CN117599412A - 一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统及方法，涉及计算机技术领域，解决了云游戏中渲染资源浪费较多且用户端流畅度不够的技术问题，其技术方案要点是通过离线的游戏资源标定机制确保云GPU主机资源不超分配的前提下启动尽可能多的游戏进程，提高云端的并发能力，降低因资源分配不足导致的云游戏运行错误率。通过云端和用户端相融合的方式确定业务质量等级，基于业务质量等级选择匹配的游戏渲染参数，自适应调整下一个时间段的渲染模式，节约了渲染资源，提高了用户端的业务流畅度。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统及方法。
背景技术
云游戏是指游戏基于云端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩编码后，通过网络以音视频流方式下发到终端；终端测通过视频解码播放运行，并通过将操控指令上传到云端形成游戏互动的过程。云游戏技术具备云端资源共享、终端要求较低、网络性能要求较高等特性，能够有效发挥云端处理能力和网络传输的价值，是光网和5G时代大带宽、低延时的优质网络能力展现的典型应用之一。
为提升云端渲染效率，已有多种自适应渲染方法和资源配置方法被公开，其中较为典型的方案(例如CN 116440501A)为：在云端渲染时，对云端视频编码模块的输出端进行检测，获得串流质量数据；根据串流质量检测结果与云游戏视频画面的最高有效渲染参数进行比对，并调整GPU渲染模块的渲染参数。
近期开展了云游戏业务质量指标、评测模型及评测方法的行业标准研究，其中云游戏业务质量(KQI，key quality indicator)指标主要包括游戏画面卡顿、操作响应延迟等，基于KQI指标可进一步构建业务质量检测模型、优化云游戏业务质量。在构建业务质量检测模型方面，已有相关技术方法(例如CN 115550207A)公布，该方法引入了一种预设质量模型来计算云游戏业务的质量概率分布，并基于检测云游戏业务参数，通过预设质量模型可确定待检测云游戏业务的质量等级，从而得到与用户体验相独立的客观质量检测结果。
在实际应用中，云游戏业务质量不仅与云端的算力、网络参数和游戏内容复杂度相关，也与网络传输时延和抖动以及用户侧的终端处理时延如解码、渲染和指令采集等相关。如何在云游戏业务质量检测中将云端和用户侧相融合以提升云端渲染效率是本申请即将解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统及方法，其技术目的是根据云端和用户端相融合的业务质量等级自适应调整云游戏渲染参数，节约渲染资源，提高用户端的业务流畅度。
本申请的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统，包括：
云游戏客户端，对音视频流解码、呈现以及对指令交互进行操控；对用户侧的业务质量参数进行采集，得到第一质量参数组，将第一质量参数组上传至业务质量检测模块；
云游戏业务调度中心，包括业务质量检测模块、资源管理模块和算力调度模块；
云渲染节点，根据算力调度模块的渲染指令完成云游戏渲染；对云端的业务质量参数进行采集，得到第二质量参数组，将第二质量参数组上传至业务质量检测模块；
游戏资源标定模块，在云游戏上线前通过离线方式对其进行性能测试，得到每个云游戏在不同分辨率及帧率的运行条件下对应的渲染参数集，将渲染参数集上报给资源管理模块；
其中，业务质量检测模块根据第一质量参数组和第二质量参数组得到业务质量参数组，再根据业务质量参数组得到业务质量等级，并将业务质量等级发送至算力调度模块；
资源管理模块对云渲染节点、云游戏内容资源和渲染参数集进行管理，并将管理结果上传至算力调度模块；其中，对云渲染节点的管理包括：云渲染节点的上下线、节点资源变更、当前消耗情况以及对云渲染节点的GPU主机资源使用表进行维护；
算力调度模块从渲染参数集选择与业务质量等级相匹配的渲染参数，根据资源管理模块保存的GPU主机资源使用表对云渲染节点和负责渲染的GPU主机进行选择，根据渲染参数对选择的云渲染节点下发渲染指令，并通知资源管理模块对云GPU主机资源使用表进行更新。
进一步地，所述渲染参数集的获取过程包括：
云游戏启动上线后，游戏资源标定模块在离线方式下对云游戏进行性能测试，得到每款云游戏在运行时所消耗的CPU、内存、GPU及存储空间的性能参数，并以资源消耗的峰值作为云游戏的性能参数；将资源消耗对应的服务器能力值进行量化，得到每个云游戏在不同分辨率及帧率的运行条件下对应的渲染参数集，将渲染参数集上报给资源管理模块。
进一步地，所述GPU主机资源使用表的内容包括：每台GPU主机的CPU、GPU、内存及存储空间的量化数据。
进一步地，所述第二质量参数组包括云端处理时延的相关参数，表示为：QParaSet2{TCC，TCR，TScrCap，TStr}；
其中，TCC表示云端编码时延，TCR表示云端渲染时延，TScrCap表示云端抓屏时延，TStr表示云端推流时延。
进一步地，所述第一质量参数组表示为：QParaSet1{RfRcv，NoFrame，TTmD，TTmR，TInsAcq，RTT，JitNet}；
其中，RfRcv表示视频接受帧率，NoFrame表示无帧次数；TTmD表示终端解码时延，TTmR表示终端渲染时延，TInsAcq表示终端指令采集时延，RTT表示网络往返时延，JitNet表示抖动缓冲时延。
进一步地，所述业务质量检测模块根据用户ID、应用ID和时间戳，对第一质量参数组和第二质量参数组进行计算，得到业务质量参数组，所述业务质量参数组表示为：QParaSet{TOp，FFR}；
其中，TOp表示操作响应时延，即单位时间内平均的端到端时延，包括在云游戏业务调度中心、云游戏客户端、网络中产生的时延之和；FFR表示卡顿率，即单位时间内发生卡顿事件的占比；
TC＝TCC+TCR+TScrCap+TStr；
TTm＝TTmD+TTmR+TInsAcq；
TNet＝RTT+JitNet；
其中，TC表示云游戏业务调度中心的处理时延；TTm表示云游戏客户端的处理时延；TNet表示网络处理时延；N表示单位时间内的采样次数。
一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染方法，该方法通过上述自适应渲染系统实现，该方法包括：
步骤S1：云游戏客户端向云游戏业务调度中心发起云游戏运行请求；
步骤S2：算力调度模块根据资源管理模块提供的渲染参数集和业务质量检测模块提供的业务质量等级对渲染参数进行选择，确定渲染模式；
步骤S3：算力调度模块根据资源管理模块提供的GPU主机资源使用表对云渲染节点和GPU主机进行确定，并向云渲染节点下发渲染指令；
步骤S4：云渲染节点根据渲染指令完成云游戏渲染，得到渲染结果并发送至云游戏客户端；
步骤S5：云游戏客户端对渲染结果进行解码并呈现，完成基于云游戏业务质量检测的自适应渲染；
其中，业务质量等级的获取包括：业务质量检测模块根据第一质量参数组和第二质量参数组得到业务质量参数组，再根据业务质量参数组得到业务质量等级；其中，第一质量参数组通过云游戏客户端对用户侧的业务质量参数进行采集得到，第二质量参数组通过云渲染节点对云端的业务质量参数进行采集得到；
渲染参数集的获取包括：游戏资源标定模块在云游戏上线前通过离线方式对其进行性能测试，得到每个云游戏在不同分辨率及帧率的运行条件下对应的渲染参数集。
本申请的有益效果在于：
(1)游戏资源标定机制：对新上线的游戏进行性能测试，得到每款游戏在运行时所消耗的CPU、内存、GPU、存储空间等性能参数，标定出以数值形式表示的GPU服务器资源消耗值，形成每一款游戏在不同分辨率、帧率等运行条件下对应的游戏渲染参数集。后续进行算力调度时，可确保云GPU主机资源不超分配的前提下启动尽可能多的游戏进程，从而提高云端的并发能力，降低因资源分配不足导致的云游戏运行错误率。
(2)云端和用户端相融合的业务质量检测机制：在云端的云渲染节点和用户端的云游戏客户端分别采集云端处理时延、终端处理时延、网络处理时延和帧率、无帧等参数，经处理得到包含端到端的操作响应时延和卡顿率指标的业务质量参数组，进一步确定当前的业务质量等级，作为调整后续渲染模式的依据。
(3)基于业务质量检测的自适应渲染机制：基于业务质量检测的结果即业务质量等级，选择与业务质量等级匹配的游戏渲染参数，自适应调整下一个时间段的渲染模式，节约了渲染资源，提高了用户端的业务流畅度。
附图说明
图1为本申请实施例中基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统与现有云游戏渲染系统的对比示意图；
图2为本申请实施例中基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统的功能模块示意图；
图3为本申请实施例中基于云游戏业务质量检测的自适应渲染方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请技术方案进行详细说明。
如图1和图2所示，本申请所述的基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统，包括云游戏客户端、云游戏业务调度中心、云渲染节点和游戏资源标定模块，其中云游戏业务调度中心包括业务质量检测模块、资源管理模块和算力调度模块。
具体地，业务质量检测模块接收云游戏客户端上传的第一质量参数组和云渲染节点上传的第二质量参数组，根据用户ID、应用ID和时间戳，将第一质量参数组和第二质量参数组进行合并，得到业务质量参数组，进一步计算出业务质量等级，作为算力调度模块进行算力调度的依据。
资源管理模块负责管理云渲染节点，包括云渲染节点的上下线、节点资源变更以及对云渲染节点的GPU主机资源使用表进行维护，其中GPU主机资源使用表包括每台GPU主机的CPU、GPU、内存及存储空间的量化数据，及当前消耗情况。同时，资源管理模块对云游戏内容资源和渲染参数集进行维护。
算力调度模块根据业务质量检测模块输出的业务质量等级，从渲染参数集中选择与业务质量等级匹配的游戏渲染参数。同时，根据资源管理模块所保存的GPU主机资源使用情况，选择云渲染节点和负责渲染的云GPU主机，向云渲染节点下发渲染指令并通知资源管理模块更新GPU主机资源使用表。
云渲染节点负责根据算力调度模块的渲染指令完成云游戏渲染，包括逻辑计算和实施渲染，以及处理用户端上传的操控指令，同时采集云端的业务质量参数，将第二质量参数组上传至业务质量检测模块。
游戏资源标定模块在新游戏内容上线、正式运营前，对其进行性能测试，得到每款游戏运行时所消耗的CPU、内存、GPU、存储空间等性能参数，并进一步对测试结果进行调优和量化，确保资源标定结果的准确性。最终，得到每一款游戏在不同分辨率、帧率等运行条件下对应的渲染参数集，上报给资源管理模块，作为算力调度的依据。由于游戏资源标定属于云游戏业务运行前的准备工作，可离线进行。
云游戏客户端负责在用户智能终端上实现音视频流解码呈现、用户操控质量交互等云游戏客户端固有功能，同时需要采集用户侧的业务质量参数，将第一质量参数组上传至业务质量检测模块。
图3为本申请实施例中基于云游戏业务质量检测的自适应渲染方法的流程图，如图3所示，该方法包括两个相对独立的部分，一个是游戏资源的标定，一个是业务质量检测与自适应渲染。
具体地，游戏资源的标定过程包括：
(1)新游戏上线。
(2)游戏性能测试：在特定配置的云GPU主机测试环境中，对新上线的游戏进行性能测试，得到每款游戏在运行时所消耗的CPU、内存、GPU、存储空间等性能参数，其中，资源消耗高峰一般在游戏加载和运行较复杂的特效时，以资源消耗的峰值作为该游戏运行的性能参数。
(3)资源负载标定与调优：对性能测试结果进行校对调优，将资源消耗所对应的服务器能力值进行量化。资源标定的目的是得到以数值形式表示的资源消耗值，形成每一款游戏在不同分辨率、帧率等运行条件下对应的渲染参数集。
(4)渲染参数集上报资源管理模块。
渲染参数集示例如表1所示：
表1
由表1可知，随着分辨率和帧率上升，占用的CPU资源和GPU资源随之上升。实际应用中，可以根据业务运营需要运行720p/30FPS、720p/60FPS、1080p/30FPS、1080p/60FPS、4k/60FPS及4k/90FPS等多种配置，将资源标定结果保存至渲染参数表。
经资源标定，可以确保云GPU主机资源不超分配的前提下容纳尽可能多的游戏进程，提高云端的并发能力，降低因资源分配不准确导致的云游戏运行错误率至0.2％以下。
在云游戏业务运行过程中，实时进行业务质量检测，并根据业务质量检测结果调整渲染参数，业务质量检测与自适应渲染的过程包括：
步骤S1：云游戏客户端向云游戏业务调度中心发起云游戏运行请求；
步骤S2：算力调度模块根据资源管理模块提供的渲染参数集和业务质量检测模块提供的业务质量等级对渲染参数进行选择，确定渲染模式。
具体地，算力调度模块根据业务质量等级(游戏启动时设定一个初始值)，从渲染参数集中选择与业务质量等级匹配的渲染参数，确定下一个时间段的渲染模式，包括：画质(如4k/超高清/高清/标清)和帧率。
步骤S3：算力调度模块根据资源管理模块提供的GPU主机资源使用表对云渲染节点和GPU主机进行确定，并向云渲染节点下发渲染指令。
具体地，算力调度模块从资源管理模块调取GPU主机资源使用表中保存的GPU主机资源使用情况，按就近原则选择云渲染节点和负责渲染的云GPU主机，并向云渲染节点下发渲染指令，同时更新GPU主机资源使用表。
步骤S4：云渲染节点根据渲染指令完成云游戏渲染，得到渲染结果并发送至云游戏客户端。
具体地，云渲染节点执行渲染、流化，并实时采集云端业务质量参数，得到第二质量参数组，并上传至业务质量检测模块。
第二质量参数组包括云端处理时延的相关参数，表示为：QParaSet2{TCC，TCR，TScrCap，TStr}。其中，TCC表示云端编码时延，TCR表示云端渲染时延，TScrCap表示云端抓屏时延，TStr表示云端推流时延；单位均为毫秒。
步骤S5：云游戏客户端对渲染结果进行解码并呈现，完成基于云游戏业务质量检测的自适应渲染。
本申请实施例中，云游戏客户端执行音视频流解码、呈现，并实时采集用户端业务质量参数，得到第一质量参数组并上传到业务质量检测模块进行下一步处理。第一质量参数组包括帧率、无帧、终端处理时延(包括终端解码时延、终端渲染时延和终端指令采集时延)和网络时延(网络往返时延、抖动缓冲时延)三类数据类型，具体表示为：QParaSet1{RfRcv，NoFrame，TTmD，TTmR，TInsAcq，RTT，JitNet}。其中，RfRcv表示视频接受帧率，NoFrame表示无帧次数，单位为整形。TTmD表示终端解码时延，TTmR表示终端渲染时延，TInsAcq表示终端指令采集时延，RTT表示网络往返时延，JitNet表示抖动缓冲时延；单位均为毫秒。
业务质量检测模块根据用户ID、应用ID和时间戳，合并第一质量参数组和第二质量参数组，计算得到业务质量参数组，该业务质量参数组表示为：QParaSet{TOp，FFR}。其中，TOp表示操作响应时延，即单位时间内平均的端到端时延，包括在云游戏业务调度中心、云游戏客户端、网络中产生的时延之和；FFR表示卡顿率，即单位时间内发生卡顿事件的占比。
具体而言，操作响应时延TOp通过如下方法得到：
TC＝TCC+TCR+TScrCap+TStr；
TTm＝TTmD+TTmR+TInsAcq；
TNet＝RTT+JitNet；
其中，TC表示云游戏业务调度中心的处理时延；TTm表示云游戏客户端的处理时延；TNet表示网络处理时延；N表示单位时间内的采样次数。
卡顿率FFR通过统计单位游戏时长内的卡顿次数得到，卡顿率FFR＝卡顿总次数/用户游戏时长。
卡顿次数的计算标准为：(1)比对RfRcv与标准帧率，如在10秒内发生RfRcv<Rstd*0.5，或RfRcv>Rstd*1.5，累计达到4次，记录为一次卡顿；其中，Rstd为标准帧率。(2)以每2分钟为间隔计算，如无帧NoFrame>3次，则记录为游戏过程中发生严重卡顿。
业务质量检测模块根据业务质量参数组中的操作响应时延TOp和卡顿率FFR，与预先设定的各业务质量等级对应的时延和卡顿率参数范围，确定当前的业务质量等级，然后转至步骤S2。如发生严重卡顿，业务质量等级则下降一级。
综上可知，本申请通过离线处理的方式，对云游戏运行时所需要的资源进行标定测试与量化，生成某一款云游戏在不同分辨率、帧率等运行条件下对应的游戏渲染参数集，在算力调度时，可确保云GPU主机资源不超分的前提下容纳尽可能多的游戏进程，从而提高云端的并发能力，降低因资源分配不足导致的云游戏运行错误率。
通过实时采集云端和客户端业务质量参数，计算出业务质量等级，根据业务质量等级自适应调整云游戏渲染参数，可节约渲染资源、提高用户体验。
以上为本申请示范性实施例，本申请的保护范围由权利要求书及其等效物限定。
Claims (7)
1.一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统，其特征在于，包括：
云游戏客户端，对音视频流解码、呈现以及对指令交互进行操控；对用户侧的业务质量参数进行采集，得到第一质量参数组，将第一质量参数组上传至业务质量检测模块；
云游戏业务调度中心，包括业务质量检测模块、资源管理模块和算力调度模块；
云渲染节点，根据算力调度模块的渲染指令完成云游戏渲染；对云端的业务质量参数进行采集，得到第二质量参数组，将第二质量参数组上传至业务质量检测模块；
游戏资源标定模块，在云游戏上线前通过离线方式对其进行性能测试，得到每个云游戏在不同分辨率及帧率的运行条件下对应的渲染参数集，将渲染参数集上报给资源管理模块；
其中，业务质量检测模块根据第一质量参数组和第二质量参数组得到业务质量参数组，再根据业务质量参数组得到业务质量等级，并将业务质量等级发送至算力调度模块；
资源管理模块对云渲染节点、云游戏内容资源和渲染参数集进行管理，并将管理结果上传至算力调度模块；其中，对云渲染节点的管理包括：云渲染节点的上下线、节点资源变更、当前消耗情况以及对云渲染节点的GPU主机资源使用表进行维护；
算力调度模块从渲染参数集选择与业务质量等级相匹配的渲染参数，根据资源管理模块保存的GPU主机资源使用表对云渲染节点和负责渲染的GPU主机进行选择，根据渲染参数对选择的云渲染节点下发渲染指令，并通知资源管理模块对云GPU主机资源使用表进行更新。
2.如权利要求1所述的自适应渲染系统，其特征在于，所述渲染参数集的获取过程包括：
云游戏启动上线后，游戏资源标定模块在离线方式下对云游戏进行性能测试，得到每款云游戏在运行时所消耗的CPU、内存、GPU及存储空间的性能参数，并以资源消耗的峰值作为云游戏的性能参数；将资源消耗对应的服务器能力值进行量化，得到每个云游戏在不同分辨率及帧率的运行条件下对应的渲染参数集，将渲染参数集上报给资源管理模块。
3.如权利要求1所述的自适应渲染系统，其特征在于，所述GPU主机资源使用表的内容包括：每台GPU主机的CPU、GPU、内存及存储空间的量化数据。
4.如权利要求1所述的自适应渲染系统，其特征在于，所述第二质量参数组包括云端处理时延的相关参数，表示为：QParaSet2{TCC，TCR，TScrCap，TStr}；
其中，TCC表示云端编码时延，TCR表示云端渲染时延，TScrCap表示云端抓屏时延，TStr表示云端推流时延。
5.如权利要求4所述的自适应渲染系统，其特征在于，所述第一质量参数组表示为：QParaSet1{RfRcv，NoFrame，TTmD，TTmR，TInsAcq，RTT，JitNet}；
其中，RfRcv表示视频接受帧率，NoFrame表示无帧次数；TTmD表示终端解码时延，TTmR表示终端渲染时延，TInsAcq表示终端指令采集时延，RTT表示网络往返时延，JitNet表示抖动缓冲时延。
6.如权利要求5所述的自适应渲染系统，其特征在于，所述业务质量检测模块根据用户ID、应用ID和时间戳，对第一质量参数组和第二质量参数组进行计算，得到业务质量参数组，所述业务质量参数组表示为：QParaSet{TOp，FFR}；
其中，TOp表示操作响应时延，即单位时间内平均的端到端时延，包括在云游戏业务调度中心、云游戏客户端、网络中产生的时延之和；FFR表示卡顿率，即单位时间内发生卡顿事件的占比；
TC＝TCC+TCR+TscrCap+TStr；
TTm＝TTmD+TTmR+TInsAcq；
TNet＝RTT+JitNet；
其中，TC表示云游戏业务调度中心的处理时延；TTm表示云游戏客户端的处理时延；TNet表示网络处理时延；N表示单位时间内的采样次数。
7.一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染方法，其特征在于，该方法通过权利要求1-6任一所述的自适应渲染系统实现，该方法包括：
步骤S1：云游戏客户端向云游戏业务调度中心发起云游戏运行请求；
步骤S2：算力调度模块根据资源管理模块提供的渲染参数集和业务质量检测模块提供的业务质量等级对渲染参数进行选择，确定渲染模式；
步骤S3：算力调度模块根据资源管理模块提供的GPU主机资源使用表对云渲染节点和GPU主机进行确定，并向云渲染节点下发渲染指令；
步骤S4：云渲染节点根据渲染指令完成云游戏渲染，得到渲染结果并发送至云游戏客户端；
步骤S5：云游戏客户端对渲染结果进行解码并呈现，完成基于云游戏业务质量检测的自适应渲染；
其中，业务质量等级的获取包括：业务质量检测模块根据第一质量参数组和第二质量参数组得到业务质量参数组，再根据业务质量参数组得到业务质量等级；其中，第一质量参数组通过云游戏客户端对用户侧的业务质量参数进行采集得到，第二质量参数组通过云渲染节点对云端的业务质量参数进行采集得到；
渲染参数集的获取包括：游戏资源标定模块在云游戏上线前通过离线方式对其进行性能测试，得到每个云游戏在不同分辨率及帧率的运行条件下对应的渲染参数集。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202311623515.2A CN117599412A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311623515.2A CN117599412A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统及方法 |
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| CN117599412A true CN117599412A (zh) | 2024-02-27 |
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| CN202311623515.2A Pending CN117599412A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种基于云游戏业务质量检测的自适应渲染系统及方法 |
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| CN (1) | CN117599412A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117873736A (zh) * | 2024-03-11 | 2024-04-12 | 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 |
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2023
- 2023-11-30 CN CN202311623515.2A patent/CN117599412A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117873736A (zh) * | 2024-03-11 | 2024-04-12 | 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 |
| 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 |
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