使用命令缓冲器预测的动态GPU帧生成和读写缩放的制作方法

本公开总体上涉及经由图形处理器的数据处理，并且更特别地，涉及用以使得能够经由人工智能利用帧生成和缩放实现基于时间的预测的方法。

背景技术：

1、帧速率可以通过降低帧的渲染或者编码分辨率来在客户端和云游戏中增加，这减少了渲染帧和/或编码并且将帧传输到客户端所要求的时间量。现有的动态分辨率技术是基于由应用执行的确定在软件中执行的。用于增加帧速率的其他技术包括使用神经网络来生成用于在渲染帧之间插入的人工帧。

技术实现思路

技术特征：

1.一种图形处理器，包括：

2.根据权利要求1所述的图形处理器，所述第一电路包括被配置为处理所述图形引擎命令队列内的第二命令以用于经由所述图形引擎进行执行的硬件。

3.根据权利要求2所述的图形处理器，所述第一电路的所述硬件用以响应于在当前时间和针对所述第二命令缓冲器的完成时间之间的差异大于预定值的确定来处理所述第一命令缓冲器。

4.根据权利要求2所述的图形处理器，所述第一电路的所述硬件用以响应于在未来时间和针对所述第二命令缓冲器的完成时间之间的差异大于预定值的确定来处理所述第一命令缓冲器。

5.根据权利要求1至4中的任何一项所述的图形处理器，所述第一电路用以响应于命令缓冲器的执行将不在目标显示更新最后期限内及时完成的估计来绕过所述第一命令缓冲器的执行。

6.根据权利要求5所述的图形处理器，所述第一电路用以：

7.根据权利要求6所述的图形处理器，所述第一电路用以响应于绕过所述第一命令缓冲器的执行而经由所述图形引擎执行第三命令缓冲器，所述第三命令缓冲器用以渲染用于在目标显示更新最后期限之后的显示的帧数据。

8.根据权利要求7所述的图形处理器，所述第一电路用以无条件地执行所述第三命令缓冲器。

9.根据权利要求7所述的图形处理器，经由所述计算引擎执行所述神经帧生成的请求包括目标显示时间，所述计算引擎用以经由时间感知机器学习模型来执行所述神经帧生成，所述时间感知机器学习模型被训练来促进针对目标时间戳的帧数据的生成。

10.根据权利要求9所述的图形处理器，针对所述目标时间戳的所述帧数据指示相对于先前渲染的帧的序列的时间，以反映在经由所述神经帧生成而生成的所述帧数据中。

11.一种方法，包括：

12.根据权利要求11所述的方法，包括响应于绕过所述第二命令缓冲器的执行而经由所述图形处理器的计算引擎执行神经帧生成。

13.根据权利要求12所述的方法，其中经由所述计算引擎执行所述神经帧生成包括：

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述目标时间戳与显示的目标时间相关联，所述显示的目标时间与要由所述第二命令缓冲器渲染的输出相关联，并且响应于确定所述第二命令缓冲器的执行将不在所述显示的目标时间之前完成而触发所述神经帧生成。

15.一种具有存储在其上的指令的非暂时性机器可读介质，当由包括图形处理器的一个或多个处理器执行时，所述指令引起所述一个或多个处理器执行如权利要求11至14中的任何一项所述的方法的操作。

16.一种系统，包括用以执行如权利要求11至14中的任何一项所述的方法的部件。

17.一种装置，包括：

18.一种图形处理器，包括：

19.根据权利要求18所述的图形处理器，进一步包括计算引擎，所述计算引擎包括矩阵引擎，所述矩阵引擎加速与神经网络相关联的操作，以对基于要由所述图形引擎执行的命令集渲染的帧进行上采样，所述帧要被部分地基于所述缩放因子进行上采样。

20.根据权利要求18所述的图形处理器，所述图形引擎用以：

21.根据权利要求20所述的图形处理器，包括编码引擎，所述编码引擎用以编码被基于所述渲染操作渲染的帧，所述编码引擎用以基于所述缩放因子编码所述帧。

技术总结
本文中描述了一种图形处理器，其被配置为执行基于时间的帧预测，以基于与存储在时间戳缓冲器中的时间戳的比较来绕过命令缓冲器的执行，所述时间戳缓冲器跟踪针对命令缓冲器的执行时间。图形处理器可以绕过将不及时完成以用于目标显示更新的帧，并且触发神经帧生成来生成针对被绕过的命令缓冲器的帧数据。还描述了动态渲染缩放。

技术研发人员：S·潘尼尔,S·R·沙阿,N·杰恩,J·费特
受保护的技术使用者：英特尔公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23