TWI537868B - 同時決定複數個參數變化設定的系統、方法和電腦程式商品 - Google Patents
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Description
本發明係關於參數分析,更具體的係關於根據參數分析決定設定。
現今許多產品都包括會影響到該產品整體使用經驗的一或多個參數,例如:電腦遊戲以及其他軟體可具有許多決定渲染、音頻、遊戲遊玩等等品質的參數。不過,當前安排與這些產品相關聯的該等參數之技術具有許多限制。
例如:目前客戶可負責手動調整與產品相關聯的複數個參數,以便決定該產品的適當設定。這可導致產品並非最佳設定、試驗廢時以及客戶出錯等等。因此需要解決先前技術所伴隨的這些與其他問題。
本發明揭示一種提供用於同時決定複數個參數變化的設定的系統、方法和電腦程式商品。在使用上,已識別與一裝置相關聯的複數個參數變化。此外,已同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定。
100‧‧‧方法
102‧‧‧操作
104‧‧‧操作
200‧‧‧方法
202‧‧‧操作
204‧‧‧操作
206‧‧‧操作
208‧‧‧操作
210‧‧‧操作
300‧‧‧示範參數DAG
302A-I‧‧‧節點
302A‧‧‧頂端節點
302I‧‧‧底部節點
304‧‧‧第一集合
306A-C‧‧‧變化
306A‧‧‧第一節點
306B‧‧‧第二節點
306C‧‧‧第三節點
308‧‧‧第二集合
310A-C‧‧‧變化
312‧‧‧有向邊緣
400‧‧‧示範系統
401‧‧‧主處理器
402‧‧‧通訊匯流排
404‧‧‧主記憶體
406‧‧‧圖形處理器
408‧‧‧顯示器
410‧‧‧次要儲存器
第一圖顯示根據一具體實施例,用於同時決定複數個參數變化的設定之方法。
第二圖顯示根據一具體實施例,用於同時決定複數個最佳設定的方法。
第三圖例示根據另一具體實施例的一示範參數DAG。
第四圖說明其中可實施許多先前具體實施例的許多架構及/或功能性之示範系統。
第一圖顯示根據一具體實施例,用於同時決定複數個參數變化的設定之方法100。如操作102所示,已識別與一裝置相關聯的複數個參數變化。在一具體實施例中,該裝置可包括一物體,例如個人電腦或其他硬體元件。在另一具體實施例中,該等複數個參數變化可包括複數個不同參數的複數個獨一變化。
此外,在一具體實施例中,該參數可包括該裝置的任何特性。例如:該等參數可包括該裝置(例如桌上型電腦、膝上型電腦、平板電腦、個人數位助理、行動電話等等)內安裝的硬體(例如一中央處理單元(CPU,central processing unit)、一圖形處理單元(GPU,graphics processing unit)、隨機存取記憶體(RAM,random access memory)、一主機板、一顯示器等等)、該裝置內安裝的軟體(例如一作業系統、驅動程式等等)等等。
進一步在一具體實施例中,一或多個該等參數都可獨立設置。例如:每一該等參數都可與其他參數分別變更。在另一具體實施例中,該裝置可運用每一個該等參數來執行一或多個動作。在又一具體實施例中,該等參數變化可包括複數個不同種類的參數,其可包括與該參數相關聯的一尺寸、幅度、速度等等。例如:若該參數為一裝置CPU,則該參數的變化可包括該CPU的製造商、該CPU的速度、該CPU的快取大小等等。在另一個範例中,若該參數為RAM,則該變化可包括RAM的數量、該RAM的速度、該RAM的製造商等等。
仍舊進一步,在一具體實施例中,該等複數個參數變化可在一伺服器上識別。例如:該等複數個參數變化的每一者可從具有這些參數變化的使用者裝置,透過一網路(例如一無線網路、一有線網路、一行動網路、一衛星網路等等)傳送至一伺服器。在另一具體實施例中,該等複數個參數變化可儲存在一資料庫內並從此擷取。
另外,在一具體實施例中,可根據一或多個條件,識別與該裝置相關聯的該等複數個參數變化。例如:可選取已決定為最受歡迎使用
者參數變化(例如客戶裝置內最常用的參數變化等等)的預定參數變化數量,當成與該裝置相關聯的該等複數個參數變化。
此外,如操作104所示,已同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定。在一具體實施例中,針對該等複數個參數變化的每一者所決定之該等設定可包括操縱該等複數個參數變化的一或多個態樣之最佳化設定。在另一具體實施例中,針對該等複數個參數變化的每一者之該等設定可包括預定設定(預設)的單一集合。例如:該等複數個參數變化的每一者之設定可包括預設的單一集合,其依照第一特性依序增加並且依照第二特性依序減少。
在另一個範例中,該預設的單一集合可排序,並且相較於該預設集合內先前的預設,該預設集合內每一連續預設都可具有一改善的第一特性以及一降低的第二特性。在又一具體實施例中,該第一特性可與品質相關聯(例如畫質、音質、體驗品質等等),並且該第二特性可與效能相關聯(例如速度、經濟性、效益等等)。例如:一軟體元件可在該裝置上運行,並且該預設集合內的每一連續預設可具有改善的軟體元件畫質以及降低的軟體元件效能。
在另一具體實施例中,運用一演算法可決定該等設定。例如:運用一貪婪演算法、一窮舉演算法等等,可決定該等設定。在另一具體實施例中,利用針對該預設集合的每一預設,將第一特性相關於第二特性最大化,可決定該等設定。例如:一參數變化的複數個設定之每一者都具有與品質相關聯的第一特性,以及與效能相關聯的第二特性,並且該第一特性可相關於該第二特性最佳化。
進一步在一具體實施例中,針對該等複數個參數變化的每一者,該等設定可包括該參數變化的設置,如此具有該參數變化的該裝置產生一最大輸出(例如畫質等等),同時維持一臨界需求(例如最小訊框率等等),同時運行一預定軟體元件。在另一具體實施例中,該軟體元件可包括已安裝或要安裝在該裝置內的一軟體程式。
仍舊進一步,在一具體實施例中,同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定,可包括建立內含複數個節點的一有向無環圖(DAG,
directed acyclic graph),其中該等複數個節點的每一者都代表該等複數個參數變化之一者。在另一具體實施例中,可根據一或多個條件引導該DAG的該等節點。例如:根據與每一節點相關聯的速度,可在該DAG內引導該DAG的複數個節點之每一者,在此該速度係根據由該節點所代表的該等裝置參數變化所決定。在另一具體實施例中,可在該DAG內引導該等節點,如此決定該DAG的第二節點在一或更多方面(例如關於處理速度等等)絕對快過該DAG的第一節點時,該DAG的第一節點可指向該DAG的第二節點。
另外,在一具體實施例中,同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定可包括調整與該等複數個參數變化的每一者相關聯之一或多個設定。例如:針對該等複數個參數變化的每一者,可調整一或多個相關聯設定(例如開啟或關閉、增加、減少等等),以決定第一特性相關於第二特性的最大可能幅度。在另一具體實施例中,針對該等複數個參數變化的每一者所決定的該等設定可包括該等複數個參數變化的該等設定,產生該第一特性關於該第二特性的該最大可能幅度。
此外,在一具體實施例中,同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定可包括同時連續調整該等複數個參數變化的每一者之單一設定。例如:針對該等複數個參數變化的每一者,可調整一第一決定設定,以決定第一特性相關於第二特性的最大可能幅度。此外,在調整該第一決定設定之後,可決定調整一第二設定,其中針對該等複數個參數變化之每一者調整該第二決定設定。
在另一具體實施例中,同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定可包括針對該等複數個參數變化的每一者以最少設定量開始,並且同時連續增加該等複數個參數變化的每一者之單一設定。在又一具體實施例中,同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定可包括針對該等複數個參數變化的每一者以最大設定量開始,並且同時連續減少該等複數個參數變化的每一者之單一設定。
仍舊在另一具體實施例中,同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定可包括針對該等複數個參數變化的每一者以最大設定量以及
最小設定量開始,並且針對該等複數個參數變化的每一者,同時從最大連續減少單一設定以及同時從最小連續增加單一設定,直到已決定最佳設定,產生該第一特性關於該第二特性的最大可能幅度。
更進一步,在一具體實施例中,該等複數個參數變化的每一者都會影響如何決定該等設定。例如:該等複數個參數變化的每一者(或其在該DAG內的個別節點)可選取用於一第一決定設定,其已調整用於該等複數個參數變化的每一者。在另一個範例中,在該第一決定設定已調整用於該等複數個參數變化的每一者之後,然後該等複數個參數變化的每一者(或其在該DAG內的個別節點)可選取用於一第二決定設定,其已調整用於該等複數個參數變化的每一者。
仍舊進一步,在一具體實施例中,該等複數個參數變化的每一者對於如何決定該等設定都可具有不同的影響等級。例如:一總體值可與該等複數個參數變化的每一者(或其在該DAG內的個別節點)相關聯。在另一具體實施例中,與一特定參數變化相關聯的一總體值可對應至具有該參數變化的預定數量使用者(例如安裝在其裝置內等等)。在又一具體實施例中,與一特定參數變化相關聯的一總體值可對應至具有該參數變化的使用者總數之預定百分比。
仍舊在另一具體實施例中,與一特定參數變化相關聯的該總體值可影響由有關如何決定該等設定的該特定參數變化所施加之影響的幅度(例如強度等等)。例如:由該特定參數變化用於已針對該等複數個參數變化的每一者調整之一決定設定所做之選取,可利用與該特定參數變化相關聯的該總體值等比例增加(例如利用將該選取乘上總體值等等)。如此,由大量使用者所使用的總體參數變化對於如何決定該等設定有更大影響。
另外,在一具體實施例中,一索引值(例如一影響值等等)可與該等複數個參數變化的每一者(或其在該DAG內的個別節點)相關聯。在另一具體實施例中,與一特定參數變化相關聯的一索引值可對應至該特定參數變化以一預定訊框率運行一預定軟體元件之能力。例如:若該特定參數變化無法以該預定訊框率運行該預定軟體元件,則該索引值可為-1。在另一個範例中,若該特定參數變化可運用該預定訊框率上一或多個最小設定
來運行該預定軟體元件,則該索引值可為零。在又一個範例中,若該特定參數變化可運用該預定訊框率上一或多個最大設定來運行該預定軟體元件,則該索引值可為(n-1),其中n等於該DAG內每一節點所代表的參數數量。
仍舊在另一具體實施例中,與一特定參數變化相關聯的該索引值可影響由有關如何決定該等設定的該特定參數變化所施加之影響的幅度(例如強度等等)。例如:由該特定參數變化用於已針對該等複數個參數變化的每一者調整之一決定設定所做之選取,可利用與該特定參數變化相關聯的該索引值等比例增加或減少(例如利用將該選取乘上索引值等等)。如此,最有可能使用該等設定的參數變化對於如何決定該等設定有更大影響。
此外,在一具體實施例中,在選取決定設定來調整用於該等複數個參數變化的每一者期間,可識別該等複數個參數變化(或其在該DAG內的個別節點)之間的不一致。例如:該等複數個參數變化(或其在該DAG內的個別節點)的一部分可選取用於一個特定設定,其要調整用於該等複數個參數變化的每一者,並且該等複數個參數變化(或其在該DAG內的個別節點)的另一部分可選取用於另一特定設定,其要調整用於該等複數個參數變化的每一者。
進一步,在回應該等複數個參數變化之間該不一致的識別上,該等複數個參數變化可分成複數個子群組(例如較小的DAG等等)。例如:若該等複數個參數變化(或其在該DAG內的個別節點)的一預定百分比選取用於一特定設定,這與選取用於其他參數變化(或其個別DAG節點)的設定不同,該等複數個參數變化的預定百分比可從該DAG中移除,並且可放入一子DAG內用於設定決策。如此,可更有效率針對每一子群組內該等參數變化決定設定決策。
此時將公佈有關許多選擇架構和功能,如此可依照使用者意願實施或不實施前述結構之更多說明資訊。吾人應該特別注意,下列資訊僅供說明,不應解釋為以任何方式進行限制。下列任何功能都可在排除或不排除所說明其他功能之下選擇性併入。
第二圖顯示根據另一具體實施例,用於同時決定複數個最佳
設定的方法200。根據選項,可在第一圖的功能性範圍內實施方法200。不過,當然方法200可在任何所要的環境內實施。吾人也應該注意,在目前說明中也適用前述定義。
如操作202所示,已識別與一裝置相關聯的複數個參數變化。在一具體實施例中,該等複數個參數變化可包括與該個人電腦的顯示器相關聯之參數變化。例如:該等複數個參數變化可包括該個人電腦的一螢幕解析度。在另一具體實施例中,該等複數個參數變化可包括由該個人電腦進行圖形渲染相關聯的參數變化。例如:該等複數個參數變化可包括安裝在該裝置內的系統硬體項目(例如CPU項目、GPU項目、主機板項目、RAM項目等等)、安裝在該裝置內的系統軟體項目等等。
此外,如操作204所示,已建構具有複數個節點的一DAG,其中該等複數節點的每一者都對應至該等複數個參數變化之一者。在一具體實施例中,可根據一或多個規則引導該DAG內的該等節點。例如:根據與每一節點相關聯的速度,可在該DAG內引導該等節點,在此該速度係根據由該節點所代表的該等參數變化所決定。在另一具體實施例中,可在該DAG內引導該等節點,如此決定該DAG的第二節點在一或更多方面(例如關於處理速度等等)絕對快過該DAG的第一節點時,該DAG的第一節點可指向該DAG的第二節點。
另外,在一具體實施例中,該DAG內的每一節點都可代表與該裝置相關聯的複數個可能參數之獨一變化。例如:與該裝置相關聯的該等複數個可能參數可包括一裝置CPU、一裝置GPU以及一裝置解析度,並且該DAG內的每一節點都可代表一特定裝置CPU、裝置GPU以及裝置解析度的獨一組合。如此,該DAG內一第一節點指向一第二節點表明,與該裝置相關聯並由該DAG內該第一節點代表的該等複數個參數變化比起來,與該裝置相關聯並由該DAG內該第二節點代表的該等複數個參數變化能提供絕對較優之處理速度與效能。
進一步,如操作206所示,將與每一節點相關聯的一總體值指派給每一節點。在一具體實施例中,經過分析操作之後可獲得複數個總體值。在另一具體實施例中,該等複數個總體值可包括遙測資料。在又一
具體實施例中,可從一總體值資料庫當中擷取該等複數個總體值。仍舊在另一具體實施例中,指派給一節點的該總體值可代表擁有一裝置的一使用者總數,該裝置具有對應至該節點的該參數變化。
仍舊進一步,如操作208所示,將與每一節點相關聯的一索引值指派給每一節點。在一具體實施例中,利用計算由該節點以一預定訊框率運行一預定軟體元件所代表的該特定參數變化之能力,可針對一節點決定複數個索引值。在另一具體實施例中,可根據該DAG內該節點的位置,針對一節點決定一索引值。例如:該DAG內較強壯的節點可指派給較高的索引值。
另外,如操作210所示,運用該總體值以及該索引值,針對該等複數個參數變化的每一者決定最佳預設設定。在一具體實施例中,該等最佳預設設定包括該裝置的預設之單一集合。在另一具體實施例中,關於已安裝在該裝置上的一或多個軟體元件來決定預設的單一集合。例如:可針對安裝在該裝置上的應用程式實例(例如視訊遊戲軟體、媒體播放軟體等等),決定預設的單一集合。在又一具體實施例中,關於要安裝在該裝置上(例如尚未安裝在該裝置上等等)的一或多個軟體元件來決定預設的單一集合。
在又一具體實施例中,預設的單一集合可代表裝置設定(相依與獨立),衝擊該裝置運行該等一或多個軟體元件的方式。例如:該預設單一集合的每一者都可指定該裝置所提供的顯示圖形色彩深度、該裝置所提供的顯示圖形之紋理映射等級、該裝置所提供的顯示圖形紋理壓縮以及圖形顯示期間該裝置所使用的照明模型等等。
此外,在一具體實施例中,決定該等最佳預設設定可包括決定該裝置的複數個效能等級。例如:可決定(例如運用一或多種標準等等)該裝置的複數個下降效能等級(例如從最高效能等級至最低效能等級等等),其中每一連續效能等級指出相較於先前等級,該裝置以較慢速率、較無效率或非所要方式來執行(例如運行、計算等等)。在另一具體實施例中,該效能等級可與該裝置所使用的資源等級相關聯。例如:該效能等級可指出該裝置所用的處理資源總數、該裝置所用的軟體資源總數、該裝置所用
的網路資源總數、該裝置提供的訊框率等等。
進一步在一具體實施例中,決定該等最佳預設設定可包括決定該裝置的複數個畫質等級。例如:可決定該裝置的複數個上升畫質等級(例如從最低畫質等級至最高畫質等級等等),其中每一連續畫質等級指出相較於先前等級,所增加的該裝置顯示之畫質(例如一或多種解析度、顏色、細節等等)。
仍舊進一步,在一具體實施例中,該等複數個效能等級的每一者可與該裝置的複數個畫質等級之一者相關聯。例如:每一連續下降效能等級可關聯於一連續提高畫質等級,如此隨著該裝置效能降低,該裝置產生的畫質提高。在另一具體實施例中,根據該裝置的該等複數個參數變化,針對該等複數個效能等級的每一者將該畫質等級最大化。
例如:針對每一已決定的效能等級,可根據該裝置的該等複數個參數變化,決定該裝置提供的最高畫質。在一具體實施例中,可運用一貪婪演算法計算該最高畫質。在另一具體實施例中,可運用一窮舉演算法計算該最高畫質。不過,當然可用任何方式計算每一效能等級的該最高畫質。如此,該等預設可在畫質方面單獨提高,並且在效能方面單獨降低。
另外,在一具體實施例中,可運用一類比方式決定該最高畫質。例如:可提供複數個調整元件,「貨真價實」(bang-for-buck)指示器以及「故障」指示器。在另一個範例中,每一調整元件都可代表該應用程式內的一個屬性。在又一個範例中,可用分散步驟調整每一調整元件。在另一具體實施例中,「貨真價實」指示器可回傳目前預設的整體值(例如畫質乘上訊框率)。在又一具體實施例中,若只有該預設無效,則可啟動「故障」指示器。若有相依變數,並且某些預設確實無效,則可需要此指示器。
例如:兩個調整元件A和B都可具有「偽」和「真」止擋,但是調整元件B只有在調整元件A也設定為「真」時才能設定為「真」。如此,只有調整元件A設定為「偽」並且調整元件B設定為「真」時,才會啟動該「故障」指示器。在另一具體實施例中,假設這些止擋都已排序,如此將一調整元件往上調整一個止擋總會導致相等/較佳畫質以及相等/較差效能。
此外,在一具體實施例中,在該等參數變化每一者的同步方式中,可用所有調整元件都往下調至最低等級(即是其「minset」值),開始單一集合決策演算法。此時,一次一個調整元件,每一調整元件都可暫時遞增往上確實調整一個步階至最大值(例如若該調整元件一直調整至10當中的10,則不會調整為11)。若並未啟動該「故障」指示器,則在將調整元件設定回原始位置之前,記錄該「貨真價實」指示器值。一旦所有調整元件都已遞增往上調,則產生該最高「貨真價實」指示器值(不過仍舊有效)的該元件永久調整一個止擋。此處理可用此方式重複,直到所有調整元件都到達其最高設定(即是其「maxset」值)。所選擇的預設順序(步階數-調整元件數+1)可代表最佳單一預設。
進一步在另一具體實施例中,在該等參數變化每一者的同步方式中,可用所有調整元件都往上調至最高等級(即是其「maxset」值),開始單一集合決策演算法。此時,一次一個調整元件,每一調整元件都可暫時遞增確實往下調一個止擋。若並未啟動該「故障」指示器,則在將調整元件設定回原始位置之前,記錄該「貨真價實」指示器值。一旦所有調整元件都已遞增往下調,則產生該最高「貨真價實」指示器值(不過仍舊有效)的該元件永久調整一個止擋。此處理可用此方式重複,直到所有調整元件都到達其最高設定(即是其「maxset」值)。
仍舊進一步,在一具體實施例中,在該等參數變化每一者的同步方式中,可用所有調整元件都往下調至最低等級,開始一或多個單一集合決策演算法,並且可用所有調整元件都往上調至最高等級,開始一或多個單一集合決策演算法。此外,由每一演算法所做的調整可遞增,直到涵蓋所有調整。如此,用一促進方式決定最佳預設設定。此外,更快的設置可影響重要的預設設定,並且可避免與較慢設置相關聯並由其決定的預設設定。
另外,在一具體實施例中,該DAG內該等複數個節點的每一者可選擇操縱(例如增加或降低等等)哪個調整元件。例如:該DAG內該等複數個節點的每一者可擲出一選取,針對對應至該DAG內該等節點的該等複數個參數變化之每一者,選擇哪個調整元件暫時遞增確實往上或往下
調整一個步階。在另一具體實施例中,獲得最大量選取的該調整元件可選擇針對每一節點遞增往上或往下調整。
在另一具體實施例中,每一節點的選取都可根據與該節點相關聯的該總體值以及索引值來調整。例如:每一節點的選取都可與其總體值比例增加,並且可根據其索引值增加或降低。如此,在選取期間可賦予該DAG內更多總體與更多相關節點之更大權重。
此外,可同時決定該等複數個參數變化每一者的最佳預設設定,其中這種預設的範圍可從最低設定(例如「minset」等等)至最高設定(例如「maxset」等等),並且在沿著該方向的每一步階上將「貨真價實」最大化(例如每一效能單元的畫質等等)。進一步,可維持該單一複數個預設的順序,如此若參數列舉順序都相同,則可保證效能與畫質的單一性。進一步,可決定該等複數個參數變化的最佳預設設定,如此有關每一該等最佳預設設定的效能成本,可將畫質最大化。
第三圖例示根據另一具體實施例的一示範參數DAG 300。選擇性,可在第一圖至第二圖功能性範圍內實施示範參數DAG 300。不過,當然示範參數DAG 300可在任何所要的環境內實施。吾人也應該注意,在目前說明當中也適用前述定義。
如所示,示範參數DAG 300包括複數個節點302A-I,這每一都對應至個人電腦內一第一組件(例如一CPU類型等等)的變化306A-C之第一集合304,以及個人電腦內一第二組件(例如一GPU類型等等)的變化310A-C之第二集合308。在一具體實施例中,DAG 300可包括一有向圖,其具有由節點302A-I的集合所形成之無向循環(例如頂點等等)以及複數個有向邊緣312,如此無法從該DAG 300內任何節點開始,並且跟著最終再次回到開始節點的一序列邊緣。
此外,根據處理速度來引導該第一組件的變化306A-C之第一集合304以及該第二組件的變化310A-C之第二集合308內的該等節點,用較慢的節點指向較快的節點。如此,第一節點306A為第一集合304內最慢的節點、第二節點306B比第一集合304內的第一節點306A快但是比第三節點306C慢,並且第三節點306C為第一集合304內最快的節點。
在一具體實施例中,運用一或多個演算法、標準測試、製造商公佈等等可決定每一個該等節點302A-I的速度。在另一具體實施例中,利用分析每一節點內組件的特性,並且比較每一個該等節點302A-I的整體處理速度,可決定DAG 300內節點302A-I的位置(包括哪個節點指向哪個節點)。
此外,如所示,有向邊緣312從對應至該個人電腦參數變化的較慢獨一組合之節點,指向對應至該個人電腦參數變化的明顯較快獨一組合之節點。如此,底部節點302I對應至該個人電腦參數變化的最快獨一組合,而頂端節點302A對應至該個人電腦參數變化的最慢獨一組合。
第四圖說明其中可實施許多先前具體實施例的許多架構及/或功能性之示範系統400。如所示,提供的系統400包括至少一個主處理器401,其連接至通訊匯流排402。系統400也包括主記憶體404。控制邏輯(軟體)以及資料都儲存在主記憶體404內,此記憶體可採用隨機存取記憶體(RAM,random access memory)。
系統400也包括圖形處理器406和顯示器408,即是電腦監視器。在一具體實施例中,圖形處理器406可包括複數個著色器模組(shader module)以及一個柵格化模組(rasterization module)等等。每一前述模組都適合在單一半導體平台上形成圖形處理單元(GPU,graphics processing unit)。
在本說明當中,單一半導體平台可稱為單體半導體式積體電路或晶片。吾人應該注意,單一半導體平台一詞也表示多晶片模組,其具備提高的連線性來模擬晶片上運算,並且運用傳統中央處理單元(CPU,central processing unit)和匯流排做大幅改善。當然,依照使用者的意願,許多模組也可分開或與半導體平台進行許多結合。
系統400也包括次要儲存器410。次要儲存器410包括例如:硬碟機及/或可移除式儲存裝置,像是軟碟機、磁帶機、光碟機等等。可移除式儲存裝置用已知的方式讀取及/或寫入可移除式儲存單元。
電腦程式(或電腦控制邏輯演算法)可儲存在主記憶體404及/或次要儲存器410內,這種電腦程式在執行時可讓系統400執行許多功能。記憶體404、儲存器410及/或任何其他儲存器都可為電腦可讀取媒體的範
例。
在一具體實施例中,許多先前附圖的架構及/或功能性都可在由主處理器401、圖形處理器406、積體電路(未顯示,可具有至少部分主處理器401和圖形處理器406的能力)、晶片組(即是設計成以執行相關功能的一單元來運作及銷售之積體電路群組)及/或其他任何積體電路所構成結構內實施。
仍舊是,許多先前附圖的架構及/或功能性都可在一般電腦系統、電路板系統、娛樂專用遊戲控制台系統、應用專屬系統及/或其他任何所要系統的範圍內實施。例如:系統400可為桌上型電腦、膝上型電腦及/或其他任何邏輯類型。仍舊是,系統400可為許多其他裝置的形式,包括但不受限於個人數位助理(PDA,personal digital assistant)裝置、行動電話裝置、電視等等。
進一步,雖然未顯示,系統400可連結至網路(例如通訊網路、區域網路(LAN,local area network)、無線網路、廣域網路(WAN,wide area network),像是網際網路、點對點網路、有線電視網路等等)用來通訊。
當上面已說明許多具體實施例時,必須了解到它們係僅藉由範例來呈現,並非構成限制。因此,較佳具體實施例之廣度及範疇並不侷限於上述任何示範性具體實施例,而應僅根據以下的申請專利範圍及其等效內容來定義。
Claims (17)
- 一種方法,包含:藉由一系統,識別與一裝置相關聯的複數個參數變化,該等參數變化之每一者包括該裝置的複數個組態參數的一獨一組態;以及藉由該系統,同時對該等複數個參數變化的每一者,決定複數個設定,包括為了該等複數個參數變化中之每一者,選擇一第一設定來進行調整,其該等複數個參數變化的每一者選取用於該第一設定來進行調整,以及每一選取是根據對應於具有與該選取相關聯的該參數變化的使用者的一總數量的一百分比率之關聯值來進行加權。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中該等參數包含該裝置內安裝的硬體。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中該等參數包含該裝置內安裝的軟體。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中根據一或多個條件,識別與該裝置相關聯的該等複數個參數變化。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中針對該等複數個參數變化的每一者所決定之該等設定,包含操縱該等複數個參數變化的一或多個態樣之最佳化設定。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中該等複數個參數變化的每一者之設定包含預設的單一集合,其依照第一特性依序增加並且依照第二特性依序減少。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中針對該等複數個參數變化的每一者,該等設定包含該參數變化的一設置,如此具有該參數變化的該裝置產生一最大化輸出。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定,包含建立內含複數個節點的一有向無環圖(DAG,directed acyclic graph),其中該等複數個節點的每一者都代表該等複數個參數變化之一者。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定,包含調整與該等複數個參數變化的每一者相關聯之一或多個設定。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中同時決定該等複數個參數變化的每一者之設定,包含同時連續調整該等複數個參數變化的每一者之單一設定。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中該等複數個參數變化的每一者都會影響如何決定該等設定。
- 如申請專利範圍第1項之方法,其中與一特定參數變化相關聯的一索引值影響由有關如何決定該等設定的該特定參數變化所施加影響之幅度。
- 如申請專利範圍第1項之方法,更包含在選取已決定設定來針對該等複數個參數變化的每一者進行調整期間,識別該等複數個參數變化之間的不一致。
- 如申請專利範圍第13項之方法,其中在回應該等複數個參數變化之間該不一致的識別上,該等複數個參數變化分成複數個子群組。
- 一種在一電腦可讀取媒體上具體實施之電腦程式商品,其包含程式碼,用於:藉由一系統,識別與一裝置相關聯的複數個參數變化,該等參數變化之每一者包括該裝置的複數個組態參數的一獨一組態;以及藉由該系統,同時對該等複數個參數變化的每一者,決定複數個設定,包括為了該等複數個參數變化中之每一者,選擇一第一設定來進行調整,其該等複數個參數變化的每一者選取用於該第一設定來進行調整,以及每一選取是根據對應於具有與該選取相關聯的該參數變化的使用者的一總數量的一百分比率之關聯值來進行加權。
- 一種系統,包含:一硬體處理器,用於:藉由一系統,識別與一裝置相關聯的複數個參數變化,該等參數變化之每一者包括該裝置的複數個組態參數的一獨一組態;以及 藉由該系統,同時對該等複數個參數變化的每一者,決定複數個設定,包括為了該等複數個參數變化中之每一者,選擇一第一設定來進行調整,其該等複數個參數變化的每一者選取用於該第一設定來進行調整,以及每一選取是根據對應於具有與該選取相關聯的該參數變化的使用者的一總數量的一百分比率之關聯值來進行加權。
- 如申請專利範圍第16項之系統,其中該處理器透過一匯流排耦合至記憶體。
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