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公開番号2025013300
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2024112454
出願日2024-07-12
発明の名称仮想化ゲームアプリケーションのパフォーマンス予測
出願人グーグルエルエルシー,Google LLC
代理人弁理士法人深見特許事務所
主分類G06F 11/34 20060101AFI20250117BHJP(計算;計数)
要約【課題】コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行するときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを提供する方法を提供する。
【解決手段】コンピューティングシステムは、ゲームアプリケーションの予測パフォーマンススコアを決定するために、コンピューティングデバイスのデバイス特性のインディケーションを受信し、機械学習を使用してトレーニングされたゲームパフォーマンスモデルを使用して、デバイス特性及びゲームアプリケーションのアプリケーション特性に基づいて、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定し、予測パフォーマンスのインディケーションをコンピューティングデバイスに送信する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
コンピューティングシステムの１つまたは複数のプロセッサによって、コンピューティングデバイスから前記コンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性のインディケーションを受信することと、
ゲームアプリケーションの予測パフォーマンススコアを決定するために機械学習を使用してトレーニングされたゲームパフォーマンスモデルを使用して、前記コンピューティングデバイスの前記１つまたは複数のデバイス特性及び前記ゲームアプリケーションの１つまたは複数のアプリケーション特性に少なくとも部分的に基づいて、前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定することと、
前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記コンピューティングデバイスに、前記コンピューティングデバイスの前記仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションの前記予測パフォーマンスのインディケーションを送信することと、
を備える方法。
続きを表示（約 2,700 文字）【請求項２】
前記コンピューティングデバイスの前記仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションの前記予測パフォーマンスは、前記コンピューティングデバイスの前記仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションによってレンダリングされる画像データのフレームのうち、前記ゲームアプリケーションに関連付けられた目標フレームレートのフレーム時間を満たすと予測されるフレームの割合に対応する平滑度スコアをインディケートする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピューティングデバイスの前記１つまたは複数のデバイス特性は、前記コンピューティングデバイスの中央処理装置（ＣＰＵ）特性、前記コンピューティングデバイスのグラフィックス処理装置（ＧＰＵ）特性、または前記コンピューティングデバイスのメモリ特性の１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ゲームパフォーマンスモデルは、前記ゲームアプリケーションを実行するコンピューティングデバイスの集団から収集されたパフォーマンスメトリクスから導出されたトレーニングデータを使用してトレーニングされ、前記ゲームアプリケーションの前記予測パフォーマンススコアを決定する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記トレーニングデータは、前記コンピューティングデバイスの集団での前記ゲームアプリケーションの複数のゲームプレイセッションのうちの１つのゲームプレイセッションについて、前記ゲームアプリケーションに関連付けられた目標フレームレートのフレーム時間を満たすと予測される、対応するコンピューティングデバイスでの前記ゲームプレイセッション中に前記ゲームアプリケーションによってレンダリングされる画像データのフレームの割合に対応する、対応する平滑度スコアに関連付けられた前記コンピューティングデバイスの集団からの前記対応するコンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記コンピューティングデバイスの集団から収集された前記パフォーマンスメトリクスを受信することをさらに含み、前記パフォーマンスメトリクスは、前記コンピューティングデバイスの集団で実行する前記ゲームアプリケーションによってレンダリング及び出力される画像データのフレームに関連付けられたフレーム時間メトリクスを含み、前記方法は、
前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記コンピューティングデバイスの集団から収集された前記パフォーマンスメトリクスに含まれる前記フレーム時間メトリクスに少なくとも部分的に基づいて、前記ゲームプレイセッションの前記対応する平滑度スコアを決定することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記コンピューティングデバイスから前記コンピューティングデバイスの前記１つまたは複数のデバイス特性の前記インディケーションを受信することは、前記１つまたは複数のプロセッサによって前記コンピューティングデバイスから、前記コンピューティングデバイスの前記１つまたは複数のデバイス特性の前記インディケーションを含む、ゲームアプリケーションのカタログに対するクエリを受信することを含み、
前記コンピューティングデバイスに、前記コンピューティングデバイスの前記仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションの前記予測パフォーマンスの前記インディケーションを送信することは、前記１つまたは複数のプロセッサによって前記コンピューティングデバイスに、前記コンピューティングデバイスの前記仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションの前記予測パフォーマンスの前記インディケーションを含む、前記ゲームアプリケーションのカタログを送信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
コンピューティングシステムであって、
メモリと、
ネットワークインターフェースと、
前記メモリ及び前記ネットワークインターフェースに動作可能に接続された１つまたは複数のプロセッサであって、
前記ネットワークインターフェースを介してコンピューティングデバイスから、前記コンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性のインディケーションを受信することと、
ゲームアプリケーションの予測パフォーマンススコアを決定するために機械学習を使用してトレーニングされたゲームパフォーマンスモデルを使用して、前記コンピューティングデバイスの前記１つまたは複数のデバイス特性及び前記ゲームアプリケーションの１つまたは複数のアプリケーション特性に少なくとも部分的に基づいて、前記コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定することと、
前記コンピューティングデバイスの前記仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションの前記予測パフォーマンスのインディケーションを、前記ネットワークインターフェースを介して前記コンピューティングデバイスに送信することと、
を行うように構成された、前記１つまたは複数のプロセッサと、
を備える、コンピューティングシステム。
【請求項９】
前記コンピューティングデバイスの前記仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションの前記予測パフォーマンスは、前記コンピューティングデバイスの前記仮想化環境で実行するときの前記ゲームアプリケーションによってレンダリングされる画像データのフレームのうち、前記ゲームアプリケーションに関連付けられた目標フレームレートのフレーム時間を満たすと予測されるフレームの割合に対応する平滑度スコアをインディケートする、請求項８に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１０】
前記コンピューティングデバイスの前記１つまたは複数のデバイス特性は、前記コンピューティングデバイスの中央処理装置（ＣＰＵ）特性、前記コンピューティングデバイスのグラフィックス処理装置（ＧＰＵ）特性、または前記コンピューティングデバイスのメモリ特性の１つまたは複数を含む、請求項８に記載のコンピューティングシステム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
コンピューティングデバイスは、中央処理装置（ＣＰＵ）のパフォーマンス、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）のパフォーマンス、ディスプレイのサイズ及び／または解像度、メモリのパフォーマンスなど、多くの点で異なり得る。デバイス構成のそのような違いにより、様々なコンピューティングデバイス上で実行されるゲームアプリケーションは、異なるコンピューティングデバイス間で異なる動作をし得る。例えば、ゲームアプリケーションは、異なるコンピューティングデバイス上で実行している間、異なるフレームレートで画像データを出力し得る。
続きを表示（約 3,500 文字）【発明の概要】
【０００２】
一般に、本開示の技術は、コンピューティングデバイス上で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定することを対象とする。予測パフォーマンスは、ゲームアプリケーションがコンピューティングデバイスで実行されるとき、どのくらい優れたパフォーマンスを発揮するかを示す。コンピューティングシステムは、ゲームアプリケーションの予測パフォーマンススコアを決定するために機械学習を使用してトレーニングされたゲームパフォーマンスモデルを使用して、コンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性、及びゲームアプリケーションの１つまたは複数のアプリケーション特性に少なくとも部分的に基づいて、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定し得、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスのインディケーションをコンピューティングデバイスに送信し得る。
【０００３】
コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスに基づいて、コンピューティングデバイスでのダウンロード及びインストールのためにゲームアプリケーションをおすすめ及び／または推奨するかどうかを決定し得る。例えば、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスが、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときに、ゲームアプリケーションのパフォーマンスを十分に発揮し得ないことを示している場合、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスでのダウンロード及びインストールのためにゲームアプリケーションをおすすめまたは推奨することを控え得る。
【０００４】
コンピューティングデバイスはまた、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスに基づいて、ゲームアプリケーションの１つまたは複数のグラフィカルパラメータを調整し得る。例えば、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスが、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときに、ゲームアプリケーションのパフォーマンスを十分に発揮し得ないことを示している場合、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、ゲームアプリケーションによってレンダリング及び出力される画像データのグラフィック品質を低下させ得る。
【０００５】
いくつかの態様では、本明細書で説明する技術は、コンピューティングシステムの１つまたは複数のプロセッサによって、コンピューティングデバイスからコンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性のインディケーションを受信すること、１つまたは複数のプロセッサによって、ゲームアプリケーションの予測パフォーマンススコアを決定するために機械学習を使用してトレーニングされたゲームパフォーマンスモデルを使用して、コンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性及びゲームアプリケーションの１つまたは複数のアプリケーション特性に少なくとも部分的に基づいて、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定すること、及び１つまたは複数のプロセッサによって、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスのインディケーションをコンピューティングデバイスに送信することを含む方法に関する。
【０００６】
いくつかの態様では、本明細書で説明する技術は、メモリと、ネットワークインターフェースと、メモリ及びネットワークインターフェースに動作可能に接続された１つまたは複数のプロセッサであって、ネットワークインターフェースを介してコンピューティングデバイスから、コンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性のインディケーションを受信すること、ゲームアプリケーションの予測パフォーマンススコアを決定するために機械学習を使用してトレーニングされたゲームパフォーマンスモデルを使用して、コンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性及びゲームアプリケーションの１つまたは複数のアプリケーション特性に少なくとも部分的に基づいて、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行するときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定すること、及びコンピューティングデバイスの仮想化環境で実行するときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスのインディケーションをネットワークインターフェースを介してコンピューティングデバイスに送信すること行うように構成された、１つまたは複数のプロセッサと、を含むコンピューティングシステムに関する。
【０００７】
いくつかの態様では、本明細書で説明する技術は、命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体に関し、命令は、実行されるとき、コンピューティングシステムの１つまたは複数のプロセッサに、コンピューティングデバイスからコンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性のインディケーションを受信することよ、ゲームアプリケーションの予測パフォーマンススコアを決定するために機械学習を使用してトレーニングされたゲームパフォーマンスモデルを使用して、コンピューティングデバイスの１つまたは複数のデバイス特性及びゲームアプリケーションの１つまたは複数のアプリケーション特性に少なくとも部分的に基づいて、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行するときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定することと、コンピューティングデバイスの仮想化環境で実行するときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスのインディケーションをコンピューティングデバイスに送信することと、を行わせる。
【０００８】
１つまたは複数の実施例の詳細は、添付の図面及び以下の説明に記載されている。本開示の他の特長、目的、及び利点は、説明及び図面から、ならびに特許請求の範囲から明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本開示の１つまたは複数の態様による、例示的なコンピューティングシステムが、例示的なコンピューティングデバイスで実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定するように構成された例示的な環境を示す概念図である。
本開示の１つまたは複数の態様による、例示的なコンピューティングシステムを示すブロック図である。
本開示の実施態様による、機械学習モデルの一例の態様を示す概念図である。
本開示の実施態様による、機械学習モデルの一例の態様を示す概念図である。
本開示の実施態様による、機械学習モデルの一例の態様を示す概念図である。
本開示の実施態様による、機械学習モデルの一例の態様を示す概念図である。
本開示の実施態様による、機械学習モデルの一例の態様を示す概念図である。
本開示の１つまたは複数の技術による、コンピューティングデバイスで実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定するコンピューティングシステムの動作モードの例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、本開示の１つまたは複数の態様による、例示的なコンピューティングシステムが、例示的なコンピューティングデバイスで実行されるときのゲームアプリケーションの予測パフォーマンスを決定するように構成された例示的な環境を示す概念図である。図１の例では、環境１００には、コンピューティングデバイス１０２、コンピューティングデバイス１２０Ａ～１２０Ｎ（以下、「コンピューティングデバイス１２０」）、及びコンピューティングデバイス１０２の仮想化環境で実行されるときのゲームアプリケーション１１２の予測パフォーマンスを決定するためにネットワーク１３０を介して通信するコンピューティングシステム１５０が含まれ得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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