[发明专利]针对交互式应用的服务质量感知的多渲染任务调度方法

说明书

本发明公开了一种针对交互式应用的服务质量感知的多渲染任务调度方法。该方法包括：将多渲染任务建模为任务调度问题，用于选择要渲染的任务和其使用的分辨率，以满足服务质量要求并最大化所有任务中的最小效用；通过分辨率调整算法和帧率公平调度算法之间的多轮交互求解该任务调度问题，其中分辨率调整算法用于为任务选择分辨率，帧率公平调度算法用于决定所要处理的任务，求解该任务调度问题的约束条件包括分辨率、帧率和延迟等多方面的性能。本发明充分权衡性能之间的冲突，使得多种性能尽可能地同时满足需求，显著提升了满足所有服务质量的几率。

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，更具体地，涉及一种针对交互式应用的服务质量感知的多渲染任务调度方法。

背景技术

利用新兴的边缘计算和5G网络，可以将交互式应用程序(例如虚拟现实和云游戏)的3D渲染任务卸载到边缘服务器上。为了提高资源利用率，多个渲染任务在同一台GPU服务器上运行并相互竞争计算资源。每个任务都有相应的性能要求，即服务质量要求。给定一组运行在一台服务器上且共享GPU资源的渲染任务和一组可用的分辨率，已知每个渲染任务的服务质量要求，当服务器计算资源空闲时，调度器需要执行两个决策：1)调度哪一个任务；2)使用哪一种分辨率进行渲染。调度器的优化目标是：一方面，满足所有任务的服务质量要求；另一方面，调度器需要充分利用资源，优化所有任务的性能，以最大化用户满意度。例如，对于渲染任务的服务质量和性能，需要考虑影响交互式应用用户体验的性能，如分辨率、帧率和延迟等。

边缘计算以本地化云的形式出现。由于边缘服务器靠近用户，可以降低用户请求的响应时间。基于云的交互式应用程序，例如虚拟现实和云游戏，利用云资源来处理计算密集型任务，从而避免了用户设备对高端硬件(通常昂贵且能耗高)的需求，使客户端轻量化。然而，基于云的交互式应用需要高吞吐量和低延迟的网络连接。如果用户与数据中心之间的距离远，那么用户的低延迟要求将难以满足。克服该问题的一种解决方案是利用新兴的移动边缘计算。具体地说，边缘辅助交互式应用程序将计算密集型3D渲染任务卸载到移动边缘计算系统中，并通过5G连接将边缘渲染的视频流传输给终端用户。由于边缘服务器靠近终端用户，这种方式能够大幅度地降低延迟。

如图1所示，一个边缘辅助交互式应用程序由分布在不同位置的三部分组成：在云服务器中运行的应用逻辑、在边缘服务器中运行的渲染引擎以及在用户设备中运行的显示和控制组件。这三个部分相互交互。具体来说，渲染引擎从应用逻辑接收渲染指令，执行指令并将渲染帧传输给用户设备。用户设备生成控制指令并传回云服务器，其接收后更新应用程序逻辑。应用逻辑也可以卸载到边缘服务器，渲染任务调度问题在这种情况下也是相同的。

对于一个渲染任务，一旦设置了其资源需求和服务质量，提供商就将其分配到一台边缘服务器上。为了提高资源利用率，多个渲染任务同时在一台边缘服务器上运行并共享同一个处理器，每个渲染任务为某一个交互式应用程序提供渲染服务。渲染任务之间相互竞争计算资源。每个任务的运行由调度器安排，以达到预设的服务质量。因此，需要解决的技术问题是：如何调度渲染任务，使得所有任务都能获得良好性能并同时满足服务质量要求。

在现有技术中，渲染任务调度方案主要存在以下缺陷：1)共享GPU的调度方法适用于一般的应用程序，并不针对交互式应用，因此，这些方法只考虑资源利用率，而没有考虑交互式应用的性能；2)现有方法只决策调度任务，而不涉及分辨率的决策；3)针对边缘辅助或云辅助的交互式应用，现有方法从渲染机制、渲染指令压缩、和压缩参数选择等方面提高用户体验质量或降低延迟，但是没有通过多个渲染任务的调度来优化性能。

例如，一种简单的多渲染任务的调度方法是以轮询的方式调度多个渲染任务，并使用固定的分辨率。由于任务都以相同的频率执行，这将导致所有任务都得到固定的帧率。首先，不同的任务可能有不同的帧率要求，因此某些任务的帧率要求无法满足。其次，这种方法不能充分地利用计算资源。因此，该方法无法实现同时决策调度任务和所使用的分辨率的优化目标。此外，提高分辨率会同时增加处理时间和传输时间，过度地提高分辨率可能会违反延迟要求。因此，调度算法必须考虑每一对性能之间的权衡，并尝试做出最优的选择。