一种基于GPU状态感知的通用移动操作系统动态渲染控制方法及系统与流程

本发明属于操作系统图形处理，尤其涉及一种基于gpu状态感知的通用移动操作系统动态渲染控制方法及系统。

背景技术：

1、在现代图形处理中，gpu承担繁重的图形渲染任务，随着应用程序对图形质量要求的不断提高，gpu的负载也日益增加，而现有的图形渲染技术往往难以在性能与功耗之间取得良好的平衡，在高负载情况下，gpu的利用率和温度会迅速上升，这可能导致gpu性能瓶颈，进而影响图形渲染效率和帧率，出现画面卡顿、掉帧等问题，严重降低用户体验。

2、目前，针对gpu性能优化的方法有如下缺陷：（1）固定帧率机制缺陷：传统方案采用固定帧率渲染策略，在gpu过载时易导致帧率波动，造成卡顿或设备过热；（2）全局降帧策略粗放：现有降帧方案未区分渲染节点优先级，导致关键交互元素降帧影响用户体验；（3）状态感知滞后：缺乏细粒度gpu状态监控，无法实时响应瞬态负载波动。

3、基于固定且全局的策略无法根据gpu实时的利用率和温度动态并精细的调整渲染策略。而移动端操作系统作为一种直接面向用户的操作系统，其图形子系统需要更智能、高效的gpu性能优化方案，以满足多样化的应用场景和用户需求。

4、现有技术通过对cpu使用率、内存占用率和gpu使用率的加权计算，并根据策略对结果连续比较，判断如果渲染存在卡顿现象，则直接结束渲染任务。此方案虽然通过资源情况对渲染进行干预控制，但并未进行主动降帧处理，仍需要gpu参与渲染，同时未对渲染节点进行优先级区分，无法在gpu高负载下稳定、有效的运行，并保证用户体验。

5、现有技术存在以下技术问题：（1）渲染帧率调整的局限性：现有的渲染技术大多依赖于固定的阈值或简单的策略，无法根据gpu的实际状态实时的进行灵活调整，造成视觉体验严重下降；（2）全局节点控制粒度粗放：现有方案普遍采用全局节点统一降帧策略，无法区分渲染节点的优先级，这种粗粒度的调控导致关键交互节点（如视频播放）与非关键节点（如状态栏、背景特效）同等降级，无法在资源瓶颈时提升关键节点的用户体验；（3）控制策略单一化：当前策略仅依赖于gpu利用率和温度其中之一作为触发条件，维度单一，无法准确预估当前整个系统的运行状态，容易产生策略误判；（4）资源状态感知滞后：在渲染过程中触发是否存在瓶颈并启用策略，感知滞后同时无法在渲染前决定渲染策略，导致仍然持续占用已出现瓶颈状态的gpu资源。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于gpu状态感知的通用移动操作系统动态渲染控制方法及系统，除针对openharmony操作系统的图形子系统外，也适用于其他移动端操作系统及物联网设备的图形渲染优化。

2、本发明第一方面公开一种动态渲染控制系统，所述动态渲染控制系统包括图形子系统和驱动硬件；其中：

3、图形子系统包括：

4、图形渲染框架renderservice，用于为操作系统提供2d和3d绘制功能以及动画和显示效果；

5、策略决策模块strategy，用于记录应用或surfacenode的优先级，根据monitor当前资源情况确定是否执行动态降帧以及确定需要降帧的应用或surfacenode；

6、显示资源监控模块monitor，用于按照固定频率调用hdf接口实时获取gpu的利用率和温度，并决策是否将当前信息更新到strategy，如果资源状态与上次报送区别保持一致，则不更新，否则更新strategy中的正常、预警和紧急状态值；

7、渲染组件render，用于提供api以及执行渲染处理；

8、图层合成模块composer，用于将多个图层合并为一个整体，以及对元素的透明度、色彩、位置进行调整，以实现无缝融合和过渡；

9、驱动硬件包括：

10、硬件设备框架hdf，用于实现硬件设备与操作系统之间的通信和交互；

11、处理器gpu，用于并行处理数据，包括图形渲染、并行计算和机器学习；

12、温度传感器temperaturesensor，用于实时监测设备内部各元件的温度变化，使得设备在正常的工作温度范围内运行；

13、其中，由安装在设备上的多个应用app请求渲染任务，合成后的图形图像由显示器display进行显示。

14、本发明第二方面公开一种基于gpu状态感知的通用移动操作系统动态渲染控制方法，所述方法利用如权利要去1所述的一种动态渲染控制系统来实现基于gpu状态感知的通用移动操作系统动态渲染控制；

15、所述方法具体包括：

16、步骤1：app设置自身优先级；

17、步骤2：显示资源监控模块monitor实时获取gpu的利用率和温度，并决策是否将当前信息更新到strategy；

18、步骤3：策略决策模块strategy根据monitor当前资源情况确定是否执行动态降帧以及确定需要降帧的应用或surfacenode；

19、步骤4：渲染组件render依据节点类型调整动态渲染策略并执行渲染处理。

20、在步骤1中：在rosen::rssurfacenodeconfig中扩展prioritytype属性；在创建rssurfacenode时传入rssurfacenodeconfig，并在rssurfacenode中扩展属性prioritytype；其中，提供setrenderpriority接口动态调整prioritytype优先级参数，提供getrenderpriority允许strategy获取当前节点prioritytype优先级。

21、在步骤2中：在renderservice服务启动时初始化资源实时监控线程，该线程按照固定的频率通过hdf获取gpu的当前利用率和温度，线程中分别记录利用率和温度的上一次状态；配置资源负载等级，包括正常状态、预警状态、紧急状态，预警状态下进行降帧处理。

22、在步骤3中：当负载取值为正常时，关键节点、次关键节点和非关键节点都按照原帧率渲染；当负载取值为预警时，资源处于较饱和状态，关键节点、次关键节点不变，非关键节点降帧，释放部分资源供关键和次关键节点使用；当负载取值为紧急时，资源出现瓶颈，次关键节点和非关键节点降帧，留出资源给关键节点使用。

23、在步骤3中，帧率控制包括：通过计数器确定渲染频率，在render_load_critical紧急状态时，所有关键节点渲染每一帧，次关键节点每2帧渲染一帧，非关键节点每4帧渲染一帧。

24、在步骤3中，帧率控制包括：对每种节点类型按照当前资源状态决策的帧率均速发送令牌，待渲染节点拿到令牌才进入渲染阶段，否则丢弃渲染任务；在render_load_critical紧急状态时，对于关键节点以60个/秒生产令牌，关键节点拿到令牌后进行后续渲染，帧率控制在60fps；对于次关键节点以30个/秒生产令牌，次关键节点只有拿到令牌后才进行渲染任务，控制帧率在30fps。

25、在步骤4中：在renderservice启动时，strategy载入降帧、阈值策略配置，同时启动monitor；monitor持续感知gpu的利用率和温度信息，并与之前信息进行对比，如检测到区间变化，则更新strategy当前负载等级，strategy动态调整渲染策略；app启动创建surfacenode并设置类型；app提交渲染任务，renderservice向strategy获取当前负载等级，如果负载等级为正常，则继续提交渲染任务、合成和显示；如负载等级为预警或紧急，则根据当前等级、策略、帧率控制方式对任务进行限流。

26、本发明第三方面公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明第二方面所述的方法。

27、本发明第四方面公开一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明第二方面所述的方法。

28、综上，本发明通过实时监测gpu的利用率和温度，动态调整渲染帧率，当gpu利用率和温度升高时，根据特定策略，自动降低部分节点的渲染，同时在资源恢复时，自动恢复各节点的渲染，以实现系统的稳定运行并提高用户体验。