"複数のコアが格子状に配置されたマルチコアプロセッサを有し、前記マルチコアプロセッサを用いて1又は複数のアクチュエータの制御目標値を演算するエンジン制御装置において、前記複数のコアの少なくとも一部には、第1の運転条件と第2の運転条件とを軸とする2次元直交座標系上に配列された複数の格子点が前記2次元直交座標系上と同じ並びで1対1に関連付けられ、そして、関連付けられた格子点における前記1又は複数のアクチュエータの最適制御値を演算するための演算プログラムが割り当てられ、格子点を関連付けられた各コアは、現在の動作点が属する前記2次元直交座標系上の運転領域が自身に関連付けられた格子点により定義される領域である場合、自身が演算した当該格子点における最適制御値を補間計算コアに送信するようにプログラムされ、前記補間計算コアは、前記運転領域を定義する全ての格子点における最適制御値を用いて前記動作点における最適制御値を補間計算するようにプログラムされ、前記マルチコアプロセッサは、前記補間計算で得られた前記動作点における最適制御値を前記制御目標値として出力することを特徴とするエンジン制御装置。格子点を関連付けられた各コアは、現在の動作点が属する前記2次元直交座標系上の運転領域が自身に関連付けられた格子点により定義される領域であり、自身が前記運転領域を定義する複数の格子点のうちの代表格子点に関連付けられている場合、前記補間計算コアとして機能するようにプログラムされていることを特徴とする請求項1に記載のエンジン制御装置。格子点を関連付けられた各コアは、現在の動作点が属する前記2次元直交座標系上の運転領域が自身に関連付けられた格子点により定義される領域である場合、当該格子点における最適制御値を前記演算プログラムにより演算し、前記運転領域が自身に関連付けられた格子点により定義される領域ではない場合には、当該格子点における最適制御値の演算を休止するようにプログラムされていることを特徴とする請求項1又は2に記載のエンジン制御装置。格子点を関連付けられた各コアは、最適制御値の演算時間内で到達する可能性のある運転領域が自身に関連付けられた格子点により定義される領域と重なる場合、当該格子点における最適制御値を前記演算プログラムにより演算し、重ならない場合には、当該格子点における最適制御値の演算を休止するようにプログラムされていることを特徴とする請求項1又は2に記載のエンジン制御装置。前記第1の運転条件と第2の運転条件はエンジン回転数とエンジン負荷であることを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載のエンジン制御装置。前記複数のコアのそれぞれは、CPUと当該CPUで実行されるプログラムを記憶したローカルメモリとを備え、前記ローカルメモリには、前記演算プログラムと当該コアが前記補間計算コアとなった場合に実行される補間計算プログラムとが記憶されていることを特徴とする請求項2に記載のエンジン制御装置。複数のコアが格子状に配置されたマルチコアプロセッサを有し、前記マルチコアプロセッサを用いて1又は複数のアクチュエータの制御目標値を演算するエンジン制御装置において、前記複数のコアの少なくとも一部には、第1の運転条件、第2の運転条件及び第3の運転条件を軸とする3次元直交座標系上に配列された複数の格子点が前記第1の運転条件と第2の運転条件とを軸とする2次元直交座標系上と同じ並びで関連付けられ、そして、関連付けられた各格子点における前記1又は複数のアクチュエータの最適制御値を演算するための演算プログラムが割り当てられ、格子点を関連付けられた各コアは、現在の動作点が属する前記3次元直交座標系上の運転空間が自身に関連付けられた前記第1及び第2の運転条件の各値が同一で前記第3の運転条件の値が異なる複数の格子点のうちの何れかの格子点により定義される空間である場合、自身が演算した前記運転空間を定義する2つの格子点における最適制御値を補間計算コアに送信するようにプログラムされ、前記補間計算コアは、前記運転空間を定義する全ての格子点における最適制御値を用いて前記動作点における最適制御値を補間計算するようにプログラムされ、前記マルチコアプロセッサは、前記補間計算で得られた前記動作点における最適制御値を前記制御目標値として出力することを特徴とするエンジン制御装置。格子点を関連付けられた各コアは、現在の動作点が属する前記2次元直交座標系上の運転領域が自身に関連付けられた格子点により定義される領域であり、自身が前記運転領域を定義する複数の格子点のうちの代表格子点に関連付けられている場合、前記補間計算コアとして機能するようにプログラムされていることを特徴とする請求項7に記載のエンジン制御装置。格子点を関連付けられた各コアは、現在の動作点が属する前記3次元直交座標系上の運転空間が自身に関連付けられた何れかの格子点により定義される空間である場合、前記運転空間を定義する格子点のうち自身に関連付けられた格子点における最適制御値を前記演算プログラムにより演算し、前記運転空間が自身に関連付けられた格子点により定義される空間ではない場合には、自身に関連付けられた全ての格子点における最適制御値の演算を休止するようにプログラムされていることを特徴とする請求項7又は8に記載のエンジン制御装置。格子点を関連付けられた各コアは、最適制御値の演算時間内で到達する可能性のある運転空間が自身に割り当てられた何れかの格子点により定義される空間と重なる場合、前記運転空間と重なる空間を定義する格子点のうち自身に関連付けられた格子点における最適制御値を前記演算プログラムにより演算し、重ならない場合には、自身に関連付けられた全ての格子点における最適制御値の演算を休止するようにプログラムされていることを特徴とする請求項7又は8に記載のエンジン制御装置。前記第1の運転条件と第2の運転条件はエンジン回転数とエンジン負荷であることを特徴とする請求項7乃至10の何れか1項に記載のエンジン制御装置。前記第3の運転条件はエンジン水温であることを特徴とする請求項11に記載のエンジン制御装置。前記第3の運転条件は車速或いは吸入空気温度であることを特徴とする請求項11に記載のエンジン制御装置。前記複数のコアのそれぞれは、予め定義された複数の運転条件の中からエンジンの運転状態に応じて前記第3の運転条件とすべき運転条件を選択するようにプログラムされていることを特徴とする請求項11に記載のエンジン制御装置。前記複数のコアのそれぞれは、エンジンの暖機中は、エンジン水温を前記第3の運転条件として最適制御値を演算し、暖機の完了後は、前記第3の運転条件を車速或いは吸入空気温度に変更して最適制御値を演算するようにプログラムされていることを特徴とする請求項14に記載のエンジン制御装置。前記複数のコアのそれぞれは、CPUと当該CPUで実行されるプログラムを記憶したローカルメモリとを備え、前記ローカルメモリには、前記演算プログラムと当該コアが前記補間計算コアとなった場合に実行される補間計算プログラムとが記憶されていることを特徴とする請求項8に記載のエンジン制御装置。実施の形態1.本発明の実施の形態1のエンジン制御装置について図を参照して説明する。本発明が適用されるエンジン制御装置は、マルチコアプロセッサを用いてエンジン制御にかかるアクチュエータの制御目標値を演算する装置である。本発明においては、エンジン制御装置により制御される自動車用エンジンの種類や構造に限定は無く、また、アクチュエータの種類や数にも限定は無い。例えば、本実施の形態のエンジン制御装置はガソリンエンジンの制御装置であってもよい。その場合、エンジン制御装置は、スロットル、点火装置、インジェクタ、EGR弁、可変動弁機構、及びウエストゲートバルブ等のアクチュエータの制御目標値を演算する。また、本実施の形態のエンジン制御装置はディーゼルエンジンの制御装置であってもよい。その場合、エンジン制御装置は、インジェクタ、EGR弁、ディーゼルスロットル、及び可変ノズルターボ等のアクチュエータの制御目標値を演算する。図1は、本実施の形態のエンジン制御装置が有するマルチコアプロセッサのコアの配列を示す図である。本実施の形態にかかるマルチコアプロセッサ100は、複数のコア102が格子状に配置されているという構造上の特徴を有している。図1に示すマルチコアプロセッサ100の格子パターンは矩形格子であり、合計49個のコア102が7行7列に配列されている。図2は、マルチコアプロセッサ100のハードウェアアーキテクチャの概略を示す図である。各コア102はキャッシュ付きのCPU104とローカルメモリ106を備え、コア102同士はバス108で接続されている。ローカルメモリ106には、CPU104で実行される各種のプログラムとそのプログラムの実行時に使用される各種のデータが記憶されている。また、図示は省略するが、バス108にはコア間で共有される共有メモリも接続されている。図3は、マルチコアプロセッサ100のソフトウェアアーキテクチャの概略を示す図である。マルチコアプロセッサ100では、それぞれのコア102上で異なるOS110が動作する。また、それぞれのOS110上で異なるアプリケーション112が動作する。後述する最適制御値演算プログラムや補間計算プログラムは、そのようなアプリケーション112の1つである。各コア102に関連するOS110とアプリケーション112は、コア102ごとにローカルメモリ106にインストールされている。このようなソフトウェアアーキテクチャを有するマルチコアプロセッサ100では、各コア102が独自にアプリケーション112を実行することができる。アプリケーション112の実行のために他のコア102による演算結果や他のコア102が有するデータが必要な場合には、バス108を通したコア間通信OS間通信によってデータのやり取りが行われる。本実施の形態のエンジン制御装置は、エンジン回転数とエンジン負荷の各現在値を取得し、それらに基づいて各アクチュエータの制御目標値を決定する。エンジン回転数とエンジン負荷が決まれば、エンジンの運転状態を最適にすることができる各アクチュエータの制御目標値を特定することができる。その特定には、エンジンを実際に試験して得られた適合データを用いることができる。ただし、エンジン回転数とエンジン負荷の全ての組み合わせについて適合データを得ようとすると適合作業に膨大な時間と工数がかかってしまう。そこで提案されるのが、エンジン回転数とエンジン負荷のある特定の組み合わせにいてのみ適合データを取得し、その他の組み合わせについては取得した適合データに基づいて補間計算を行うことである。本実施の形態のエンジン制御装置は、補間計算を利用したアクチュエータ制御目標値の演算をマルチコアプロセッサ100によって並列的に実施する。マルチコアプロセッサ100で使用される適合データは、図4に格子点で示されるエンジン回転数とエンジン負荷の組み合わせについて準備されている。図4は、エンジン回転数とエンジン負荷を軸とする2次元直交座標系上の格子点の配列を示す図である。この2次元直交座標系上には25個の格子点が5行5列に配列されている。なお、各格子点に付された数字はその格子点番号である。以下の説明で特定の格子点について述べる場合には、格子点番号で特定するものとする。2次元直交座標系上で格子点がとる格子パターンは、マルチコアプロセッサ100の格子パターンと同じく矩形格子である。矩形格子では、矩形の四隅に配置される4つの格子点によって1つの運転領域が定義される。よって、図4に示す2次元直交座標系では、合計16の運転領域が定義されている。格子点のそれぞれには、その位置におけるエンジン回転数とエンジン負荷に対して適合された適合データが関連付けられている。各格子点における適合データは後述する最適制御値演算プログラムに組み込まれて当該格子点が関連付けられたコア102に割り当てられている。図5は、図4に示す2次元直交座標系上に配列された格子点とマルチコアプロセッサ100上のコア102との関連付けについて示す図である。マルチコアプロセッサ100に搭載されたコア102のうち一部のコアに付された数字はそのコア番号である。以下の説明で特定のコアについて述べる場合には、コア番号で特定するものとする。図4と図5を対比することで分かる通り、2次元直交座標系上に配列された1番から25番までの格子点は、2次元直交座標系上と同じ並びで1番から25番までのコア102aに1対1に関連付けられている。以下では、マルチコアプロセッサ100に搭載されたコア102のうち格子点が関連付けられたコアは符号102aによって他のコアとは区別するものとする。格子点を関連付けられたコア102aには、その格子点のエンジン回転数とエンジン負荷に対して適合された適合データを使用する最適制御値演算プログラムが割り当てられている。最適制御値演算プログラムは補間計算プログラムとともにローカルメモリ106にインストールされている。最適値演算プログラムは、エンジン特性モデルを用いてアクチュエータの最適制御値を演算するプログラムである。前述の適合データはエンジン特性モデルのパラメータの値に用いられる。本実施の形態のマルチコアプロセッサ100では、49個のコア102のうち1番から25番までの25個のコア102aがアクチュエータ制御目標値の演算のための最適値演算コアとして機能し、それ以外のコア102はエンジン制御に必要なその他の処理を担う。次に、マルチコアプロセッサ100を用いたアクチュエータの制御目標値の演算方法について図6及び図7を用いて説明する。図6に示す2次元直交座標系において、点Aは、エンジン回転数とエンジン負荷の各現在値により定まる動作点、つまり、現在の動作点を示している。ここでいう現在とは、今回の時間ステップの開始時点現在を意味する。エンジンを適切に制御するためには、現在の動作点におけるアクチュエータの最適制御値を演算し、それをアクチュエータの制御目標値として設定する必要がある。ただし、2次元直交座標系において最適制御値を演算するための適合データが用意されているのは1番から25番までの格子点のみであり、それ以外の領域では適合データは用意されていない。よって、現在の動作点における最適制御値を最適制御値演算プログラムによって直接に算出することはできない。そこで、本実施の形態では、現在の動作点を囲む4つの格子点における最適制御値を演算し、それらを用いて現在の動作点における最適制御値を補間計算することが行われる。図6に示す例では、現在の動作点Aは二重丸で囲む7番、8番、12番及び13番の格子点によって定義される領域に属している。よって、これらの格子点における最適制御値が分かれば、それらを用いた補間計算によって現在の動作点Aにおける最適制御値を得ることができる。現在の動作点Aにおける最適制御値は、具体的には次の手順で演算される。まず、図7に示すコアの配置において、マルチコアプロセッサ100は、7番、8番、12番及び13番の格子点に対応する7番、8番、12番及び13番のコア102aを演算に使用する。これらのコア102aのそれぞれは、自身のローカルメモリ106にインストールされている最適制御値演算プログラムによって、自身に関連付けられた格子点における最適制御値を演算する。このとき、7番、8番、12番及び13番の各コア102aによる最適制御値の演算は並列に行われる。各コア102aにて最適制御値の演算が完了したら、その演算結果のデータは4つのコアのうちの代表コアに集められる。各コア102aは、現在の動作点を囲む4つの格子点のうち2次元直交座標系において原点に最も近い格子点を代表格子点として認識し、その代表格子点を関連付けられたコアを代表コアとして認識するようにプログラムされている。図7に示す例では、7番のコア102aが代表コアとなる。代表コアである7番のコア102aは、自身が演算した最適制御値のデータと8番、12番及び13番のコア102aから受信した最適制御値のデータとを用いて、自身のローカルメモリ106にインストールされている補間計算プログラムによって現在の動作点Aにおける最適制御値を補間計算する。以上述べた方法によれば、補間計算のために必要な4つの格子点における最適制御値はそれぞれ別々のコア102aにより並列に演算される。これにより、アクチュエータの制御目標値の演算に要する時間を従来のシングルコアプロセッサを用いる場合に比較して大幅に短縮することができる。さらに、2次元直交座標系上での格子点の配列はマルチコアプロセッサ100上でのコア102aの配列に対応しているので、4つの格子点における最適制御値を物理的に最も近接した4つのコア102aで演算することができる。また、その4つのコア102aのうちの1つが補間計算コアとして機能する。これによれば、各コアで演算した最適制御値のデータを補間計算コアに渡す際に生じる通信ディレイ時間の差を小さくできるだけでなく、通信ディレイ時間そのものを小さくすることができる。なお、以上述べた方法は、各コア102aにおいて図8のフローチャートに示す最適制御値算出ルーチンが実行されることにより実施される。このルーチンは、各コア102aのローカルメモリ106にインストールされたアプリケーションによって、コア102aごとに一定の時間ステップ例えばエンジンの制御周期で実行される。図8のフローチャートの最初のステップS102では、コア102aはエンジン回転数とエンジン負荷の各現在値を取得する。それらは、最適制御値演算コア以外のコア102によってセンサの出力値に基づいて計算されている。次に、コア102aは、エンジン回転数とエンジン負荷の各現在値から現在の動作点を特定し、現在の動作点が自身に関連付けられた格子点により区画される領域内にあるかどうか判定する。例えば、当該コア102aが7番のコアである場合、7番の格子点を頂点とする4つの矩形領域のうちの何れかに現在の動作点が入っているかどうか判定する。ステップS102の判定の結果が否定である場合、コア102aは最適制御値の演算を休止して今回時間ステップでの演算を終了する。無駄な電力消費を抑えるためである。ステップS102の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS104の処理を実行する。ステップS104では、コア102aは最適制御値演算プログラムを実行し、自身に関連付けられた格子点における最適制御値を演算する。次のステップS106では、コア102aは自身が代表コアに該当するかどうか判定する。代表コアであるかどうかは、自身に関連付けられた格子点と現在の動作点との位置関係から判断することができる。ステップS106の判定の結果が否定である場合、コア102aはステップS112の処理を実行する。ステップS112では、コア102aは自身が演算した最適制御値のデータを代表コアに送信する。どのコアが代表コアに該当するかは、2次元直交座標系上での現在の動作点の座標から判断することができる。最適制御値のデータの送信により、当該コア102aによる今回時間ステップでの演算は終了する。ステップS106の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS108の処理を実行する。ステップS108では、コア102aは、現在の動作点が属する運転領域を定義するその他の格子点を関連付けられた各コアから、それらのコアで演算された最適制御値のデータを受信する。例えば、図6に点Aで示すように現在の動作点が位置し、当該コア102aが7番のコアである場合、8番、12番及び13番の各コア102aからそれらが演算した最適制御値のデータを受信する。次のステップS110では、代表コアであるコア102aは、自身が演算した最適制御値を含む4つの格子点における最適制御値に基づいて、現在の動作点における最適制御値を補間計算プログラムにより補間計算する。補間計算で得られた現在の動作点における最適制御値は、アクチュエータの制御目標値として出力される。これにより、当該コア102aによる今回時間ステップでの演算は終了する。以上のルーチンがそれぞれのコア102aにて実行されることで、アクチュエータの制御目標値を高速で演算可能にしながら消費電力を抑えることができる。実施の形態2.次に、本発明の実施の形態2のエンジン制御装置について図を参照して説明する。本実施の形態と実施の形態1の相違点は、マルチコアプロセッサ100を用いたアクチュエータの制御目標値の演算方法である。マルチコアプロセッサ100のコア102の配列、ハードウェアアーキテクチャ、及びソフトウェアアーキテクチャは図1,図2及び図3に示す実施の形態1のそれらと同一である。また、実施の形態1と同一の方法でエンジン回転数とエンジン負荷を軸とする2次元直交座標系上に格子点が配列され、それらの格子点は実施の形態1と同一の方法でマルチコアプロセッサ100上のコア102に関連付けられている。実施の形態1では、現在の動作点を囲む4つの格子点における最適制御値を演算し、それらに基づいて現在の動作点における最適制御値を演算している。しかし、エンジンの運転状態が過渡的に変化している状況では、各コア102aで最適制御値を演算している間に2次元直交座標系上での動作点の位置が変化する可能性がある。その場合、実施の形態1の方法による補間計算で得られる最適制御値と、真の現在の動作点における最適制御値との間にはずれが生じる可能性がある。そこで、本実施の形態では、エンジンの運転状態が過渡的に変化している状況でアクチュエータの制御目標値を精度良く演算する方法について提案する。図9に示す2次元直交座標系において、点Aは、今回の時間ステップの開始時点におけるエンジン回転数とエンジン負荷の各値により定まる動作点を示している。斜線をつけた領域Bは、点Aを基準として各コア102aでの最適制御値の演算時間内に到達しうる運転領域を示している。この領域Bは、点Aにおけるエンジン回転数をNEarpm、エンジン負荷をKLaとすると、エンジン回転数がNEa±ΔNErpm、エンジン負荷がKLa±ΔKLの範囲として算出される。ここで、ΔNEは最適制御値の演算時間内に予想されるエンジン回転数の最大変化量であり、ΔKLは最適制御値の演算時間内に予想されるエンジン負荷の最大変化量である。ΔNEとΔKLの各値はエンジン回転数とエンジン負荷を引数とするマップにおいて予め定められている。領域Bは、最適制御値の演算が完了した時点において動作点が存在しうる領域を示している。そこで、本実施の形態では、点Aを囲む格子点だけでなく、領域Bを囲む格子点の全てについて予め最適制御値を演算することが行われる。図9に示す例では、領域Bは、6番、7番、11番及び12番の格子点によって定義される領域と、7番、8番、12番及び13番の格子点によって定義される領域と、8番、9番、13番及び14番の格子点によって定義される領域とに重なっている。よって、6番、7番、8番、9番、11番、12番、13番及び14番の格子点における最適制御値を前もって演算しておけば、最適制御値の演算が完了した時点現在における動作点がどの運転領域にあったとしても、その動作点における最適制御値を補間計算によって得ることができる。図9に示す例では、補間計算の開始時点現在における動作点は点Cに位置している。この場合、既に演算している8番、9番、13番及び14番の格子点における最適制御値を用いることができるので、現在の動作点Cにおける最適制御値をエンジンの制御周期に遅れることなく補間計算することができる。本実施の形態による演算は、具体的には次の手順で行われる。まず、図10に示すコアの配置において、マルチコアプロセッサ100は、6番、7番、8番、9番、11番、12番、13番及び14番の格子点に対応する6番、7番、8番、9番、11番、12番、13番及び14番のコア102aを演算に使用する。これらのコア102aによる最適制御値の演算は並列に行われる。各コア102aにて最適制御値の演算が完了したら、その時点におけるエンジン回転数とエンジン負荷を取得し、2次元直交座標系上での現在の動作点の位置を特定する。そして、現在の動作点が8番、9番、13番及び14番の格子点に囲まれる運転領域にある場合は、8番、9番、13番及び14番のコア102aで演算された最適制御値のデータのみが代表コアに集められる。図10に示す例では、8番のコア102aが代表コアとなる。代表コアである8番のコア102aは、自身が演算した最適制御値のデータと9番、13番及び14番のコア102aから受信した最適制御値のデータとを用いて、自身のローカルメモリ106にインストールされている補間計算プログラムによって現在の動作点Cにおける最適制御値を補間計算する。以上述べた方法は、各コア102aにおいて図11のフローチャートに示す最適制御値算出ルーチンが実行されることにより実施される。このルーチンは、各コア102aのローカルメモリ106にインストールされたアプリケーションによって、コア102aごとに一定の時間ステップ例えばエンジンの制御周期で実行される。図11のフローチャートの最初のステップS202では、コア102aは、現時点から最適制御値の演算時間内で到達する可能性のある運転領域のデータを取得する。到達可能性のある運転領域は、最適制御値演算コア以外のコア102によって計算されている。次のステップS204では、コア102aは、ステップ202で取得した運転領域が自身に関連付けられた格子点により定義される領域と重なるかどうか判定する。例えば、当該コア102aが8番のコアである場合、8番の格子点を頂点とする4つの矩形領域の何れかがステップ202で取得した運転領域と重なっているかどうか判定する。ステップS204の判定の結果が否定である場合、コア102aは最適制御値の演算を休止して今回時間ステップでの演算を終了する。無駄な電力消費を抑えるためである。ステップS204の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS206の処理を実行する。ステップS206では、コア102aは最適制御値演算プログラムを実行し、自身に関連付けられた格子点における最適制御値を演算する。次のステップS208では、コア102aはエンジン回転数とエンジン負荷の各現在値を取得する。そして、それらから2次元直交座標系上での現在の動作点を特定し、現在の動作点が自身に関連付けられた格子点により区画される領域内にあるかどうか判定する。例えば、当該コア102aが8番のコアである場合、8番の格子点を頂点とする4つの矩形領域のうちの何れかに現在の動作点が入っているかどうか判定する。ステップS208の判定の結果が否定である場合、コア102aは最適制御値の演算結果を破棄して今回時間ステップでの演算を終了する。ステップS208の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS210の処理を実行する。ステップS210では、コア102aは自身が代表コアに該当するかどうか判定する。代表コアであるかどうかは、自身に関連付けられた格子点と現在の動作点との位置関係から判断することができる。ステップS210の判定の結果が否定である場合、コア102aはステップS216の処理を実行する。ステップS216では、コア102aは自身が演算した最適制御値のデータを代表コアに送信する。どのコアが代表コアに該当するかは、2次元直交座標系上での現在の動作点の座標から判断することができる。最適制御値のデータの送信により、当該コア102aによる今回時間ステップでの演算は終了する。ステップS210の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS212の処理を実行する。ステップS212では、コア102aは、現在の動作点が属する運転領域を定義するその他の格子点を関連付けられた各コアから、それらのコアで演算された最適制御値のデータを受信する。例えば、図10に点Cで示すように現在の動作点が位置し、当該コア102aが8番のコアである場合、9番、13番及び14番の各コア102aからそれらが演算した最適制御値のデータを受信する。次のステップS214では、代表コアであるコア102aは、自身が演算した最適制御値を含む4つの格子点における最適制御値に基づいて、現在の動作点における最適制御値を補間計算プログラムにより補間計算する。補間計算で得られた現在の動作点における最適制御値は、アクチュエータの制御目標値として出力される。これにより、当該コア102aによる今回時間ステップでの演算は終了する。以上のルーチンがそれぞれのコア102aにて実行されることで、エンジンの運転状態が過渡的に変化している状況であっても、消費電力を抑えながらエンジンの制御周期に遅れることなくアクチュエータの制御目標値を演算することができる。実施の形態3.次に、本発明の実施の形態3のエンジン制御装置について図を参照して説明する。本実施の形態と実施の形態1,2とは、アクチュエータの制御目標値を決定する際に基づく運転条件の数に相違がある。本実施の形態では、第1及び第2の運転条件であるエンジン回転数とエンジン負荷に加えて、第3の運転条件であるエンジン水温にも基づいてアクチュエータの制御目標値を決定する。このため、本実施の形態と実施の形態1,2とでは、マルチコアプロセッサ100を用いたアクチュエータの制御目標値の演算方法にも相違がある。マルチコアプロセッサ100のコア102の配列、ハードウェアアーキテクチャ、及びソフトウェアアーキテクチャは図1,図2及び図3に示す実施の形態1のそれらと同一である。本実施の形態のエンジン制御装置は、エンジン回転数、エンジン負荷及びエンジン水温の各現在値を取得し、それらに基づいて各アクチュエータの制御目標値を決定する。エンジン水温は、特にエンジンの暖機過程において、アクチュエータの操作量とエンジンの運転状態との関係に大きな影響を及ぼす因子である。本実施の形態のエンジン制御装置では、エンンジン回転数とエンジン負荷とエンジン水温のある特定の組み合わせにいてのみ適合データが用意され、その他の組み合わせについては用意された適合データに基づく補間計算によって補われる。マルチコアプロセッサ100で使用される適合データは、図12に格子点で示されるエンンジン回転数とエンジン負荷とエンジン水温の組み合わせについて準備されている。図12には、エンジン回転数をX軸としエンジン負荷をY軸としエンジン水温をZ軸とする3次元直交座標系上の格子点の配列が示されている。この3次元直交座標系上には125個の格子点が5行5列5段に配列されている。3次元直交座標系上で格子点がとる3次元の格子パターンは単純立方格子であり、エンジン回転数とエンジン負荷を軸とする2次元直交座標系上での格子パターンはマルチコアプロセッサ100の格子パターンと同じく矩形格子である。この格子パターンによれば、単位格子である立方体の頂点に配置される8つの格子点によって1つの運転空間が定義される。格子点のそれぞれには、その位置におけるエンジン回転数、エンジン負荷及びエンジン水温に対して適合された適合データが関連付けられている。各格子点における適合データは最適制御値演算プログラムに組み込まれて当該格子点が関連付けられたコア102に割り当てられている。図12には、3次元直交座標系上に配列された格子点とマルチコアプロセッサ100上のコア102との関連付けについても示されている。3次元直交座標系上に配列された125個の格子点は、エンジン回転数とエンジン負荷を軸とする2次元直交座標系上と同じ並びで25個のコア102aに関連付けられている。よって、1つのコア102aには、エンジン回転数とエンジン負荷の各値が同じでエンジン水温の値が異なる5個の格子点が関連付けられている。各コア102aには、関連付けられた格子点のエンジン回転数、エンジン負荷及びエンジン水温に対して適合された適合データを使用する最適制御値演算プログラムが割り当てられている。最適制御値演算プログラムは補間計算プログラムとともにローカルメモリ106にインストールされている。前述の各適合データは最適値演算プログラムが用いるエンジン特性モデルのパラメータの値に用いられる。本実施の形態のマルチコアプロセッサ100では、25個のコア102aがアクチュエータ制御目標値の演算のための最適値演算コアとして機能し、それ以外のコア102はエンジン制御に必要なその他の処理を担う。次に、マルチコアプロセッサ100を用いたアクチュエータの制御目標値の演算方法について図13を用いて説明する。図13に示す3次元直交座標系において、点Dは、エンジン回転数とエンジン負荷とエンジン水温の各現在値により定まる動作点、つまり、現在の動作点を示している。ここでいう現在とは、今回の時間ステップの開始時点現在を意味する。エンジンを適切に制御するためには、現在の動作点におけるアクチュエータの最適制御値を演算し、それをアクチュエータの制御目標値として設定する必要がある。そこで、本実施の形態では、現在の動作点を囲む8つの格子点における最適制御値を演算し、それらを用いて現在の動作点における最適制御値を補間計算することが行われる。図13に示す例では、現在の動作点Dは7X番、8X番、12X番、13X番、7Y番、8Y番、12Y番及び13Y番の格子点によって定義される空間に属している。よって、これらの格子点における最適制御値が分かれば、それらを用いた補間計算によって現在の動作点Dにおける最適制御値を得ることができる。現在の動作点Dにおける最適制御値は、具体的には次の手順で演算される。まず、図13に示すコアの配置において、マルチコアプロセッサ100は、上記の格子点に対応する7番、8番、12番及び13番のコア102aを演算に使用する。これらのコア102aのそれぞれは、自身のローカルメモリ106にインストールされている最適制御値演算プログラムによって、自身に関連付けられた各格子点における最適制御値を順次演算する。例えば、7番のコア102aは、7X番の格子点における最適制御値を演算し、続いて、7Y番の格子点における最適制御値を演算する。4つのコア102aによる最適制御値の演算は並列に行われる。各コア102aにて最適制御値の演算が完了したら、その演算結果のデータは4つのコアのうちの代表コアに集められる。各コア102aは、現在の動作点を囲む8つの格子点のうち3次元直交座標系において原点に最も近い格子点を代表格子点として認識し、その代表格子点を関連付けられたコアを代表コアとして認識するようにプログラムされている。図13に示す例では、7番のコア102aが代表コアとなる。代表コアである7番のコア102aは、自身が演算した2つの格子点における最適制御値のデータと8番、12番及び13番のコア102aから受信した6つの格子点における最適制御値のデータとを用いて、自身のローカルメモリ106にインストールされている補間計算プログラムによって現在の動作点Dにおける最適制御値を補間計算する。以上述べた方法によれば、アクチュエータの制御目標値に第3の運転条件としてのエンジン水温を反映させることで、実施の形態1に比較してより細かなエンジン制御を実現することができる。また、補間計算のために必要な8つの格子点における最適制御値の演算は、並列に動作する4つのコア102aに分散して行われるので、アクチュエータの制御目標値の演算に要する時間を従来のシングルコアプロセッサを用いる場合に比較して大幅に短縮することができる。さらに、以上述べた方法によれば、8つの格子点における最適制御値を物理的に最も近接した4つのコア102aで演算し、その4つのコア102aのうちの1つが補間計算コアとして機能する。これによれば、各コアで演算した最適制御値のデータを補間計算コアに渡す際に生じる通信ディレイ時間の差を小さくできるだけでなく、通信ディレイ時間そのものを小さくすることができる。なお、以上述べた方法は、各コア102aにおいて図14のフローチャートに示す最適制御値算出ルーチンが実行されることにより実施される。このルーチンは、各コア102aのローカルメモリ106にインストールされたアプリケーションによって、コア102aごとに一定の時間ステップ例えばエンジンの制御周期で実行される。図14のフローチャートの最初のステップS302では、コア102aはエンジン回転数とエンジン負荷とエンジン水温の各現在値を取得する。それらは、最適制御値演算コア以外のコア102によってセンサの出力値に基づいて計算されている。次に、コア102aは、エンジン回転数とエンジン負荷とエンジン水温の各現在値から現在の動作点を特定し、現在の動作点が自身に関連付けられた何れかの格子点により区画される空間内にあるかどうか判定する。例えば、当該コア102aが7番のコアである場合、7X番の格子点や7Y番の格子点を頂点とする複数の立方体空間のうちの何れかに現在の動作点が入っているかどうか判定する。ステップS302の判定の結果が否定である場合、コア102aは最適制御値の演算を休止して今回時間ステップでの演算を終了する。無駄な電力消費を抑えるためである。ステップS302の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS304の処理を実行する。ステップS304では、コア102aは最適制御値演算プログラムを実行し、自身に関連付けられた格子点のうち現在の動作点に関連する2つの格子点における最適制御値を演算する。次のステップS306では、コア102aは自身が代表コアに該当するかどうか判定する。代表コアであるかどうかは、自身に関連付けられた格子点と現在の動作点との位置関係から判断することができる。ステップS306の判定の結果が否定である場合、コア302aはステップS312の処理を実行する。ステップS312では、コア102aは自身が演算した2つの格子点における最適制御値のデータを代表コアに送信する。どのコアが代表コアに該当するかは、3次元直交座標系上での現在の動作点の座標から判断することができる。最適制御値のデータの送信により、当該コア102aによる今回時間ステップでの演算は終了する。ステップS306の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS308の処理を実行する。ステップS308では、コア102aは、現在の動作点が属する運転空間を定義するその他の格子点を関連付けられた各コアから、それらのコアで演算された最適制御値のデータを受信する。例えば、図13に点Dで示すように現在の動作点が位置し、当該コア102aが7番のコアである場合、8番、12番及び13番の各コア102aからそれらが演算した6つの格子点における最適制御値のデータを受信する。次のステップS310では、代表コアであるコア102aは、自身が演算した最適制御値を含む8つの格子点における最適制御値に基づいて、現在の動作点における最適制御値を補間計算プログラムにより補間計算する。補間計算で得られた現在の動作点における最適制御値は、アクチュエータの制御目標値として出力される。これにより、当該コア102aによる今回時間ステップでの演算は終了する。以上のルーチンがそれぞれのコア102aにて実行されることで、アクチュエータの制御目標値を高速で演算可能にしながら消費電力を抑えることができる。実施の形態4.次に、本発明の実施の形態4のエンジン制御装置について図を参照して説明する。本実施の形態におけるマルチコアプロセッサ100のコア102の配列、ハードウェアアーキテクチャ、及びソフトウェアアーキテクチャは図1,図2及び図3に示す実施の形態1のそれらと同一である。また、図12に示す実施の形態3と同一の方法でエンジン回転数とエンジン負荷とエンジン水温を軸とする3次元直交座標系上に格子点が配列され、それらの格子点は図12に示す実施の形態3と同一の方法でマルチコアプロセッサ100上のコア102に関連付けられている。本実施の形態は、エンジンの運転状態が過渡的に変化している状況でアクチュエータの制御目標値を精度良く演算する方法について提案するものであり、本実施の形態と実施の形態3との関係は、実施の形態2と実施の形態1との関係に対応している。本実施の形態にかかるアクチュエータの制御目標値の演算方法は、格子点を関連付けられた各コア102aにおいて図15のフローチャートに示す最適制御値算出ルーチンが実行されることにより実施される。このルーチンは、各コア102aのローカルメモリ106にインストールされたアプリケーションによって、コア102aごとに一定の時間ステップ例えばエンジンの制御周期で実行される。図15のフローチャートの最初のステップS402では、コア102aは、現時点から最適制御値の演算時間内で到達する可能性のある運転空間のデータを取得する。その運転空間は、今回時間ステップの開始時点におけるエンジン回転数をNEarpm、エンジン負荷をKLa、エンジン水温をTWa°Cとすると、エンジン回転数がNEa±ΔNErpm、エンジン負荷がKLa±ΔKL、エンジン水温がTWaΔTW°Cの範囲として算出される。ここで、ΔNEは最適制御値の演算時間内に予想されるエンジン回転数の最大変化量であり、ΔKLは最適制御値の演算時間内に予想されるエンジン負荷の最大変化量であり、ΔTWは最適制御値の演算時間内に予想されるエンジン水温の最大上昇量である。到達可能性のある運転空間は、最適制御値演算コア以外のコア102によって計算されている。次のステップS404では、コア102aは、ステップ402で取得した運転空間が自身に関連付けられた何れかの格子点により定義される空間と重なるかどうか判定する。ステップS404の判定の結果が否定である場合、コア102aは最適制御値の演算を休止して今回時間ステップでの演算を終了する。無駄な電力消費を抑えるためである。ステップS404の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS406の処理を実行する。ステップS406では、コア102aは最適制御値演算プログラムを実行し、ステップ402で取得した運転空間を定義する格子点のうち自身に関連付けられた各格子点における最適制御値を演算する。次のステップS408では、コア102aはエンジン回転数とエンジン負荷とエンジン水温の各現在値を取得する。ここでいう現在とは、最適制御値の演算が完了した時点現在を意味する。そして、それら3つの運転条件の各現在値から3次元直交座標系上での現在の動作点を特定し、現在の動作点が自身に関連付けられた何れかの格子点により区画される空間内にあるかどうか判定する。ステップS408の判定の結果が否定である場合、コア102aは最適制御値の演算結果を破棄して今回時間ステップでの演算を終了する。ステップS408の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS410の処理を実行する。ステップS410では、コア102aは自身が代表コアに該当するかどうか判定する。代表コアであるかどうかは、自身に関連付けられた格子点と現在の動作点との位置関係から判断することができる。ステップS410の判定の結果が否定である場合、コア102aはステップS416の処理を実行する。ステップS416では、コア102aは、ステップS404で前もって演算した最適制御値のデータのうち、現在の動作点に関連する2つの格子点における最適制御値のデータを代表コアに送信する。どのコアが代表コアに該当するかは、3次元直交座標系上での現在の動作点の座標から判断することができる。最適制御値のデータの送信により、当該コア102aによる今回時間ステップでの演算は終了する。ステップS410の判定の結果が肯定である場合、コア102aはステップS412の処理を実行する。ステップS412では、コア102aは、現在の動作点が属する運転空間を定義するその他の格子点を関連付けられた各コアから、それらのコアで演算された6つの格子点における最適制御値のデータを受信する。次のステップS414では、代表コアであるコア102aは、自身が演算した最適制御値を含む8つの格子点における最適制御値に基づいて、現在の動作点における最適制御値を補間計算プログラムにより補間計算する。補間計算で得られた現在の動作点における最適制御値は、アクチュエータの制御目標値として出力される。これにより、当該コア102aによる今回時間ステップでの演算は終了する。以上のルーチンがそれぞれのコア102aにて実行されることで、エンジンの運転状態が過渡的に変化している状況であっても、消費電力を抑えながらエンジンの制御周期に遅れることなくアクチュエータの制御目標値を演算することができる。実施の形態5.次に、本発明の実施の形態5のエンジン制御装置について図を参照して説明する。本実施の形態にかかるマルチコアプロセッサ100のコア102の配列、ハードウェアアーキテクチャ、及びソフトウェアアーキテクチャは図1,図2及び図3に示す実施の形態1のそれらと同一である。本実施の形態にかかるアクチュエータの制御目標値の演算方法は、実施の形態3にかかるそれを前提としている。したがって、実施の形態3と同一の方法でエンジン回転数とエンジン負荷とエンジン水温を軸とする3次元直交座標系上に格子点が配列され、それらの格子点は実施の形態3と同一の方法でマルチコアプロセッサ100上のコア102に関連付けられている。本実施の形態のエンジン制御装置は、アクチュエータの制御目標値を決定する際に基づく3つの運転条件のうち、第3の運転条件をエンジンの状態によって変更することに特徴がある。本実施の形態においても、エンジンの暖機が完了するまでの間は、実施の形態3と同じくエンジン水温を第3の運転条件として使用する。しかし、暖機が完了した後のエンジン水温の変化は小さいため、エンジン水温をZ軸とする3次元直交座標系上での動作点の移動は、エンジン水温が一定の特定のXY平面上に限定されるようになる。つまり、エンジンの暖機の完了後は、Z軸方向へ配列された多くの格子点が使用されなくなる。そこで、本実施の形態では、エンジンの暖機が完了した時点において、エンジン水温から吸入空気温度へと第3の運転条件を変更する。図16には、エンジン回転数をX軸としエンジン負荷をY軸とし吸入空気温度をZ軸とする3次元直交座標系上の格子点の配列が示されている。この3次元直交座標系上で格子点がとる3次元の格子パターンは、図12に示すエンジン水温をZ軸とする3次元直交座標系上でのそれと同一である。吸入空気温度をZ軸とする3次元直交座標系上に配列された複数の格子点は、エンジン回転数とエンジン負荷を軸とする2次元直交座標系上と同じ並びで25個のコア102aに関連付けられている。格子点のそれぞれには、その位置におけるエンジン回転数、エンジン負荷及び吸入空気温度に対して適合された適合データが関連付けられている。各格子点における適合データは最適制御値演算プログラムに組み込まれて当該格子点が関連付けられたコア102aに割り当てられている。このように、本実施の形態では、各コア102aには、エンジン回転数とエンジン負荷の各値が同じでエンジン水温の値が異なる複数の格子点第1グループの格子点に加えて、エンジン回転数とエンジン負荷の各値が同じで吸入空気温度の値が異なる複数の格子点第2グループの格子点が関連付けられている。各コア102aのローカルメモリ106にインストールされている最適制御値演算プログラムは、第1グループの各格子点に対して適合された適合データと、第2グループの各格子点に対して適合された適合データの何れか一方を選択的に使用可能に作成されている。エンジンの始動からエンジンの暖機が完了するまでの間は、各コア102aは、図17の左図に示すように第1グループの各格子点に対して適合された適合データを最適制御値演算プログラムによる演算に使用する。例えば現在の動作点が図17の左図に示す3次元直交座標系において点Eの位置にある場合、7番のコア102aは、7X番及び7Y番の各格子点における最適制御値を演算する。点Eにおける最適制御値は、7X番、7Y番、8X番、8Y番、12X番、12Y番、13X番及び13Y番の各格子点における最適制御値を用いて補間計算される。その後にエンジンの暖機が完了すると、各コア102aは、図17の右図に示すように最適制御値の演算に用いる適合データを第2グループの各格子点に対して適合された適合データへと変更する。例えば変更後の現在の動作点が図17の右図に示す3次元直交座標系において点Fの位置にある場合、7番のコア102aは、7x番及び7y番の各格子点における最適制御値を演算する。点Fにおける最適制御値は、7x番、7y番、8x番、8y番、12x番、12y番、13x番及び13y番の各格子点における最適制御値を用いて補間計算される。エンジンの暖機が完了している場合でも吸入空気温度には変化がある。このため、暖機が完了している状況でエンジンの状態に与える影響は、エンジン水温よりも吸入空気温度のほうが大きい。よって、エンジンの暖機が完了したらエンジン水温から吸入空気温度へと第3の運転条件を変更することにより、格子点の3次元配列をより有効に活用してエンジンの状態をより的確に制御することが可能となる。その他.本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。例えば次のように変形して実施してもよい。上記の各実施の形態では、最適制御値を演算したコアの中から選定される代表コアにて補間計算を行っている。しかし、その他のコアにおいて補間計算を行うことも可能である。例えば、図18及び図19はそれぞれ実施の形態1の変形列を示している。図18の変形例に示すように、格子点を関連付けられたコア102a以外の何れか1つのコア102bを補間計算コアとすることができる。或いは、図19の変形例に示すように、格子点を関連付けられたコア102aのうちの何れか1つを補間計算コアとして固定することもできる。その場合、エンジン回転数とエンジン負荷がともに最大の格子点が関連付けられた25番のコア102aのように、平均的に演算の負荷が低いコアを補間計算コアとすることが好ましい。これらの変形例では、各コアで演算した最適制御値のデータを補間計算コアに送信する際、その物理的な距離に応じて通信ディレイ時間は大きくなる。しかし、補間計算で用いる最適制御値の演算は、例えば7番、8番、12番及び13番のコア102aからなるグループのように物理的に最も近接したコアからなるグループで行われるので、コア間における通信ディレイ時間の差は小さい。通信ディレイ時間の差が小さいことでマルチコアプロセッサ全体としては高い効率で演算することができる。上記の各実施の形態では、マルチコアプロセッサに搭載されるコアの一部に格子点を関連付けている。しかし、マルチコアプロセッサに搭載される全てのコアに格子点を関連付けることもできる。例えば、図1に示すマルチコアプロセッサ100の場合、エンジン回転数とエンジン負荷を軸とする2次元直交座標系上に49個の格子点を配列し、49個のコア102の全てに格子点を関連付けてもよい。その場合、エンジン制御に必要なその他の処理は、格子点を関連付けられているコアの中で平均的な負荷が比較的小さいコアに担わせればよい。なお、マルチコアプロセッサに搭載されるコアの数は好ましくは4個以上、より好ましくは9個以上あればよく、その数に具体的な限定は無い。また、2次元直交座標系上に配列する格子点の数は、マルチコアプロセッサに搭載されるコアの数以下であるならば、その数に具体的な限定は無い。実施の形態4において、エンジンの暖機完了後の第3の運転条件は吸入空気温度に替えて車速としてもよい。車速により走行風の強さが異なり、排気系の温度に違いが生じるからである。その他、連続的に変化する運転条件であれば第3の運転条件として好ましい。例えば気圧やEGR率は第3の運転条件として好適である。"