CN116863058B - 一种基于gpu的视频数据处理系统 - Google Patents

一种基于gpu的视频数据处理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116863058B
CN116863058B CN202311133598.7A CN202311133598A CN116863058B CN 116863058 B CN116863058 B CN 116863058B CN 202311133598 A CN202311133598 A CN 202311133598A CN 116863058 B CN116863058 B CN 116863058B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
virtual
copy
preset
instruction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311133598.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116863058A (zh
Inventor
邓正秋
杨易
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hunan Malanshan Video Advanced Technology Research Institute Co ltd
Original Assignee
Hunan Malanshan Video Advanced Technology Research Institute Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hunan Malanshan Video Advanced Technology Research Institute Co ltd filed Critical Hunan Malanshan Video Advanced Technology Research Institute Co ltd
Priority to CN202311133598.7A priority Critical patent/CN116863058B/zh
Publication of CN116863058A publication Critical patent/CN116863058A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116863058B publication Critical patent/CN116863058B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/005—General purpose rendering architectures
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00—Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/50—Controlling the output signals based on the game progress
    • A63F13/52—Controlling the output signals based on the game progress involving aspects of the displayed game scene
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00—Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/55—Controlling game characters or game objects based on the game progress
    • A63F13/57—Simulating properties, behaviour or motion of objects in the game world, e.g. computing tyre load in a car race game
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/73—Querying
    • G06F16/735—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F2300/00—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game
    • A63F2300/60—Methods for processing data by generating or executing the game program
    • A63F2300/66—Methods for processing data by generating or executing the game program for rendering three dimensional images

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明涉及视频处理领域，尤其涉及一种基于GPU的视频数据处理系统，本发明通过设置数据采集模块、数据筛选模块、数据分析模块以及调度控制模块，通过数据采集模块采集游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及预设角色的动作日志数据生成日志数据库，结合日志数据库内的数据对各游戏副本虚拟场景进行筛选，通过数据分析模块识别游戏副本虚拟场景内预设角色的特征动作，调度控制模块基于预设角色预执行动作的类型调整渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，进而通过历史数据预测游戏副本虚拟场景内用户端对虚拟角色大量做出控制指令的情况对GPU节点的数量进行调度，减少因为短时间内特效暴增，渲染资源短缺，视频画面卡顿的现象。

Description

一种基于GPU的视频数据处理系统
技术领域
本发明涉及视频处理领域，尤其涉及一种基于GPU的视频数据处理系统。
背景技术
GPU在图形渲染方面的强大计算能力使其能够快速处理复杂的图形数据，常被应用于游戏数据渲染领域，尤其是被应用于大型在线游戏中的实时渲染，随着人们对游戏视频画面的要求越来越高，GPU的合理利用至关重要，各类相关的视频画面处理系统应运而生。
例如，中国专利申请公开号：CN105184847A，公开了一种3D游戏渲染引擎的渲染方法，包括：将显示对象加入渲染场景中，为各显示对象准备静态数据和初始的动态数据；得到渲染单元；将渲染单元加入到渲染层中，生成渲染节点，确定渲染树；更新静态数据和/或动态数据，传至GPU或用于CPU计算的内存；GPU和CPU响应更新后的静态数据和/或动态数据，做渲染前置计算，进而所述GPU以渲染计算的结果以及所确定的渲染场景、渲染层、渲染节点、渲染树以及渲染单元进行每一帧3D图像中的各显示对象的渲染；其中，针对每一帧3D图像：若其中的静态数据和/或动态数据已经完成过渲染前置计算，则不再对其进行再一次的计算，采用已计算出的结果进行渲染。
但是，现有技术中还存在以下问题，
现有技术中，未考虑大型在线游戏的运行过程中，玩家所能进入的虚拟游玩场景众多，在部分实时对战虚拟场景中，玩家通过操控虚拟角色与游戏内的预设角色进行实时对战，其中，玩家对于虚拟角色的控制指令的输出可能集中于某一时间段，进而各类特效在该时间段内暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿。
发明内容
为解决玩家对于虚拟角色的控制指令的输出可能集中于某一时间段，进而各类特效在该时间段内暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿问题，本发明提供一种基于GPU的视频数据处理系统，包括：
数据采集模块，其用以采集不同游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及预设角色的动作日志数据并记录至日志数据库内，所述指令数据包括用户端对虚拟角色做出的控制指令，所述动作日志数据包括所述预设角色的动作数据的记录日志；
数据筛选模块，其与所述数据采集模块连接，用以结合日志数据库内的数据对各游戏副本虚拟场景进行筛选，包括，基于日志数据库内已记录的游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及虚拟场景渲染参数计算副本渲染参数，基于所述副本渲染参数的大小判定是否筛选出对应的游戏副本虚拟场景；
数据分析模块，其分别与所述数据筛选模块以及所述数据采集模块连接，用以对已筛选出的游戏副本虚拟场景进行分析，包括，
所述数据分析模块调用游戏副本虚拟场景内预设角色做出不同动作后若干虚拟角色的指令数据，以计算不同动作对应的指令响应密集度，识别特征动作；
调度控制模块，其与所述数据分析模块连接，
所述调度控制模块响应于预设条件，实时获取后台数据以确定预设角色预执行动作，并基于所述预执行动作的类型调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，其中，
若所述预执行动作为特征动作，所述调度控制模块基于所述特征动作对应的指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量；
所述预设条件为游戏副本虚拟场景被加载。
进一步地，所述数据筛选模块基于日志数据库内已记录的游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及虚拟场景渲染参数计算副本渲染参数，其中，
所述虚拟场景渲染参数包括所述游戏副本虚拟场景内贴图的数量，所述数据筛选模块由所述日志数据库中提取游戏副本虚拟场景开始加载至关闭过程中若干虚拟角色的指令数据，并根据公式（1）计算所述副本渲染参数，
，
公式（1）中，E表示副本渲染参数，G表示游戏副本虚拟场景内贴图的数量，G0表示预设的贴图数量参考阈值，Ne表示全部虚拟角色的指令数据数量之和，N0表示预设的指令数据数量参考阈值。
进一步地，所述数据筛选模块基于所述副本渲染参数的大小判定是否筛选出对应的游戏副本虚拟场景，其中，
所述数据筛选模块将游戏副本虚拟场景对应的副本渲染参数与预设的副本渲染参数进行对比，
在预设对比条件下，所述数据筛选模块将所述游戏副本虚拟场景筛选出；
所述预设对比条件为，所述副本渲染参数大于预设的副本渲染参数阈值。
进一步地，所述数据分析模块调用游戏副本虚拟场景内预设角色做出不同动作后若干虚拟角色的指令数据，其中，
所述数据分析模块内设置有采集周期，由所述日志数据库中调用所述预设角色做出单个动作后所述采集周期内若干虚拟角色的指令数据。
进一步地，所述数据分析模块计算所述动作对应的指令响应密集度，其中，
所述数据分析模块将所述采集周期划分为若干子时间周期，并根据公式（2）计算所述动作对应的指令响应密集度，
，
公式（2）中，C表示指令响应密集度，n表示子时间周期的数量，Ne（i）表示第i个子时间周期内游戏副本虚拟场景内全部虚拟角色的指令数据数量之和，t0表示子时间周期的时长，i为大于0的整数。
进一步地，所述数据分析模块识别特征动作，其中，
所述数据分析模块计算游戏副本虚拟场景内预设角色做出单个动作后若干虚拟角色的指令数据的指令响应密集度，并将所述指令响应密集度与预设的指令响应密集度阈值进行对比，
若所述指令响应密集度大于预设的指令响应密集度阈值，则所述数据分析模块识别所述动作为特征动作。
进一步地，所述数据分析模块实时获取后台数据以确定预设角色预执行的动作，其中，
所述数据分析模块将预设角色按照预定的动作指令进行动作时与当前动作指令相邻的下一动作指令对应的动作确定为预执行动作。
进一步地，所述调度控制模块基于所述特征动作对应的指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，其中，
所述调度控制模块内设置有若干基于指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量的调整方式，各所述调整方式对GPU节点数量的调整量不同。
进一步地，所述数据采集模块还用以每隔预定周期更新所述日志数据库内的数据，包括，删除原有存储的数据，再次采集不同游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及预设角色的动作日志数据并记录至所述日志数据库内。
进一步地，还包括备份模块，用以备份所述数据筛选模块筛选出的游戏副本虚拟场景以及数据分析模块所识别的特征动作。
与现有技术相比，本发明通过设置数据采集模块、数据筛选模块、数据分析模块以及调度控制模块，通过数据采集模块采集游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及预设角色的动作日志数据生成日志数据库，结合日志数据库内的数据对各游戏副本虚拟场景进行筛选，并且通过数据分析模块识别游戏副本虚拟场景内预设角色的特征动作，通过调度控制模块基于预设角色预执行动作的类型调整渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，进而，通过历史数据预测游戏副本虚拟场景内用户端对虚拟角色大量做出控制指令的情况，对GPU节点的数量进行调度，减少因为短时间内特效暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿的现象。
尤其，本发明结合日志数据库内的数据对各游戏副本虚拟场景进行筛选，筛选时考虑了游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及虚拟场景渲染参数，在实际情况中，大型在线游戏中，玩家通过指令数据可以操控虚拟角色释放各类“技能”，“技能”的释放常伴随着特效的增加，进而大量占用渲染资源，同样的，由于游戏场景差异性，部分游戏副本虚拟场景内贴图质量较高，所需求的渲染资源较多，因此，在上述两种因素叠加的情况下，则会有部分情况出现较为严重的卡顿，因此，本发明对游戏副本虚拟场景进行筛选，识别出容易出现上述现象的游戏副本虚拟场景进行后续处理，对GPU节点的数量进行调度，减少因为短时间内特效暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿的现象。
尤其，本发明通过数据分析模块对筛选出的游戏副本虚拟场景进行分析，识别特征动作，在实际情况中，游戏副本中用户端往往基于游戏副本中预设角色的动作或指令做出对应的反馈，进而向所操控的虚拟角色做出控制指令，在部分情况中，部分预设角色的特定动作会引起各用户端发出大量控制指令操控虚拟角色，进而导致短时间内特效暴增，因此，导致渲染资源紧张，本发明通过日志数据库内存储的历史数据，通过数据分析计算指令响应密集度进而识别出上述现象，并标定对应的特征动作，便于后续基于特征动作调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，减少因为短时间内特效暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿的现象。
尤其，本发明设置调度控制模块，调度控制模块用以在加载至不同游戏副本虚拟场景中时，获取该虚拟场景中预设角色的预设动作，在实际情况中，预设角色常基于预先设定的动作逻辑或动作指令进行动作，通过对后台数据进行获取，便可提前识别预设角色后续可能进行的动作，进而在进而特征动作前提前调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，减少因为短时间内特效暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿的现象。
附图说明
图1为发明实施例的基于GPU的视频数据处理系统结构示意图；
图2为发明实施例的数据筛选模块的运行逻辑框图；
图3为发明实施例的数据分析模块的运行逻辑框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，图1为本发明实施例的基于GPU的视频数据处理系统结构示意图，本发明的基于GPU的视频数据处理系统，包括：
数据采集模块，其用以采集不同游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及预设角色的动作日志数据并记录至日志数据库内，所述指令数据包括用户端对虚拟角色做出的控制指令，所述动作日志数据包括所述预设角色的动作数据的记录日志；
数据筛选模块，其与所述数据采集模块连接，用以结合日志数据库内的数据对各游戏副本虚拟场景进行筛选，包括，基于日志数据库内已记录的游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及虚拟场景渲染参数计算副本渲染参数，基于所述副本渲染参数的大小判定是否筛选出对应的游戏副本虚拟场景；
数据分析模块，其分别与所述数据筛选模块以及所述数据采集模块连接，用以对已筛选出的游戏副本虚拟场景进行分析，包括，
所述数据分析模块调用游戏副本虚拟场景内预设角色做出不同动作后若干虚拟角色的指令数据，以计算不同动作对应的指令响应密集度，识别特征动作；
调度控制模块，其与所述数据分析模块连接，
所述调度控制模块响应于预设条件，实时获取后台数据以确定预设角色预执行动作，并基于所述预执行动作的类型调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，其中，
若所述预执行动作为特征动作，所述调度控制模块基于所述特征动作对应的指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量；
所述预设条件为游戏副本虚拟场景被加载。
具体而言，本发明对数据采集模块的具体结构不做限定，数据采集模块可以是能够预先接入游戏服务器的采集部件，能够采集用户端对虚拟角色做出的各类控制指令。
具体而言，本发明对数据筛选模块、数据调度模块以及数据分析模块的具体结构不做限定，各模块可以为逻辑部件或逻辑部件的组合，逻辑部件包括现场可编程部件、计算机或计算机中的微处理器。
具体而言，为方便理解，在本实施例中，本发明可应用于某大型3D在线游戏，游戏副本虚拟场景为该大型3D在线游戏中各类游戏副本虚拟场景，虚拟角色为该大型3D在线游戏中用户端操控的虚拟角色，预设角色为预先构建于游戏副本虚拟场景中的虚拟模型，能伴随游戏副本虚拟场景的加载而加载。
对于游戏副本虚拟场景，本领域技术人员应当理解，游戏副本作为大型3D在线游戏中重要的内容组成部分通常由虚拟场景构成，在接收用户端访问请求后，通过加载，可将虚拟角色放置于游戏副本虚拟场景中，此为现有技术，不再赘述。
具体而言，对于GPU的具体结构不做具体限定，GPU的架构包含多种，在本实施例中，GPU采用常规架构，可由若干计算节点组成，用以承担不同的计算任务，对计算节点的调度，本质上是对于算力资源的调度，此处不再赘述。
具体而言，所述数据筛选模块基于日志数据库内已记录的游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及虚拟场景渲染参数计算副本渲染参数，其中，
所述虚拟场景渲染参数包括所述游戏副本虚拟场景内贴图的数量，所述数据筛选模块由所述日志数据库中提取游戏副本虚拟场景开始加载至关闭过程中若干虚拟角色的指令数据，并根据公式（1）计算所述副本渲染参数，
，
公式（1）中，E表示副本渲染参数，G表示游戏副本虚拟场景内贴图的数量，G0表示预设的贴图数量参考阈值，Ne表示全部虚拟角色的指令数据数量之和，N0表示预设的指令数据数量参考阈值。
在本实施例中，贴图数量参考阈值G0以及指令数据数量参考阈值N0为预先统计所得，其中，获取各游戏副本虚拟场景内贴图数量的数量平均值△G0，设定G0=g×△G0；
同样的，获取各游戏副本虚拟场景开始加载至关闭过程中若干虚拟角色的指令数据数量之和，并求解指令数据数量之和的平均值△Ne，设定N0=g×△Ne，g表示精度系数，0.7＜g＜0.9。
具体而言，请参阅图2所示，图2为发明实施例的数据筛选模块的运行逻辑框图，所述数据筛选模块基于所述副本渲染参数的大小判定是否筛选出对应的游戏副本虚拟场景，其中，
所述数据筛选模块将游戏副本虚拟场景对应的副本渲染参数与预设的副本渲染参数进行对比，
在预设对比条件下，所述数据筛选模块将所述游戏副本虚拟场景筛选出；
所述预设对比条件为，所述副本渲染参数大于预设的副本渲染参数阈值。
具体而言，在本实施例中副本渲染参数阈值为G=G0以及Ne=N0条件下计算所得的副本渲染参数。
本发明结合日志数据库内的数据对各游戏副本虚拟场景进行筛选，筛选时考虑了游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及虚拟场景渲染参数，在实际情况中，大型在线游戏中，玩家通过指令数据可以操控虚拟角色释放各类“技能”，“技能”的释放常伴随着特效的增加，进而大量占用渲染资源，同样的，由于游戏场景差异性，部分游戏副本虚拟场景内贴图质量较高，所需求的渲染资源较多，因此，在上述两种因素叠加的情况下，则会有部分情况出现较为严重的卡顿，因此，本发明对游戏副本虚拟场景进行筛选，识别出容易出现上述现象的游戏副本虚拟场景进行后续处理，对GPU节点的数量进行调度，减少因为短时间内特效暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿的现象。
具体而言，指令数据为用户端对虚拟角色做出的控制指令，对于控制指令的采集，在本实施例中可以仅采集虚拟角色释放“技能”对应的控制指令，即用户端对技能图标组件的选取或点击。
具体而言，所述数据分析模块调用游戏副本虚拟场景内预设角色做出不同动作后若干虚拟角色的指令数据，其中，
所述数据分析模块内设置有采集周期，由所述日志数据库中调用所述预设角色做出单个动作后所述采集周期内若干虚拟角色的指令数据。
具体而言，在本实施例中采集周期需在区间[3s,5s]内设定。
具体而言，所述数据分析模块计算所述动作对应的指令响应密集度，其中，
所述数据分析模块将所述采集周期划分为若干子时间周期，并根据公式（2）计算所述动作对应的指令响应密集度，
，
公式（2）中，C表示指令响应密集度，n表示子时间周期的数量，Ne（i）表示第i个子时间周期内游戏副本虚拟场景内全部虚拟角色的指令数据数量之和，t0表示子时间周期的时长，i为大于0的整数。
具体而言，在本实施例中，设置子时间周期的目的在于表征采集周期内不同时段内指令数据的情况，为使得子时间周期具备一定的数据表征性，在本实施例中子时间周期设定为1s。
具体而言，请参阅图3所示，图3为发明实施例的数据分析模块的运行逻辑框图，所述数据分析模块识别特征动作，其中，
所述数据分析模块计算游戏副本虚拟场景内预设角色做出单个动作后若干虚拟角色的指令数据的指令响应密集度，并将所述指令响应密集度与预设的指令响应密集度阈值进行对比，
若所述指令响应密集度大于预设的指令响应密集度阈值，则所述数据分析模块识别所述动作为特征动作。
具体而言，预设的指令响应密集度阈值C0为预先统计所得，其中，预先计算若干动作对应的指令响应密集度阈值，并求解指令响应密集度阈值平均值△C，设定C0=α×△C，α表示影响因子，1.0＜α＜1.2。
本发明通过数据分析模块对筛选出的游戏副本虚拟场景进行分析，识别特征动作，在实际情况中，游戏副本中用户端往往基于游戏副本中预设角色的动作或指令做出对应的反馈，进而向所操控的虚拟角色做出控制指令，在部分情况中，部分预设角色的特定动作会引起各用户端发出大量控制指令操控虚拟角色，进而导致短时间内特效暴增，因此，导致渲染资源紧张，本发明通过日志数据库内存储的历史数据，通过数据分析计算指令响应密集度进而识别出上述现象，并标定对应的特征动作，便于后续基于特征动作调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，减少因为短时间内特效暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿的现象。
具体而言，所述数据分析模块实时获取后台数据以确定预设角色预执行的动作，其中，
所述数据分析模块将预设角色按照预定的动作指令进行动作时与当前动作指令相邻的下一动作指令对应的动作确定为预执行动作。
具体而言，所述调度控制模块基于所述特征动作对应的指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，其中，
所述调度控制模块内设置有若干基于指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量的调整方式，各所述调整方式对GPU节点数量的调整量不同。
在本实施中，提供至少三种GPU节点数量的调度方式，
所述调度控制模块将所述指令响应密集度C与预设的第一响应密集度对比阈值C1以及第二响应密集度对比阈值C2进行对比，其中，
若C≥C2，则所述调度控制模块采用第一调整方式，第一调整方式为将用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量调整至第一数量N1，N1=[n0×Ng1]；
若C1＜C＜C2，则所述调度控制模块采用第二调整方式，第二调整方式为将用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量调整至第二数量N2，N2=[n0×Ng2]；
若C≤C1，则所述调度控制模块采用第三调整方式，第三调整方式为将用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量调整至第三数量N3，N3=[n0×Ng3]；
其中，n0表示用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点的当前数量，Ng1表示第一数量调整系数，Ng2表示第二数量调整系数，Ng3表示第三数量调整系数，1.2＜Ng3＜1.3＜Ng2＜1.4＜Ng1＜1.5。
在本实施例中，C1以及C2基于指令响应密集度阈值C0设定所得，设定，C1=C0×1.25,C2=C0×1.5。
具体而言，所述数据采集模块还用以每隔预定周期更新所述日志数据库内的数据，包括，删除原有存储的数据，再次采集不同游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及预设角色的动作日志数据并记录至所述日志数据库内，在本实施例中，预定周期在区间[15,30]内选定，区间单位为天。
具体而言，还包括备份模块，用以备份所述数据筛选模块筛选出的游戏副本虚拟场景以及数据分析模块所识别的特征动作。
具体而言，所述备份模块可以为具备备份功能的数据库，用以存储对应的数据。
本发明设置调度控制模块，调度控制模块用以在加载至不同游戏副本虚拟场景中时，获取该虚拟场景中预设角色的预设动作，在实际情况中，预设角色常基于预先设定的动作逻辑或动作指令进行动作，通过对后台数据进行获取，便可提前识别预设角色后续可能进行的动作，进而在进而特征动作前提前调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，减少因为短时间内特效暴增，导致渲染资源短缺，视频画面出现卡顿的现象。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于GPU的视频数据处理系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，其用以采集不同游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及预设角色的动作日志数据并记录至日志数据库内，所述指令数据包括用户端对虚拟角色做出的控制指令，所述动作日志数据包括所述预设角色的动作数据的记录日志；
数据筛选模块，其与所述数据采集模块连接，用以结合日志数据库内的数据对各游戏副本虚拟场景进行筛选，包括，基于日志数据库内已记录的游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及虚拟场景渲染参数计算副本渲染参数，基于所述副本渲染参数的大小判定是否筛选出对应的游戏副本虚拟场景；
数据分析模块，其分别与所述数据筛选模块以及所述数据采集模块连接，用以对已筛选出的游戏副本虚拟场景进行分析，包括，
所述数据分析模块调用游戏副本虚拟场景内预设角色做出不同动作后若干虚拟角色的指令数据，以计算不同动作对应的指令响应密集度，识别特征动作；
调度控制模块，其与所述数据分析模块连接，
所述调度控制模块响应于预设条件，实时获取后台数据以确定预设角色预执行动作，并基于所述预执行动作的类型调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，其中，
若所述预执行动作为特征动作，所述调度控制模块基于所述特征动作对应的指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量；
所述预设条件为游戏副本虚拟场景被加载；
所述数据筛选模块基于日志数据库内已记录的游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及虚拟场景渲染参数计算副本渲染参数，其中，
所述虚拟场景渲染参数包括所述游戏副本虚拟场景内贴图的数量，所述数据筛选模块由所述日志数据库中提取游戏副本虚拟场景开始加载至关闭过程中若干虚拟角色的指令数据，并根据公式（1）计算所述副本渲染参数，
，
公式（1）中，E表示副本渲染参数，G表示游戏副本虚拟场景内贴图的数量，G0表示预设的贴图数量参考阈值，Ne表示全部虚拟角色的指令数据数量之和，N0表示预设的指令数据数量参考阈值；
所述数据分析模块调用游戏副本虚拟场景内预设角色做出不同动作后若干虚拟角色的指令数据，其中，
所述数据分析模块内设置有采集周期，由所述日志数据库中调用所述预设角色做出单个动作后所述采集周期内若干虚拟角色的指令数据；
所述数据分析模块计算所述动作对应的指令响应密集度，其中，
所述数据分析模块将所述采集周期划分为若干子时间周期，并根据公式（2）计算所述动作对应的指令响应密集度，
，
公式（2）中，C表示指令响应密集度，n表示子时间周期的数量，Ne（i）表示第i个子时间周期内游戏副本虚拟场景内全部虚拟角色的指令数据数量之和，t0表示子时间周期的时长，i为大于0的整数。
2.根据权利要求1所述的基于GPU的视频数据处理系统，其特征在于，所述数据筛选模块基于所述副本渲染参数的大小判定是否筛选出对应的游戏副本虚拟场景，其中，
所述数据筛选模块将游戏副本虚拟场景对应的副本渲染参数与预设的副本渲染参数进行对比，
在预设对比条件下，所述数据筛选模块将所述游戏副本虚拟场景筛选出；
所述预设对比条件为，所述副本渲染参数大于预设的副本渲染参数阈值。
3.根据权利要求2所述的基于GPU的视频数据处理系统，其特征在于，所述数据分析模块识别特征动作，其中，
所述数据分析模块计算游戏副本虚拟场景内预设角色做出单个动作后若干虚拟角色的指令数据的指令响应密集度，并将所述指令响应密集度与预设的指令响应密集度阈值进行对比，
若所述指令响应密集度大于预设的指令响应密集度阈值，则所述数据分析模块识别所述动作为特征动作。
4.根据权利要求1所述的基于GPU的视频数据处理系统，其特征在于，所述数据分析模块实时获取后台数据以确定预设角色预执行的动作，其中，
所述数据分析模块将预设角色按照预定的动作指令进行动作时与当前动作指令相邻的下一动作指令对应的动作确定为预执行动作。
5.根据权利要求1所述的基于GPU的视频数据处理系统，其特征在于，所述调度控制模块基于所述特征动作对应的指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量，其中，
所述调度控制模块内设置有若干基于指令响应密集度调整用以渲染当前游戏副本虚拟场景的GPU节点数量的调整方式，各所述调整方式对GPU节点数量的调整量不同。
6.根据权利要求1所述的基于GPU的视频数据处理系统，其特征在于，所述数据采集模块还用以每隔预定周期更新所述日志数据库内的数据，包括，删除原有存储的数据，再次采集不同游戏副本虚拟场景内若干虚拟角色的指令数据以及预设角色的动作日志数据并记录至所述日志数据库内。
7.根据权利要求1所述的基于GPU的视频数据处理系统，其特征在于，还包括备份模块，用以备份所述数据筛选模块筛选出的游戏副本虚拟场景以及数据分析模块所识别的特征动作。
CN202311133598.7A 2023-09-05 2023-09-05 一种基于gpu的视频数据处理系统 Active CN116863058B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311133598.7A CN116863058B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 一种基于gpu的视频数据处理系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311133598.7A CN116863058B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 一种基于gpu的视频数据处理系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116863058A CN116863058A (zh) 2023-10-10
CN116863058B true CN116863058B (zh) 2023-11-14

Family

ID=88219441

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311133598.7A Active CN116863058B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 一种基于gpu的视频数据处理系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116863058B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117873736B (zh) * 2024-03-11 2024-05-28 湖南马栏山视频先进技术研究院有限公司 一种用于渲染的gpu虚拟化方法
CN117994181B (zh) * 2024-04-03 2024-06-11 成都力比科技有限公司 一种基于全屏幕的2d光照渲染方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109523621A (zh) * 2018-11-15 2019-03-26 腾讯科技（深圳）有限公司 对象的加载方法和装置、存储介质、电子装置
CN109771949A (zh) * 2019-01-14 2019-05-21 珠海金山网络游戏科技有限公司 一种游戏内动态调整渲染等级的方法和系统
CN113181641A (zh) * 2021-04-29 2021-07-30 广州三七极耀网络科技有限公司 虚拟场景中游戏角色的渲染方法、装置及电子设备
CN113742082A (zh) * 2021-09-13 2021-12-03 Oppo广东移动通信有限公司 应用资源分配方法及装置、计算机可读介质和终端
CN113947518A (zh) * 2021-11-02 2022-01-18 北京蔚领时代科技有限公司 数据处理系统
WO2022127278A1 (zh) * 2020-12-18 2022-06-23 完美世界(北京)软件科技发展有限公司 一种虚拟场景的渲染方法和装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220237849A1 (en) * 2019-06-28 2022-07-28 Tobii Ab Method and system for reducing processor load in a computer

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109523621A (zh) * 2018-11-15 2019-03-26 腾讯科技（深圳）有限公司 对象的加载方法和装置、存储介质、电子装置
CN109771949A (zh) * 2019-01-14 2019-05-21 珠海金山网络游戏科技有限公司 一种游戏内动态调整渲染等级的方法和系统
WO2022127278A1 (zh) * 2020-12-18 2022-06-23 完美世界(北京)软件科技发展有限公司 一种虚拟场景的渲染方法和装置
CN113181641A (zh) * 2021-04-29 2021-07-30 广州三七极耀网络科技有限公司 虚拟场景中游戏角色的渲染方法、装置及电子设备
CN113742082A (zh) * 2021-09-13 2021-12-03 Oppo广东移动通信有限公司 应用资源分配方法及装置、计算机可读介质和终端
CN113947518A (zh) * 2021-11-02 2022-01-18 北京蔚领时代科技有限公司 数据处理系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GPU集群云渲染平台负载均衡与优化管理算法;毛成宇;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;I138-3856 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116863058A (zh) 2023-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116863058B (zh) 一种基于gpu的视频数据处理系统
US9616338B1 (en) Virtual reality session capture and replay systems and methods
US9278288B2 (en) Automatic generation of a game replay video
JP5317993B2 (ja) ゲーム画面を更新するためのオブジェクトをローディングするイメージリソースローディングシステム及びイメージリソースローディング方法
US11202084B2 (en) Systems and methods for rendering and pre-encoded load estimation based encoder hinting
CN112156457B (zh) 一种游戏副本展示方法以及装置
CN110047123B (zh) 一种地图渲染方法、装置、存储介质及计算机程序产品
US20220379202A1 (en) Data packet synchronization method and apparatus, device, and storage medium
WO2023142587A1 (zh) 虚拟对象的控制方法、装置、设备、介质及程序产品
WO2021196917A9 (zh) 游戏应用程序中的帧显示方法、装置、终端和存储介质
CN108939535B (zh) 虚拟场景的音效控制方法及装置、存储介质、电子设备
WO2022184128A1 (zh) 虚拟对象的技能释放方法、装置、设备及存储介质
CN111667420B (zh) 图像处理方法及装置
CN113952720A (zh) 游戏场景渲染方法、装置、电子设备及存储介质
US20240261674A1 (en) State stream game engine
CN112843735A (zh) 游戏画面的拍摄方法、装置、设备及存储介质
CN112905013A (zh) 智能体控制方法、装置、计算机设备和存储介质
KR102494361B1 (ko) 개발자 관여 매트릭스에 기초한 전자 게임의 품질 결정
CN114191822A (zh) 一种测试方法、装置、计算机设备、存储介质和产品
WO2024124670A1 (zh) 视频播放方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN118689747A (zh) 评估应用程序的流畅度的方法、装置、设备及存储介质
CN112245911B (zh) 一种发布游戏程序的方法、装置、存储介质及计算机设备
WO2024125136A1 (zh) 虚拟对象的显示方法、装置、设备、介质和程序产品
Maulana et al. Real-time landscape generation in games using parallel procedural content
WO2024124664A1 (zh) 视频处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant