特許 7628555 複数の測定による推定のための方法、装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-01-31

(45)【発行日】2025-02-10

(54)【発明の名称】複数の測定による推定のための方法、装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G10K 15/00 20060101AFI20250203BHJP

【ＦＩ】

G10K15/00 Z

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2022564800

(86)(22)【出願日】2021-09-30

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-06-20

(86)【国際出願番号】 US2021052962

(87)【国際公開番号】W WO2022225548

(87)【国際公開日】2022-10-27

【審査請求日】2022-10-25

(31)【優先権主張番号】63/178,660

(32)【優先日】2021-04-23

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】17/488,419

(32)【優先日】2021-09-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】520353802

【氏名又は名称】テンセント・アメリカ・エルエルシー

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】ジュン・ティアン

【審査官】菊池 智紀

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１６－５０７１７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２１／００９９８２５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１６／０３３０４９３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１０Ｋ １５／００－１５／１２

Ｈ０４Ｓ １／００－ ７／００

Ｇ１０Ｌ １９／００－２５／９３

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

オーディオレンダリングプログラムの複雑度Ａを推定する方法であって、前記方法は、
オーディオ評価プラットフォームで、ｋ回の測定を実行するステップであって、各回の測定は、前記オーディオレンダリングプログラムのＬ _ｉ 個のインスタンスを実行して、リソースの消費量の第i番目の測定を実行し、測定値Ａ _ｉ を取得することを含み、１≦ｉ≦ｋであり、ｋは２以上の正の整数であり、Ｌ _ｉ は正の整数でありかつ互いに異なっている、ステップと、

【数1】

という線形回帰モデルによって前記複雑度Ａを推定するステップと、
を含む、方法。

【請求項2】

ｋ＝２であり、Ｌ _１ ＝Ｌ _２ －１である、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

ｋ＝２であり、前記線形回帰モデルによって前記複雑度Ａを推定する前記ステップが、
測定値Ａ _１ と測定値Ａ _２ との間の第１の差を決定するステップと、
Ｌ _１ とＬ _２ との間の第２の差を決定するステップと、
前記第１の差を前記第２の差で除算して、前記複雑度Ａの推定値を求めるステップと、を含む請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記リソースが、中央処理装置（ＣＰＵ）ランタイム、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）ランタイム、ＣＰＵ占有率、またはＧＰＵ占有率のうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記リソースの前記消費量が、前記リソースのランタイム、または前記リソースの占有割合のうちの１つである、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記オーディオ評価プラットフォームが、ＣＰＵに基づくプラットフォーム、またはＧＰＵに基づくプラットフォームのうちの１つである、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

請求項１から６のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された処理回路
を備える、装置。

【請求項8】

少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を含む、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０２１年４月２３日に出願された米国仮出願第６３／１７８，６６０号「ＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮ ＴＨＲＯＵＧＨ ＭＵＬＴＩＰＬＥ ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＳ」の優先権の利益を主張する、２０２１年９月２９日に出願された米国特許出願第１７／４８８，４１９号「ＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮ ＴＨＲＯＵＧＨ ＭＵＬＴＩＰＬＥ ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＳ」の優先権の利益を主張する。先行出願の開示は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

【0002】

本開示は、一般にノイズの多い環境での推定に関連する実施形態を説明する。

【背景技術】

【0003】

本明細書において提供される背景技術の説明は、本開示の文脈を大まかに提示することを目的としている。ここに記名された発明者の仕事は、その仕事がこの背景技術セクションに記載されている程度まで、ならびにさもなければ出願時に従来技術として適格ではない可能性がある説明の態様は、本開示に対する従来技術として、明示的にも黙示的にも認められていない。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ノイズの多い環境での数量の推定は、測定値がしばしばノイズに汚染されるため困難な作業である。いくつかの関連する例では、没入型オーディオレンダラの複雑度推定に対して自己比較法が提案されている。自己比較法では、複雑度は、中央処理装置（ＣＰＵ）の使用率を、アプリケーションプログラムの１つのインスタンスおよびＮ個のインスタンスに対して比較することによって測定される。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の態様は、オーディオレンダリングプログラムの複雑度を推定するための装置を提供する。１つの装置は、オーディオ評価プラットフォームで、オーディオレンダリングプログラムの第１の複数のインスタンスを実行して、リソースの消費量の第１の測定を実行する処理回路を備える。処理回路は、オーディオ評価プラットフォームで、オーディオレンダリングプログラムの第２の複数のインスタンスを実行して、リソースの消費量の第２の測定を実行する。第１の複数のインスタンスの第１の数は、第２の複数のインスタンスの第２の数とは異なっている。処理回路は、第１の測定値、第２の測定値、第１の複数のインスタンスの第１の数、および第２の複数のインスタンスの第２の数に基づいて、オーディオレンダリングプログラムの複雑度を推定する。

【0006】

一実施形態では、第１の複数のインスタンスの第１の数は、第２の複数のインスタンスの第２の数から１を引いたものと等しい。

【0007】

一実施形態では、処理回路は、第１の測定値と第２の測定値間の消費量の差を決定する。処理回路は、第１の複数のインスタンスの第１の数と、第２の複数のインスタンスの第２の数との間の即時的な差を決定する。処理回路は、消費量の差と即時的な数の差とに基づいて、オーディオレンダリングプログラムの複雑度を推定する。

【0008】

一実施形態では、処理回路は、オーディオ評価プラットフォームで、オーディオレンダリングプログラムの第３の複数のインスタンスを実行して、リソースの消費量の第３の測定を実行する。処理回路は、第１の測定値、第２の測定値、および第３の測定値に適用された線形回帰モデルに基づいて、オーディオレンダリングプログラムの複雑度を推定する。

【0009】

一実施形態では、リソースは、中央処理装置（ＣＰＵ）ランタイム、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）ランタイム、ＣＰＵ占有率、またはＧＰＵ占有率のうちの１つを含む。

【0010】

一実施形態では、リソースの消費量は、リソースのランタイム、またはリソースの占有割合のうちの１つである。

【0011】

一実施形態では、オーディオレンダリングプラットフォームは、ＣＰＵに基づくプラットフォーム、またはＧＰＵに基づくプラットフォームのうちの１つである。

【0012】

本開示の態様は、オーディオレンダリングプログラムの複雑度を推定するための方法を提供する。１つの方法では、オーディオ評価プラットフォームで、オーディオレンダリングプログラムの第１の複数のインスタンスを実行することによって、リソースの消費量の第１の測定が実行される。第２の測定は、オーディオ評価プラットフォームで、オーディオレンダリングプログラムの第２の複数のインスタンスを実行することによって、リソースの消費量に対して実行される。第１の複数のインスタンスの第１の数は、第２の複数のインスタンスの第２の数とは異なっている。プログラムの複雑度は、第１の測定値、第２の測定値、第１の複数のインスタンスの第１の数、および第２の複数のインスタンスの第２の数に基づいて推定される。

【0013】

本開示の態様はまた、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、少なくとも１つのプロセッサに、オーディオレンダリングプログラムの複雑度を推定するための方法の任意の１つまたは組合せを実行させる命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。

【0014】

開示されている主題のさらなる特徴、性質、および様々な利点は、以下の詳細な説明および添付の図面からより明らかになる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本開示の一実施形態による６自由度の一例を示す。

【図2】本開示の一実施形態による例示的なフローチャートを示す。

【図3】本開示の一実施形態によるコンピュータシステムの概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

Ｉ．複雑度推定
動画専門家集団（ＭＰＥＧ）は、没入型オーディオ、没入型ビデオ、およびシステムサポートを含む標準のスイートを提案してきた。標準のスイートは、ユーザが６自由度（６ ＤｏＦ）を使用して環境をナビゲートし環境と対話できる、仮想現実（ＶＲ）または拡張現実（ＡＲ）表現をサポートすることができる。図１は、本開示の一実施形態による６自由度の一例を示す。図１において、６自由度は、空間ナビゲーション（ｘ、ｙ、ｚ）とユーザの頭の方向（ヨー、ピッチ、ロール）とで表すことができる。

【0017】

没入型のオーディオまたはビデオ環境では、デバイス（例えば、ＶＲまたはＡＲデバイス）上で稼働しているプログラムの複雑度を正確に推定することは、ノイズの存在により困難になっている。

【0018】

いくつかの関連する例では、プログラムの複雑度を推定するために自己比較法を使用することができる。例えば、オーディオシーンでは、オーディオレンダリングプログラムの複雑度は、オーディオレンダリングプログラムがＣＰＵで稼働しているときは、中央処理装置（ＣＰＵ）の使用量（ランタイム）によって推定することができる。オーディオレンダリングプログラムは、音楽およびマルチメディア用の視覚的プログラミング言語であるＭａｘ／ＭＳＰであってもよい。

【0019】

一例において、オーディオレンダリングプログラムは、オーディオ評価プラットフォーム（ＡＥＰ）などの、ＭＰＥＧ標準における標準のテストベンチで実行することができる。オーディオレンダリングプログラムは、プラグインソフトウェアとしてＡＥＰ上で実行することができる。第１の測定では、オーディオレンダリングプログラムは、プラグインソフトウェアの１つのインスタンスを用いてＡＥＰ上で実行でき、測定されたＣＰＵワークロードはＡ_１である。第２の測定では、オーディオレンダリングプログラムは、プラグインソフトウェアの複数の（Ｎ個の）インスタンスを用いてＡＥＰ上で実行でき、測定されたＣＰＵワークロードはＡ_Ｎである。したがって、オーディオレンダリングプログラムの複雑度は、Ａ_{ｐｌｕｇｉｎ}＝（Ａ_Ｎ－Ａ_１）／（Ｎ－１）で推定することができる。Ａ_{ｐｌｕｇｉｎ}は、比較複雑度推定に使用することができる。

【0020】

自己比較法の前提は、測定値Ａ_Ｎのノイズが、測定値Ａ_１のノイズと等しいことである。Ａ_ＮとＡ_１のノイズは１つの事例では近似する場合があっても、別の事例ではまったく異なっている可能性がある。この知見により、本開示は、ノイズの多い環境でより良好な推定を得るために、複数の測定によって複雑度を推定する方法を含む。

【0021】

開示する推定方法は、複雑度の測定に限定されない。ノイズの多い環境における様々な変数の推定に適用可能である。

【0022】

なお、本開示に含まれる方法は、個別に、または組み合わせて使用することができる。本方法は部分的に、または全体的に使用することができる。

【0023】

本開示では、複雑度測定値は、オーディオレンダリングプログラムのインスタンスが、ＣＰＵに基づくプラットフォーム、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）に基づくプラットフォームなどの、所定のプラットフォームで稼働しているときのリソースの消費量とすることができる。リソースの消費量は、リソースランタイム、リソースの占有割合などで測定することができる。

【0024】

一実施形態では、第１の測定は、ＡＥＰで、プラグインソフトウェアの第１の複数の（Ｍ１個の）インスタンスを実行することによって実行でき、リソースの消費量はＡ_Ｍ１である。第２の測定は、ＡＥＰで、プラグインソフトウェアの第２の複数の（Ｍ２個の）インスタンスを実行することによって実行でき、同じリソースの消費量はＡ_Ｍ２である。オーディオレンダリングプログラムの複雑度は、Ａ＝（Ａ_Ｍ１－Ａ_Ｍ２）／（Ｍ１－Ｍ２）で推定でき、Ｍ１はＭ２より大きいと仮定する。この実施形態では、Ｍ１とＭ２は両方とも正の整数であり、Ｍ１はＭ２と等しくない。

【0025】

一実施形態では、Ｍ１とＭ２は両方とも１より大きい。

【0026】

一実施形態では、Ｍ２＝Ｍ１－１である。したがって、第１の測定は、ＡＥＰでプラグインソフトウェアのＭ１個のインスタンスを実行することによって実行でき、リソースの消費量はＡ_Ｍ１である。第２の測定は、ＡＥＰでプラグインソフトウェアのＭ１－１個のインスタンスを実行することによって実行でき、同じリソースの消費量はＡ_Ｍ１－１である。この実施形態では、Ｍ１は２以上の正の整数である。そして、オーディオレンダリングプログラムの複雑度は、Ａ＝Ａ_Ｍ１－Ａ_Ｍ１－１と推定することができる。

【0027】

一実施形態では、第１の測定は、ＡＥＰでプラグインソフトウェアのＭ１個のインスタンスを実行することによって実行でき、リソースの消費量はＡ_Ｍ１である。第２の測定は、ＡＥＰでプラグインソフトウェアのＭ２個のインスタンスを実行することによって実行でき、同じリソースの消費量はＡ_Ｍ２である。第３の測定は、ＡＥＰでプラグインソフトウェアのＭ３個のインスタンスを実行することによって実行でき、同じリソースの消費量はＡ_Ｍ３である。この実施形態では、Ｍ１、Ｍ２、およびＭ３は異なる正の整数である。測定された消費量Ａ_ｉ（ｉ＝Ｍ１、Ｍ２、またはＭ３）、および推定複雑度Ａは、Ａ_ｉ＝ｉ＊Ａ＋Ｂとして線形回帰モデルにあてはめられると仮定される。そして、推定複雑度Ａは、以下の通り線形回帰によって求めることができる。

【数1】

【0028】

一実施形態では、複数の測定Ａ_１、Ａ_２～Ａ_ｋを実行でき、Ａ_ｉは、プラグインソフトウェアのＬ_ｉ個のインスタンスに対する、測定された同じリソースの消費量であり、Ｌ_ｉは正の整数であり、ｉ＝１、２、～ｋであり、ｋは２以上の正の整数である。測定された消費量Ａ_ｉ および推定複雑度Ａは、Ａ_ｉ＝Ｌ_ｉ＊Ａ＋Ｂとして線形回帰モデルに当てはめられると仮定される。そして、推定複雑度Ａは、以下の通り線形回帰によって求めることができる。

【数2】

【0029】

ＩＩ．フローチャート
図２は、本開示の一実施形態による例示的な処理（２００）の概要を示すフローチャートを示す。様々な実施形態において、処理（２００）は、図３に示す処理回路などの処理回路によって実行される。いくつかの実施形態では、処理（２００）はソフトウェア命令で実装され、したがって、処理回路がソフトウェア命令を実行すると、処理回路は処理（２００）を実行する。

【0030】

処理（２００）は、通常はステップ（Ｓ２１０）から開始してよく、処理（２００）は、オーディオ評価プラットフォームで、オーディオレンダリングプログラムの第１の複数のインスタンスを実行して、リソースの消費量の第１の測定を実行する。次に、処理（２００）はステップ（Ｓ２２０）に進む。

【0031】

ステップ（Ｓ２２０）において、処理（２００）は、オーディオ評価プラットフォームで、オーディオレンダリングプログラムの第２の複数のインスタンスを実行して、リソースの消費量の第２の測定を実行する。第１の複数のインスタンスの第１の数は、第２の複数のインスタンスの第２の数とは異なっている。次に、処理（２００）はステップ（Ｓ２３０）に進む。

【0032】

ステップ（Ｓ２３０）において、処理（２００）は、第１の測定値、第２の測定値、第１の複数のインスタンスの第１の数、および第２の複数のインスタンスの第２の数に基づいて、オーディオレンダリングプログラムの複雑度を推定する。その後、処理（２００）は終了する。

【0033】

一実施形態では、第１の複数のインスタンスの第１の数は、第２の複数のインスタンスの第２の数から１を引いたものと等しい。

【0034】

一実施形態では、処理（２００）は、第１の測定値と第２の測定値間の消費量の差を決定する。処理（２００）は、第１の複数のインスタンスの第１の数と、第２の複数のインスタンスの第２の数との間の即時的な差を決定する。処理（２００）は、消費量の差と即時的な数の差とに基づいて、プログラムの複雑度を推定する。

【0035】

一実施形態では、処理（２００）は、オーディオ評価プラットフォームで、オーディオレンダリングプログラムの第３の複数のインスタンスを実行して、リソースの消費量の第３の測定を実行する。処理（２００）は、第１の測定値、第２の測定値、および第３の測定値に適用された線形回帰モデルに基づいて、オーディオレンダリングプログラムの複雑度を推定する。

【0036】

一実施形態では、リソースは、中央処理装置（ＣＰＵ）ランタイム、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）ランタイム、ＣＰＵ占有率、またはＧＰＵ占有率のうちの１つを含む。

【0037】

一実施形態では、リソースの消費量は、リソースのランタイム、またはリソースの占有割合のうちの１つである。

【0038】

一実施形態では、プラットフォームは、ＣＰＵに基づくプラットフォーム、またはＧＰＵに基づくプラットフォームのうちの１つである。

【0039】

ＩＩＩ．コンピュータシステム
上記で説明された技術は、１つ以上のコンピュータ可読媒体に物理的に記憶された、コンピュータ可読命令を使用するコンピュータソフトウェアとして実施され得る。例えば、図３は開示されている保護対象のいくつかの実施形態を実施するのに好適なコンピュータシステム（３００）を示す。

【0040】

コンピュータソフトウェアは、１つ以上のコンピュータ中央処理装置（ＣＰＵ）およびグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）などによって直接的に、または解釈およびマイクロコードの実行などを通して実行され得る命令を含むコードを作成するために、アセンブリ、コンパイル、リンキング、または同様のメカニズムを受け得る任意の適切な機械コードまたはコンピュータ言語を使用してコーディングされ得る。

【0041】

命令は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、スマートフォン、ゲーミングデバイス、およびモノのインターネットデバイスなどを含む様々なタイプのコンピュータまたはその構成要素上で実行され得る。

【0042】

コンピュータシステム（３００）の図３に示されている構成要素も当然典型的なものであり、本開示の実施形態を実施するコンピュータソフトウェアの使用または機能の範囲に関していかなる限定の示唆も意図していない。また、構成要素の構成は、コンピュータシステム（３００）の例示的な実施形態に示されている構成要素のいずれか１つまたは組合せに関する依存性または要件を有するものとして解釈されるべきではない。

【0043】

コンピュータシステム（３００）はいくつかのヒューマンインターフェース入力デバイスを含んでもよい。そのようなヒューマンインターフェース入力デバイスは、例えば、（キーストローク、スワイプ、データグローブの動きなどの）触覚入力、（音声、拍手などの）オーディオ入力、（ジェスチャなどの）視覚入力、（描写されていない）嗅覚入力を介して、１人以上の人間のユーザによる入力に応答することができる。ヒューマン・インターフェース・デバイスを用いて、音声（発話、音楽、周囲音など）、画像（スキャン画像、静止画像カメラから取得される写真画像など）、ビデオ（二次元ビデオ、立体ビデオを含む三次元ビデオなど）など、人間による意識的な入力に必ずしも直接関係ない特定の媒体を取り込むこともできる。

【0044】

入力ヒューマン・インターフェース・デバイスには、キーボード（３０１）、マウス（３０２）、トラックパッド（３０３）、タッチスクリーン（３１０）、データグローブ（図示せず）、ジョイスティック（３０５）、マイク（３０６）、スキャナ（３０７）、カメラ（３０８）のうち１つ以上（それぞれ１つのみ図示される）が含まれ得る。

【0045】

コンピュータシステム（３００）はいくつかのヒューマンインターフェース出力デバイスも含んでもよい。そのようなヒューマンインターフェース出力デバイスは、例えば、触覚出力、音、光、および臭い／味を通じて、１人以上の人間のユーザの感覚を刺激し得る。このようなヒューマンインターフェース出力デバイスは、触覚出力デバイス（例えば、タッチスクリーン（３１０）、データグローブ（図示せず）、またはジョイスティック（３０５）による触覚フィードバックが含まれることがあるが、入力デバイスとして機能しない触覚フィードバックデバイスもあり得る）、オーディオ出力デバイス（スピーカ（３０９）、ヘッドホン（図示せず）など）、視覚出力デバイス（それぞれがタッチスクリーン入力機能の有無にかかわらず、それぞれが触覚フィードバック機能の有無にかかわらず、ＣＲＴスクリーン、ＬＣＤスクリーン、プラズマスクリーン、ＯＬＥＤスクリーンを含むスクリーン（３１０）などであり、それらの一部は、ステレオグラフィック出力、仮想現実ガラス（図示せず）、ホログラフィックディスプレイおよびスモークタンク（図示せず）などの手段を介して二次元視覚出力または三次元以上の出力が可能であり得る）、およびプリンタ（図示せず）を含んでもよい。これらの視覚出力デバイス（スクリーン（３１０など）は、グラフィックスアダプタ（３５０）を通じてシステムバス（３４８）に接続することができる。

【0046】

コンピュータシステム（３００）は、ＣＤ／ＤＶＤなどの媒体（３２１）をともなうＣＤ／ＤＶＤ ＲＯＭ／ＲＷ（３２０）を含む光媒体、サムドライブ（３２２）、リムーバブルハードドライブやソリッドステートドライブ（３２３）、テープやフロッピーディスク（図示せず）などのレガシー磁気媒体、セキュリティドングル（図示せず）などの専用のＲＯＭ／ＡＳＩＣ／ＰＬＤベースのデバイスなど、人間がアクセス可能な記憶デバイスおよびその関連媒体を含むこともできる。

【0047】

当業者はまた、現在開示されている主題に関連して使用される「コンピュータ可読媒体」という用語が、伝送媒体、搬送波、または他の一時的な信号を包含しないことを理解するべきである。

【0048】

コンピュータシステム（３００）はまた、１つ以上の通信ネットワーク（３５５）とのネットワークインターフェース（３５４）も含むことができる。１つ以上の通信ネットワーク（３５５）は、例えば、無線、有線、光であり得る。１つ以上の通信ネットワーク（３５５）はさらに、ローカル、ワイドエリア、メトロポリタン、車両および産業、リアルタイム、ならびに遅延耐性などであり得る。１つ以上の通信ネットワーク（３５５）の例は、イーサネット、無線ＬＡＮなどのローカルエリアネットワーク、ＧＳＭ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、およびＬＴＥなどを含むセルラーネットワーク、ケーブルＴＶ、衛星ＴＶ、および地上放送ＴＶを含む有線または無線ＴＶワイドエリアデジタルネットワーク、ならびにＣＡＮＢｕｓを含む車両および産業用のものなどを含む。特定のネットワークは、通常、（例えば、コンピュータシステム（３００）のＵＳＢポートなどの）特定の汎用データポートまたは周辺バス（３４９）に取り付けられた外部ネットワークインターフェースアダプタを必要とし、他のネットワークは、通常、以下に記載されるシステムバスに取り付けることによってコンピュータシステム（３００）のコアに統合される（例えば、ＰＣコンピュータシステムへのイーサネットインターフェースまたはスマートフォンコンピュータシステムへのセルラーネットワークインターフェース）。このようなネットワークのいずれを用いても、コンピュータシステム（３００）は相手方と通信することができる。そのような通信は、単方向受信のみ（例えば、ブロードキャストＴＶ）、単方向送信のみ（例えば、特定のＣＡＮｂｕｓデバイスへのＣＡＮｂｕｓ）、または、例えば、ローカルもしくは広域のデジタルネットワークを使用する他のコンピュータシステムとの双方向であり得る。特定のプロトコルおよびプロトコルスタックは、上記で説明したように、それらのネットワークおよびネットワークインターフェースのそれぞれで使用することができる。

【0049】

前述のヒューマン・インターフェース・デバイス、人間がアクセス可能な記憶デバイス、およびネットワークインターフェースを、コンピュータシステム（３００）のコア（３４０）に取り付けることができる。

【0050】

コア（３４０）には、１つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）（３４１）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）（３４２）、フィールド・プログラマブル・ゲート・エリア（ＦＰＧＡ）（３４３）、特定のタスクのハードウェアアクセラレータ（３４４）などの形式の特殊なプログラマブル処理装置を含めることができる。これらの装置は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）（３４５）、ランダムアクセスメモリ（３４６）、ユーザがアクセスできない内部ハードドライブ、ＳＳＤなどの内部大容量記憶装置（３４７）と共に、システムバス（３４８）を介して接続され得る。いくつかのコンピュータシステムでは、システムバス（３４８）は、追加のＣＰＵ、ＧＰＵなどによって拡張を可能にする１つ以上の物理的なプラグの形態をとる直接操作し得るものであることが可能である。周辺機器をコアのシステムバス（３４８）に直接取り付けるか、周辺バス（３４９）を介して取り付けるかすることができる。周辺バスのアーキテクチャは、ＰＣＩ、ＵＳＢなどを含む。

【0051】

ＣＰＵ（３４１）、ＧＰＵ（３４２）、ＦＰＧＡ（３４３）、およびアクセラレータ（３４４）は、組み合わされて上述のコンピュータコードを構成し得る特定の命令を実行することができる。そのコンピュータコードを、ＲＯＭ（３４５）またはＲＡＭ（３４６）に記憶することができる。ＲＡＭ（３４６）には過渡的データも記憶することができる一方で、不変データを例えば内部大容量記憶装置（３４７）に記憶することができる。１つ以上のＣＰＵ（３４１）、ＧＰＵ（３４２）、大容量記憶装置（３４７）、ＲＯＭ（３４５）、ＲＡＭ（３４６）などと密接に関連付けることができるキャッシュメモリの使用によって、メモリデバイスのいずれかへの高速記憶および取得を可能にすることができる。

【0052】

コンピュータ可読媒体は、様々なコンピュータ実施動作を行うためのコンピュータコードを有することができる。媒体およびコンピュータコードは、本開示の目的のために特別に設計および構成されたものであってもよいし、またはコンピュータソフトウェア技術の当業者に周知の利用可能な種類のものであってもよい。

【0053】

限定ではなく、一例として、アーキテクチャ、具体的にはコア（３４０）を有するコンピュータシステム（３００）は、１つ以上の有形のコンピュータ可読媒体で具現化されたソフトウェアを１つまたは複数のプロセッサ（ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、およびアクセラレータなどを含む）が実行する結果として、機能を提供することができる。このようなコンピュータ可読媒体は、上述されているような、ユーザが直接操作し得る大容量記憶装置に関連する媒体であることが可能であり、さらには、コア内部大容量記憶装置（３４７）やＲＯＭ（３４５）などの非一時性の記憶装置であるコア（３４０）の特定の記憶装置であることも可能である。本開示の様々な実施形態を実施するソフトウェアをこのようなデバイスに記憶してコア（３４０）によって実行することができる。コンピュータ可読媒体は、特定のニーズに応じて、１つ以上のメモリデバイスまたはチップを含むことができる。ソフトウェアにより、コア（３４０）、特にコア（３４０）中のプロセッサ（ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡなどを含む）が、ＲＡＭ（３４６）に記憶されているデータ構造の定義と、ソフトウェアによって定義されているプロセスに応じたこのようなデータ構造の修正とを含む、本出願で説明されている特定のプロセスまたは特定のプロセスの特定の部分を実行することができる。追加または代替として、コンピュータシステムは、本明細書に記載された特定のプロセスまたは特定のプロセスの特定の部分を実行するために、ソフトウェアの代わりに、またはソフトウェアと一緒に動作することができる回路（例えば、アクセラレータ（３４４））内に配線された、またはさもなければ具現化されたロジックの結果として、機能を実現することができる。必要に応じて、ソフトウェアへの参照はロジックを包含することができ、その逆も同様である。必要に応じて、コンピュータ可読媒体への言及は、実行のためのソフトウェアを記憶する回路（集積回路（ＩＣ）など）、実行のためのロジックを具体化する回路、またはこれらの両方を包含することができる。本開示は、ハードウェアとソフトウェアの任意の適切な組合せを包含する。

【0054】

本開示はいくつかの例示的な実施形態を説明してきたが、本開示の範囲内にある修正例、置換例、および様々な代替均等例がある。したがって、当業者は、本明細書に明示的に示されていないまたは記載されていないが、本開示の原理を具体化し、したがってその趣旨および範囲内にある多数のシステムおよび方法を考案することができることが理解されよう。

【符号の説明】

【0055】

２００ 処理
３００ コンピュータシステム
３０１ キーボード
３０２ マウス
３０３ トラックパッド
３０５ ジョイスティック
３０６ マイク
３０７ スキャナ
３０８ カメラ
３０９ スピーカ
３１０ タッチスクリーン
３２０ 媒体
３２１ ＣＤ／ＤＶＤ ＲＯＭ／ＲＷ
３２２ サムドライブ
３２３ ソリッドステートドライブ
３４０ コア
３４１ 中央処理装置（ＣＰＵ）
３４２ グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）
３４３ フィールド・プログラマブル・ゲート・エリア（ＦＰＧＡ）
３４４ ハードウェアアクセラレータ
３４５ 読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）
３４６ ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
３４７ 内部大容量記憶装置
３４８ システムバス
３４９ 周辺バス
３５０ グラフィックスアダプタ
３５４ ネットワークインターフェース
３５５ 通信ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】