複数のコアが搭載されたマルチコアプロセッサを有し、内燃機関の動作に関わる種々のタスクを演算する内燃機関の制御装置であって、前記複数のコアに前記タスクを分配して演算を行う演算手段と、前記内燃機関の燃料カットが実行されている期間は、実行前に比して前記演算手段において使用するコア数を減ずる制御手段と、を備えることを特徴とする内燃機関の制御装置。前記制御手段は、前記燃料カットから復帰した後は、復帰前に比して前記演算手段において使用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。前記演算手段は、前記内燃機関の燃焼に関連する特定の演算に使用する少なくとも1つのコアを指定コアとして選択する選択手段を含み、前記制御手段は、前記内燃機関の燃料カットが実行されている期間は、前記指定コアの使用を停止させることを特徴とする請求項1または2記載の内燃機関の制御装置。前記演算手段は、前記内燃機関のシリンダモデルを用いた燃焼予測演算を行うモデル演算手段を含み、前記選択手段は、前記モデル演算手段における前記燃焼予測演算に使用する少なくとも1つのコアを前記指定コアとして選択することを特徴とする請求項3記載の内燃機関の制御装置。前記内燃機関は、排気系に後処理装置を備えたディーゼル機関であって、前記演算手段は、触媒温度推定モデルを用いた前記後処理装置の温度予測演算を行う第2のモデル演算手段を含み、前記選択手段は、前記第2のモデル演算手段における温度予測演算に使用する少なくとも1つのコアを前記指定コアとして選択することを特徴とする請求項3または4記載の内燃機関の制御装置。前記内燃機関は、吸気ポートに燃料を噴射するポートインジェクタを備えた火花点火機関であって、前記演算手段は、燃料付着モデルを用いた前記吸気ポートの燃料付着量予測演算を行う第3のモデル演算手段を含み、前記選択手段は、前記第3のモデル演算手段における燃料付着量予測演算に使用する少なくとも1つのコアを前記指定コアとして選択することを特徴とする請求項3または4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のモデルベース制御では、多数のコアを有するマルチコアプロセッサを用いて並列演算処理を行うことにより、演算の高速化を図ることができる。但し、使用コア数が増加すると演算負荷が増加し、これに伴い消費電力も増加する傾向がある。このため、消費電力の低減の観点からは、演算負荷に応じた効率的な演算資源配分を行うことが好ましい。この点、上述した従来の装置では、エンジン動作中の演算資源配分については何ら考慮されておらず、未だ改良の余地を残すものであった。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、複数のコアを有するマルチコアプロセッサを用いて演算処理を行う内燃機関において、内燃機関の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行う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、複数のコアが搭載されたマルチコアプロセッサを有し、内燃機関の動作に関わる種々のタスクを演算する内燃機関の制御装置であって、前記複数のコアに前記タスクを分配して演算を行う演算手段と、前記内燃機関の燃料カットが実行されている期間は、実行前に比して前記演算手段において使用するコア数を減ずる制御手段と、を備え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、前記制御手段は、前記燃料カットから復帰した後は、復帰前に比して前記演算手段において使用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または第2の発明において、前記演算手段は、前記内燃機関の燃焼に関連する特定の演算に使用する少なくとも1つのコアを指定コアとして選択する選択手段を含み、前記制御手段は、前記内燃機関の燃料カットが実行されている期間は、前記指定コアの使用を停止させることを特徴としている。第4の発明は、第3の発明において、前記演算手段は、前記内燃機関のシリンダモデルを用いた燃焼予測演算を行うモデル演算手段を含み、前記選択手段は、前記モデル演算手段における前記燃焼予測演算に使用する少なくとも1つのコアを前記指定コアとして選択することを特徴としている。第5の発明は、第3または第4の発明において、前記内燃機関は、排気系に後処理装置を備えたディーゼル機関であって、前記演算手段は、触媒温度推定モデルを用いた前記後処理装置の温度予測演算を行う第2のモデル演算手段を含み、前記選択手段は、前記第2のモデル演算手段における温度予測演算に使用する少なくとも1つのコアを前記指定コアとして選択することを特徴としている。第6の発明は、第3または第4の発明において、前記内燃機関は、吸気ポートに燃料を噴射するポートインジェクタを備えた火花点火機関であって、前記演算手段は、燃料付着モデルを用いた前記吸気ポートの燃料付着量予測演算を行う第3のモデル演算手段を含み、前記選択手段は、前記第3のモデル演算手段における燃料付着量予測演算に使用する少なくとも1つのコアを前記指定コアとして選択することを特徴としている。第1の発明によれば、内燃機関の燃料カットが実行されている期間は実行前に比して使用コア数が減らされる。燃料カットの実行期間は機関内において燃焼が行われないため、解くべきモデル式の次数が実行前に比して減少する。このため、本発明によれば、演算負荷の減少に応じて使用コア数を減らすことができるので、内燃機関の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。第2の発明によれば、燃料カットから復帰した後は、復帰前に比して使用コア数が増加される。このため、本発明によれば、解くべきモデル次数の増加に応じて使用コア数を増加させることができるので、内燃機関の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。第3の発明によれば、機関燃焼に関連する特定の演算に使用する少なくとも1つのコアが指定コアとして選択される。そして、燃料カットが実行されている期間は、当該指定コアの使用が停止される。このため、本発明によれば、燃料カットの実行中に不要となる演算を有効に停止して、内燃機関の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。第4の発明によれば、シリンダモデルを用いた燃焼予測演算に使用するコアが指定コアとして選択され、燃料カットの実行中に当該指定コアの使用が停止される。このため、本発明によれば、燃料カットの実行中に演算が不要となるシリンダモデルの燃焼予測演算を効率的に停止して、装置全体として演算資源を有効に配分することができる。第5の発明によれば、排気浄化触媒の温度推定モデルを用いた温度予測演算に使用するコアが指定コアとして選択され、燃料カットの実行中に当該指定コアの使用が停止される。このため、本発明によれば、燃料カットの実行中に演算が不要となる温度推定モデルの温度予測演算を効率的に停止して、装置全体として演算資源を有効に配分することができる。第6の発明によれば、吸気ポートの燃料付着モデルを用いた燃料付着量予測演算に使用するコアが指定コアとして選択され、燃料カットの実行中に当該指定コアの使用が停止される。このため、本発明によれば、燃料カットの実行中に演算が不要となる燃料付着モデルの燃料付着量予測演算を効率的に停止して、装置全体として演算資源を有効に配分することができる。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ディーゼル機関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。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。後処理装置26としては、例えば、酸化触媒、NOx触媒、DPFDieselParticulateFilter、DPNRDieselParticulateNOxReductionsystem等を用いることができる。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、n個のコアcore1~corenが搭載されたプロセッサを有するマルチコアECUとして構成され、コア毎にそれぞれ使用停止を都度可変に設定することができる。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。本実施の形態のシステムにおいて実行されるモデルベース制御としては、例えば、シリンダモデルを用いた燃焼予測演算がある。具体的には、シリンダモデルは、各気筒のシリンダ内に流入する空気流量と燃料量、および点火時期を入力として、シリンダ内の燃焼に起因する出力例えばトルクやシリンダから排気されるガスの温度等を予測するモデルである。尚、シリンダモデルのモデル構成については、既に多くの文献が公知であるため、その詳細な説明を省略する。マルチコアECUを備える本実施の形態のシステムにおいては、複数のコアの中から選択された1または複数の指定コアにおいて上記モデルベース制御が実行される。尚、指定コアは当該燃焼予測演算を専用に行うためのコアとして選択されたコアであって、システムのコア使用状況等を考慮して、演算資源を有効に活用しうるコア数に設定されることが好ましい。また、複数の指定コアを用いた並列演算処理を行う場合には、例えばOSCAROptimallyScheduledAdvancedMultiprocessor等の公知の並列化コンパイラを用いて、シリンダモデルの燃焼予測演算アルゴリズムを分割し、各指定コアにタスクを振り分ける。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、上述したモデルベース制御は、内燃機関10の動作中に常に演算が必要なわけではなく、内燃機関10の運転状態によっては演算を停止しても問題ない期間が存在する。すなわち、上述したとおり、シリンダモデルの燃焼予測演算では、シリンダ内の燃焼状態を予測している。このため、内燃機関10の燃料カットが行われている期間は、当該予測演算を停止しても問題がなく、むしろ当該予測演算を停止した方が演算負荷軽減の観点からは好ましい。そこで、本実施の形態のシステムでは、上述したシリンダモデルの燃焼予測演算を行う必要がない燃料カットの実行期間には、当該演算が実行されるコアを停止することとする。これにより、燃料カットの実行中に不要となる演算を行うコアを停止することができるので、残された演算資源を有効に配分することにより、システム全体として演算負荷の軽減を図ることができる。これにより、タスク抜けを回避して内燃機関の制御を高精度に実現することができる。また、本実施の形態のシステムでは、内燃機関10の燃料カットから復帰した時点で、上記停止されたコアでの予測演算が再度開始される。これにより、燃焼予測演算の開始に伴う演算負荷の増加を、使用コア数を増加させることで補うことができるので、内燃機関10の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。[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、演算に使用する使用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。また、図2に示すルーチンを実行する前提として、ここでは、シリンダモデルの燃焼予測演算を行う複数の指定コアが既に選択され、当該燃焼予測演算のタスクがこれらの指定コアに振り分けられているものとする。図2に示すルーチンでは、先ず、内燃機関10において燃料カットが実行されている期間か否かが判定されるステップ100。その結果、内燃機関10において燃料カットが実行されていない場合には、次のステップに移行し、シリンダモデルを搭載したコアにおいて燃焼予測演算が実行されるステップ102。一方、上記ステップ100において、燃料カットが実行されていると判定された場合には、シリンダモデルを用いた燃焼予測演算を行う必要がないと判断されて、次のステップに移行し、シリンダモデルを搭載したコアが停止されるステップ104。以上説明したとおり、本実施の形態のシステムによれば、内燃機関10の燃料カットが実行されている期間は、当該シリンダモデルの演算を行うコアが停止される。これにより、内燃機関10の運転状態に応じて、モデル予測に必要な演算負荷を調整することができるので、システム全体として演算資源を有効配分することが可能となる。ところで、上述した実施の形態1においては、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したが、本発明はディーゼル機関に限定されるものではなく、ガソリンやアルコールを燃料とする火花点火内燃機関や、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。また、上述した実施の形態1においては、燃料カットの実行期間にシリンダモデルの燃焼予測演算を行う指定コアを停止することとしているが、停止可能なコアは当該指定コアに限らない。すなわち、燃料カットが実行されている期間は、シリンダモデルの燃焼予測演算に関する演算負荷が少なからず減少する。このため、燃料カットが実行されている期間に何れかのコアを停止し、残された使用コアに停止されたコアのタスクを振り分けることで、使用コアを減らしつつ内燃機関の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。尚、上述した実施の形態1においては、ECU50が、上記ステップ104の処理を実行することにより、前記第1または第3の発明における制御手段が、上記ステップ102の処理を実行することにより、前記第2の発明における制御手段が、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、内燃機関10の燃料カットが実行されている期間に停止可能なモデルベース制御として、シリンダモデルを用いた燃焼予測制御について説明した。本実施の形態のシステムでは、内燃機関10の燃料カットが実行されている期間に停止可能なモデルベース制御の他の例として、触媒温度推定モデルを用いた温度予測演算について説明する。具体的には、触媒温度推定モデルは、内燃機関10の後処理装置26へ流入するガスの特性成分、温度、流量を入力として、当該後処理装置26から排出されるガスの温度を予測するモデルである。尚、触媒温度推定モデルのモデル構成については、既に多くの文献が公知であるため、その詳細な説明を省略する。本実施の形態の触媒温度推定モデルの温度予測制御は、上述した実施の形態1におけるシリンダモデルを用いた燃焼予測制御と同様に、複数のコアの中から選択された1または複数の指定コアにおいて実行される。ここで、内燃機関10の燃料カットが実行されている期間は、排気からの熱量供給がなくなるため、温度予測演算において触媒温度の微分方程式を解く必要がなくなる。そこで、本実施の形態のシステムでは、上述した触媒温度推定モデルの温度予測演算を行う必要がない燃料カットの実行期間には、当該演算が実行されるコアを停止することとする。これにより、演算負荷の高い温度予測演算を停止することができるので、残された演算資源を有効に配分してシステム全体として演算負荷の軽減を図ることが可能となる。また、本実施の形態のシステムでは、内燃機関10の燃料カットから復帰した時点で、上記停止されたコアでの予測演算が再度開始される。これにより、燃焼予測演算の開始に伴う演算負荷の増加を、使用コア数を増加させることで補うことができるので、内燃機関10の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。[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、演算に使用する使用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。また、図3に示すルーチンを実行する前提として、ここでは、触媒温度推定モデルの温度予測演算を行う複数の指定コアが既に選択され、当該温度予測演算のタスクがこれらの指定コアに振り分けられているものとする。図3に示すルーチンでは、先ず、内燃機関10において燃料カットが実行されている期間か否かが判定されるステップ200。ここでは、上記ステップ100と同様の処理が実行される。その結果、内燃機関10において燃料カットが実行されていない場合には、次のステップに移行し、触媒温度推定モデルを搭載したコアにおいて温度予測演算が実行されるステップ202。一方、上記ステップ200において、燃料カットが実行されていると判定された場合には、触媒温度推定モデルを用いた温度予測演算を行う必要がないと判断されて、次のステップに移行し、触媒温度推定モデルを搭載したコアが停止されるステップ204。以上説明したとおり、本実施の形態のシステムによれば、内燃機関10の燃料カットが実行されている期間は、当該触媒温度推定モデルの演算を行うコアが停止される。これにより、内燃機関10の運転状態に応じて、モデル予測に必要な演算負荷を調整することができるので、システム全体として演算資源を有効配分することが可能となる。ところで、上述した実施の形態2においては、燃料カットの実行期間に触媒温度推定モデルの温度予測演算を行う指定コアを停止することとしているが、停止可能なコアは当該指定コアに限らない。すなわち、燃料カットが実行されている期間は、触媒温度推定モデルの温度予測演算に関する演算負荷が少なからず減少する。このため、燃料カットが実行されている期間に何れかのコアを停止し、残された使用コアに停止されたコアのタスクを振り分けることで、使用コアを減らしつつ内燃機関の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。また、上述した実施の形態2においては、燃料カットの実行期間に触媒温度推定モデルの温度予測演算を行う指定コアを停止することとしているが、実施の形態1において上述したシリンダモデルを用いた燃焼予測演算のコア停止制御も同時に実行することとしてもよい。尚、上述した実施の形態2においては、ECU50が、上記ステップ104の処理を実行することにより、前記第1または第3の発明における制御手段が、上記ステップ102の処理を実行することにより、前記第2の発明における制御手段が、それぞれ実現されている。実施の形態3.[実施の形態3の特徴]次に、図4を参照して、本発明の実施の形態3について説明する。本実施の形態3は、図1に示す内燃機関10をポート噴射のガソリンエンジンに置き換えたシステムを用いて、後述する図4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、内燃機関10の燃料カットが実行されている期間に停止可能なモデルベース制御として、シリンダモデルを用いた燃焼予測制御について説明した。本実施の形態のシステムでは、内燃機関10の燃料カットが実行されている期間に停止可能なモデルベース制御の他の例として、燃料付着モデルを用いたポートの燃料付着量予測演算について説明する。具体的には、燃料付着モデルは、内燃機関10のポートへ噴射された燃料の挙動を示すモデルであって、ポートへの燃料噴射量、ポート付着率、およびポート残留率に基づいて、ポートの燃料付着量を予測するモデルである。尚、燃料付着モデルのモデル構成については、既に多くの文献が公知であるため、その詳細な説明を省略する。本実施の形態の燃料付着モデルの燃料付着量予測制御は、上述した実施の形態1におけるシリンダモデルを用いた燃焼予測制御と同様に、複数のコアの中から選択された1または複数の指定コアにおいて実行される。ここで、内燃機関10の燃料カットが開始されると燃料の付着が生じないため、ポートの燃料付着量は即座に減少してゼロとなる。ポートへの燃料付着量が完全にゼロとなると、それ以上燃料付着モデルを演算する必要性がなくなる。そこで、本実施の形態のシステムでは、燃料カットの実行期間に当該燃料付着量予測演算が実行されるコアを停止することとする。これにより、使用コア数を有効に減らすことができるので、システム全体として残された演算資源を有効に配分して演算負荷の軽減を図ることが可能となる。また、本実施の形態のシステムでは、内燃機関10の燃料カットから復帰した時点で、上記停止されたコアでの予測演算が再度開始される。これにより、燃焼予測演算の開始に伴う演算負荷の増加を、使用コア数を増加させることで補うことができるので、内燃機関10の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。[実施の形態3における具体的処理]次に、図4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4は、ECU50が、演算に使用する使用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4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。また、図4に示すルーチンを実行する前提として、ここでは、燃料付着モデルの燃料付着量予測演算を行う複数の指定コアが既に選択され、当該燃料付着量予測演算のタスクがこれらの指定コアに振り分けられているものとする。図4に示すルーチンでは、先ず、内燃機関10において燃料カットが実行されている期間か否かが判定されるステップ300。ここでは、上記ステップ100と同様の処理が実行される。その結果、内燃機関10において燃料カットが実行されていない場合には、次のステップに移行し、燃料付着モデルを搭載したコアにおいて燃料付着量予測演算が実行されるステップ302。一方、上記ステップ300において、燃料カットが実行されていると判定された場合には、燃料付着モデルを用いた燃料付着量予測演算を行う必要がないと判断されて、次のステップに移行し、燃料付着モデルを搭載したコアが停止されるステップ304。以上説明したとおり、本実施の形態のシステムによれば、内燃機関10の燃料カットが実行されている期間は、当該燃料付着モデルの演算を行うコアが停止される。これにより、内燃機関10の運転状態に応じて、モデル予測に必要な演算負荷を調整することができるので、システム全体として演算資源を有効配分することが可能となる。ところで、上述した実施の形態3においては、燃料カットの実行期間に燃料付着モデルの燃料付着量予測演算を行う指定コアを停止することとしているが、停止可能なコアは当該指定コアに限らない。すなわち、燃料カットが実行されている期間は、燃料付着モデルの燃料付着量予測演算に関する演算負荷が少なからず減少する。このため、燃料カットが実行されている期間に何れかのコアを停止し、残された使用コアに停止されたコアのタスクを振り分けることで、使用コアを減らしつつ内燃機関の演算負荷に応じた高率的な使用コア配分を行うことが可能となる。また、上述した実施の形態3においては、燃料カットの実行期間に燃料付着モデルの燃料付着量予測演算を行う指定コアを停止することとしているが、実施の形態1において上述したシリンダモデルを用いた燃焼予測演算のコア停止制御も同時に実行することとしてもよい。また、上述した実施の形態3においては、燃料カットの実行期間に燃料付着モデルの燃料付着量予測演算を行う指定コアを停止することとしているが、指定コアを停止するタイミングは燃料カットの開始時に限らず、ポートへの燃料付着量が完全にゼロとなった時点から指定コアを停止することとしてもよい。尚、上述した実施の形態3においては、ECU50が、上記ステップ104の処理を実行することにより、前記第1または第3の発明における制御手段が、上記ステップ102の処理を実行することにより、前記第2の発明における制御手段が、それぞれ実現されている。