材质首先明确什么是物体的材质，材质属性定义了物体的某些特性，从而决定了物体表面是如何与光线相作用的。本节只是简单介绍一下 UE 中材质创建和使用的方法为了验证材质现在场景中添加一个 SM_MAT 意为静态网格物体然后选一个合适的位置创建一个文件夹 material 用来存放我们的材质：右键添加一个材质：双击材质进入编辑界面：可以看到，材质需要的属性都在中间的表格中列出来了，只要我们创建了该属性并将
之前为客户公司做一个和RenderFeature有关的功能，研究了一下Render的做法。URP的渲染设置首先简单说一下URP的渲染设置的几个步骤，对之后的理解有必要，知道可以跳过。右键create，菜单你可以直接创建几个和URP有关的asset，我们需要搞清楚他们的关系1点击第一个PipelineAsset，自动创建两个东西，分别叫URPAsset和URPAsset_Renderer,且第二个是
这篇GPGPU 概念1: 数组= 纹理 - 文档文章提出的数组与纹理相等让人打开新的眼界与思维,本文在这文基础上,尝试把这部分思想拿来用在VBO粒子系统上. 在前面的文章中，我们把CPU的数据传到GPU后，然后就直接从桢缓冲到显示屏幕上了，那么还能不能把从GPU的数据拿回来放入CPU，然后进行处理。例如最基本的GPGPU编程中，把数组放入GPU运算后返回CPU。以及图片用GPU来加速处理。
作者：王文斓虚拟现实(VR)能够带给用户前所未有的沉浸体验，但同时由于双目渲染、低延迟、高分辨率、强制垂直同步(vsync)等特性使VR对CPU渲染线程和逻辑线程，以及GPU的计算压力较大[1]。如何能有效分析VR应用的性能瓶颈，优化CPU线程提高工作的并行化程度，从而降低GPU等待时间提升利用率将成为VR应用是否流畅、会否眩晕、沉浸感是否足够的关键。Unreal* Engine 4 (UE4)
renderlayerbacking如下：注：renderlayerbacking负责管理renderlayer所需要的所有的后端存储，因为后端存储可能需要多个存储空间，在webkit中，存储空间使用graphiclayer来表示。那么为什么一个renderlayerbacking对象需要那么多层？原因有很多，例如webkit需要将滚动条独立开来称为一个层，需要两个容器层来表示renderlaye
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0
你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。CPU 使用率是单位时间内 CPU 使用情况的统计，以百分比的方式展示。那么，作为最常用也是最熟悉的 CPU 指标，你能说出 CPU 使用率到底是怎么算出来的吗？再有，诸如 top、ps 之类的性能工具展示的 %
gpu是什么?图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。一个光栅显示系统离不开图形处理器，图形处理器是图形系统结构的重要元件，是连接计算机和显示终端的纽带。应该说有显示系统就有图形处理器(俗称显卡)，但是早期
FFMPEG优化的帧率估计分析基于版本FFMPEG4.2.2，已经写了很久了，没有空整理，供需要的参考。FFMPEG的帧率分析在avformat_find_stream_info中进行。主要用到了如下结构体： struct {
int64_t last_dts;
int64_t duration_gcd;
int duration_count;
int64_
ue4中经常会遇到烘焙失败的问题，有的显而易见，有的则不那么容易被发现。这里记录一下工作中遇到的烘焙失败问题，希望在以后遇到类似的问题能作为参考。首先看下ue4官方文档对烘焙的解释内容烘焙 虚幻引擎将内容资源存储为在其内部应用的特殊格式，比如贴图数据存储为PNG格式， 或者音频存储为WAV格式。但是，针对不同平台，这些内容需要转换成各种格式， 这是因为该平台使用专有的格式，不支持虚幻引擎使用的存
文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
内存在电脑上是非常重要的一个部件，电脑种所运行的程序都是在内存里面进行的，因此内存的大小也决定可同时运行的程序的多少，当电脑内存不足时就会影响电脑的性能。有时电脑安装的内存明明很大，但实际可用的内存却很小，这是怎么回事呢？右键计算机(或者此电脑)图标，打开属性就可以看到电脑的安装内存与可用内存。如下图，电脑的可用内存远远小于实际安装的内存。分析原因有两个：1、 系统保留了一部分内存供硬件使用，一般
GPU结构设计1. 框架设计GPU 即 graphics process unit，图形处理单元，其主要功能在于图形渲染和合成，擅长于浮点运算和三角形生成填充处理；本部分主要回答：GPU如何实现让自己擅长于图形渲染和合成操作？1.1 GPU 发展演变技术的发展大多都有其需求依赖，GPU也是一样：1962年麻省理工学院的博士伊凡•苏泽兰发表的论文以及他的画板程序奠定了计算机图形学的基础。在随后的近2
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2023-11-07 19:19:46
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一、访存问题开发的GPU模块尽可能多的与CPU对应，这样才能方便移植。GPU代表图形处理单元。最开始是为渲染各种图形场景而建立，这些场景是基于大量的矢量数据建立的。由于矢量图形的特殊性，数据不需要以串行的方式一步一步执行的，而是并行的方式一次性渲染大量的数据。从GPU的结构上来说，不像CPU基于数个寄存器和高速指令集，GPU一般有数百个较小的处理单元。这些处理单元每一个都比CPU的核心慢很多很多。
一、CUDA代码的高效策略1.高效公式最大化计算强度：Math/Memory ，即:数学计算量/每个线程的内存最大化每个线程的计算量；最小化每个线程的内存读取速度；每个线程读取的数据量少每个线程读取的速度快内地内存>共享内存>>全局内存合并全局内存2.合并全局内存(按顺序读取的方式最好)3.避免线程发散线程发散：同一个线程块中的线程执行不同内容的代码(1)kernel中做条件判断
UI渲染的简单过程：CPU，GPU，显示器协同工作，CPU 中计算显示内容，比如视图的创建、布局计算、图片解码、文本绘制等，然后将计算结果提交给GPU，由 GPU 进行变换、合成、渲染。随后 GPU 会把渲染结果提交到帧缓冲区去，随后等待下一次 VSync（垂直同步信号） 到来时，视频控制器会逐行读取帧缓冲区的数据，经过可能的数模转换传递给显示器显示。由于垂直同步的机制，如果在一个 VSync 时
第一种：匿名内部类作为事件监听器类 大部分时候，事件处理器都没有什么利用价值（可利用代码通常都被抽象成了业务逻辑方法），因此大部分事件监听器只是临时使用一次，所以使用匿名内部类形式的事件监听器更合适，实际上，这种形式是目前是最广泛的事件监听器形式。上面的程序代码就是匿名内部类来创建事件监听器的！！！对于使用匿名内部类作为监听器的形式
值得一提的是，这篇文章包含参考文献在内，仅有短短6页。不少网友表示，太酷了！靠玩游戏来学习构建电路架随着摩尔定律变慢，开发其他技术来提高芯片性能变得愈发重要。设计更小、更快、功耗更低的算术电路，就是其中的方式之一。基于这样的背景，研究人员提出了PrefixRL——用深度强化学习优化并行前缀电路。据研究人员介绍，他们不仅证明了AI可以从头开始设计电路，而且比EDA工具设计得更小、更快。最新英伟达Ho
一．MATLAB应用软件介绍
MATLAB是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用MATLAB产品的开放式结构，可以非常容易地对MATLAB的功能进行扩充，从而不断深化对问题认识，更多
前几天科目二一把100分过，舒服。 不过看了下科目三更难，希望考科目三的时候顺利一点。 好，言归正题，最近要实现一下大规模渲染，需要用到GPUInstanc
