本実施例では、制御信号がスイッチ信号である場合を一例として説明する。この場合、プロセッサ制御装置は、スイッチ信号をプロセッサ電源のオンオフ動作に変換することによりプロセッサの起動／停止状態を制御するための電源コントローラ２４０をさらに含む。つまり、制御信号がオン信号である場合、電源コントローラは、プロセッサに電力を供給する電源をオンにすることによりプロセッサを起動する。また、制御信号がオフ信号である場合、電源コントローラは、プロセッサに電力を供給する電源をオフにすることによりプロセッサを停止する。
【００７６】
具体的に、電源コントローラ２４０は、スイッチ信号に応じて電源スイッチを制御するためのスイッチコントローラ２４１と、プロセッサに電力を供給する電源のオンオフを制御するための電源インタフェース２４２を含む。
【００７７】
一実施例において、プロセッサ制御装置が生成する制御信号は省エネ信号であることができる。省エネ信号は、周波数降下信号、降圧信号、部分モジュールオフ信号、部分モジュールオフクロック信号の少なくとも一種を含んでいてもよい。
【００７８】
具体的に、周波数降下信号は、プロセッサに周波数を降下する操作を行わせるように制御するための信号である。降圧信号は、プロセッサに降圧操作を行わせるように制御するための信号である。部分モジュールオフ信号は、プロセッサの一部のモジュールをオフにするための信号である。プロセッサとして、一般的には例えば制御モジュール、演算モジュール、記憶モジュール等の複数のモジュールを含み、さらに、演算モジュールは複数の演算センタを含んでよい。このため、プロセッサの一部のモジュールをオフにしたり、プロセッサの一部の演算センタをオフにしたりすることで、プロセッサにおける単位時間当たりの電力消費を低減させ、待機時間を延ばすという目的を達成できる。
【００７９】
一実施例において、上記した各実施例に記載のプロセッサ制御装置を備えたチップが提供される。
【００８０】
具体的に、チップ（Ｃｈｉｐ）は、集積回路のキャリアであり、集積回路に対して設計、製造、封止、テストを行った後に得られるものであり、一般的には直接使用可能な独立したキャリアである。本実施例では、プロセッサ制御装置の各ユニット及び回路を全てチップ集積することにより、物理的なスペースを節約し、電力消費をより一層低減させた。
【００８１】
一実施例において、上記したチップを備えたチップ封止構造が提供される。
【００８２】
具体的に、チップ封止構造はチップを封止し、チップを封止したケースによりチップを基板カードに固定する構造であり、チップに対する配置、固定、封止、保護、及び電熱性の向上の役割を果たす。また、チップ上の接点は導電線により封止構造のケースにおける端子に接続されることができる。上記端子は、基板カード上の導電線を介して他の部品に接続可能である。
【００８３】
さらに、プロセッサ制御装置内のセンサ制御ユニット２３０は、演算回路２１０及びメモリ２２０と同一のチップの封止構造に積層されて封止されてもよい。
【００８４】
上記チップ構造によれば、演算回路２１０、メモリ２２０及びセンサ制御ユニット２３０の物理的な距離が短くなり、電力消費がより一層低減した。
【００８５】
なお、センサ制御ユニット２３０は、演算回路２１０及びメモリ２２０と同一の封止構造に封止されてもよく、異なる封止構造に封止されてもよく、それぞれ異なるデバイスに設けられてもよい。
【００８６】
一実施例において、上記したチップ封止構造を備えた基板カードが提供される。
【００８７】
具体的に、基板カードは、プリント回路基板の一種であり、製造時に挿入部が形成されていて。当該挿入部をスロットに挿入することで基板カードを外部機器に接続することができる。
【００８８】
一実施例において、上記した基板カードを備えた電子装置が提供される。
【００８９】
具体的に、電子装置は、ロボット、コンピュータ、プリンタ、スキャナ、タブレットコンピュータ、スマート端末、携帯電話、ドライブレコーダ、ナビゲーター、監視カメラ、クラウドサーバ、カメラ、ビデオカメラ、プロジェクタ、腕時計、イヤホン、携帯メモリ、ウェアラブルデバイス、交通機関、家電、医療機器の一種または複数の組み合わせを含む。ここで、交通機関は、飛行機、船、または車両の少なくとも一種を含む。家電は、テレビ、エアコン、電子レンジ、冷蔵庫、電気炊飯器、加湿器、洗濯機、電灯、ガスコンロ、レンジフードの少なくとも一種を含む。医療機器は、核磁気共鳴装置、エリプソメータまたは心電計の少なくとも一種を含む。
【００９０】
図９に示すように、一実施例において、センサ、プロセッサ、及び上記した各実施例に係るプロセッサ制御装置を含む電子機器が提供される。ここで、プロセッサ制御装置はプロセッサに接続され、センサはプロセッサ及び／またはプロセッサ制御装置に接続される。ここで、当該プロセッサ制御装置における単位時間当たりの電力消費量はプロセッサにおける単位時間当たりの電力消費量より少ない。具体的に、電子機器９００は、センサ９１０、プロセッサ制御装置９２０、プロセッサ９３０を含んでよい。ここで、プロセッサ制御装置９２０はプロセッサ９３０に接続され、センサ９１０はプロセッサ９３０及びプロセッサ制御装置９２０に接続される。センサ９１０は、環境情報を収集し、収集した環境情報をセンサデータとしてプロセッサ制御装置９２０に送信するように構成されている。
【００９１】
ここで、センサ９１０は、撮影装置、カメラ、ミリ波レーダ、赤外線装置、マイクロホン、音波受信機、レーザレーダの一種または複数の組合せであることができる。センサが収集した環境情報は、視覚情報、音声情報、味覚情報、触覚情報、重力感知情報などの、センサの所在環境情報を特徴付ける情報の一種または複数の組み合わせであることができる。
【００９２】
プロセッサ９３０は、電子機器のメインプロセッサであり、電子機器全体を制御し、電力消費が大きい。プロセッサ制御装置９２０は支援プロセッサであり、センサが収集したセンサデータを受信して処理し、プロセッサ３００を制御するための制御信号を出力し、制御信号に応じてプロセッサ３００を制御するように構成されている。プロセッサ制御装置９２０における単位時間当たりの電力消費量は、プロセッサ９３０における単位時間当たりの電力消費量より少ない。
【００９３】
なお、本実施例に示す電子機器において、センサ９１０は、プロセッサ制御装置９２０及びプロセッサ９３０にそれぞれ接続されている。すなわち、センサ９１０によるセンサデータは、プロセッサ制御装置９２０に送信されることができ、プロセッサ９３０に直接送信されることもできる。他の実施例において、センサ９１０はプロセッサ制御装置９２０のみに接続され、すなわち、センサデータはプロセッサ制御装置にしか送信されない。
【００９４】
上記電子機器によれば、取得したセンサデータに基づいて、プロセッサを停止したり、プロセッサの周波数を降下したり降圧したり、一部のモジュールをオフにしたりするように、プロセッサを制御することができる。このプロセスにおいて、センサは持続的に環境情報を取得することができ、プロセッサ制御装置もセンサから送信された環境情報を持続的に応答する。このため、上記した応用シナリオにおいて、プロセッサ制御装置でプロセッサを制御することにより、電力消費量を効果的に低減することができる。また、センサが持続的に外部情報を収集しているとともに、プロセッサ制御装置も持続的にセンサにより収集された環境情報に基づいて制御信号を生成するため、上記電子機器によれば、電力消費を低減するとともに、外部情報にいつでも応答可能である。
【００９５】
本発明の各実施例に係る方法は、上記した実施例に係るプロセッサ制御装置を実行主体とすることができる。当該装置は、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェア及びハードウェアの結合の形態で実現されることができる。また、当該装置は、独立的に存在してもよく、例えば家庭用ロボットなどの機器に組み込まれてもよい。説明の便宜上、本発明の各実施例に係る方法は、本明細書で明示的な説明がない限り、いずれもハードウェアで実現されるプロセッサ制御装置を実行主体とする。
【００９６】
図１０は一実施例に係るプロセッサ制御方法の概略的なフローチャートである。図１０に示すように、この方法は以下のステップを含む。
【００９７】
Ｓ１１０において、センサデータを取得する。
【００９８】
具体的に、プロセッサ制御装置はまずセンサデータを取得する。センサデータは、センサが収集した環境情報そのものであってもよく、センサが収集した環境情報に基づいて処理して得られたデータであってもよい。
【００９９】
Ｓ１３０において、前記センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する。
【０１００】
具体的に、プロセッサ制御装置は、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する。所定のキー情報は、プロセッサ制御装置が今回の判断を実行する前に取得した情報であり、ユーザが具体的な要求に応じて入力した情報であってもよく、プロセッサ制御装置が今回の判断を実行する前に算出した情報であってもよい。一例として、所定のキー情報は、特定の物体の画像情報であってもよく、特定の音声情報であってもよく、特定のレーダ走査情報であってもよい。すなわち、本実施例において、所定のキー情報の具体的な種類は限定されない。
【０１０１】
さらに、プロセッサ制御装置は、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）を利用してセンサデータを認識することにより、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する。
【０１０２】
Ｓ１５０において、一致すると判断した場合、前記プロセッサを制御するための制御指令を出力する。
【０１０３】
具体的に、センサデータが所定のキー情報と一致していないと判断した場合、制御指令を出力する。ここで、制御指令は、デジタル信号であってもよく、アナログ信号であってもよい。また、制御指令は、比較的複雑なデジタル信号であってもよく、この場合、デジタル信号に基づいて、メインプロセッサに対する比較的複雑な制御を実現できる。一例として、出力した制御指令は２ビットのバイナリデジタル信号であり、かつ、予め配置された制御プロトコルにおいて、各数字を異なる制御指令にそれぞれ対応付けており、異なる制御指令に応じてプロセッサを制御する。制御信号は、例えば音声信号、画像信号等の他のフォーマットの制御信号であってもよい。つまり、本実施例において、制御信号の種類は限定されない。
【０１０４】
好ましくは、制御指令は、プロセッサの動作開始を指示するための起動指令を含む。すなわち、プロセッサが停止状態にあるとき、プロセッサ制御装置が起動指令を出力すると、プロセッサは動作を開始する。
【０１０５】
好ましくは、制御指令は、周波数降下指令、降圧指令、部分モジュールオフ指令の少なくとも一種を含んでいてもよい。ここで、周波数降下指令は、プロセッサに周波数を降下する操作を行わせるように制御するための指令である。降圧指令は、プロセッサに降圧操作を行わせるように制御するための指令である。部分モジュールオフ指令は、プロセッサの一部のモジュールをオフにするための指令である。プロセッサとして、一般的には例えば制御モジュール、演算モジュール、記憶モジュール等の複数のモジュールを含み、さらに、演算モジュールは複数の演算センタを含んでよい。このため、プロセッサの一部のモジュールをオフにしたり、プロセッサの一部の演算センタをオフにしたりすることで、プロセッサにおける単位時間当たりの電力消費を低減させ、待機時間を延ばすという目的を達成できる。
【０１０６】
上記実施例に係るプロセッサ制御方法によれば、所定のキー情報に基づいてプロセッサを起動する必要があるか否か、又は動作中のプロセッサの電力消費を低減する必要があるか否かを判断することができる。すなわち、センサデータが所定のキー情報と一致する場合にのみ、プロセッサを起動してプロセッサを動作させる。また、プロセッサが動作中であるとき、周波数の降下、降圧、一部のモジュールをオフにすることなどにより、プロセッサの電力消費を低減することができる。従って、本実施例に係るプロセッサ制御方法は、電力消費を低減し、待機時間を延ばすことができる。
【０１０７】
一実施例において、図１０に示すように、前記センサデータが所定のキー情報と一致していないと判断した場合、ステップＳ１１０に戻り、センサデータを取得する。
【０１０８】
具体的に、プロセッサ制御装置は、センサデータが所定のキー情報と一致していないと判断した場合、センサデータを取得し続けることができる。つまり、センサデータがプロセッサ制御装置に持続的に入力されるとともに、プロセッサ制御装置は、新たなセンサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断し続ける。
【０１０９】
上記実施例に係るプロセッサ制御方法によれば、センサデータが所定のキー情報と一致していないと判断した場合、センサデータを取得するステップを実行し続けることにより、オーバヘッドを節約して電力消費を低減した上で、センサにより取得されたデータも見逃さないため、プロセッサ制御装置でプロセッサに対する正確な制御を実現できる。
【０１１０】
図１１は、一つの具体的な実施例に係るプロセッサ制御方法の概略的なフローチャートである。図１１に示すように、ステップＳ１３０においてセンサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判定するステップの前に、さらに以下のステップを含む。
【０１１１】
Ｓ１２０において、前記センサデータが所定の条件に該当するか否かを判断する。該当すると判断した場合、Ｓ１３０に進み、前記センサデータが所定のキー情報に一致するか否かを判断するステップを実行する。
【０１１２】
具体的に、所定の条件は、所定の時間間隔や、今回取得したセンサデータが前回取得したセンサデータと異なっていること等であってもよいが、これらに限定されない。異なる要求に応じて、様々な所定の条件を設定することができる。
【０１１３】
具体的に、センサデータが所定の条件に該当すると判断した場合に、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判定するステップを実行する。
【０１１４】
好ましくは、所定の条件は、所定の時間間隔である。例えば、所定の時間間隔を５秒に設定しており、５秒が経過する毎に、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判定するステップを実行する。
【０１１５】
好ましくは、所定の条件は、今回取得したセンサデータが前回取得したセンサデータと同じであるか否かである。同じである場合、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する。さらに、センサデータがビデオデータである場合、今回取得したセンサデータがビデオストリームにおける現在のフレームであり、前回取得したセンサデータがビデオストリームにおける直前のフレームである。この時、現在のフレームが直前のフレームと同じである場合、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判定する。
【０１１６】
上記実施例に係るプロセッサ制御方法によれば、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判定するステップを実行する前に、まず、所定の条件に該当しないセンサデータをフィルタリングする。つまり、所定の条件に該当するセンサデータのみに対して、所定のキー情報と一致するか否かの判断を行う。これにより、計算オーバヘッドをより一層節約し、電力消費をより一層低減することができる。
【０１１７】
一実施例において、センサデータが所定の条件に該当していないと判断した場合、センサデータを取得するステップを実行し続ける。
【０１１８】
具体的に、センサデータが所定の条件に該当していないと判断した場合、プロセッサ制御装置は、ステップＳ１１０に戻り、センサデータを取得し続ける。そして、新たなセンサデータに基づいて、新たなセンサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断する。
【０１１９】
上記実施例に係るプロセッサ制御方法によれば、センサデータが所定の条件に該当していないと判断した場合、センサデータを取得するステップを実行し続けることにより、オーバヘッドを節約して電力消費量を低減した上で、センサにより取得されたデータも見逃さないため、プロセッサ制御装置でプロセッサに対する正確な制御を実現できる。
【０１２０】
本実施例に係る、前記センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判定する具体的な実施形態において、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かの判断は、センサデータと所定のキー情報との類似度を算出することにより行うことができる。また、所定のニューラルネットワーク計算モデルを用いて、センサデータをニューラルネットワークシステムの入力量として出力結果を算出し、算出した出力結果に基づいて、センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断することもできる。好ましくは、図１２に示す方法により上記判断を実現することも可能である。図１２は、一実施例に係るプロセッサ制御方法の一部の概略的なフローチャートである。図１２に示す方法において、図１０または図１１に示す実施例に加えて、ステップＳ１３０において前記センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判定することは、以下のステップを含む。
【０１２１】
Ｓ１３１において、前記センサデータに基づいて、所定の計算モデルを用いて出力結果を算出する。
【０１２２】
具体的に、ステップＳ１１０で取得したセンサデータに基づいて、所定の計算モデルを用いてセンサデータに対して計算を行う。さらに、計算モデルは、機械学習アルゴリズムによりトレーニングされたモデルである。すなわち、計算モデルは、監視ありの機械学習アルゴリズムによりトレーニングされたモデルであってもよく、監視なしの機械学習アルゴリズムによりトレーニングされたモデルであってもよい。
【０１２３】
好ましくは、ニューラルネットワークを利用して計算モデルをトレーニングすることができる。つまり、まず、トレーニングサンプルをニューラルネットワークの入力量として、出力結果を得る。そして、出力結果を期待値と照合し、期待値に合致する出力結果が得られるまで、勾配降下法によりニューラルネットワークにおける重みを調整する。ニューラルネットワークでトレーニングされた計算モデルは、複雑なセンサ信号を扱う速度がより速く、正確度もより高い。さらに、トレーニングサンプルは、事前知識に基づいて取得されてもよく、他のニューラルネットワークを利用した生成されてもよい。
【０１２４】
さらに、計算モデルは、低容量モデル及び高容量モデルに分けることができる。ここで、低容量モデルは、計算オーバヘッドが小さいが、センサ信号に対する処理精度が低いため、複雑なセンサ信号を扱うのに適していない。一方、高容量モデルは、複雑なセンサデータを扱うのに適しているが、計算オーバヘッドが大きい。
【０１２５】
Ｓ１３３において、前記出力結果が所定の第一の閾値より大きい場合、センサデータは所定のキー情報と一致すると判断する。
【０１２６】
具体的に、第一の閾値は、ユーザにより要求に応じて設定されてもよく、ハードウェアの閾値に応じて設定されてもよい。さらに、プロセッサ制御装置は、ユーザが入力した感度を表すパラメータに基づいて、第一の閾値を算出することができる。例えば、実施する際、出力結果が一般的に[０、１]の範囲内にある値であるため、ユーザが高い感度を所望する場合、比較的低い閾値、例えば０.３を設定すればよい。一方、ユーザーが高い感度を所望する場合、比較的高い閾値、例えば０.７を設定すればよい。第一の閾値が高いほど、センサデータが所定のキー情報と一致すると判断される可能性が低くなり、プロセッサが起動される可能性が低くなる。逆に、第一の閾値が低いほど、センサデータが所定のキー情報と一致すると判断される可能性が高くなり、プロセッサが起動される可能性が高くなる。
【０１２７】
Ｓ１３５において、前記出力結果が所定の第一の閾値未満または第一の閾値に等しい場合、センサデータが所定のキー情報と一致していないと判断する。
【０１２８】
具体的に、前記出力結果が所定の第一の閾値以下である場合、センサデータが所定のキー情報と一致していないと判断する。
【０１２９】
上記実施例に係るプロセッサ制御方法によれば、ニューラルネットワークアルゴリズムを用いてセンサデータが所定のキー情報に一致するか否かを判定することにより、精度及び柔軟性をより一層向上させた。専用のニューラルネットワークプロセッサを併用すれば、電力消費はより一層少ない。これにより、計算オーバヘッドをより一層節約し、電力消費をより一層低減した。
【０１３０】
図１３は、一実施例に係るプロセッサ制御方法の概略的なフローチャートである。ここで、図１３に示すように、前記計算モデルは、第一の計算モデル及び第二の計算モデルを含む。ここで、第一の計算モデルの容量は、第二の計算モデルの容量より大きい。図１２に示すプロセッサ制御方法に加えて、ステップＳ１３１において前記センサデータに基づいて所定の計算モデルを用いて出力結果を算出することは、以下のステップを含む。
【０１３１】
Ｓ１３１ａにおいて、第一の計算モデルを取得し、前記低容量モデルを用いて、前記センサデータに基づいて第一の中間結果を算出する。
【０１３２】
具体的に、第一の計算モデルの計算オーバヘッドが低いため、第一の計算モデルを用いて、取得した環境情報に基づいて第一の中間結果を算出する。センサデータを低容量モデルの入力量とし、計算を行って第一の中間結果を得ることができる。
【０１３３】
Ｓ１３１ｂにおいて、前記第一の中間結果が第二の閾値より大きいか否かを判断する。
【０１３４】
Ｓ１３１ｃにおいて、前記第一の中間結果が第二の閾値より大きいと判断した場合、第二の計算モデルを取得し、第二の計算モデルを用いて、前記センサデータに基づいて出力結果を算出する。
【０１３５】
具体的に、第一の中間結果が第二の閾値より大きいと判断した場合、第二の計算モデルを採用する必要がある。この場合も、同様に、センサデータを第二の計算モデルの入力量とし、計算を行って出力結果を得ることができる。
【０１３６】
上記実施例に係るプロセッサ制御方法において、計算モデルは第一の計算モデル及び第二の計算モデルを含む。センサデータに対して、優先的に計算オーバヘッドが小さい低容量モデルを利用して計算を行うことで、計算オーバヘッドをより一層節約し、電力消費をより一層低減した。
【０１３７】
一実施例において、第一の中間結果が第二の閾値より大きくないと判断した場合、前記プロセッサ制御方法は、以下を含む。
【０１３８】
第一の中間結果が第二の閾値より大きくないと判断した場合、Ｓ１１０に戻り、センサデータを取得するステップを実行する。
【０１３９】
具体的に、第一の中間結果が第二の閾値より大きくないと判断した場合、新たなセンサデータを取得し続け、新たなセンサデータに基づいてプロセッサの起動が必要か否かを判断する。
【０１４０】
なお、図１０〜１３に示すフローチャートにおける各ステップは、矢印で示した順で順次示されたが、これらのステップは必ずしも矢印で示した順で実行されるわけではない。本明細書で明示的な説明がない限り、これらのステップの実行順序は限定されず、他の順序で実行されてもよい。かつ、図１０〜図１３における少なくとも一部のステップは、複数のサブステップまたは複数の段階を含んでよいが、これらのサブステップまたは階段は、必ずしも同一のタイミングで実行されるわけではなく、異なるタイミングで実行されてもよい。また、これらのサブステップまたは階段の実行順序は、必ずしも順に実行されるわけではなく、他のステップまたは他のステップの少なくとも一部のサブステップまたは階段と順番または交互的に実行されてもよい。
【０１４１】
一実施例において、プロセッサ制御モジュールが提供される。前記プロセッサ制御モジュールは、以下を含む。
【０１４２】
センサデータを取得するように構成されているデータ取得ユニット。
【０１４３】
前記センサデータが所定のキー情報と一致するか否かを判断するように構成されている情報照合ユニット。
【０１４４】
前記プロセッサを制御するための制御指令を出力するように構成されている制御指令出力ユニット。
【０１４５】
具体的に、該プロセッサ制御モジュールの具体的な限定及び有益な効果は、上記したプロセッサ制御方法の具体的な限定及び有益な効果を参照することにより得られるため、ここでは説明を省略する。
【０１４６】
一実施例において、チップシステムが提供される。該チップシステムは、メモリ、演算回路、及びメモリに記憶されているコンピュータプログラムを含む。ここで、演算回路によりコンピュータプログラムが実行される時、上記実施例に記載の方法の各ステップが実行される。
【０１４７】
具体的に、該チップシステムの具体的な限定及び有益な効果は、上記したプロセッサ制御方法の具体的な限定及び有益な効果を参照することにより得られるため、ここでは説明を省略する。
【０１４８】
上記実施例は、全部または一部がソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはそれらの任意の組み合わせにより実現されることができる。ソフトウェアプログラムにより実現される場合、上記実施例の全部または一部が、一つまたは複数のコンピュータ指令を含むコンピュータプログラム製品で実現されることができる。コンピュータ上で前記コンピュータプログラム指令をロードして実行する場合に、本発明の実施例に記載したプロセスまたは機能の全てまたは一部を実行する。ここで、前記コンピュータは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、コンピュータネットワーク、または他のプログラマブル装置であってもよい。また、前記コンピュータ指令はコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、または一つのコンピュータ可読記憶媒体から他のコンピュータ可読記憶媒体に送信されてもよい。例えば、前記コンピュータ指令は、一つのウェブサイトサイト、コンピュータ、サーバ、またはデータセンタから、有線（例えば、同軸ケーブル、光ファイバデジタルユーザ回線ＤＳＬ）または無線（例えば、赤外線、無線、マイクロ波等）により他のウェブサイトサイト、コンピュータ、サーバ、またはデータセンタに送信されてもよい。前記コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータがアクセスできる任意の利用可能な媒体または一つまたは複数の利用可能な媒体で統合されたサーバ、データセンタ等のデータ記憶装置であってもよい。前記利用可能な媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光媒体（例えばＤＶＤ）、または半導体媒体（例えば、ソリッドステートドライブＳＳＤ）等の磁気記憶媒体が挙げられる。
【０１４９】
当業者であれば、本発明の実施例はコンピュータ装置または可読記憶媒体等のコンピュータプログラム製品として提供されることができる。従って、本発明は、完全にハードウェアで実施され、完全にソフトウェアで実施され、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実施されることができる。また、本発明は、一つまたは複数のコンピュータ利用可能なプログラムコードを記録したコンピュータ利用可能な記憶媒体（磁気ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光学メモリ等を含む）に実装されたコンピュータプログラム製品としてもよい。
【０１５０】
以上では、本発明の実施例に係る方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／またはブロック図を参照しながら本発明を説明していた。理解すべきことは、コンピュータプログラム指令によりフローチャート及び／またはブロック図における各プロセス及び／またはブロック、フローチャート及び／またはブロック図におけるプロセス及び／またはブロックの結合を実現することができる。これらのコンピュータプログラム指令を汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに実装することでデバイスを構成することにより、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサによって実行された指令で、フローチャートにおける一つまたは複数のプロセス及び／またはブロック図における一つまたは複数のブロックで指定された機能を実現するための装置を構成することができる。
【０１５１】
また、これらのコンピュータプログラム指令を、コンピュータやその他のプログラマブルデータ処理装置に所定の形態で動作させることができるコンピュータ可読メモリに記憶することにより、当該コンピュータ可読メモリに記憶された指令で、フローチャートにおける一つまたは複数のプロセス及び／またはブロック図における一つまたは複数のブロックで指定された機能を実現するための指令装置を含む製造品を構成することができる。
【０１５２】
また、これらのコンピュータプログラム指令を、コンピュータやその他のプログラマブルデータ処理装置に実装することにより、コンピュータやその他のプログラマブルデータ処理装置で一連の操作を実行させ、コンピュータによる処理を実現する。このように、コンピュータやその他のプログラマブルデータ処理装置で実行される指令により、フローチャートにおける一つまたは複数のプロセス及び／またはブロック図における一つまたは複数のブロックで指定された機能を実現するためのステップを実現することができる。
【０１５３】
上述した実施例の各技術的特徴は任意に組み合わせることができる。記述の簡潔化のために、上述した実施例における各技術的特徴のあらゆる組合せについて説明していないが、これらの技術的特徴の組合せは矛盾しない限り、本明細書に記述されている範囲内であると考えられるべきである。
【０１５４】
理解すべきことは、本発明に係るいくつかの実施例において、開示されたシステム、装置及び方法は、本発明の範囲を逸脱することなく、他の形態で実現されることができる。例えば、上述した実施例はあくまで概略的な例であり、例えば、上記したモジュールまたはユニットの区分方はただ論理機能に基づく区分であり、実際には他の区分方を採用することができる。例えば、複数のユニットまたはコンポーネントを組み合わせて、または他のシステムに組み込んでもよい。また、一部の特徴を省略し、または実行しなくてもよい。なお、以上でお互いに独立した部品として説明したユニットは、物理的には独立しなくてもよい。また、ユニットとして示した部品は、物理的なユニットであってもよいが、物理的なユニットでなくてもよい。即ち、ユニットとして示した部品は、ある場所に位置してもよく、複数のネットワークユニットに配置されてもよい。実際の要求に応じて、一部または全部のモジュールを利用して本実施例の技術的な解決手段を実現することができる。
【０１５５】
上述した実施例は、本発明のいくつかの実施形態を示したものにすぎず、その記述が具体的かつ詳細であるが、本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。なお、当業者にとって、本発明の趣旨から逸脱しないかぎり、若干の変形および改良を行うことができ、これら変形や改良もすべて本発明の保護範囲内に含まれる。本発明の保護範囲は、特許請求の範囲に準ずるものとする。
【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】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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