JP7376830B2

JP7376830B2 - リソース推定装置、リソース推定方法、および、リソース推定プログラム

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Publication number: JP7376830B2
Application number: JP2022503053A
Authority: JP
Inventors: 大司相浦; 宏紀岩澤; 健太川上; 健桑原
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp; NTT Inc USA
Current assignee: NTT Inc; NTT Inc USA
Priority date: 2020-02-28
Filing date: 2020-02-28
Publication date: 2023-11-09
Anticipated expiration: 2040-02-28
Also published as: WO2021171615A1; US20230169712A1; US12039655B2; JPWO2021171615A1

Description

本発明は、リソース推定装置、リソース推定方法、および、リソース推定プログラムに関する。

ＶＲ（Virtual Reality）画像を提供するＶＲサービスでは、ＶＲアプリケーションプログラムを実行してＶＲ画像をレンダリング（生成）するＶＲレンダリングマシンと、ＶＲ画像を視聴するためのＶＲ端末と、が用いられる。

ＶＲサービスにおいては、ＶＲ端末がＶＲ視聴者の動作を検知してＶＲ視聴者の向きや動作の変位を示す変位情報をＶＲアプリケーションプログラムへ送信してから、当該変位情報に対応するＶＲ画像がＶＲ端末に表示されるまでの遅延、いわゆるＭＴＰ（Motion to Photon）遅延に超低遅延性が要求される。

それ故、高品質なハイエンドＶＲを視聴するには、ＶＲレンダリングマシンをＶＲ画像の視聴拠点に配置し、ＶＲレンダリングマシンとＶＲ端末とをＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）又はＷｉ－Ｆｉでダイレクトに近接続するオンプレミス環境が採用されている。

一方、ＶＲサービスをクラウド環境で提供することが検討されている。しかし、オンプレミス環境をそのままクラウド化した場合、ＶＲレンダリングマシンがクラウド内に配置されることになるため、ＶＲレンダリングマシンとＶＲ端末との間を接続しているインターネット等の通信ネットワークの影響により、要求される超遅延性のＭＴＰ遅延を実現することが困難となる。

"SteamVR システム要件"、STEAM、［2020年2月19日検索］、インターネット＜URL : https://store.steampowered.com/app/1098190/VersaillesVR__the_Palace_is_yours/＞ "SteamVR システム要件"、STEAM、［2020年2月19日検索］、インターネット＜URL : https://store.steampowered.com/app/496240/Onward/＞

そこで、本発明は、ＭＥＣ（Multi-access Edge Computing）技術による低遅延クラウドを活用し、ＶＲ画像のレンダリングをリアルタイムに行うエッジクラウド基盤の提供を想定し、エッジクラウド上に必要となるマシンリソースを考える。即ち、本発明は、ＶＲレンダリングマシンをクラウドのエッジに設置することを想定し、エッジクラウド環境のＶＲレンダリングマシンにおいてリアルタイムＶＲレンダリングの実現に必要なマシンリソースを推定する。

通常、ＶＲアプリケーションプログラムには、ＶＲ画像のレンダリングに必要となるマシンリソースの推奨性能値が仕様書に提示されている（非特許文献１，２）。それ故、ＶＲアプリケーションプログラムの利用者は、当該推奨性能値に基づきＶＲレンダリングマシンを調達して導入することができる。

また、ＶＲアプリケーションプログラムの開発者は、試作段階のＶＲアプリケーションプログラムを自身の保有する既設のマシン上で動作させ、ＶＲ画像の動きの滑らかさ等に応じてＶＲアプリケーションプログラムがマシンに要求する負荷を調整することができる。

しかし、ＶＲ向けのクラウドプラットフォームを提供するクラウド提供者においては、そのどちらも困難である。その理由は、ＶＲアプリケーションプログラム毎にマシンリソースの推奨性能値が提示されているものの、クラウド提供者はＶＲアプリケーションプログラムが推奨マシンに与える負荷の大きさを知ることはできないからである。また、１つのマシンで複数のＶＲアプリケーションプログラムを効率的に動作させるためには、当該マシンのマシンリソースに対する各ＶＲアプリケーションプログラムのそれぞれの負荷の大きさを何らかの尺度で想定し、マシンリソースを各ＶＲアプリケーションプログラムに対して適切に割り当てることが必要である。

それ故、クラウド提供者は、既存の各ＶＲアプリケーションプログラムが既存のＶＲレンダリングマシンで動作するか否かを把握し、ＶＲアプリケーションプログラムに対して割り当てるマシンリソースを判定することを必要としていた。

また、ＭＴＰ遅延の制約により、通信ネットワークで遅延が生じるクラウド環境では、遅延が小さい場合に比べ、ＶＲ画像のレンダリングに充てる時間を短縮する必要があるため、更なるマシンリソースが必要であった。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、ＶＲ画像のレンダリングを行うマシンのリソースを推定可能な技術を提供することである。

本発明の一態様のリソース推定装置は、通信ネットワーク網の網端に設置され、ＶＲ画像のレンダリングを行う仮想端末に必要なリソースを推定するリソース推定装置において、ＶＲ画像を出力するＶＲ画像出力方式毎に設定されたリソース関係情報であり、ＶＲアプリケーションプログラムが描画するオブジェクトの３Ｄデータの特性値と、前記特性値で前記仮想端末を動作させるために必要なリソース値と、の変化の関係を示す前記リソース関係情報を用いて、入力されたＶＲ画像出力方式及び３Ｄデータの特性値に対応するリソース値を算出し、算出したリソース値を前記仮想端末に必要なリソースとして算出する推定部と、前記リソース推定装置とＶＲ端末との間の通信ネットワークに所定の遅延時間がある場合、前記遅延時間に応じて前記リソース関係情報に含まれる前記リソース値を変更する補正部と、を備える。

本発明の一態様のリソース推定方法は、通信ネットワーク網の網端に設置されたリソース推定装置で行う、ＶＲ画像のレンダリングを行う仮想端末に必要なリソースを推定するリソース推定方法において、ＶＲ画像を出力するＶＲ画像出力方式毎に設定されたリソース関係情報であり、ＶＲアプリケーションプログラムが描画するオブジェクトの３Ｄデータの特性値と、前記特性値で前記仮想端末を動作させるために必要なリソース値と、の変化の関係を示す前記リソース関係情報を用いて、入力されたＶＲ画像出力方式及び３Ｄデータの特性値に対応するリソース値を算出し、算出したリソース値を前記仮想端末に必要なリソースとして算出するステップと、前記リソース推定装置とＶＲ端末との間の通信ネットワークに所定の遅延時間がある場合、前記遅延時間に応じて前記リソース関係情報に含まれる前記リソース値を変更するステップと、を行う。

本発明の一態様のリソース推定プログラムは、上記リソース推定装置としてコンピュータを機能させるリソース推定プログラムである。

本発明によれば、ＶＲ画像のレンダリングを行うマシンのリソースを推定可能な技術を提供できる。

図１は、エッジクラウド環境によるＶＲレンダリング方式の全体像を示す図である。図２は、システム全体の機能構成を示す図である。図３は、リソース推定装置の機能構成を示す図である。図４は、ＶＲサービスの処理フローを示す図である。図５は、リソース推定、割当方法の処理フローを示す図である。図６は、リソース関係の算出例を示す図である。図７は、リソース推定装置のハードウェア構成を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付し説明を省略する。

図１は、エッジクラウド環境によるＶＲレンダリング方式の全体像を示す図である。

本実施形態では、ＶＲレンダリングマシンが持つ機能を、ＶＲ画像のレンダリングを実行するＶＲレンダリング機能と、ＶＲ画像のレンダリングの実行を制御する制御機能と、に分離する。そして、ＶＲレンダリング機能を、ＶＲ画像の視聴拠点の物理的近傍に位置するクラウドのエッジ（通信ネットワーク網の網端）に設置されたサーバ（ＶＲレンダリングサーバ２００）に配置する。また、制御機能を、クラウド内（通信ネットワーク網の網内）に設置されたサーバ（制御サーバ３００）に配置する。尚、制御機能は、上記クラウドのエッジに併設された他サーバに配置してもよいし、ＶＲレンダリングサーバ２００内に配置してもよい。

ＶＲ向けのクラウドプラットフォームを提供するクラウド提供者は、ＶＲレンダリングサーバ２００及び制御サーバ３００を運用し、ＶＲレンダリングサーバ２００からＶＲレンダリング機能をＶＲ視聴者へ提供する。ＶＲレンダリングサーバ２００は、様々な種類の仮想端末（ＶＭ（Virtual Machine）。仮想マシンともいう。）を複数構築可能であり、仮想端末の構築時に当該仮想端末に対してＣＰＵ使用率、ＧＰＵ使用率、メモリ使用量、ストレージ使用量等を割り当てる。例えば、ＶＲレンダリングサーバ２００は、ＶＲ視聴者からのＶＲサービス利用の要求に応じてＶＲアプリケーションプログラム用の仮想端末を構築する。

ＶＲ視聴者は、ＶＲ画像の視聴拠点に、ＶＲ端末１００と、ＶＲレンダリングサーバ２００の内部に構築された仮想端末に接続するためのネットワーク装置（例えば、ＯＮＵ（Optical Network Unit）、Ｗｉ－Ｆｉ機器等）と、を配備する。そして、ＶＲ視聴者は、ＶＲアプリケーションプログラムをＶＲレンダリングサーバ２００へ提供し、当該ＶＲアプリケーションプログラムを事前に仮想端末内に配置して、当該ＶＲアプリケーションプログラム用の仮想端末を動作させることで、ＶＲレンダリング機能のみを享受する。

図２は、システム全体の機能構成を示す図である。

本実施形態に係るシステムは、ＶＲ端末１００と、ＶＲレンダリングサーバ２００と、制御サーバ３００と、を備えている。

ＶＲ端末１００は、ＶＲ視聴者の宅内等、ＶＲ画像の視聴拠点に配置され、ＶＲ画像を視聴するための端末である。例えば、ＶＲ端末１００は、ヘッドマウントディスプレイ、スマートフォン等で実現可能である。ＶＲ端末１００は、例えば、ＶＲレンダリングサーバ２００から受信したＶＲ画像を表示するＶＲ画像表示部１１０と、ＶＲ端末１００の向きや位置座標等の変位を示す変位情報をＶＲ端末１００内の計測機構より取得する変位情報取得部１２０と、当該変位情報をＶＲレンダリングサーバ２００へ送信し、当該変位情報に対応するＶＲ画像をＶＲレンダリングサーバ２００から受信する通信インタフェース部１３０と、を備えている。

ＶＲレンダリングサーバ２００は、クラウドのエッジに設置され、ＶＲアプリケーションプログラム用の仮想端末等を実行し、ＶＲ端末１００からの変位情報に対応するＶＲ画像をレンダリングしてＶＲ端末１００へ送信するサーバである。例えば、ＶＲレンダリングサーバ２００は、ＩＡ（Intel Architecture）サーバ等、汎用のサーバで実現可能である。

本実施形態において、ＶＲレンダリングサーバ２００は、ＶＲレンダリング機能に加えて、リアルタイムＶＲレンダリングの実現に必要なマシンリソースを推定するリソース推定装置１を更に備えている。

ＶＲレンダリングサーバ２００は、例えば、ＶＲ画像をレンダリングする仮想端末であるＶＲレンダリング部２１０と、ＶＲ端末１００との間を接続している通信ネットワークの遅延時間を計測する仮想端末であるＮＷ遅延計測部２２０と、予め設定されたリソース関係情報を用いて、ＶＲ画像のレンダリングを行う仮想端末（ＶＲレンダリング部２１０）に必要なマシンリソースを推定する仮想端末であるリソース推定部２３０と、通信ネットワークの遅延時間に基づきリソース関係情報を補正する仮想端末である関係補正部２４０と、ＶＲサービスに関連する諸データを送受信する通信インタフェース部２５０と、を備えている。リソース推定部２３０及び関係補正部２４０がリソース推定装置１を構成する。

制御サーバ３００は、クラウド内に設置され、ＶＲレンダリングサーバ２００によるＶＲ画像のレンダリングの実行を制御するサーバである。制御サーバ３００も汎用のサーバで実現可能である。制御サーバ３００は、例えば、ＶＲレンダリングサーバ２００内に構築された各仮想端末を管理する仮想端末管理部３１０と、ＶＲサービスに関連する諸データを送受信する通信インタフェース部３２０と、を備えている。

図３は、リソース推定装置１の機能構成を示す図である。リソース推定装置１は、リソース推定部２３０と、関係補正部２４０と、を備えている。

リソース推定部（推定部）２３０は、関係抽出部２３１を備え、関係抽出部２３１で抽出されたリソース関係情報を用いて、ＶＲ視聴者が提供したＶＲアプリケーションプログラムが描画する３Ｄデータの特性値とＶＲ視聴者が指定したＶＲ画像出力方式とをもとに、当該ＶＲアプリケーションプログラムに対応する仮想端末（ＶＲレンダリング部２１０）でＶＲ画像をレンダリングするために必要なマシンリソースを推定する機能を備える。

関係抽出部２３１は、所定のＶＲ画像出力方式に対応する、ＶＲアプリケーションプログラムが描画する３Ｄデータの特性値と、当該特性値に応じて仮想端末（ＶＲレンダリング部２１０）に必要なマシンリソース値と、の変化の関係を示すリソース関係情報を抽出する機能を備える。

具体的には、リソース推定部２３０は、ＶＲ画像を出力するＶＲ画像出力方式毎に設定されたリソース関係情報であり、ＶＲアプリケーションプログラムが描画するオブジェクトの３Ｄデータの特性値と、当該特性値で仮想端末（ＶＲレンダリング部２１０）を動作させるために必要なマシンリソース値と、の変化の関係を示すリソース関係情報を用いて、入力されたＶＲ画像出力方式及び３Ｄデータの特性値に対応するマシンリソース値を算出し、算出したマシンリソース値を仮想端末に必要なマシンリソースとして算出する。

３Ｄデータの特性値とは、例えば、ドローコール数、プリミティブ数である。ドローコールとは、同じプロパティをもつオブジェクトごとにＣＰＵから発行されるＧＰＵへの描画命令である。プリミティブとは、描画するオブジェクトを構成する点、線、ポリゴン（三角形）等の最小単位を表す情報である。マシンリソース値とは、例えば、ＣＰＵクロック数、ＧＰＵ使用率である。ＶＲ画像出力方式とは、例えば、解像度、フレームレートである。

関係補正部（補正部）２４０は、ＶＲ端末１００との間を接続している通信ネットワークの遅延の影響を踏まえ、上記リソース関係情報を補正（変更）する機能を備える。具体的には、関係補正部２４０は、ＶＲレンダリングサーバ２００（リソース推定装置１）とＶＲ端末１００との間の通信ネットワークに所定の遅延時間がある場合、当該遅延時間に応じてリソース関係情報に含まれるマシンリソース値を変更する。

図４は、ＶＲサービスの処理フローを示す図である。

ステップＳ１０１；
ＶＲ視聴者は、手持ちのＰＣを用いて、ＶＲアプリケーションプログラム（又は、ＶＲアプリケーションプログラムのソースコード）、ドローコール数、プリミティブ数等をＶＲレンダリングサーバ２００へ送信するとともに、ＶＲ画像の解像度、フレームレート等を指定する。

ステップＳ１０２；
ＶＲレンダリングサーバ２００は、ＶＲ視聴者からの上記諸データをもとに、上記ＶＲアプリケーションプログラムに対応する仮想端末（ＶＲレンダリング部２１０）でＶＲ画像をレンダリングするために必要なマシンリソースを算出（推定）する。その後、ＶＲレンダリングサーバ２００は、推定したマシンリソースを当該仮想端末に割り当て可能か否かを判定し、ＶＲサービスの提供可否及びＶＲサービス提供可能であれば利用料金を回答する。

ステップＳ１０３；
ＶＲ視聴者からＶＲサービスの利用に合意が得られた後、ＶＲレンダリングサーバ２００は、上記仮想端末を構築するとともに、推定したマシンリソースを当該仮想端末に割り当て、当該仮想端末への通信を可能にするためにネットワーク構築（例えば、新規構築した仮想端末向けた通信方路の新設、試験、確定等）を行い、ＶＲサービスの提供準備が完了したことをＶＲ視聴者へ通知する。その後、ＶＲレンダリングサーバ２００は、ＶＲ端末１００との間で接続待ち状態として待機する。

ステップＳ１０４；
ＶＲ端末１００は、ＶＲレンダリングサーバ２００の仮想端末に接続し、ＶＲ視聴者の動作を検知してＶＲ視聴者の向きや動作の変位を示す変位情報を当該仮想端末へ送信する。

ステップＳ１０５；
ＶＲレンダリングサーバ２００の仮想端末は、当該変位情報に対応するＶＲ画像をレンダリングし、レンダリングしたＶＲ画像をＶＲ端末１００へ配信する。

以降、ＶＲ端末１００がＶＲ視聴者の動作を検知する毎に、ステップＳ１０４～ステップＳ１０５を繰り返し行う。これにより、ＶＲ視聴者は、自身の向きに応じたＶＲ画像を視聴可能となる。

図５は、リソース推定装置１で行うリソース推定、割当方法の処理フローを示す図である。

ステップＳ２０１；
リソース推定部２３０が、メモリ又はストレージからリソース関係情報を抽出する。リソース関係情報には、各ＶＲ画像出力方式に応じて、ＶＲアプリケーションプログラムが描画するオブジェクトの３Ｄデータの特性値と、当該特性値で仮想端末を動作させるために必要なマシンリソース値と、の変化の関係を示す情報が設定されている。

ＶＲ画像出力方式としては、解像度及びフレームレートを用いる。リソース推定部２３０は、各解像度及び各フレームレートに応じた、３Ｄデータの特性値と仮想端末に必要なマシンリソース値との変化の関係を示すリソース関係情報を抽出する。

３Ｄデータの特性値としては、例えば、ＶＲアプリケーションプログラムがグラフィックドライバにコールするドローコール数、描画するオブジェクトを構成するプリミティブ数（頂点数）を用いる。ドローコール数とプリミティブ数は、それぞれ、描画するオブジェクトの数、各オブジェクトの滑らかさに比例する。

仮想端末に必要なマシンリソース値としては、例えば、ＣＰＵクロック数、ＧＰＵ使用率を用いる。ＣＰＵクロック数とＧＰＵ使用率は、それぞれ、ドローコール数とプリミティブ数に応じて増加する。

３Ｄデータの特性値（ドローコール数、プリミティブ数）と必要なマシンリソース値（ＣＰＵクロック数、ＧＰＵ使用率）との変化の関係を把握するため、ベンチマークアプリケーションプログラムを用いる。当該ベンチマークアプリケーションプログラムとしては、ドローコール数やプリミティブ数を段階的に変化させることが可能なアプリケーションプログラムを用意する。変化の関係は、例えば、描画するオブジェクト数とプリミティブ数とを適切に設定し、あるマシンリソースを割り当てた仮想端末を構築して、当該仮想端末上でベンチマークアプリケーションを動作させることで、把握可能である。

図６を参照しながら、ドローコール数ｄと必要なＣＰＵクロック数ｃとの変化の関係を算出する方法を説明する。

ドローコール数ｄを変化させたときの、１枚のＶＲ画像を描画するためのＣＰＵ計算時間ｔの変化をサンプリングする。このとき、ＣＰＵ計算時間ｔは、ドローコール数ｄの増加に伴って増加するが、あるドローコール数ｄ_ｍａｘを境にＣＰＵの性能限界に達し、一定となる。又は、あるドローコール数ｄ_ｍａｘを境に、当初に定めたフレームレートを達成するためのＣＰＵ計算時間を超過する。このときのＣＰＵ計算時間をｔ_ｃ［ミリ秒］とする。また、必要となるＣＰＵの最大クロック数をｃ_ｍａｘ［ＧＨｚ］とし、ドローコール数がｄのときのＣＰＵ計算時間をｔ［ミリ秒］とすると、ドローコール数ｄとそのときに必要となるＣＰＵクロック数（ｔ／ｔ_ｃ）・ｃ_ｍａｘ［ＧＨｚ］との組を得る。当該組をドローコール数とＣＰＵクロック数との関係とする。

実際には、全てのドローコール数に対してＣＰＵ計算時間を計測することは困難であるため、直線近似等により定式化する。例えば、上記の場合を直線近似すると、ドローコール数ｄに対する必要なＣＰＵクロック数ｃ［ＧＨｚ］は、ｃ＝ｋ・ｄ＋ｌ（ｄ≦ｄ_ｍａｘ、ｋ及びｌは定数）と表される。当該数式を、ドローコール数ｄと必要なＣＰＵクロック数ｃとの変化の関係と定義する。但し、ｄ_ｍａｘ＜ｄの範囲においては、ＶＲレンダリングサーバ２００の備える既設ＣＰＵの性能限界とし、実行不能として扱う。

プリミティブ数と必要なＧＰＵ使用率との変化の関係を算出する方法を説明する。

上記ＣＰＵとの変化の関係の算出方法において、ドローコール数をプリミティブ数に読み替え、ＣＰＵ計算時間をＧＰＵ計算時間に読み替えて、プリミティブ数とＧＰＵ計算時間の関係を抽出する。ＧＰＵ性能限界におけるＧＰＵ計算時間をｔ_ｇ［ミリ秒］としたとき、プリミティブ数がｐであるときのＧＰＵ計算時間ｔ［ミリ秒］に対するＧＰＵ使用率を（１００・ｔ）／ｔ_ｇ［％］として算出する。尚、実行不能な範囲については、上述したＣＰＵとの変化の関係の算出方法と同様とする。

ステップＳ２０２；
関係補正部２４０は、ＮＷ遅延計測部２２０から、ＶＲ端末１００との間を接続している通信ネットワークの遅延時間を取得し、取得した遅延時間が、上記リソース関係情報を補正すべきに値する有意な遅延時間であるか否かを判定する。例えば、超遅延性が要求されるＭＴＰ遅延の遅延時間を考慮して所定の許容時間を予め設定しておき、取得した遅延時間が当該許容時間を超えるか否かを判定する。有意な遅延時間である場合、ステップＳ２０３へ進む。有意な時間でない場合、ステップＳ２０３をスキップしてステップＳ２０４へ進む。

ステップＳ２０３；
関係補正部２４０は、有意なネットワーク遅延が存在する場合、３Ｄデータの特性値とマシンリソース値との関係を補正する。ステップＳ２０１で説明した用いた例において、出力するＶＲ映像のフレームレートをｆ［ｆｐｓ］とし、ＶＲ端末１００と仮想端末との間にｔ_ｎ［ミリ秒］のネットワーク遅延が存在する状況を想定する。

図６を参照しながら、ＣＰＵクロック数の補正方法を説明する。

出力するフレームレートｆ［ｆｐｓ］を実現するために必要なＣＰＵ計算時間は、１／ｆ［ミリ秒］であるが、ｔ_ｎ［ミリ秒］のネットワーク遅延が存在する場合、ｔ_ｓ＝（１／ｆ）－ｔ_ｎ［ミリ秒］に短縮される。このｔ_ｓが前述のＣＰＵ性能限界におけるＣＰＵ計算時間であるｔ_ｃ［ミリ秒］と比較して小さい場合に、ＣＰＵ計算時間がｔ_ｓ［ミリ秒］よりも大きい範囲をＣＰＵ性能限界の範囲とみなして補正を行う。具体的には、ＣＰＵ計算時間がｔ_ｓ［ミリ秒］となるドローコール数をｄ_ｓとすると、ドローコール数ｄに対して必要となるＣＰＵクロック数を（ｔ／ｔ_ｃ）・ｃ_ｍａｘ［ＧＨｚ］から（ｔ／ｔ_ｓ）・ｃ_ｍａｘ［ＧＨｚ］に補正する。尚、ｔ_ｃ≦ｔ_ｓの場合は補正しない。また、ｄ_ｓ＜ｄの範囲を新たに実行不能として扱う。

ＧＰＵ使用率の補正方法を説明する。

上記ＣＰＵクロック数の補正方法において、ドローコール数をプリミティブ数に読み替え、ＣＰＵ計算時間をＧＰＵ計算時間に読み替えることで、上記ｔ_ｓ＜ｔ_ｃの場合において、プリミティブ数ｐのときのＧＰＵ計算時間ｔ［ミリ秒］に対するＧＰＵ使用率を（１００・ｔ）／ｔ_ｇ［％］から（１００・ｔ）／ｔ_ｓ［％］に補正する。尚、ｔ_ｃ≦ｔ_ｓの場合や実行不能な範囲については、ＣＰＵクロック数の補正方法と同様とする。

ステップＳ２０４；
リソース推定部２３０は、ステップＳ２０１で抽出したリソース関係情報、又は、ステップＳ２０３で補正されたリソース関係情報を用いて、ＶＲ視聴者により入力されたＶＲ画像出力方式及び３Ｄデータの特性値（ドローコール数、プリミティブ数）に対応するマシンリソース値（ＣＰＵクロック数、ＧＰＵ使用率）を算出する。例えば、リソース推定部２３０は、リソースの関係より、動作させるＶＲアプリケーションのドローコール数に対応するＣＰＵクロック数を算出し、動作させるＶＲアプリケーションのプリミティブ数に対応するＧＰＵ使用率を算出する。

ステップＳ２０５；
リソース推定部２３０は、算出したマシンリソース値を仮想端末に割り当て可能か否かを判定する。割り当て可能である場合、ステップＳ２０６へ進む。割り当て不可能である場合、ステップＳ２０７へ進む。

ステップＳ２０６；
リソース推定部２３０は、算出したマシンリソース値を仮想端末に割り当て可能である場合、算出したマシンリソース値を仮想端末に割り当てる。例えば、リソース推定部２３０は、算出したＣＰＵクロック数がＶＲレンダリングサーバ２００に搭載されたものよりも小さい場合には、「動作可能」として仮想端末に割り当てを行う。リソース推定部２３０は、算出したＧＰＵ使用率が１００％未満の場合（例えば、算出したＧＰＵ使用率がＧＰＵ未使用率の範囲内に収まる場合）には、「動作可能」として仮想端末に割り当てを行う。その後、処理を終了する。

ステップＳ２０７；
リソース推定部２３０は、算出したマシンリソース値を仮想端末に割り当て不可能である場合、ＶＲアプリケーションプログラムの動作不可をＶＲ視聴者へ回答する。例えば、リソース推定部２３０は、算出したＣＰＵクロック数がＶＲレンダリングサーバ２００に搭載されたものよりも大きい場合には、「動作不可」とする。リソース推定部２３０は、算出したＧＰＵ使用率が１００％を超える場合（例えば、算出したＧＰＵ使用率を現在使用中のＧＰＵ使用率に加算した使用率が１００％を超える場合）には、「動作不可」とする。その後、処理を終了する。

以上より、本実施形態によれば、クラウトのエッジに設置され、ＶＲ画像のレンダリングを行う仮想端末に必要なリソースを推定するリソース推定装置１において、ＶＲ画像を出力するＶＲ画像出力方式毎に設定されたリソース関係情報であり、ＶＲアプリケーションプログラムが描画するオブジェクトの３Ｄデータの特性値と、前記特性値で前記仮想端末を動作させるために必要なリソース値と、の変化の関係を示す前記リソース関係情報を用いて、入力されたＶＲ画像出力方式及び３Ｄデータの特性値に対応するリソース値を算出し、算出したリソース値を前記仮想端末に必要なリソースとして算出するリソース推定部２３０と、前記リソース推定装置１とＶＲ端末１００との間の通信ネットワークに所定の遅延時間がある場合、前記遅延時間に応じて前記リソース関係情報に含まれる前記リソース値を変更する関係補正部２４０と、を備えるので、ＶＲ画像のレンダリングを行うマシンのリソースを推定可能な技術を提供できる。すなわち、エッジクラウド環境をリアルタイムＶＲレンダリング用途に提供する場合において、想定される視聴コンテンツをエッジクラウドに既設のマシンリソースでレンダリング可能か否か、また、消費するマシンリソースを推定することが可能となる。

本発明は、上記実施形態に限定されない。本発明は、本発明の要旨の範囲内で数々の変形が可能である。

上記説明した本実施形態のリソース推定装置１は、図７に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit、プロセッサ）９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３（ＨＤＤ：Hard Disk Drive、ＳＳＤ：Solid State Drive）９０３と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６と、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いて実現できる。メモリ９０２及びストレージ９０３は、記憶装置である。当該コンピュータシステムにおいて、ＣＰＵ９０１がメモリ９０２上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、リソース推定装置１の各機能が実現される。

また、リソース推定装置１は、１つのコンピュータで実装されてもよい。リソース推定装置１は、複数のコンピュータで実装されてもよい。リソース推定装置１用のプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶できる。リソース推定装置１用のプログラムは、通信ネットワークを介して配信することもできる。

１：リソース推定装置
１００：ＶＲ端末
１１０：ＶＲ画像表示部
１２０：変位情報取得部
１３０：通信インタフェース部
２００：ＶＲレンダリングサーバ
２１０：ＶＲレンダリング部
２２０：ＮＷ遅延計測部
２３０：リソース推定部
２３１：関係抽出部
２４０：関係補正部
２５０：通信インタフェース部
３００：制御サーバ
３１０：仮想端末管理部
３２０：通信インタフェース部
９０１：ＣＰＵ
９０２：メモリ
９０３：ストレージ
９０４：通信装置
９０５：入力装置
９０６：出力装置

Claims

通信ネットワーク網の網端に設置され、ＶＲ画像のレンダリングを行う仮想端末に必要なリソースを推定するリソース推定装置において、
ＶＲ画像を出力するＶＲ画像出力方式毎に設定されたリソース関係情報であり、ＶＲアプリケーションプログラムが描画するオブジェクトの３Ｄデータの特性値と、前記特性値で前記仮想端末を動作させるために必要なリソース値と、の変化の関係を示す前記リソース関係情報を用いて、入力されたＶＲ画像出力方式及び３Ｄデータの特性値に対応するリソース値を算出し、算出したリソース値を前記仮想端末に必要なリソースとして算出する推定部と、
前記リソース推定装置とＶＲ端末との間の通信ネットワークに所定の遅延時間がある場合、前記遅延時間に応じて前記リソース関係情報に含まれる前記リソース値を変更する補正部と、
を備えるリソース推定装置。
前記特性値は、
ドローコール数又はプリミティブ数である請求項１に記載のリソース推定装置。
前記リソース値は、
ＣＰＵクロック数又はＧＰＵ使用率である請求項１又は２に記載のリソース推定装置。
前記ＶＲ画像出力方式は、
解像度又はフレームレートに関する方式である請求項１乃至３のいずれかに記載のリソース推定装置。
通信ネットワーク網の網端に設置されたリソース推定装置で行う、ＶＲ画像のレンダリングを行う仮想端末に必要なリソースを推定するリソース推定方法において、
ＶＲ画像を出力するＶＲ画像出力方式毎に設定されたリソース関係情報であり、ＶＲアプリケーションプログラムが描画するオブジェクトの３Ｄデータの特性値と、前記特性値で前記仮想端末を動作させるために必要なリソース値と、の変化の関係を示す前記リソース関係情報を用いて、入力されたＶＲ画像出力方式及び３Ｄデータの特性値に対応するリソース値を算出し、算出したリソース値を前記仮想端末に必要なリソースとして算出するステップと、
前記リソース推定装置とＶＲ端末との間の通信ネットワークに所定の遅延時間がある場合、前記遅延時間に応じて前記リソース関係情報に含まれる前記リソース値を変更するステップと、
を行うリソース推定方法。
請求項１乃至４のいずれかに記載のリソース推定装置としてコンピュータを機能させるリソース推定プログラム。