"複数のコアが搭載されたプロセッサを有し、内燃機関の動作に関わる種々のタスクを演算する制御部と、前記複数のコアの中から前記演算に使用しないゼロまたは1以上のコアを選択する選択手段と、前記選択手段により選択されたコアを除いた残りのコアに前記タスクを分配して演算を行う演算手段と、前記内燃機関の電力負荷を取得する取得手段と、を備え、前記選択手段は、前記電力負荷が所定の閾値以上である場合には、前記閾値未満である場合に比して選択するコアの数を増加させることを特徴とする内燃機関の制御装置。前記取得手段は、前記内燃機関の補機類の負荷トルクの所定時間先の予測値を前記電力負荷として取得する手段を含み、前記選択手段は、前記予測値が所定の閾値以上である場合には、前記閾値未満である場合に比して選択するコア数を増加させることを特徴とする請求項1記載の内燃機関の制御装置。前記内燃機関は電力を蓄えるための蓄電装置を備えており、前記取得手段は、前記蓄電装置の現在の電圧値を前記電力負荷として取得する手段を含み、前記選択手段は、前記電圧値が所定の閾値以下である場合には、前記閾値より大きい場合に比して選択するコアの数を増加させることを特徴とする請求項1記載の内燃機関の制御装置。ところで、近年の制御モデルを用いた内燃機関においては、補機類例えばエアコンの負荷が高まった場合や、ブレーキ用の電源確保が必要になった場合等、車両全体の消費電力が大きくなることが想定される。特に、上記従来の技術のような内燃機関における並列演算処理では、多数のコアでタスク処理を行い、且つコア間の通信も複雑化するため、車両全体の消費電力が更に大きくなる傾向にある。しかしながら、上記従来の技術では、装置全体の消費電力を特に考慮していない。このため、並列演算処理の実行中に各種アクチュエータの操作やデバイス操作が行われると、一時的な電力不足による動作不良が懸念される。この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、複数のコアを用いた並列演算処理が可能な内燃機関において、内燃機関の電力負荷に応じて、並列演算処理における消費電力の最適化を図ることのできる内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。第1の発明は、上記の目的を達成するため、内燃機関の制御装置であって、複数のコアが搭載されたプロセッサを有し、内燃機関の動作に関わる種々のタスクを演算する制御部と、前記複数のコアの中から前記演算に使用しないゼロまたは1以上のコアを選択する選択手段と、前記選択手段により選択されたコアを除いた残りのコアに前記タスクを分配して演算を行う演算手段と、前記内燃機関の電力負荷を取得する取得手段と、を備え、前記選択手段は、前記電力負荷が所定の閾値以上である場合には、前記閾値未満である場合に比して選択するコアの数を増加させることを特徴としている。第2の発明は、第1の発明において、前記取得手段は、前記内燃機関の補機類の負荷トルクの所定時間先の予測値を前記電力負荷として取得する手段を含み、前記選択手段は、前記予測値が所定の閾値以上である場合には、前記閾値未満である場合に比して選択するコア数を増加させることを特徴としている。第3の発明は、第1の発明において、前記内燃機関は電力を蓄えるための蓄電装置を備えており、前記取得手段は、前記蓄電装置の現在の電圧値を前記電力負荷として取得する手段を含み、前記選択手段は、前記電圧値が所定の閾値以下である場合には、前記閾値より大きい場合に比して選択するコアの数を増加させることを特徴としている。第1の発明によれば、内燃機関の電力負荷が所定の閾値以上の場合に、所定の閾値より小さい場合に比してアイドル状態のコア数が増加される。このため、本発明によれば、電力不足が懸念される状態では、使用するコアを制限することにより消費電力を有効に抑制することができる。また、電力不足の懸念がない状態では、より複数のコアにタスクを分配して並列演算処理を行うことにより、演算負荷の増大によるタスク抜け等の演算不具合を有効に抑制することができる。第2の発明によれば、補機類の所定時間先の負荷トルクが予測され、係る負荷トルク予測値が所定の閾値以上となる場合に、アイドルコア数が増加される。このため、本発明によれば、補機負荷トルクを用いて電力負荷の増減を有効に判断することにより、アイドルコア数の増減を的確に行うことができる。また、本発明によれば、電力負荷が大きくなることを先読みしてアイドルコア数を増減させることができるので、電力負荷の急激な増減に対しても、有効に対応することができる。第3の発明によれば、蓄電装置の現在の電圧値が取得され、係る電圧値が所定の閾値以下となる場合に、使用コア数が増加される。このため、本発明によれば、電力負荷の増減を正確に判断してアイドルコア数を増減させることができる。以下、図面に基づいてこの発明の実施の形態について説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。また、以下の実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。実施の形態1.[実施の形態1の構成]図1は、本発明の実施の形態としての内燃機関システムの概略構成を説明するための図である。図1に示すとおり、本実施の形態のシステムは、複数気筒図1では4気筒を有する4サイクルの内燃機関10を備えている。内燃機関10は車両に搭載され、その動力源とされているものとする。以下、本実施形態では、本発明をディーゼル機関圧縮着火内燃機関の制御に適用した場合について説明するが、本発明はディーゼル機関に限定されるものではなく、ガソリン機関火花点火内燃機関、その他の各種の内燃機関の制御に適用することが可能である。内燃機関10の各気筒には、燃料を筒内に直接噴射するためのインジェクタ12が設置されている。各気筒のインジェクタ12は、共通のコモンレール14に接続されている。図示しない燃料タンク内の燃料は、サプライポンプ16によって所定の燃圧まで加圧されて、コモンレール14内に蓄えられ、コモンレール14から各インジェクタ12に供給される。内燃機関10の排気通路18は、排気マニホールド20により枝分かれして、各気筒の排気ポート図示せずに接続されている。排気通路18は、ターボ過給機24の排気タービンに接続されている。排気通路18におけるターボ過給機24の下流側には、排気ガスを浄化するための後処理装置26が設けられている。内燃機関10の吸気通路28の入口付近には、エアクリーナ30が設けられている。エアクリーナ30を通って吸入された空気は、ターボ過給機24の吸気圧縮機で圧縮された後、インタークーラ32で冷却される。インタークーラ32を通過した吸入空気は、吸気マニホールド34により各気筒の吸気ポート図示せずに分配される。吸気通路28におけるインタークーラ32と吸気マニホールド34との間には、吸気絞り弁36が設置されている。また、吸気通路28におけるエアクリーナ30の下流近傍には、吸入空気量を検出するためのエアフローメータ52が設置されている。本実施の形態のシステムは、図1に示すとおり、ECU50を備えている。ECU50は、2つのコア501,502が搭載されたプロセッサを有するデュアルコアECUとして構成され、その使用コア数を都度可変に設定することできる。ECU50の入力部には、上述したエアフローメータ52の他、アクセルペダルの踏み込み量アクセル開度を検出するためのアクセルポジションセンサ60、内燃機関10のクランク角度を検出するためのクランク角センサ62等、内燃機関10を制御するための各種センサが接続されている。また、ECU50の出力部には、上述したインジェクタ12、吸気絞り弁36の他、内燃機関10を制御するための各種アクチュエータが接続されている。ECU50は、入力された各種の情報に基づいて、各種アクチュエータを駆動するための所定の制御アルゴリズムを実行する。[実施の形態の1動作]次に、本実施の形態1の動作について説明する。本実施の形態にかかる内燃機関10は、その動作を制御するためのアクチュエータとして、インジェクタ12、吸気絞り弁36の他、例えばEGRバルブ、WGV等の内燃機関10を制御するための各種アクチュエータを備えている。本実施の形態の制御装置は、いわゆるモデルベース制御によって内燃機関を制御するものであり、モデル予測を多用して制御状態を推定し、上述した種々のアクチュエータの制御量を決定する。このようなモデルベース制御においては、特に高回転域において演算負荷の増大が問題となる。そこで、本実施の形態のシステムでは、この演算負荷への対応として、2つのコア501,502が搭載されたECU50を用いて並列演算処理を行うこととしている。具体的には、OSCAROptimallyScheduledAdvancedMultiprocessor等の公知の並列化コンパイラを用いてエンジン制御アルゴリズムをコア分割し、各コア501,502に振り分けられたタスクを並列演算する。このように、並列演算処理を行うこととすると、単一のコアで逐次演算処理を行う場合に比して演算負荷が有効に軽減される。ここで、並列演算処理では、複数のコアでタスク処理を行い、且つコア間通信も複雑化するため、消費電力が大きくなることが想定される。その際、各種アクチュエータやエアコン等の補機デバイスの操作があった場合、一時的に電力が不足する可能性がある。そこで、本実施の形態1のシステムでは、内燃機関10の電力負荷の将来予測に応じて使用コア数を増減させることとする。具体的には、電力負荷の将来予測の指標として、エアコン等の補機類の負荷トルクを合算した補機負荷トルクの予測値を監視し、当該予測値が所定の閾値以上となった場合に演算にアイドル状態のコア数アイドルコア数を増加させる処理を行う。これにより、電力負荷の大きい領域ではアイドルコア数を増加させて消費電力を抑制するとともに、電力負荷の小さい領域では複数のコアを使用した並列演算処理によって、タスク抜けを回避してエンジン制御を高精度に実現することができる。[実施の形態1における具体的処理]次に、図2を参照して、本実施の形態において実行する処理の具体的内容について説明する。図2は、ECU50が、アイドルコア数の増減を行うルーチンのフローチャートである。尚、図2に示すルーチンは、内燃機関10の運転中に繰り返し実行されるものとする。図2に示すルーチンでは、先ず、収束回転数Nestが取得されるステップ100。ここでは、噴射量32msディレー分将来の回転数予測値が収束回転数Nestとして取得される。具体的には、先ず、現在の機関回転数および噴射量等の機関運転状態のパラメータを用いて、図示トルクτが計算される。次に、フリクショントルクと補機負荷トルクの合算値τfが計算される。尚、フリクショントルクは、ピストンとシリンダ内壁との摩擦など各勘合部の機械的な摩擦によるトルクである。合算値τfは、例えば、機関運転状態と合算値τfとの間の関係を規定したマップを用いて特定することができる。次に、噴射量32msディレー分将来の回転速度ωが予測される。具体的には、運動方程式に則った次式1に、算出された図示トルクτおよび合算値τfを代入することで、クランクシャフトの角加速度dω/dtが算出される。Idω/dt=τ-τf1尚、上式1において、Iは混合気の燃焼によって駆動される部材クランクシャフト等の慣性モーメントイナーシャであり、内燃機関10のハード構成に基づいて決定される定数である。次いで、算出された角加速度dω/dtを積分することにより、クランクシャフトの回転速度ωが算出される。そして、算出された回転速度ωを用いて、32ms将来の機関回転数予測値が算出される。次に、補機負荷トルク予測値が取得されるステップ102。ここでは、具体的には、上記ステップ100において所得された収束回転数Nestに対応する補機負荷トルク予測値が、マップから読み取られる。次に、上記ステップ102において取得された補機負荷トルク予測値が所定の閾値以上か否かが判定されるステップ104。所定の閾値は、複数のコアを使用した並列演算を行うと電力不足が生じるおそれのある負荷トルクとして、予め設定された値が読み込まれる。その結果、補機負荷トルク予測値が所定の閾値以上であると判定された場合には、電力不足が生じるおそれがあると判断されて、次のステップに移行し、アイドルコア数が増加されるステップ106。一方、上記ステップ104において、補機負荷トルク予測値が所定の閾値未満であると判定された場合には、電力不足が生じるおそれはないと判断されて、次のステップに移行し、アイドルコア数が減少されるステップ108。以上説明したとおり、本実施の形態のシステムによれば、補機負荷トルク予測値の大きさに応じてアイドルコア数が増減される。これにより、内燃機関の電力負荷に応じて、並列演算処理における消費電力の最適化を図ることができる。ところで、上述した実施の形態1においては、2つのコアを有するECU50を用いてアイドルコア数を増減させることにより、使用コア数を2つと1つとの間で切り替えることとしているが、使用可能なECU50はこれに限られない。すなわち、複数のコアを搭載し使用コア数を可変させることができるのであれば、更に多数のコアが搭載されたマルチコアECUとして構成されていてもよい。また、補機負荷トルク予測値に応じた切り替えについても、本実施の形態の態様に限られず、例えば、3つ以上のコアを搭載したECUにおいて、補機負荷トルク予測値が大きくなるにつれてアイドルコア数が徐々に増加するように、複数の閾値を設定することとしてもよい。また、上述した実施の形態1においては、噴射量ディレー分将来として、32ms将来の補機負荷トルクを予測することとしているが、演算負荷の増減に対して事前にコア数を増減できる時間であれば、推定する将来時間は32msに限られない。また、上述した実施の形態1においては、補機負荷トルク予測値に応じてアイドルコア数を増減させることとしているが、閾値を多少の余裕をもって設定することとすれば、現在の補機負荷トルクに応じてアイドルコア数を増減させることとしてもよい。尚、上述した実施の形態1においては、ECU50が前記第1の発明における制御部に相当しているとともに、ECU50が、上記ステップ100および102の処理を実行することにより、前記第1および第2の発明における取得手段が、上記ステップ104~108処理を実行することにより、前記第1の発明における選択手段が、それぞれ実現されている。実施の形態2.[実施の形態2の特徴]次に、図3を参照して、本発明の実施の形態2について説明する。本実施の形態2は、図1に示すシステムを用いて、後述する図3に示すルーチンを実行することにより実現することができる。上述した実施の形態1のシステムでは、補機負荷トルク予測値に基づいて将来の電力負荷を予測し、ECU50のアイドルコア数を増減させることとしている。ここで、蓄電装置としてのバッテリの電圧値が低下した場合には、電力負荷が大きいと判断することができる。そこで、本実施の形態2のシステムでは、電力負荷の指標として、バッテリ電圧値を検出し、当該検出された電圧値が所定の閾値以下となった場合にアイドルコア数を増加させることとする。これにより、電力負荷が大きくなった場合にアイドルコア数を増加させることができるので、電力不足時に消費電力を有効に抑制することが可能となる。[実施の形態2における具体的処理]次に、図3を参照して、本実施の形態において実行する処理の具体的内容について説明する。図3は、ECU50が、アイドルコア数の増減を行うルーチンのフローチャートである。尚、図3に示すルーチンは、内燃機関10の運転中に繰り返し実行されるものとする。図3に示すルーチンでは、先ず、現在のバッテリ電圧値Vbが検出されるステップ200。次に、上記ステップ200において検出されたバッテリ電圧値Vbが、所定の閾値以下か否かが判定されるステップ202。所定の閾値は、複数のコアを使用した並列演算を行うと電力不足が生じるおそれのある電圧値として、予め設定された値が読み込まれる。その結果、バッテリ電圧値Vbが所定の閾値以下であると判定された場合には、電力不足が生じるおそれがあると判断されて、次のステップに移行し、アイドルコア数が増加されるステップ204。一方、上記ステップ202において、バッテリ電圧値Vbが所定の閾値より大きいと判定された場合には、電力不足が生じるおそれはないと判断されて、次のステップに移行し、アイドルコア数が減少されるステップ206。以上説明したとおり、本実施の形態のシステムによれば、バッテリ電圧値Vbの大きさに応じてアイドルコア数が増減される。これにより、内燃機関の電力負荷に応じて、並列演算処理における消費電力の最適化を図ることができる。ところで、上述した実施の形態2においては、2つのコアを有するECU50を用いてアイドルコア数を増減させることにより、使用コア数を2つと1つとの間で切り替えることとしているが、使用可能なECU50はこれに限られない。すなわち、複数のコアを搭載し使用コア数を可変させることができるのであれば、更に多数のコアが搭載されたマルチコアECUとして構成されていてもよい。また、バッテリ電圧値Vbに応じた切り替えについても、本実施の形態の態様に限られず、例えば、3つ以上のコアを搭載したECUにおいて、バッテリ電圧値Vbが大きくなるにつれてアイドルコア数が徐々に増加するように、複数の閾値を設定することとしてもよい。尚、上述した実施の形態1においては、ECU50が前記第1の発明における制御部に相当しているとともに、ECU50が、上記ステップ200の処理を実行することにより、前記第1および第3の発明における取得手段が、上記ステップ202~206の処理を実行することにより、前記第1の発明における選択手段が、それぞれ実現されている。"