[发明专利]GPU应用的高速恢复在审
| 申请号: | 202011424183.1 | 申请日: | 2020-12-08 |
| 公开(公告)号: | CN113448759A | 公开(公告)日: | 2021-09-28 |
| 发明(设计)人: | T·施吕斯列尔;Z·沃特斯;C·莫戴尔;M·阿波达卡;M·拉马多斯 | 申请(专利权)人: | 英特尔公司 |
| 主分类号: | G06F11/07 | 分类号: | G06F11/07;G06F15/78 |
| 代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 徐倩;黄嵩泉 |
| 地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | gpu 应用 高速 恢复 | ||
1.一种图形处理器设备,包括:
一个或多个图形处理资源;
易失性存储器,所述易失性存储器与所述一个或多个图形处理资源耦合;以及
非易失性存储器,所述非易失性存储器与所述易失性存储器以及所述一个或多个图形处理资源耦合,所述一个或多个图形处理资源用于:
在要被所述一个或多个图形处理资源加速的应用的加速期间,接收创建由所述一个或多个图形处理资源使用的资源的请求;
确定所述资源是否要被存储到所述非易失性存储器;
响应于确定所述资源要被存储到所述非易失性存储器而将所述资源存储到所述非易失性存储器;以及
响应于确定所述资源将不被存储到所述非易失性存储器而将所述资源存储到所述易失性存储器。
2.根据权利要求1所述的图形处理器设备,其特征在于,所述一个或多个图形处理资源附加地用于:响应于确定所述资源要被存储到所述非易失性存储器而将所述资源存储到所述非易失性存储器和所述易失性存储器。
3.根据权利要求1所述的图形处理器设备,其特征在于,将所述资源存储到所述非易失性存储器附加地包括:将所述资源存储到所述易失性存储器。
4.根据权利要求1所述的图形处理器设备,其特征在于,所述资源要被存储到所述非易失性存储器的确定是基于所述资源是静态资源还是动态资源的确定。
5.根据权利要求4所述的图形处理器设备,其特征在于,所述资源是静态资源并且包括静态纹理数据。
6.根据权利要求4所述的图形处理器设备,其特征在于,所述资源是动态资源并且包括恒定缓冲器、动态顶点缓冲器或动态纹理。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的图形处理器设备,其特征在于,将由所述一个或多个图形处理资源加速的所述应用是第一应用,所述资源要被存储到所述非易失性存储器的确定是基于与用于上述第一应用的第一组资源相关联的第一数据大小的,所述第一组资源存储在所述非易失性存储器上。
8.根据权利要求7所述的图形处理器设备,其特征在于,所述一个或多个图形处理资源附加地用于:接收创建由所述一个或多个图形处理资源使用的资源以加速第二应用的请求,所述资源要被存储到所述非易失性存储器的所述确定是基于与所述第二应用的第二组资源相关联的第二数据大小的,所述第二组资源存储在所述非易失性存储器上。
9.根据权利要求8所述的图形处理器设备,其特征在于,所述第二数据大小与所述第一数据大小不同。
10.根据权利要求8所述的图形处理器设备,其特征在于,用于所述第一应用的所述第一组资源包括纹理数据。
11.根据权利要求8所述的图形处理器设备,其特征在于,用于所述第二应用的所述第二组资源包括与机器学习模型相关联的数据。
12.一种方法,包括:
在包括一个或多个图形处理资源的图形处理器设备上:
接收创建由所述一个或多个图形处理资源使用的资源的请求;
确定所述资源是否要被存储到非易失性存储器,其中所述非易失性存储器由所述图形处理器设备直接可寻址;
响应于确定所述资源要被存储到所述非易失性存储器而将所述资源存储到所述非易失性存储器;以及
响应于确定所述资源将不被存储到所述非易失性存储器而将所述资源存储到与所述图形处理器设备耦合的易失性存储器。
13.如权利要求12所述的方法,其特征在于,附加地包括:响应于确定所述资源要被存储到所述非易失性存储器而将所述资源存储到所述非易失性存储器和所述易失性存储器。
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