CN112114878B - 加速开机***及加速开机方法 - Google Patents
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Abstract
一种加速开机***及加速开机方法,该加速开机***包含一存储器以及一处理器。存储器用以事先存储第一次开机需执行的一开机程序。处理器用以于第一次开机时直接由存储器读取并执行开机程序。其中,处理器执行一监控程序以监控每次开机时对应多个装置的多个硬件使用率,并将此些硬件使用率代入一机器学习演算法以判断此些装置至少其中的一者所支援的一特定程序是否异常。
Description
技术领域
本发明涉及一种开机***,特别涉及一种加速开机***及加速开机方法。
背景技术
开箱经验(Out-of-Box Experience,OOBE)是消费者在准备首次使用新电脑时的体验。开箱经验指的是电脑运行作业***时初次执行安装程序体验的过程,例如设定是否连上网络、选择语言、设定帐号密码等等过程。此过程通常因为电脑的硬件设定不同,一般使用者会发现执行速度时好时慢。
此外,在多次开关电脑后,如果使用者发现电脑开机所花的时间变长了,一般都是做清理硬盘的动作去删除不必要的文件和移除不必要的程序,然而,一般使用者还是无法移除必要的程序,因此使用者能优化开机时间的部分有限。
因此,如何提供一种加速开机的***及其方法,以提升使用者的使用经验,已成为本领域待解决的问题之一。
发明内容
为了解决上述的问题,本公开内容的一实施方式提供了一种加速开机***。加速开机***包含一存储器以及一处理器。存储器用以事先存储第一次开机需执行的一开机程序。处理器用以于第一次开机时直接由存储器读取并执行开机程序。其中,处理器执行一监控程序以监控每次开机时对应多个装置的多个硬件使用率,并将此些硬件使用率代入一机器学习演算法以判断此些装置至少其中的一者所支援的一特定程序是否异常。
本发明的另一实施方式是于提供一种加速开机方法包含:通过一存储器事先存储第一次开机需执行的一开机程序;于第一次开机时直接由存储器读取并执行开机程序;以及执行一监控程序以监控每次开机时对应多个装置的多个硬件使用率,并将此些硬件使用率代入一机器学习演算法以判断此些装置至少其中的一者所支援的一特定程序是否异常。
本发明所示的加速开机方法及加速开机***,提供了一种使用机器学习演算法搭配应用OptaneTM技术的存储器以加速开箱经验设定过程及开机时间的方法,以提升整体开机的效率。
附图说明
图1是依照本发明一实施例示出加速开机***的方框图。
图2是依照本发明一实施例示出加速开机方法的流程图。
图3是依照本发明一实施例示出加速开机方法的流程图。
图4是依照本发明一实施例示出加速开机方法的流程图。
附图标记说明:
100:加速开机***
10:存储器
12:处理器
14:存储装置
200、300、400:加速开机方法
210~240、310、410:步骤
具体实施方式
以下说明为完成发明的优选实现方式,其目的在于描述本发明的基本构思,但并不用以限定本发明。实际的发明内容必须参考的后的权利要求范围。
必须了解的是,使用于本说明书中的“包含”、“包括”等词,是用以表示存在特定的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、元件以及/或组件,但并不排除可加上更多的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、元件、组件,或以上的任意组合。
于权利要求中使用如“第一”、“第二”、“第三”等词是用来修饰权利要求中的元件,并非用来表示之间具有优先权顺序,先行关系,或者是一个元件先于另一个元件,或者是执行方法步骤时的时间先后顺序,仅用来区别具有相同名字的元件。
请参照图1至图2,图1是依照本发明一实施例示出加速开机***100的方框图。图2是依照本发明一实施例示出加速开机方法200的流程图。
如图1所示,加速开机***100包含一存储器10及一处理器12。于一实施例中,加速开机***100实现于笔记本电脑、桌机、平板、手机或其它电子装置。
于一实施例中,存储器10为采用OptaneTM技术的存储器。OptaneTM技术具有高输送量、低延迟、高QoS和高耐久性等优点。由于OptaneTM技术为已知技术,故此处不赘述的。此外,本领域技术人员应可理解,本公开存储器10可由各种存取速度高于固态硬盘的存储器实现的,并不限于此。
于一实施例中,处理器12亦可以由微控制单元(microcontroller)、微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signal processor)、特殊应用集成电路(application specific integrated circuit,ASIC)或一逻辑电路实现的,但并不限于此。
于一实施例中,加速开机***100还包含一存储装置14。存储装置14可由只读存储器、快闪存储器、软碟、硬盘、光盘、U盘、磁带、可由网络存取的数据库或本领域技术人员可轻易思及具有相同功能的存储媒体以实现的。
其中,存储器10的存取使用率高于存储装置14的存取使用率。为方便叙述,下述于加速开机方法200中,将存储装置14以硬盘为例作说明。
于步骤210中,将第一次开机需执行的一开机程序存储于存储器10中。
于一实施例中,开机程序为一开箱经验设定过程中的所执行的程序之一;换言之,当使用者第一次开启笔记本电脑、桌机、平板、手机或其它电子装置的电源时,此些装置中的开机程序会被触发。开箱经验设定过程中包含了下载开机所需的文件、运行作业***(如Windows)的安装、欢迎页面、设定页面(如,选择连网页面、选择语言、设定帐号密码)、执行出厂前烧录的特定程序安装映像档及/或第一次开始使用的引导等过程。因此,开箱经验设定过程中,处理器12会执行多个程序(process)。
于一实施例中,在作业***的安装的步骤中,假设加速开机***100定义好“LogonUI.exe”、“FirstLogonAnim.exe”、“WWAHost.exe”等执行档是开箱经验设定过程中会执行的程序时,处理器12或开发者可在进入创建映像(create image)时,将此些执行档存储到存储器10(如OptaneTM存储器)中。
于一实施例中,在处理器12在进入创建映像时,处理器12通过既有的程序接口(application programming interface,API)检测只执行一次的程序,例如为“PowerDVD.exe”、“FireFox.exe”。接着,加速开机***100将“PowerDVD.exe”、“FireFox.exe”(此两者用以安装对应的程序,只会执行一次)存储器10中。
于步骤220中,处理器12用以于第一次开机时直接由存储器10读取并执行开机程序。
于一实施例中,当加速开机***100进入到开箱经验设定过程时,处理器12直接由存储器10(如OptaneTM存储器)读取“LogonUI.exe”、“FirstLogonAnim.exe”、“WWAHost.exe”等执行档,以加快***执行开箱经验设定过程的效率。
于一实施例中,当加速开机***100进入到开箱经验设定过程时,处理器12直接由存储器10(如OptaneTM存储器)读取“PowerDVD.exe”、“FireFox.exe”等执行档,以加快***执行开箱经验设定过程的效率。
于步骤230中,处理器12执行一监控程序以监控每次开机时对应多个装置的多个硬件使用率,并将此些硬件使用率代入一机器学习演算法以判断此些装置至少其中的一者所支援的一特定程序是否异常;若是,则进入步骤240,若否,则继续执行步骤230。
于一实施例中,由于处理器12在各种阶段会处理各种程序,在使用者日常操作中,也可能更新或新增开机程序。因此,将开箱经验设定过程中,处理器12所执行的程序定义为特定程序,并针对此些程序进行监控,以下对针对此些程序作进一步说明。
于一实施例中,此些装置包含存储器10、处理器12及/或存储装置(例如为硬盘)14,此些硬件使用率包含一存储器使用率、一处理器使用率或一硬盘使用率。其中,存储器使用率是指主存储器的使用率,非指存储器10(如OptaneTM存储器)的使用率。
当处理器12将此些硬件使用率经正规化处理后,代入机器学习演算法以得知每个装置执行程序时的一装置状态是否异常,当此些装置至少其中一者执行程序时的装置状态异常,则处理器12判断程序异常。
举例而言,处理器12通过既有的程序接口检测并记录每次开机所需要的时间,例如为下表一所示:
第n次开机(以下数值代表n值) | 开机所需时间(秒) |
1 | 7s |
2 | 8s |
3 | 7.1s |
4 | 7s |
5 | 8.1s |
6 | 7.2s |
7 | 7s |
8 | 8.88s |
9 | 9.1s |
10 | 9s |
11 | 9.2s |
12 | 9.1s |
13 | 9.1s |
表一
假设定义应用每6次开机的值算一次平均开机时间,累积4次以上开机时间此平均开机时间大于一门限值(例如为平均开机时间的1.2倍)时,则判断此加速开机***100的开机时间开始变得缓慢,于表一的例子中,在第9次开机时的开机所需时间为9.1s,此大于前6次(即第3~8次)平均开机时间(约7.55s)的1.2倍,且从第9次开机之后,往后算4次(即第10~13次)每一次的开机时间都大于此平均开机时间的1.2倍,此时处理器12判定此加速开机***100的开机时间开始变得缓慢,并于第13次开机后开始判断是哪些程序使得开机时间变慢。然而,本领域具通常知识者应能理解关于判断开机是否变慢的方法不限于此。
以下叙述运用机器学习演算法判断程序异常的方法。于一实施例中,机器学习演算法为一多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)演算法,由于多层感知器演算法为已知技术,故此处不赘述的。
于一实施例中,处理器12对加速开机***100每次开机过程事先收集开机时间、所有执行程序的程序的处理器使用率、硬盘使用率、存储器使用率等参数并对每一笔数据做标签(Labeling),标签一共分五种(Normal、Abnormal_CPU、Abnormal_DISK、Abnormal_CPU_DISK、Abnormal_MEMORY),标签的定义如下表二所示。
表二
接着,处理器12通过既有的程序接口检测并记录每次开机所需要的时间、多个装置的硬件使用率及对应的标签,作为准备代入机器学习演算法的原始数据,原始数据的表现方式例如为表三所示。
表三
接着,对表三中的每个参数以Sigmoid函式进行正规化(nomalizaion),使参数范围落在-1~1之间,并将标签对照表二,转为类型0~4之间的参数,将此些参数作为训练数据代入机器学习演算法。换言之,处理器12将表三的初始数据的参数转为训练数据的参数,训练数据的参数如表四所示。
表四
前述正规化的方式,用以将训练数据的参数标准化,其可采用已知的运算方法,故此处不再赘述的。
处理器12将表四的参数代入机器学习演算法,机器学习演算法例如为已知的多层感知器演算法,以进行训练,选定需要的隐藏层数量(Hidden Layer)、每一层的神经元(Neural)数量并选用Softmax的函式当作输出层,在输出层当中定义五个神经元用以预测每个标签的几率。
例如,将加速开机***100检测到如表五所示的参数,此些参数经过正规化后如表六所示,将表四的参数代入多层感知器演算法,可得到表七所示的预测结果。由于多层感知器演算法为已知的演算法,故此处不再细节叙述的。
表五
表六
类型0 | 类型1 | 类型2 | 类型3 | 类型4 |
0.02 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.78 |
表七
其中,由表七所示的预测结果可知,类型4(因存储器使用率过高导致程序不正常)的几率最高(0.78),指处理器使用率、硬盘使用率对应到的开机时间是正常值(或其各自的门限值),但存储器使用率对应到的开机时间高于正常值(或门限值),因此,处理器12推断此程序使得存储器使用率不正常,故呼叫此程序的程序异常。
于步骤240中,当处理器12判断此些装置至少其中的一者所支援的特定程序异常时,将此特定程序存储至存储器10中。
于一实施例中,当程序异常时,可能代表在开机过程中,执行此程序需要较高的资源,例如执行此程序可能导致存储器使用率过高、硬盘使用率过高及/或处理器使用率过高。此处的过高指的是高于一门限值或是相对于其他程序所需支援较高。因此,将处理器12判断此些装置至少其中的一者所支援的程序异常时,将程序存储至具有较快存取速度的存储器10中。
请参照图3,图3是依照本发明一实施例示出加速开机方法300的流程图。图3与图2不同的处在于,于步骤230的判断结果为“是”后,进入步骤310。
于步骤310中,当处理器12判断此些装置至少其中的一者所支援的特定程序呼叫一特定文件时,将特定程序存储至存储器10中。
于一实施例中,特定文件例如为符合“.NET”形式的文件,要开启或执行此类型的文件需要较多的硬件资源。换言之,在开机过程中,处理器12判断主存储器、处理器12及/或存储装置14需要较多的硬件资源时,处理器12停止执行此程序,将此程序存储至存储器10(如OptaneTM存储器)中。
因此,可避免在开机的过程中运行过度耗用存储器使用率、处理器使用率及/或硬盘使用率的程序,造成开机时间过长,此外,将此类型的程序存储至存储器10之后,由于存储器10提供较快的存取速度,因此处理器12可从存储器10中快速地读取此程序,并执行此程序。
请参照图4,图4是依照本发明一实施例示出加速开机方法400的流程图。图4与图2不同的处在于,于步骤230的判断结果为“是”之后,进入步骤410。
于步骤410中,处理器12停止执行此特定程序,将此特定程序存储至存储器10中,并且于开机完成后经过一特定时间后再执行此特定程序。
于一实施例中,在开机过程中,当处理器12判断主存储器、处理器12及/或存储装置14所支援的程序呼叫异常(例如此程序呼叫的程序导致部分硬件使用率高于一门限值)时,处理器12停止执行此程序,将此程序存储至存储器10(如OptaneTM存储器)中,并且于开机完成后经过一特定时间(例如三分钟)后再执行此程序。于一实施例中,处理器12除了通过既有的程序接口统计开机时间外,也会检测每次开机过程中所有执行程序的处理器使用率、硬盘使用率及/或存储器使用率,再通过机器学习演算法判断开机过程中各程序所需用的处理器使用率、硬盘使用率及/或存储器使用率是否异常,例如表八所示。
表八
由表八可知,通过机器学习演算法运算后,在此三个程序中,“NortonSecurity.exe”为异常的程序,其异常的类型栏位值为2,代表异常的类型为此程序使硬盘使用率过高。故处理器12将“NortonSecurity.exe”为存储至存储器10。
于一实施例中,处理器12通过程序接口检测开机过程中,执行各程序时,各程序会去存取到的文件(子程序或数据),即随行程序(accompanying process),如表九所示。
表九
处理器12判断载入或执行的随行程序需要较高的硬件使用率时,将对应的程序写入存储器10,当***下次开机需要执行此程序时,可直接由存储器10读取,以达到加快开机时间的效果。于一实施例中,处理器12可将此程序延长至开机完成登录后一段时间(例如三分钟)才执行,以达到加快开机时间的效果。
因此,可避免在开机的过程中运行过度耗用存储器使用率、处理器使用率及/或硬盘使用率的程序,造成开机时间过长,此外,待开机完成后经过一特定时间(例如三分钟)后,处理器12可从存储器10中快速地读取此程序,并执行此程序。
本发明所示的加速开机方法及加速开机***,提供了一种使用机器学习演算法搭配应用OptaneTM技术的存储器以加速开箱经验设定过程及开机时间的方法,以提升整体开机的效率。
虽然本发明已以实施方式公开如上,然其并非用以限定本发明,任何本领域技术人员,在不脱离本发明的构思和范围内,当可作各种的变动与润饰,因此本发明的保护范围当视权利要求所界定者为准。
Claims (12)
1.一种加速开机***,包含:
一存储器,用以事先存储第一次开机需执行的一开机程序,该存储器的访问速度高于固态硬盘;以及
一处理器,用以于第一次开机时直接由该存储器读取并执行该开机程序;
其中,该处理器执行一监控程序以监控每次开机时对应多个装置的多个硬件使用率,并将该些硬件使用率代入一机器学习演算法以判断该些装置至少其中的一者所支援的一特定程序是否异常,其中所述特定程序为所述处理器所执行的程序;
其中,当该处理器判断该些装置至少其中的一者所支援的该特定程序异常时,停止执行该特定程序,将该特定程序存储至该存储器中,并且于开机完成后经过一特定时间后再执行该特定程序。
2.如权利要求1所述的加速开机***,其中,该开机程序为一开箱经验设定过程中的所执行的程序之一。
3.如权利要求1所述的加速开机***,其中,该存储器为采用OptaneTM技术的存储器。
4.如权利要求1所述的加速开机***,其中,该些装置包含该存储器、该处理器或一硬盘,该些硬件使用率包含一存储器使用率、一处理器使用率或一硬盘使用率;
其中,当该处理器将该些硬件使用率经正规化处理后,代入该机器学习演算法以得知每个该些装置执行该特定程序时的一装置状态是否异常,当该些装置至少其中一者执行该特定程序时的该装置状态异常,则该处理器判断该特定程序异常。
5.如权利要求1所述的加速开机***,其中,该机器学习演算法为一多层感知器演算法。
6.如权利要求1所述的加速开机***,其中,当该处理器判断该些装置至少其中的一者所支援的该特定程序呼叫一特定文件时,将该特定程序存储至该存储器中。
7.一种加速开机方法,包含:
通过一存储器事先存储第一次开机需执行的一开机程序,该存储器的访问速度高于固态硬盘;
于第一次开机时直接由该存储器读取并执行该开机程序;以及
执行一监控程序以监控每次开机时对应多个装置的多个硬件使用率,并将该些硬件使用率代入一机器学习演算法以判断该些装置至少其中的一者所支援的一特定程序是否异常,其中所述特定程序为处理器所执行的程序;
当判断该些装置至少其中的一者所支援的该特定程序呼异常时,停止执行该特定程序,将该特定程序存储至该存储器中,并且于开机完成后经过一特定时间后再执行该特定程序。
8.如权利要求7所述的加速开机方法,其中,该开机程序为一开箱经验设定过程中的所执行的程序之一。
9.如权利要求7所述的加速开机方法,其中,该存储器为采用OptaneTM技术的存储器。
10.如权利要求7所述的加速开机方法,其中,该些装置包含该存储器、一处理器或一硬盘,该些硬件使用率包含一存储器使用率、一处理器使用率或一硬盘使用率,该加速开机方法还包含:
当一处理器将该些硬件使用率经正规化处理后,代入该机器学习演算法以得知每个该些装置执行该特定程序时的一装置状态是否异常,当该些装置至少其中一者执行该特定程序时的该装置状态异常,则该处理器判断该特定程序异常。
11.如权利要求7所述的加速开机方法,其中,该机器学习演算法为一多层感知器演算法。
12.如权利要求7所述的加速开机方法,还包含:
当判断该些装置至少其中的一者所支援的该特定程序呼叫一特定文件时,将该特定程序存储至该存储器中。
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