| 초록 |
휴대용 컴퓨팅 디바이스 ('PCD') 에서 구현된 다중 상관 학습 열 관리 ('MLTM') 기술들을 위한 방법들 및 시스템들의 다양한 실시형태들이 개시된다. 특히, 다수의 PCD들에서, PCD 에서 개별 온도 센서들에 의해 측정된 열 에너지 레벨들은 복수의 프로세싱 컴포넌트들, 즉 열 어그레서들에 기인할 수도 있다. 일반적으로, 더 많은 전력이 열 어그레서들에 의해 소비될수록, 결과적인 열 에너지의 생성은 칩 주위에 위치된 온도 센서들과 연관된 온도 임계치들이 초과되게 하고, 따라서 열 에너지 생성을 감소시키기 위한 노력으로 PCD 의 성능이 희생되는 것이 필요할 수도 있다. 유리하게, MLTM 시스템들 및 방법들의 실시형태들은, 다수의 열 어그레서들이 개별 온도 센서들의 온도 판독치들에 상이하게 영항을 주는 것을 인식하고, 센서들에서의 열 에너지 레벨들을 미리 결정된 온도 임계치들 내에서 유지하면서 서비스 품질 ('QoS') 을 최적화하는 최적의 성능 레벨 세팅들 조합들을 식별하고 적용하려고 하는 것을 추구한다. |
