[发明专利]性能分配方法和装置有效
申请号: | 201310722006.5 | 申请日: | 2009-06-11 |
公开(公告)号: | CN103927708B | 公开(公告)日: | 2017-07-21 |
发明(设计)人: | E·萨姆森;M·拉玛多斯 | 申请(专利权)人: | 英特尔公司 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00;G06T1/20;G06F9/50 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司72002 | 代理人: | 刘瑜,王英 |
地址: | 美国加*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 性能 分配 方法 装置 | ||
本申请是申请日为2009年6月11日、申请号为200910145948.5、发明名称为“性能分配方法和装置”的中国发明专利申请的分案申请。
技术领域
本发明总体上涉及计算,具体地涉及在核心处理和图形处理之间分配处理资源。
背景技术
对于现今和未来的计算系统,例如台式计算机、移动计算机、诸如电话和音频/视频播放器的便携设备等,不管设备是否是移动的还是非移动的,都希望消耗更少的功率。因此,对于许多包括多于一个处理单元的设备,例如具有核心处理单元(例如,在具有一个或多个处理核心的处理器内的核心)和图形处理器,可以在处理器(或处理单元)上施加性能预算以降低总体功耗。然而,这样的方法可能是低效的,因而,期望改进的解决方案。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种用于性能分配的装置,所述装置包括:图形处理单元,用于从处理器接收数据,并基于所接收的数据生成渲染帧;以及用于监控所述图形处理单元生成所述渲染帧的速率的电路,所述电路还用于监控所述图形处理单元的利用度,其中,所述电路基于所述速率下降到低于阈值速率值和所述图形处理单元利用度超过阈值利用度值,来增加所述图形处理单元的频率。
根据本发明的另一个方面,提供了一种用于性能分配的方法,所述方法包括:在图形处理单元处从处理器接收数据;在所述图形处理单元处基于所接收的数据生成渲染帧;监控所述图形处理单元生成所述渲染帧的速率;监控所述图形处理单元的利用度;以及响应于所述速率下降到低于阈值速率值和所述图形处理单元利用度超过阈值利用度值,来增加所述图形处理单元的频率。
根据本发明的再一个方面,提供了一种用于执行视频解码的装置,所述装置包括用于本文所述的用于性能分配的方法的模块。
附图说明
以示例而非限制的方式来说明本发明的实施例,在附图中,相同的附图标记指示相同的元件。
图1是根据一些实施例的计算系统的系统框图。
图2是根据一些实施例的具有性能分配引擎的计算系统的一部分的框图。
图3是根据一些实施例的实现性能分配引擎的例程的流程图。
图4A-4D以图形的方式渐进地示出了当向CPU提供相对增加的性能资源时,由CPU和GPU性能决定的帧渲染性能。
具体实施方式
根据一些实施例,为了向图形进程分配性能资源以及在一些情形下在图形进程和中央处理单元之间分配性能资源,可以监控图形进程帧生成帧速率以及图形进程的利用度或工作负荷度量。
图1示出了示例性的计算系统的一部分。该系统包括处理器102(或中央处理单元“CPU”)、图形/存储控制器(GMC)104、输入/输出控制器(IOC)106、存储器108、外围设备/端口110以及显示设备112,以上部件如图所示耦合到一起。处理器102可以包括一个或多个封装中的一个或多个核心以及功能,以便于执行中央处理任务,包括执行一个或多个应用程序。
GMC 104控制来自处理器102和IOC 106的对存储器108的访问。它还包括图形处理单元105,用于为在处理器102中运行的应用程序生成要在显示设备112上显示的视频帧。
IOC 106控制在外围设备/端口110和系统中其它模块之间的访问。外围设备可以包括例如:外设芯片互连(PCI)和/或PCI Express端口、通用串行总线(USB)端口、网络(例如,无线网络)设备、诸如键盘、鼠标这样的用户接口设备以及任何可以与计算系统连接的其它设备。
在一些实施例中,在图形处理单元105内包括性能分配引擎(PAE)107,以在图形处理单元和处理器102之间分配性能资源。下面还会讨论,PAE监控GPU生成帧的速率以及性能利用度度量(例如,它多么忙碌?),以控制为GPU或在GPU和处理器之间的性能资源分配,以便当需要更少的性能(例如,频率)时减少GPU的性能资源消耗。(应该意识到,虽然在描述的实施例中性能分配引擎107被包括在GPU中,但是其可以替代地被包括在任何其它计算系统模块或GPU与其它计算系统模块的组合中。类似地,应该意识到,在描述的实施例中,虽然在与处理器芯片分离的芯片中实现图形、存储器和I/O控制器功能,但是也可以在共同的芯片或具有不同的彼此组合的共同的集成电路(IC)封装中实现它们,因而,本发明不局限于任何特定的芯片或芯片组合。)
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