[发明专利]图形处理器的频率调整方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图形处理器的频率调整方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

获取所述电子设备的当前运行特征信息，所述当前运行特征信息至少包括当前的应用场景信息以及当前的系统状态信息；

从多个预先训练的频率预测模型中，确定当前时间所属的时间段对应的预先训练的频率预测模型，所述多个预先训练的频率预测模型包括不同时间段对应的频率预测模型；

将所述当前运行特征信息输入至所述当前时间所属的时间段对应的预先训练的频率预测模型，得到所述频率预测模型输出的图形处理器GPU的预期工作频率，其中，所述频率预测模型基于多个历史运行特征信息及其各自对应的所述GPU的历史工作频率训练得到，所述GPU的历史工作频率大于其对应的历史运行特征信息下保证渲染流畅度的最低工作频率；

根据所述预期工作频率，调整所述GPU的工作频率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述电子设备的当前运行特征信息，包括：

按照预设频率，获取所述电子设备的当前运行特征信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述当前运行特征信息输入至预先训练的频率预测模型，得到所述频率预测模型输出的所述GPU的预期工作频率之前，所述方法还包括：

将所述当前运行特征信息与上一次获取的运行特征信息进行比较；

若所述当前运行特征信息与上一次获取的运行特征信息不同，执行所述将所述当前运行特征信息输入至预先训练的频率预测模型，得到所述频率预测模型输出的所述GPU的预期工作频率的步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述当前运行特征信息输入至预先训练的频率预测模型，得到所述频率预测模型输出的所述GPU的预期工作频率之前，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括所述电子设备历史运行中的多个历史运行特征信息，以及每个历史运行特征信息所标注的所述GPU的历史工作频率；

根据所述训练样本集，将每个历史运行特征信息作为输入数据，以及每个历史运行特征信息对应的历史工作频率作为输出数据，对初始模型进行训练，获得所述频率预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述训练样本集，将每个历史运行特征信息作为输入数据，以及每个历史运行特征信息对应的历史工作频率作为输出数据，对初始模型进行训练，获得所述频率预测模型之后，所述方法还包括：

按照预设更新频率获取新的训练样本；

基于所述新的训练样本，对所述频率预测模型进行训练。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集，包括：

获取所述电子设备历史运行中的多个历史运行特征信息，以及每个历史运行特征信息所对应的所述GPU的历史工作频率；

若存在至少部分历史运行特征信息相同，且所述至少部分历史运行特征信息所对应的历史工作频率存在不同，将所述至少部分历史运行特征信息所对应的历史工作频率进行合并，获得目标工作频率；

将所述至少部分历史运行特征信息中每个历史运行特征信息标注为所述目标工作频率，以及将其他历史运行特征信息中每个历史运行特征信息标识为其对应的历史工作频率，获得所述训练样本集。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述至少部分历史运行特征信息所对应的历史工作频率进行合并，获得目标工作频率，包括：

按照历史工作频率的大小从大到小的顺序，对所述至少部分历史运行特征信息对应的多个历史工作频率排序，获得目标序列，所述目标序列包括各个历史工作频率对应的编号，所述编号随所述目标序列中历史工作频率的先后顺序依次增大；

获取所述目标序列中最大编号与最小编号之间的差值，作为第一目标值，以及获取所有编号的和值，作为第二目标值；

获取所述第一目标值与所述第二目标值的比值；

获取所述各个历史工作频率与所述比值的乘积，得到所述各个历史工作频率对应的第四目标值；

获取所述各个历史工作频率对应的第四目标值之间的和值，得到所述目标工作频率。