看了很多教程，感觉并不看不明白，折腾了很久才调用成功，简单调用很容易，可以C++工程一般都很复杂，编写完以后再创建dll文件就不适用于网上 的初步教程，故写此文共同探讨。1.新建项目2.新建dll文件，预编开头3.出现6个文件4.开始最关键的部分了，我只是修改了项目名.h和项目名.cpp文件。头文件为此，因为预编开头了，所以可以看到给你的三种实例，第一个是class类的调用怎么使用，第二个为变量，
【博物纳新】是UWA旨在为开发者推荐新颖、易用、有趣的开源项目，帮助大家在项目研发之余发现世界上的热门项目、前沿技术或者令人惊叹的视觉效果，并探索将其应用到自己项目的可行性。很多时候，我们并不知道自己想要什么，直到某一天我们遇到了它。一、前言现代图形API支持“纹理数组”，它是具有相同大小和格式纹理的数组。它们被着色器视为单个资源，对它们进行采样需要一个额外的坐标，指示要从中采样的数组元素。通常，
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2024-05-31 10:01:07
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学习目录：（若下文中有概念不懂可能看我之前的学习记录。）目录顶点着色器剪裁屏幕映射三角形设置三角形遍历片元着色器逐片元操作疑惑地方总结GPU从CPU得到渲染命令以后，就会进行一系列的流水线操作，最终把图元渲染到屏幕上。而且GPU渲染的过程就是GPU流水线。对于GPU操作是在于几何阶段和光栅化阶段，但是开发者没有绝对的控制权。虽然我们无法控制这两个阶段的具体细节，但是GPU向开发者开放了很多的控制权
Unity的GPU Instancing GPU Instancing可以用来批量绘制大量相同几何结构相同材质的物体，以降低绘制所需的batches。要想在Unity中使用，首先需要至少在shader的某个pass中加上#pragma multi_compile_instancing。由于instancing的每个物体所需要的绘制数据可能各不相同，因此还需要在shader中传递一个instanc
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2024-03-26 10:56:04
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目录一、CUDA极简入门教程二、访问GpuMat的每个元素一、CUDA极简入门教程本部分只是CUDA 的一个超级简单且不完整的内容，关于CUDA配置和编程，请参考官方文档或其他教程。1、KernelKernel是在GPU上执行的函数，访问的数据都应该在显存中；函数没有返回值，需用void作为返回类型；语法和C++相同，也能使用C++的一些标准库函数(因为这些库函数有GPU实现，不过函数名字和参数相
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2024-04-01 11:10:26
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GPU：负责整个渲染流水线。它会从处理CPU传递过来的模型数据开始，进行Vertex Shader、Fragment Shader等一系列工作，最后输出屏幕上的每个像素。因此它的性能瓶颈包括顶点、像素、显存等因素有关。GPU的瓶颈主要存在在如下的方面：1.像素分辨率，可以简单的理解为图形处理单元每秒渲染的像素数量，可以在unity的Player Settings中设置降低分辨率。2.像素的复杂度，
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2024-03-20 16:41:51
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【博物纳新】是UWA旨在为开发者推荐新颖、易用、有趣的开源项目，帮助大家在项目研发之余发现世界上的热门项目、前沿技术或者令人惊叹的视觉效果，并探索将其应用到自己项目的可行性。很多时候，我们并不知道自己想要什么，直到某一天我们遇到了它。 导读Unity中创建的动画角色数量的提升，往往受到DrawCall、IK效果和CPU Skinning等CPU端的性能限制。本文介绍的项目提供了一种使用G
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2024-05-26 18:44:47
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Unity是一个强大的游戏开发引擎，但在处理大型游戏和复杂场景时，内存管理可能会成为挑战。以下是一些关于Unity内存优化的建议：1. 使用对象池：频繁创建和销毁对象会消耗大量内存和CPU资源。通过使用对象池，可以重复使用已经创建的对象，减少内存分配和销毁的次数。2. 减少资源的使用：合理使用和管理游戏资源，包括纹理、音频和模型等。避免不必要的资源加载和占用过多的内存空间。3. 优化纹理和材质：使
概要说明最近工作有需求，要将大量文字，转成贴图信息，放在模型上进行渲染显示网上找了半天，没找到合适的工具，要么转出的贴图不清晰，要么不能进行自定义文本编辑本工具是基于UI面板和相机的RenderTexture功能进行文字贴图渲染，文本编辑功能很自由，而且清晰度也很不错这篇文章主要分享工具和使用方法，以后再抽时间更新逻辑功能和代码工具下载下载链接：解压安装使用工具说明1. 属性设置字体选择：目前有三
在Kubernetes（K8S）中如何调用GPU资源
Kubernetes（K8S）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它使开发人员能够更轻松地管理应用程序的部署和运行。在某些情况下，可能需要在K8S集群中调用GPU资源，以便运行需要GPU加速的应用程序或工作负载。在本文中，我将介绍如何在Kubernetes集群中调用GPU资源，并指导您的小白同事完成这个任务。
流程概述：
原创
2024-05-28 11:01:05
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[计算机]利用GPU进行高性能数据并行计算维普资讯利用 GPU进行高性能数据并行计算一文 ／丁艺 明 刘 波GPU通过单指令 多数据 (SIMD)指令类型来支持数据并行计算。参见图1，在单指令多数据流的结构 中，单数 一 控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。例如NVIDIA8800GT显卡中包含有14组多处理器 (Multiprocessor)，每组处理器有8个处理单元
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2024-08-06 11:01:56
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文章目录1 Cpu1.1 渲染1.1.1 降低drawcall1.1.2 资源优化1.1.3 LOD1.1.4 遮挡剔除1.1.5 远距离剔除1.2 UI1.2.1 合批1.2.2 重建1.3 加载1.3.1 包体依赖1.3.2 预加载1.3.3 代码效率1.3.4 对象池优化2 Gpu2.1 减少渲染像素2.1.1 贴图优化 减少面积2.1.2 增加顶点 减少面积2.1.3 订制shader
回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码，我在那里还曾说过后面会细说，本文就详细介绍一下参数N1，<<>>，这里就是并行魔法发生地。 N1是我们想并行运行的块数，如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”，
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2024-02-09 02:36:07
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目录一. Nvidia-docker二. Nvidia-docker21. 安装nvidia-docker22. nvidia-gpu-plugin安装3. 容器中运行TensorFlow一. Nvidia-dockernvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，在Docker基础上做了一成封装目前为止，已发布发布两个大的稳定版本，其中nvidia-docker已经被弃用，本次做
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2024-03-18 21:20:46
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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
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2024-03-19 11:28:22
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关于NHibernate的应用暂告一段落，在Asp.Net大型项目实践(2)-新建项目及分层(附源码)中，我们为系统分了几个逻辑层，对于层与层之间的调用我们要实现一下几点：1.层与层之间只通过接口调用2.接口所对应的具体实现通过XML配置指定3.可能会对接口实例的生存周期进行管理这里我们使用Unity的依赖注入容器（Dependency Injection, DI）去实现，你问我为啥不用所谓工厂模
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2024-08-13 21:14:42
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最近和小伙伴们在做一个前台小框架， 已经有些人用起来了。 但是之前框架没有引入 Ioc， 所以用户实现我们框架开放出去的接口后，我们只能通过反射来获取用户的实现类。这样一个问题就是我们虽然定义了接口， 但其实我们依然依赖于用户的实现，同时框架启动异常的慢。 所以我们打算使用开源 Ioc 框架来把完成依赖注入的动作。 我们就完全关心我们自己的接口， 然后用户可以自己把实现类注入到框架中来，这样不仅移
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2024-05-14 13:05:29
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unity在Android端开发的时候，免不了要调用Java；Unity可以通过两种方式来调用Android：一是调用jar、二是调用aar。 这篇文章主要讲解怎么从无到有的生成一个jar包，然后unity怎么调用jar。 一、通过Android studio生成jar包。首先，在Android studio上面新建一个工程。选择你要发布的Android 版本，注意：要和uni
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2023-08-08 18:42:12
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GPU发热的元凶之一“带宽” 所以通常我们都会打开mipmap，如下图所示，在unity中可以拖动右上角的条来查看贴图每个等级的mipmap贴图。那么它的等级一共分成0级-9级， 0级表示最清楚，9级表示最模糊。 贴图分辨率是依次减半，如512 256 128 64 32 16 8 4 2 0 所以说如果带了mipmap的贴图在内存上就会多占33%左右，然而显存和纹理带宽就不一定了，如果
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2024-08-29 13:50:14
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1. Context是什么？context类似于CPU上的进程，管理由Driver层分配的资源的生命周期多线程分配调用的GPU资源同属一个context下，通常与CPU的一个进程对应。Context上下文是设备与特定进程相关联的所有状态例如Kernel Code会对GPU的使用造成不同的状态如：内存映射、分配、加载等Context主要用来保存所管理数据来控制和使用设备GPU中的Context相当于
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2024-08-20 21:44:29
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