パケット伝送ネットワークのパケット処理ラインカード1におけるエネルギー消費を低減するための方法であって、前記パケット処理ラインカード1は、パケットトラフィックを処理することを目的とする複数のマイクロプロセッサ9を備え、アクティブなマイクロプロセッサ9の数は、平均およびパケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータを含む少なくとも2つの統計パラメータの再帰推定に基づくトラフィック推定器13の計算に応じて動的に調整される、方法。パケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータが、パケットトラフィックの統計的モーメントを備える、請求項1に記載のエネルギー消費を低減するための方法。パケットトラフィックの統計的モーメントが、パケットトラフィックの標準偏差を備える、請求項2に記載のエネルギー消費を低減するための方法。パケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータが、パケットトラフィックの変位値を備える、請求項1に記載のエネルギー消費を低減するための方法。再帰推定が、トラフィック推定器の計算に複数の時間範囲を使用して達成される、請求項1から4のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。非アクティブ状態のマイクロプロセッサ9が低消費モードに設定される、請求項1から5のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。アクティブなマイクロプロセッサ9の駆動電圧が、トラフィック推定器13の計算に応じて動的に調整される、請求項1から6のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。アクティブなマイクロプロセッサ9のクロックレートが、トラフィック推定器13の計算に応じて動的に調整される、請求項1から7のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。アクティブなマイクロプロセッサ9の数の決定が、所定のサービス品質QoSを順守するためにマイクロプロセッサ9の最大負荷を考慮に入れる、請求項1から8のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。マイクロプロセッサ9が非アクティブ状態である極めて短い期間を減らすために、マイクロプロセッサ9を非アクティブ化する前に遅延が導入される、請求項1から9のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。パケットトラフィックがパケットフローを備え、前記パケットフローはそれらのサービス品質値に応じてソートされ、輻輳が生じた場合、最も重要なフローがマイクロプロセッサ9により優先して処理される、請求項1から10のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。マイクロプロセッサ9をアクティブ化または非アクティブ化する決定が前記マイクロプロセッサ9のパケットクラス固有の構成を考慮に入れるように、マイクロプロセッサ9がパケットの固有のクラスを処理するように構成される、請求項1から11のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。パケット処理ラインカード1が、共通のエンドツーエンドフローに属しているパケットが受信の日時順に処理されるように構成される、請求項1から12のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。パケット処理ラインカード1が、データ同期化が共通リソースのアクセスの規制により保証されるように構成される、請求項1から13のいずれか一項に記載のエネルギー消費を低減するための方法。パケットトラフィックを処理するように構成された複数のマイクロプロセッサ9と、パケットトラフィックを監視するための手段と、平均およびパケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータを含む少なくとも2つの統計パラメータの再帰推定に応じてトラフィック負荷を計算するように構成されたトラフィック推定器13と、アクティブなマイクロプロセッサ9の必要数を、トラフィック推定器13により計算されたトラフィック負荷推定に応じて決定するように構成された決定手段と、決定手段の決定に応じてマイクロプロセッサ9をアクティブ化または非アクティブ化するために構成されたアクティブ化手段とを備える、パケット処理ラインカード1。パケット処理ラインカードのマイクロプロセッサの数が、平均およびパケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータを含む少なくとも2つの統計パラメータに基づく事前トラフィック推定を使用し、全エネルギー効率が最大を維持するようにパケット処理ラインカード1により処理されうる最大トラフィックを考慮する計算の結果に対応する、請求項15に記載のパケット処理ラインカード。本発明の1つの目的は、前述のような現行技術の欠点を克服し、ネットワークノードのパケット処理ラインカードにおけるエネルギー消費の低減をもたらすために現行技術の既存の解決策に代替策を提供することである。その目的は、パケット伝送ネットワークのパケット処理ラインカードにおけるエネルギー消費を低減するための方法により達成され、前記パケット処理ラインカードは、パケットトラフィックを処理することを目的とする複数のマイクロプロセッサを備え、アクティブなマイクロプロセッサの数は、平均およびパケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータを含む少なくとも2つの統計パラメータの再帰推定に基づくトラフィック推定器の計算に応じて動的に調整される。本発明のもう1つの態様によれば、パケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータは、パケットトラフィックの統計的モーメントを備える。本発明のさらなる態様によれば、パケットトラフィックの統計的モーメントは、パケットトラフィックの標準偏差を備える。本発明の追加の態様によれば、パケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータは、パケットトラフィックの変位値を備える。本発明のもう1つの態様によれば、再帰推定は、トラフィック推定器の計算に複数の時間範囲を使用して達成される。本発明の追加の態様によれば、非アクティブ状態のマイクロプロセッサは低消費モードに設定される。本発明のさらなる態様によれば、アクティブなマイクロプロセッサの駆動電圧は、トラフィック推定器の計算に応じて動的に調整される。本発明のもう1つの態様によれば、アクティブなマイクロプロセッサのクロックレートは、トラフィック推定器の計算に応じて動的に調整される。本発明の追加の態様によれば、アクティブなマイクロプロセッサの数の決定は、所定のサービス品質を順守するためにマイクロプロセッサの最大負荷を考慮に入れる。本発明のもう1つの態様によれば、マイクロプロセッサが非アクティブ状態である極めて短い期間を減らすために、マイクロプロセッサを非アクティブ化する前に遅延が導入される。本発明のさらなる態様によれば、パケットトラフィックはパケットフローを備え、前記パケットフローはそれらのサービス品質QoS値に応じてソートされ、輻輳が生じた場合、最も重要なフローがマイクロプロセッサにより優先して処理される。本発明の追加の態様によれば、マイクロプロセッサは、マイクロプロセッサをアクティブ化または非アクティブ化する決定が前記マイクロプロセッサのパケットクラス固有の構成を考慮に入れるように、パケットの固有のクラスを処理するように構成される。本発明のもう1つの態様によれば、パケット処理ラインカードは、共通のエンドツーエンドフローに属しているパケットが受信の日時順に処理されるように構成される。本発明のさらなる態様によれば、パケット処理ラインカードは、データ同期化が共通リソースのアクセスの規制により保証されるように構成される。本発明はまた、以下の事項を備えるパケット処理ラインカードに言及する。-パケットトラフィックを処理するように構成された複数のマイクロプロセッサ-パケットトラフィックを監視するための手段-平均およびパケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータを含む少なくとも2つの統計パラメータの再帰推定に応じてトラフィック負荷を計算するように構成されたトラフィック推定器-アクティブなマイクロプロセッサの必要数を、トラフィック推定器により計算されたトラフィック負荷推定に応じて決定するように構成された決定手段-決定手段の決定に応じてマイクロプロセッサをアクティブ化または非アクティブ化するために構成されたアクティブ化手段本発明のもう1つの態様によれば、パケット処理ラインカードのマイクロプロセッサの数は、平均およびパケットトラフィックの統計的分布を表すパラメータを含む少なくとも2つの統計パラメータに基づく事前トラフィック推定を使用し、全エネルギー効率が最大を維持するようにパケット処理ラインカード1により処理されうる最大トラフィックを考慮する計算の結果に対応する。本発明の実施形態は、パケット処理ラインカードにおいて、パケット処理負荷が複数のマイクロプロセッサの間で分散されるように、低減された処理クロックレートを有する複数またはアレイのマイクロプロセッサを使用することに言及する。そのような解決策は、トラフィックに応じてアクティブなマイクロプロセッサの数を適応させ、制限された処理クロックレートに起因するマイクロプロセッサの電力損失を制限して、エネルギー消費を低減し、これにより冷却費用を低減できるようにする。しかし、エネルギー消費を十分に低減するためには、トラフィックに応じてマイクロプロセッサのアレイの構成を常に決定することと併せて、必要なマイクロプロセッサの数を決定することが重要である。したがって、本発明の実施形態は、アクティブ化される必要のあるアレイのマイクロプロセッサの数を動的に決定できるようにするトラフィック推定器を使用することに言及する。図1は、パケット処理ラインカード1の構成の例を示し、入力パケット3はパケット先入れ先出しFIFO機器5で受信され、データ交換ユニットパイプラインまたはバスまたはスイッチ7に伝送され、そこでパケットは複数のマイクロプロセッサ9により行なわれる複数のプロセスを経由する。前記プロセスは、ラインカードを通じて転送されるパケットフローに関する情報を備える専用のルックアップテーブル11を読み取り、さらにオプションで更新する。さらに、パイプライン7で処理されるパケットのトラフィックに関する統計データは、入力としてトラフィック推定器13に送信される。前記推定器13による予測されるトラフィックの計算に基づいて、マイクロプロセッサスケジューラ15は、タスク論理ツール17およびスイッチ19を通じてマイクロプロセッサ9を制御する。さらに、本発明の実施形態によれば、トラフィック推定器13は、スイッチ19のクロックレートおよびマイクロプロセッサ9の駆動電圧点線矢印21および23で示されるを直接制御する。すべてのプロセスが終了すると、パケットは、データ交換ユニット7からパケットFIFO機器5を通じてそれらの宛先に出力パケット25として転送される。図1に示されるマイクロプロセッサ9のアレイは4つのマイクロプロセッサ9を備えるが、パケット処理ラインカード1の寸法設定に応じて、任意の数のマイクロプロセッサ9がアレイに集められてもよい。さらに、適応ユニット推定器13、スケジューラ15、スイッチ19...のエネルギー消費は、ラインカード1の寸法設定トラフィック条件の推測的最悪事例において最小化電力消費をもたらすようにマイクロプロセッサの最適数を決定することがマイクロプロセッサ9の消費のみに基づいてもよいほどに、マイクロプロセッサ9のエネルギー消費に関してごくわずかである。マイクロプロセッサ9のアレイを使用するための第1のステップは、パケット処理ラインカード1の寸法を設定することである、すなわち、最適なエネルギー消費に達するようにマイクロプロセッサ9の数および前記マイクロプロセッサ9の容量を決定することである。本発明の実施形態において、そのような寸法設定は、ラインカード設計のステップに対応し、トラフィック推定を使用して本文献に説明される電力消費のモデルに基づいて推測的および統計的に達成される。マイクロプロセッサ9の電力消費は、以下の式により定義されうる。電力=kνV2ただし、kはマイクロプロセッサ9の定数、νはクロックレートまたはクロック周波数、およびVはマイクロプロセッサ9の駆動電圧とする。さらに、νおよびVは、以下のモデル関係により関連付けられる。およびとしてここで、γはマイクロプロセッサ技術に従属するパラメータであり、VminおよびVmaxはそれぞれマイクロプロセッサ9の最小および最大駆動電圧機能値であり、νminおよびνmaxはマイクロプロセッサ9のそれぞれの電圧VminおよびVmaxに対応する最大クロックレート機能値である。γパラメータのさまざまな値に対する上記の式のhυυ関数が、図2に示される。前記h関数は、アクティブなプロセッサの数が決定される場合、マイクロプロセッサ9の最適クロックレートおよび駆動電圧を決定するために使用されてもよい。公称クロックレートνmaxで動作する単一マイクロプロセッサを、同一処理容量に対応するにより定義される公称クロックレートνnで動作するN個の同一マイクロプロセッサに置き換えることによって、電力消費ゲインG電力消費で除算した正規化ビット速度は、以下の式により定義される。γパラメータのさまざまな値に対するそのようなゲインが、図3に示される。したがって、図3に基づいて、単一マイクロプロセッサではなく、処理容量が複数のマイクロプロセッサの容量の和である複数の同一のマイクロプロセッサを使用することで、全エネルギー消費を低減できることが分かる。また、ゲインは、この例で使用されるモデルパラメータの選択されたセットを伴ってしきい値6を超えることはほぼできないことも示される。加えて、複数の独立したパケットフローの集約を考慮し、パケットフローの各部分的集約のレート確率的プロセスがガウス分布に従うことを考慮すれば、到達されうる処理パイプラインレートPrは、ゲランの法則Guerin’slawにより与えられる。ただし、Pは独立したパケットフロー集約の数、μおよびσはそれぞれパケットフロー集約レートのガウス分布の平均および標準偏差、αは信頼係数であり、その値はデータ交換ユニット7パイプラインを過負荷にしない所望の確率に依存する。ゲランの法則により、統計的多重化効果、つまり、膨大数のフローの集約がトラフィック全体の変動を小さくできるフローピークがフローオフを補うことを考慮に入れられることに留意されたい。したがって、パケットフロープロセスの並列化に相当する複数のマイクロプロセッサの使用は、統計的多重化の効率の低下をもたらす。実際に、複数のマイクロプロセッサの並列化の場合におけるように、所与のマイクロプロセッサの集約フローの数が減少すると、統計的多重化の効率も低下する。単一マイクロプロセッサに関するそのような効率の低下は、レート損失係数RLFにより与えられる。ただし、Nはマイクロプロセッサの数とする。データ交換ユニット7またはパイプラインを過負荷にしないさまざまな所望の確率に対応する、αパラメータのさまざまな値に対するマイクロプロセッサの数に応じた、このレート損失係数、または正規化合計パケット処理速度のグラフは、図4に示される。グラフでは、クロック周波数fにおける単一プロセッサを、周波数f/NにおけるN個のプロセッサと比較する。上記の説明の部分では、単一マイクロプロセッサを同程度の処理容量を有する複数のマイクロプロセッサのアレイに置き換えることが、一方では電力消費ゲインGに対応する電力消費の低減をもたらし、もう一方ではレート損失係数RLFに対応する統計的多重化の効率の損失をもたらすことを示す。結果として、全体的なエネルギー消費を最適化するために、目標は、データ交換ユニットまたはパイプを満たす場合の統計的多重化に起因する損失を考慮して、両方のパラメータ間の最適なトレードオフに対応し、パケットあたりのエネルギー消費の最小化をもたらすマイクロプロセッサの数を決定することである。そのようなトレードオフは、以下の式により定義されるエネルギー効率ゲインEEGの最大化により定義されうる。MaxNEEGN=MaxNGN×RLFN10-8の確率に対応するαパラメータおよびさまざまな値のγパラメータに対するマイクロプロセッサの数に応じた、このエネルギー効率ゲイン電力消費で除算した正規化パケット速度の表示は、図5に示される。上記のさまざまな表示から、エネルギー効率の最大化を導く処理トラフィックに応じた並列化の最適な度合いまたはプロセッサの数があり、この度合いはマイクロプロセッサの技術的特性およびパケットトラフィックの変動に依存することが分かる。したがって、ラインカード1が処理すると想定されるトラフィックの最大量を考慮すること実際には、最大平均および最大標準偏差を考慮することにより、ラインカード1のエネルギー消費を最小化するために、マイクロプロセッサ9の数に関して最適な寸法設定が定義されうる。そのような最適化の適用には、マイクロプロセッサの特徴に加えて、上記で説明される実施形態における平均および標準偏差である処理されるべきフローの統計パラメータの知識が必要となる。処理されるべきパケットフローの平均のみならず、標準偏差も使用するそのような方法を使用することで、より小さいデータパスの並列化に起因する統計的多重化の損失を考慮に入れることができ、マイクロプロセッサ9の最適な数の決定を向上させることになる。加えて、トラフィックの量に応じたマイクロプロセッサ9の最適な数の決定は、構想プロセス中にラインカード1を寸法設定するためにとどまらず、使用中にアクティブ化される必要のあるマイクロプロセッサ9の最適な数を動的に決定して、非アクティブ状態のマイクロプロセッサが低消費モードまたはスリープモードに設定されるために使用されてもよい。実際に、エネルギー消費をさらに低減するため、本発明の実施形態の1つの発案は、エネルギーを節約するためにピーク期間に関してトラフィックが減少する場合にアレイのアイドル状態マイクロプロセッサを非アクティブ化することである。したがって、前述の式に基づいて、図1に示されるトラフィック推定器13は、予測されるトラフィックに応じてアクティブ化される必要のあるマイクロプロセッサ9の最適な数を決定することができる。実際に、パケットビットレートの統計パラメータ平均および標準偏差は、マイクロプロセッサ9のアクティブ化または非アクティブ化を決定できるようにするさまざまな時刻において推定される。再帰は周期的であってもよいたとえば、それらの統計はパケット入力バイトの瞬間量の200の最新の10ms測定から導出されたものであってもよく、100測定ごとに更新されてもよく、したがって毎秒ごとに新しいメトリクスをマイクロプロセッサスケジューラ15に供給するが、サンプル間隔はまた、たとえば2つの推定間の遅延がトラフィックの大きな変動の場合に低減されうるように、時間の経過と共に変化することもある。さらに、時間間隔の選択は、たとえばわずかなフローまたは多数のフローの集約であるかなど、関与するトラフィックの特性によって異なる場合もある。ノード内で使用可能なパケットバッファの大きさもまた、間隔の大きさに影響を及ぼすことがある。標準的な実施態様において、連続するm個の間隔t1-t0、t2-t1...tm-tm-1におけるパケットトラフィックb1、b2...bmが監視される。次いで、統計パラメータおよびを生成するために、i=1...mについて瞬間レートri=bi/ti-ti-1が計算される。また、パケットトラフィックの統計的分布を表すその他のパラメータまたはメトリクスがトラフィック推定器13により使用されてもよいことに留意されたい。それらのメトリクスは、以下の式により定義される2次またはより高次の統計的モーメントを示すことができる。ただし、pはモーメントの次数であり、前述のレートサンプルセットのさまざまな時間スケールにおける自己相関とする。変位値のようなメトリクスも使用されてもよく、2平均および標準偏差よりも高いメトリクスの数は必要に応じて使用される。さらに、パケットトラフィック測定の時間相関は、たとえば、処理負荷のさらに改善された予測をもたらすために、ハーストHurstパラメータを備えるモデルを使用することにより、付加的に使用されてもよい。加えて、計算負荷を軽減して処理を高速にするため、計算に使用されるメトリクスとは関係なく、トラフィックの量に応じてアクティブ化されるべきマイクロプロセッサの最適な数の値が、事前計算されて、図1に示されるように、トラフィック推定ユニット13に接続され、パケット転送ルックアップテーブル11とは異なる、追加のリソースプラニングルックアップテーブル14に格納されてもよい。追加のルックアップテーブルの例は図6に説明され、ここでマイクロプロセッサの最適数は、平均および標準偏差に応じて与えられる。追加のルックアップテーブルが、図6の例における標準偏差の場合のように、主にメモリのサイズを低減するため、メトリクスのすべてのとりうる値を備えるわけではないことに留意されたい。この場合、計算される値が中間値この例ではσ=6に対応する場合、求められている値を導き出すために補間が行なわれる。したがって、ルックアップテーブル14の大きさは、使用可能なメモリと補間を計算するための処理容量との間のトレードオフである。マイクロプロセッサ9の数の場合と同様に、アクティブなマイクロプロセッサのエネルギー効率の点で最適なクロックレートおよび駆動電圧は、パケットトラフィックの統計パラメータに基づいて決定されてもよく、図1に説明されるようにトラフィック推定器13またはスケジューラ15が前記クロックレートおよび駆動電圧を制御するように追加のルックアップテーブルに保存されてもよい。したがって、トラフィックの動的推定により、各プロセッサの作業負荷が高すぎることも低すぎることもないように、所定のサービス品質QoSを順守するために、正しい数のマイクロプロセッサをアクティブ化することができる。図7において説明されるように、16個のマイクロプロセッサのアレイについて、トラフィックがラインカードの全容量の80に相当する場合、マイクロプロセッサ9の20および対応するメモリたとえば、読み取り専用メモリ10は、スリープモードに設定される図のa部分。そのような非アクティブ化は、マイクロプロセッサのクロックレートをゼロに設定することにより達成されてもよい。トラフィックが全容量の30まで低下する場合、マイクロプロセッサの70がスリープモードに設定される図のb部分。その結果、ラインカードの全消費量は、図8において説明されるようにトラフィックに応じて階段のステップのように変化し、ステップはマイクロプロセッサのアクティブ化に対応する。加えて、マイクロプロセッサのアレイは、以下の制約が順守されるように構成される必要がある。-共通のエンドツーエンドのフローに属するパケットは、順序正しく処理される必要がある。そのような制約は、同一のマイクロプロセッサ内で、ハッシュ値の使用により検出される共通フローのパケットを処理することによって、およびマイクロプロセッサのアクティブ化または非アクティブ化の場合は近隣のマイクロプロセッサとの間でパケットを再ルーティングすることによって順守されてもよい。-共有の共通リソースルーティングテーブルなどを同時に読み取りおよび更新することは回避される必要がある。リソースのアクセスは、所与のマイクロプロセッサによる読み取りまたは更新中、他のマイクロプロセッサに対してロックされる必要がある。そのような制約は、マルチコア、マルチタスクのシステムの当技術分野においてよく知られているように処理される必要があるが、リソースにアクセスする前の待機時間に起因する処理の遅延をもたらすこともある。全パケット処理電力におけるこれに関連する損失は、トラフィック変動に起因する損失よりも小さいと見なされ、統計的トラフィックモデルの一部として説明されてもよい。-要求のバースト時、ウェイクアップ遅延は、導入されるネットワーク遅延が所定のサービス品質QoSを順守するように、短くする必要がある。その結果、遅延は、エネルギー節約には寄与していないが遅延を誘導する非常に短い非アクティブ状態期間を回避するように、マイクロプロセッサの非アクティブ化の前に導入される。-並列ストリームへのトラフィックの分離には、統計的多重化の効率が低下しているため、より高い帯域幅確保が必要となる。この帯域幅割り振りは、本発明のトラフィック推定ユニット13の目的である。さらに、本発明の実施形態によれば、パケットトラフィックはパケットクラスに分割され、マイクロプロセッサは固有の転送/キューイング/ドロッピングアルゴリズムを使用してパケットの固有のクラスを処理するように特化される。そのような構成を使用して、マイクロプロセッサのクラス仕様は、マイクロプロセッサのアクティブ化および非アクティブ化を決定する場合に考慮に入れられる。さらなる実施形態によれば、パケットラインカードに輻輳が生じた場合、最も重要なフローが優先して処理されるように、パケットフローはそれらのサービス品質QoS値に従ってソートされる。したがって、本発明は、パケットラインカード1の単一マイクロプロセッサをマイクロプロセッサ9のアレイに置き換え、前記アレイの寸法設定および動的構成アレイのマイクロプロセッサのアクティブ化および非アクティブ化が正確なトラフィック推定器13の使用により最適化される。前記推定器13は、複数のマイクロプロセッサの使用による統計的多重化の低下を考慮に入れながら、パケットトラフィックを表すさまざまな統計パラメータに応じて処理負荷を決定する。そのようなトラフィック分析により、処理能力をトラフィックの量に合わせて動的に調整できるようになり、したがってパケット処理ラインカード1の全エネルギー消費の大幅な低減をもたらすことができる。