云端流媒体服务系统、使用最佳GPU的云端流媒体服务方法及其装置与流程

文档序号:12515741
云端流媒体服务系统、使用最佳GPU的云端流媒体服务方法及其装置与流程

本发明涉及云端流媒体服务系统、使用最佳GPU的云端流媒体服务方法及其装置,并且更具体地,涉及能够通过在系统中配备的多个GPU当中选择针对服务的最佳GPU来流式传输网络应用的视频的云端流媒体服务。

本申请要求2014年10月2日提交的韩国专利申请第10-2014-0133177号的优先权,其全部内容通过引用合并于此。



背景技术:

随着云端流媒体服务变得流行,已经开发了能够经由云端系统服务的各种媒体。对关于该各种媒体的服务的请求很难只由云系统的中央处理单元(CPU)处理。为了解决该问题,已经开发并广泛使用了能够通过将CPU中的分组处理分配至图形处理单元(GPU)更高效地利用系统资源提供云服务的技术。

在使用浏览器的输出结果的视频云端流媒体服务中,存在通用浏览器自己决定解码器对视频进行解码而不使用系统的最佳解码器的情况。例如,chrome浏览器基于对264视频进行解码的系统要求来执行软件解码,或当存在多个GPU时,固定地使用主GPU。也就是说,在许多情况下,没有最佳地使用系统资源。

根据韩国专利公布第10-2012-0138567号的公开内容,当移动电话捕获到内容播放设备并且向服务器发送所捕获的图像时,服务器从所捕获的图像提取内容播放设备的代码并且然后,基于所提取的代码,转换并提供内容。

在2012年3月7日公开的韩国专利公布第10-2012-0019711号中(发明名称:网络架构和使用该网络架构处理分组数据的方法)公开了相关技术。



技术实现要素:

技术问题

本发明的目的是当经由云端流媒体服务提供视频时,通过高效地分配在云端流媒体系统中配备的多个GPU可以有效地使用云端流媒体系统的资源。

另外,本发明的目的是提供能够以小成本使最佳使用云端流媒体系统中配备的资源的效果最大化的云端流媒体服务方法。

另外,本发明的目的是基于云端流媒体系统的高效资源管理向用户流畅地提供服务。

技术方案

为了实现上述目的,根据本发明的一种云端流媒体服务器包括:视频播放确定单元,所述视频播放确定单元被设置为确定是否在浏览器上播放视频;解码单元,所述解码单元被配置为当感测到播放所述视频时,通过使用基于系统资源条件而确定的视频解码实体对所述视频进行解码;以及控制单元,所述控制单元被配置为执行与所解码视频的捕获、编码和发送对应的流式传输过程,并且向用户终端提供云端流媒体服务。

在云端流媒体服务器中,所述解码单元可以包括:图形处理单元(GPU)使用测量单元,所述GPU使用测量单元被配置为测量至少两个或更多个GPU的使用率;以及GPU确定单元,所述GPU确定单元被配置为基于所述至少两个或更多个GPU的使用率确定在所述至少两个或更多个GPU当中具有最低使用率的GPU为所述视频解码实体。

在所述云端流媒体服务器中,所述GPU使用测量单元可以被进一步配置为计算所述至少两个或更多个GPU的负荷量,并且当所述负荷量较大时,测量所述使用率较高。

在所述云端流媒体服务器中,所述视频播放确定单元还可以被配置为通过检测与在所述浏览器上发生的视频播放对应的事件来确定是否播放所述视频。

在所述云端流媒体服务器中,所述GPU确定单元还可以被配置为:如果所述至少两个或更多个GPU中的所有GPU具有小于预定基准使用率的使用率,则通过使用在所述至少两个或更多个GPU中的主GPU对所述视频进行解码。

在所述云端流媒体服务器中,所述主GPU可以是在所述至少两个或更多个GPU当中具有最佳解码性能的GPU。

另外,一种使用最佳GPU的云端流媒体服务方法,该方法包括以下步骤:确定是否在浏览器上播放视频;当感测到播放所述视频时,通过使用基于系统资源条件而确定的视频解码实体对所述视频进行解码;以及通过执行与所解码视频的捕获、编码和发送对应的流式传输过程向用户终端提供云端流媒体服务。

在该方法中,所述解码步骤可以包括以下步骤:测量至少两个或更多个图形处理单元(GPU)的使用率;以及基于所述至少两个或更多个GPU的使用率确定在所述至少两个或更多个GPU当中具有最低使用率的GPU为所述视频解码实体。

在所述方法中,测量所述使用率的步骤通过以下步骤来执行:计算所述至少两个或更多个GPU的负荷量并且当所述负荷量较大时,测量所述使用率较高。

在所述方法中,确定是否播放所述视频的步骤可以通过检测与在所述浏览器上发生的视频播放对应的事件来执行。

在所述方法中,确定所述GPU的步骤可以包括以下步骤:如果所述至少两个或更多个GPU中的所有GPU具有小于预定基准使用率的使用率,则通过使用在所述至少两个或更多个GPU中的主GPU对所述视频进行解码。

在所述方法中,所述主GPU可以是在所述至少两个或更多个GPU当中具有最佳解码性能的GPU。

另外,作为另一技术方案,本发明提供存储在介质中的计算机程序以执行上述方法。

另外,根据本发明的一种云端流媒体系统包括:云端流媒体服务器,所述云端流媒体服务器被配置为确定是否在浏览器上播放视频,当感测到播放所述视频时,通过使用基于系统资源条件而确定的视频解码实体对所述视频进行解码,以及通过执行与所解码视频的捕获、编码和发送对应的流式传输过程向用户终端提供云端流媒体服务;以及终端,所述终端被配置为从所述云端流媒体服务器接收与所述云端流媒体服务器对应的应用执行结果画面。

有益效果

根据本发明,当经由云端流媒体服务提供视频时,通过高效地分配在云端流媒体系统中配备的多个GPU可以有效地使用云端流媒体系统的资源。

另外,本发明可以提供能够以小成本使最佳使用云端流媒体系统中配备的资源的效果最大化的云端流媒体服务方法。

另外,本发明可以基于云端流媒体系统的高效资源管理向用户流畅地提供服务。

附图说明

图1是例示根据本发明的实施方式的云端流媒体服务系统的框图。

图2是例示图1所示的云端流媒体服务器的示例的框图。

图3是例示图2所示的解码单元的示例的框图。

图4是例示根据本发明的实施方式的多个GPU的图。

图5是例示根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法的流程图。

图6是例示根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法的详细流程图。

具体实施方式

在下文中,将参照附图描述本发明的优选实施方式。但是,在下面的描述和附图中,可以不详细描述或例示公知的功能或元件以避免使本发明的主题不清楚。在所有附图中,如果可能,相同的附图标记指示对应的元件。

在下面的说明书和权利要求中使用的术语和词语不限于书目含义并且仅由发明人使用以能清楚且一致地理解本发明。因此,对本领域技术人员应显而易见的是,仅处于例示的目的而非限制本发明的目的提供了本发明的示例性实施方式的以下说明,本发明由随附权利要求及其等同物限定。另外,用于指明各元件的措辞“第一”、“第二”等用于将一个元件与其它元件区分开,并不限制对应的元件。

图1是例示根据本发明的实施方式的云端流媒体服务系统的框图。

参照图1,根据本发明的实施方式的云端流媒体服务系统包括云端流媒体服务器110、终端设备120-1、……、120-N、应用服务器130和网络140。

云端流媒体服务器110从终端设备120-1、……、120-N接收对云端流媒体服务的请求,并且向终端设备120-1、……、120-N提供在应用服务器130中执行的应用执行结果画面。

云端流媒体服务器110确定是否在浏览器上播放视频。此时,通过检测与在浏览器上发生的视频播放对应的事件,可以确定是否播放视频。

另外,当感测到视频播放时,云端流媒体服务器110通过使用基于系统资源条件确定的视频解码实体对视频进行解码。此时,可以测量至少两个或更多个图形处理单元(GPU)的使用率。在这种情况下,基于GPU的使用率,可以将GPU当中具有最低使用率的GPU确定为视频解码实体。在这种情况下,当GPU的负荷量被计算为较大时,使用率可以被测量为较大。如果所有GPU具有小于预定基准使用率的使用率,则可以使用GPU当中的主GPU对视频进行解码。在这种情况下,主GPU可以具有用于解码的最佳性能。

另外,云端流媒体服务器110执行与所解码视频的捕获、编码和发送对应的流式传输过程,并且向终端设备120-1、……、120-N提供云端流媒体服务。

终端设备120-1、……、120-N从云端流媒体服务器110接收与云端流媒体服务对应的应用执行结果画面,然后将该画面提供给用户。

终端设备120-1、……、120-N连接至通信网络,并且可以基于云端计算系统执行应用。终端设备可以是(但不限于)移动通信终端、信息通信设备、多媒体设备、有线设备、固定设备和互联网协议(IP)设备。另外,终端设备120-1、……、120-N中的每一个可以是具有各种移动通信规范的移动设备,诸如移动电话、便携式多媒体播放器(PMP)、移动互联网设备(MID)、智能手机、台式计算机、平板PC、笔记本电脑、上网本、个人数字助理(PDA)、智能电视和信息通信设备。

应用服务器130可以响应于从终端设备120-1、……、120-N接收的请求通过云端流媒体服务器110来处理应用的功能,并且向网络服务器传输对处理的响应。应用服务器130可以被网络服务器使用以处理请求,或经由网络服务器被调用。网络服务器可以经由网络浏览器向云端流媒体服务器110发送从应用服务器130接收的响应。网络服务器是用于从互联网检索信息的应用程序并且可以被称为浏览器或互联网浏览器。网络浏览器包括当前使用的Internet Explorer、Google Chrome、Firefox和Safari和未来可开发的网络浏览器。

网络140提供在云端流媒体服务器110和终端设备120-1、……、120-N之间传输数据的路径,包括通常使用的网络和任何未来可开发的网络。例如,网络140可以是用于在有限区域内提供各种信息设备的通信的有线/无线短程通信网络、用于提供移动实体与移动实体外的其它实体之间的通信的移动通信网络、用于使用卫星提供地面站之间的通信的卫星通信网络、一个有线/无线通信网络或它们的任何组合。另外,针对网络130的传输方案的标准不限于现有的传输方案标准,并且可以包括未来要开发的所有传输方案标准。因此,在图1中,在云端流媒体服务器110与终端设备120-1、……、120-N之间使用的网络可以与在终端设备120-1、……、120-N之间使用的网络不同或相同。

图2是例示图1中所示的云端流媒体服务器的示例的框图。

参照图2,在图1中示出的云端流媒体服务器110包括视频播放确定单元210、解码单元220、控制单元230和存储单元240。

视频播放确定单元210确定是否在浏览器上播放视频。

云端流媒体服务器110可以从用户终端接收服务请求并且经由浏览器将服务请求传输至应用服务器。另外,应用服务器可以经由浏览器向云端流媒体服务器110传输与服务请求对应的响应。

视频播放确定单元可以检测与在浏览器上发生的视频播放对应的事件,并且由此确定是否在浏览器上播放视频。此时,为了确定是否播放视频,可以使用用于拦截或立刻改变在各种类型的计算机程序中的软件部件之间发生的函数调用、消息、事件等的挂钩法或在开源环境下改变源码的方法。例如,如果当来自浏览器的挂钩事件时存在与视频播放对应的事件,则可以确定根据用户终端的服务请求播放视频。另外,如果用于处理用户终端的服务请求的应用由开源码形成,则可以添加用于创建与视频播放对应的信号的源码使得云端流媒体服务器110可以在执行解码之前感测在应用服务器处的与服务请求对应的视频输出。

当感测到视频播放时,解码单元220通过使用基于系统资源条件确定的视频解码实体对视频进行解码。如果经由浏览器播放视频,则云端流媒体服务器110可以通过解码和渲染来接收视频。此时,解码单元可以通过基于在云端流媒体服务器110中配备的系统资源中的系统资源情况将最有效的资源确定为视频解码实体来执行解码,并且可以对视频执行解码。

在这种情况下,可以测量至少两个或更多个图形处理单元(GPU)的使用率。另外,基于GPU的使用率,可以将GPU当中具有最低使用率的GPU确定为视频解码实体。

GPU是开发为处理各种光源效果的3D图形操作专用处理器以及在郑重引入3D图形之后使显示画面更逼真的纹理表示技术。由于可以考虑系统配置而配备多个GPU,因此系统性能可能很大程度上取决于如何利用这些GPU。例如,我们假设云端流媒体系统包括分别具有80%、50%和30%的使用率的3个GPU:GPU A、GPU B、GPU C。在这种情况下,如果响应于用户的服务请求在浏览器上播放任意视频,则可以使用三个GPU当中具有最低使用率的GPU C来执行视频的解码,并且由此可以平均分配用于提供云端流媒体服务的系统的负荷量。另外,这可以允许提供商节约持有系统资源的成本,并且还允许用户在没有延迟的情况下获得流畅的服务。

在这种情况下,可以计算GPU的负荷量,并且当负荷量较大时可以测出使用率较高。例如,在每个GPU中,处理量越大,负荷量越高。当负荷量由于大量处理而达到极限时,可能在GPU中产生瓶颈并且导致服务处理中的延迟。因此,通过要求具有特定水平或更高水平负荷量的GPU不执行过多的服务处理并且还要求具有较小负荷量(即,具有较低使用率)的GPU执行附加服务处理或解码,可以预先防止服务延迟。

如果所有GPU具有小于预定基准使用率的使用率,则可以使用GPU当中的主GPU对视频进行解码。例如,如果预定基准使用率是50%,并且如果每个GPU的使用率比50%低,则即使使用任一GPU执行解码,也不太可能在GPU中产生瓶颈。因此,在这种情况下,可以通过使用预定主GPU来执行视频的解码。

在GPU当中,主GPU可以具有最佳解码性能。例如,GPU可以根据其制造商或模型而具有不同的处理性能。如果云端流媒体服务器110包括具有相同使用率的两个GPU,GPU A和GPU B,并且如果GPU A具有比GPU B更好的性能,则通过使用GPU A来执行解码可以比通过使用GPU B来执行解码更有效。

因此,当云端流媒体服务器110具有多个GPU时,具有最高性能的GPU可以被设置为主GPU,并且如果包括主GPU的所有GPU都具有比预定基准使用率更低的使用率,则可以使用具有更好性能的主GPU来执行视频的解码。

另外,如果除了主GPU以外的特定GPU的使用率是0%(即,如果不存在当前处理的服务),则即使在包括主GPU的所有GPU都具有比预定基准使用率更低的使用率的情况下,也可以使用该特定GPU来执行视频的解码。如果存在完全不执行服务处理的任何GPU,则即使主GPU的性能优异,也可以使用具有0%的使用率的GPU来执行视频的解码从而分配GPU的负荷。

控制单元230执行与所解码视频的捕获、编码和发送对应的流式传输过程,并且向用户终端提供云端流媒体服务。这里,与捕获、编码和发送对应的流媒体传输过程可以被认为还包括渲染。

存储单元240根据本发明的实施方式存储在以上讨论的云端流媒体服务处理中创建的各种信息。

根据实施方式,存储单元240可以从云端流媒体服务110独立地形成并且支持针对云端流媒体服务的功能。在这种情况下,存储单元240可以操作为单独的高容量存储器并且包括针对操作的控制功能。

另外,上文讨论的云端流媒体服务器110可以通过一个或更多个服务器来实施。

另外,云端流媒体服务器110具有可以存储信息的存储器。在实施方式中,存储器是计算机可读介质。存储器在一个实施方式中可以是易失性存储单元,并且在另一实施方式中可以是非易失性存储单元。在实施方式中,存储单元是计算机可读介质。在各个不同的实施方式中,存储单元可以包括硬盘设备、光盘设备或者任何其它大容量存储设备。

图3是例示图2所示的解码单元的示例的框图。

参照图3,在图2中示出的解码单元220包括GPU使用测量单元310和GPU确定单元320。

GPU使用测量单元310测量至少两个或更多个GPU的使用率。根据云端流媒体服务器的配置,可以存在多个GPU。因此,为了从多个GPU当中选择要使用的GPU,可以测量和使用GPU的使用率。

GPU确定单元320根据GPU的使用率确定在GPU当中具有最低使用率的GPU为视频解码实体。GPU的使用率可以与负荷量成比例,这可以在GPU处理服务请求时发生。由于具有较高使用率且由此具有较大负荷量的GPU会由于瓶颈而产生任何延迟,因此具有最低使用率的GPU可以被确定为用于执行解码的视频解码实体。

图4是例示根据本发明的实施方式的多个GPU的图。

参照图4,云端流媒体服务器可以包括N个GPU,诸如第一GPU 410、第二GPU420和第N GPU 430。

GPU可以与中央处理单元(CPU)一起在云端流媒体服务器中执行用户服务请求的处理。GPU是开发为处理各种光源效果的3D图形操作专用处理器以及在郑重引入3D图形之后使显示画面更逼真的纹理表示技术。由于可以考虑系统配置而配备多个GPU,因此系统性能可能很大程度上取决于如何利用这些GPU。

另外,当图4所示的云端流媒体服务器中配备N个GPU时,可以设置和使用N个GPU当中的主GPU。在N个GPU当中,主GPU可以具有最佳处理性能。

设置主GPU的原因如下。例如,我们假设在图4所示的具有N个GPU的云端流媒体服务器应当响应于用户的服务请求执行视频的解码。在这种情况下,可以测量从第一GPU 410至第N GPU 430的所有GPU的使用率并且然后选择具有最低使用率的GPU以便执行视频的解码。如果从第一GPU 410至第N GPU 430的所有GPU具有小于预定基准使用率的使用率,则即使使用任意GPU执行视频的解码,也不太可能在云端流媒体服务器中产生服务延迟。因此,如果可以使用从第一GPU 410至第N GPU 430的所有GPU中的任意GPU,则可以使用具有最佳处理能力的主GPU来执行视频的解码以便更流畅地给用户提供云端流媒体服务。

图5是例示根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法的流程图。

参照图5,根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法确定是否在浏览器上播放视频(S510)。

云端流媒体服务器可以从用户终端接收服务请求并且经由浏览器将服务请求传输至应用服务器。另外,应用服务器可以经由浏览器向云端流媒体服务器传输与服务请求对应的响应。

云端流媒体服务器可以检测与在浏览器上发生的视频播放对应的事件,并且由此确定是否在浏览器上播放视频。此时,为了确定是否播放视频,可以使用用于拦截或立刻改变在各种类型的计算机程序中的软件部件之间发生的函数调用、消息、事件等的挂钩法或在开源环境下改变源码的方法。例如,如果当来自浏览器的挂钩事件时存在与视频播放对应的事件,则可以确定根据用户终端的服务请求来播放视频。另外,如果用于处理用户终端的服务请求的应用由开源码形成,则可以添加用于创建与视频播放对应的信号的源码使得云端流媒体服务器可以在执行解码之前感测在应用服务器处的与服务请求对应的视频输出。

另外,当感测到视频播放时,根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法通过使用基于系统资源情况而确定的视频解码实体对视频进行解码(S520)。如果经由浏览器播放视频,则云端流媒体服务器可以通过解码和渲染来接收视频。此时,云端流媒体服务器可以通过基于在云端流媒体服务器中配备的系统资源中的系统资源情况将最有效的资源确定为视频解码实体来执行解码,并且可以对视频执行解码。

在这种情况下,可以测量至少两个或更多个图形处理单元(GPU)的使用率。另外,基于GPU的使用率,可以将GPU当中具有最低使用率的GPU确定为视频解码实体。

GPU是开发为处理各种光源效果的3D图形操作专用处理器以及在郑重引入3D图形之后使显示画面更逼真的纹理表示技术。由于可以考虑系统配置而配备多个GPU,因此系统性能可能很大程度上取决于如何利用这些GPU。例如,我们假设云端流媒体系统包括分别具有80%、50%和30%的使用率的3个GPU,GPU A、GPU B、GPU C。在这种情况下,如果响应于用户的服务请求在浏览器上播放任意视频,则可以使用三个GPU当中具有最低使用率的GPU C来执行视频的解码,并且由此可以平均分配用于提供云端流媒体服务的系统的负荷量。另外,这可以允许提供商节约持有系统资源的成本,并且还允许用户在没有延迟的情况下获得流畅的服务。

在这种情况下,可以计算GPU的负荷量,并且当负荷量较大时可以测出使用率较高。例如,在每个GPU中,处理量越大,负荷量越高。当负荷量由于大量处理而达到极限时,可能在GPU中产生瓶颈并且导致服务处理中的延迟。因此,通过要求具有特定水平或更高水平负荷量的GPU不执行过多的服务处理并且还要求具有较小负荷量(即,具有较低使用率)的GPU执行附加服务处理或解码,可以预先防止服务延迟。

如果所有GPU具有小于预定基准使用率的使用率,则可以使用GPU当中的主GPU对视频进行解码。例如,如果预定基准使用率是50%,并且如果每个GPU的使用率比50%低,则即使使用任一GPU执行解码,也不太可能在GPU中产生瓶颈。因此,在这种情况下,可以通过使用预定主GPU执行视频的解码。

在GPU当中,主GPU可以具有最佳解码性能。例如,GPU可以根据其制造商或模型而具有不同的处理性能。如果云端流媒体服务器包括具有相同使用率的两个GPU,GPU A和GPU B,并且如果GPU A具有比GPU B更好的性能,则通过使用GPU A来执行解码可以比通过使用GPU B来执行解码更有效。

因此,当云端流媒体服务器具有多个GPU时,具有最高性能的GPU可以被设置为主GPU,并且如果包括主GPU的所有GPU都具有比预定基准使用率更低的使用率,则可以使用具有更好性能的主GPU来执行视频的解码。

另外,如果除了主GPU以外的特定GPU的使用率是0%(即,如果不存在当前处理的服务),则即使在包括主GPU的所有GPU都具有比预定基准使用率更低的使用率的情况下,也可以使用该特定GPU来执行视频的解码。如果存在完全不执行服务处理的任何GPU,则即使主GPU的性能优异,也可以使用具有0%的使用率的GPU来执行视频的解码从而分配GPU的负荷。

另外,根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法执行与所解码视频的捕获、编码和发送对应的流式传输过程,并且向用户终端提供云端流媒体服务(S530)。这里,与捕获、编码和发送对应的流媒体传输过程可以被认为还包括渲染。

另外,虽然在图5中没有示出,但是根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法对根据本发明的实施方式在上文讨论的云端流媒体服务过程中创建的各种信息进行解码和存储。

图6是例示根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法的详细流程图。

参照图6,根据本发明的实施方式的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法检测在浏览器上发生的事件(S610)。

然后,该方法确定是否在浏览器上发生视频播放事件(S615)。

如果在步骤S615确定没有发生视频播放事件,则所述方法连续地检测在浏览器上发生的事件(S610)。

如果在步骤S615确定发生了视频播放事件,则所述方法测量在云端流媒体服务器中配备的至少两个或更多个GPU的使用率(S620)。

然后,所述方法确定所有GPU的使用率是否小于预定基准使用率(S625)。

如果在步骤S625确定所有使用率更小,则所述方法将主GPU确定为视频解码实体(S640)。

如果在步骤S625确定所有使用率并不更小,则所述方法将所有GPU当中具有最低使用率的GPU确定为视频解码实体(S630)。

然后,所述方法通过使用所确定的视频解码实体对视频进行解码(S650)。

然后,所述方法通过执行与所解码视频的渲染、捕获、编码和发送对应的流媒体传输过程向用户终端提供云端流媒体服务(S660)。

根据本发明的使用最佳GPU的云端流媒体服务方法可以被实现为可以经由各种计算机装置执行的程序命令的形式。这种程序命令可以被记录在计算机可读介质记录介质上,该计算机可读记录介质可以包括独立或者组合的程序命令、数据文件、数据结构等。记录在介质上的程序命令针对本发明被特别设计或配置,或对计算机软件领域中的技术人员是已知。计算机可读记录介质包括诸如硬盘、软盘和磁带的磁介质、诸如CD-R0M和DVD的光学介质、诸如软式光盘的磁光介质,以及诸如ROM、RAM和闪存的专门配置为存储和执行程序命令的硬件设备。另外,程序命令可以包括通过使用解译器能够在计算机中执行的高级语言码以及由编译器制造的机器代码。这些硬件设备可以被配置为作为一个或更多个软件来操作以便执行本发明的操作,并且反之亦然。

根据本发明,云端流媒体服务系统、使用最佳GPU的云端流媒体服务方法及其装置不限于上述实施方式,其全部或部分可以被选择性的组合以进行各种修改。

工业实用性

根据本发明,通过确定是否在浏览器上播放视频、当检测到视频的播放时通过使用基于系统资源条件而确定的视频解码实体对视频进行解码、以及执行与所解码视频的捕获、编码和发送对应的流式传输过程可以向用户终端提供云端流媒体服务。另外,本发明可以组织能够以小成本使最佳使用云端流媒体系统中配备的资源的效果最大化的云端流媒体服务系统。

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