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gp当画质走到「尽头」，AI 稳帧接起了游戏体验的下一棒( 三 )


要教 HyperBoost 学会分辨重要和非重要元素，这需要大量的 AI 训练。最开始，ColorOS 的研发团队是人工去一毫秒一毫秒地微调不同场景下 CPU/GPU 的主频、用户行为、设备温度、场上局势以及整体功耗等变量和参数，就像跟阿尔法狗下围棋一样，每天都在跟自己下棋，整个工作枯燥且效率不高。
但在经过大量特训之后，如今的 HyperBoost 已经成为游戏中的预言家，可以提前预知用户未来所有可能遇到的游戏场景，并基于玩家的打法、风格，以及场上的局势，预判可能会出现的卡顿，提前应对。可以想象一下，在打团战的时候，用户不是一个人在战斗，而是在他的手机里有一个小黑屋，里边有众多 AI 军师在疯狂地给他做参谋，绕开一个又一个卡顿「路坑」，等于先天立于不败之地。
gp当画质走到「尽头」，AI 稳帧接起了游戏体验的下一棒
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ColorOS 将这项技术命名为 GPA 稳帧技术（GPA 是「General Performance Adjustor」的缩写，直译为通用性能调节器，寓意该技术是跨平台全量游戏覆盖技术），其可以利用设备侧多维度强化学习 AI 算法，通过控制游戏帧的生产和消费节奏，步调一致保证系统资源合理分配；当检测到游戏掉帧风险时，迅速提频，最大化资源供给，性能优先，实现「刚刚好」的系统资源最佳分配。
实际上，早在 Reno5 上，ColorOS 就发布了 GPA 1.0，而如今 GPA 技术已经迭代了 2 代，进入 3.0 阶段，其目的已不仅仅是利用 AI 调整频率，结合图形异构技术，GPA 技术也进行了升级。
「AI 内核有很多输入，也有很多输出，输入我们采集的所有设备侧，包括游戏场景、CPU、GPU 的负载、设备的温度、游戏的帧率是多少等等，这些输入拿到后，我们通过大的 AI 内核做了一些事情，包括系统资源的调整，快速的变频，每分钟可以决策 1200 次，同时还会做关键线程的绑定和识别、稳态温度、稳态帧率的预测，以及 CPU/GPU 频率的变频控制等等，这些都是我们系统资源的调整，对系统调频调度也有了一些影响，是整体资源上的 AI 化控制。」
正因如此，在一加 10 Pro 上运行英雄联盟手游时才可以做到从满电到关机，平均帧率 87.9 帧，最高温度 43.3 度，这都是 HyperBoost 全链路游戏稳帧技术中 GPA 稳帧的功劳。一加产品线总裁刘丰硕对此有更直观的解释：「比如当我们游戏进入到团战的时候，往往是卡顿高发的场景，你可能觉得是人多动效多，所以卡顿了。但是我们可以更精准地知道到底是什么元素导致的卡顿，是英雄？还是大招动效？甚至是花草树木？通过精细化拆解，我们可以进行手术级别的优化，区分渲染的优先级，从而极大地降低负载。」
从技术角度出发，把游戏优化向 AI 化去牵引，用 AI 的方法完成系统资源动态的调整，并进行识别。HyperBoost 团队在这条路上走了两年，如今，利用 AI 化的方法已经能够将游戏过程中功耗、性能、卡顿等综合游戏体验进行调优，这是一项重大突破。而基于 AI 技术上的大量投入，ColorOS 系统即便是在游戏不断升级以后，也能够自动适应用户的使用习惯，为每一个用户的游戏喜好单独进行训练，保持每台手机上都提供最佳的游戏体验。
目前，团队已经实现主流的 20 款游戏的深度适配，这些游戏覆盖了市面上最流行的各种类型游戏，因此再适配其他游戏作品时，可以少走很多弯路快速完成适配。
画面流畅的同时，游戏的跟手性也要进一步提升。HyperBoost 的 O-sync 超频响应。作为一项能够提升游戏触控跟手性的技术，也在提升游戏体验过程中发挥了关键作用。根据 OPPO 人因实验室研究，用户对 2 到 11 秒的优化是有感知的，这也意味着 10 毫秒以上会有显性感知，因此在触控优化的过程中，每 1 毫秒的优化提升都是十分重要的。

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