前言我们之前研究过为什么Unity的UI可以合批,是因为使用了相同的材质进行渲染,UI上不同图片渲染是通过把图片打成一张图集后,使用Image组件对顶点填充了不同的UV值实现的.那么有没有什么办法可以让3D的物体也像UI一样,使用相同材质,但是可以表现出不一样的样子呢(比如颜色/位置等)?我们知道unity有两种传统的批处理的方式:静态批处理,动态批处理.其中动态批处理可以实现让物体使用相同的材质,拥有不同的位置信息.但是动态批处理的局限性很高(顶点数限制,PASS数限制等).Unity在5.4…

http://forum.china.unity3d.com/thread-17131-1-1.html https://docs.unity3d.com/Manual/GPUInstancing.html http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/73274808 in unity開的流程  #pragma multi_compile_instancing 遵守一些約定…

所有的gpu instancing都是在unity3d上实现的,ue4实现起来应该压力也不大相关链接见下:https://www.cnblogs.com/hont/p/7143626.htmlhttps://blog.csdn.net/leonwei/article/details/77387357https://www.cnblogs.com/murongxiaopifu/p/7250772.html untiy5.4之后可以在shader种选择是否支持gpu instance cocos最终…

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

GPU Skinning 与 Instance 蒙皮动画 计算骨骼信息 蒙皮 GPU Skinning CPU Skinning 与 GPU Skinning 实现方式 Skinning 类型 优点 CPU Skinning 各平台相似稳定 无 CPU/GPU 传输损耗 ---- ---- GPU Skinning 多核并行计算 访存速度更快 浮点运算能力更高 Unity GPU Skinning 与 自定义 GPU Skinning 实现方式 目前 Unity 拥有一套 GPU Skinnin…

0x00 前言 在这篇文章中,我们选择了过去几周Unity官方社区交流群以及UUG社区群中比较有代表性的几个问题,总结在这里和大家进行分享.主要涵盖了Scriptable Build Pipeline.Standard Assets.Scripting.Graphics.VS/VS Code等领域,其中会着重介绍一下Scriptable Build Pipeline以及使用Scriptable Build Pipeline流水线来打包Assetbundle的相关话题. 0x01 Scriptab…

0x00 前言 大家都知道,Unity在2018版本中正式推出了Scriptable Render Pipeline.我们既可以通过Package Manager下载使用Unity预先创建好的LightWeight Render Pipeline和High Defination Render Pipeline,也可以自己动手创建自定义的Render Pipeline,实现一些符合自己心意的渲染策略. 下面我们先简单介绍一下自定义SRP的使用方法,之后利用自定义的Render Pipeline来优…

视频摘要 本文视频资料:使用Entity Component System开发<快乐的Minecraft>游戏 使用Unity2018及以上版本才有ECS功能. 本文是看视频的一些摘要. GameObjectEntity 使用 Instanced Mesh Renderer 勾上 材质球 Enable GPU Instance 以前做minecraft 使用Render a Texture2D Via Perlin noise Entity(实体)就是载体,componet是数据,sysyte…

如下,很简单的一个场景,一个Panel,二个Cube,一个camera,一个方向光,其中为了避免灯光阴影的影响,关掉阴影,而Panel和二个Cube都是默认的材质,没做修改,我原猜,这三个模型应该都动态合并成一个,但是根据Unity的Frame Debug的显示,我们可以看下,只有同模型的地合并了.然后把模型A向前移动到Z小于0,神奇的看到,同模型的二个cube也不能动态合并了. 好吧,在这有点小失望,后面查到在网上有个说法,Unity会根据摄像机的深度排序,所以在排序后,如果上个模型和下个模型…

http://blog.deepgram.com/how-to-get-a-job-in-deep-learning/ How to Get a Job In Deep Learning 22 SEPTEMBER 2016 If you’re a software engineer (or someone who’s learning the craft), chances are that you’ve heard about deep learning (which we’ll someti…

1. 遇到的问题 最常见的是打包到手机后效果与PC上不一致,具体情况比如: 光照贴图失效 雾失效 透明或者cutoff失效 以上首先需要检查的地方是Shader变体的编译设置 2. 超级着色器编译成N个变体 如果需要多吧功能类似的shader, 比把透明,Cutoff和不透明等多个功能集合到一个Shader上,通常把这样的Shader称之为"超级着色器(uber shader)" 实际上这种集合是对shader代码的分支管理, 通过开关不同的宏代码实现功能的切换, 所以在Unity打包…

CPU GC 序列化与反序列化,如protobuff,json解析 String的频繁构造,拼接,如ToString()会生成字符串,Object.name会返回拷贝 闭包和匿名函数,在闭包中调用外部变量时会创建临时class对象,匿名函数当做参数传入时,也会有内存开销 有开销的函数,如Camera.main等,缓存一下 Transform只存局部坐标,旋转,没次获取和设置都有计算开销 IO操作, debug系列日志函数,打包并不会自动屏蔽 UI Canvas重建,材质的重新创建,排序,Mesh…

最近在复现R-CNN一系列的实验时,配置代码环境真是花费了不少时间.由于对MATLAB不熟悉,实验采用的都是github上rbg大神的Python版本.在配置Faster R-CNN时,编译没有问题,一运行 ./tools/demo.py --net zf  就会出现如下错误: <span style="font-size:14px;">Loaded network ./data/faster_rcnn_models/ZF_faster_rcnn_final.caffemo…

1.Graphics.Blit:Copies source texture into destination render texture with a shader 声明: 1.public static void Blit(Texture source, RenderTexture dest, Material mat(缺省), int pass = -1(缺省)); 2.public static void Blit(Texture source, RenderTexture dest,…

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere…

NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU.本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能. 在现代云数据中心运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆炸式增长.这些密集型应用包括人工智能深度学习(AI deep learning,DL)培训和推理.数据分析.…

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文…

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(3)---代理 0x00 摘要 0x01 总体背景 1.1 功能分离 1.2 Rendezvous 0x02 Agent 总体逻辑 2.1 功能 2.2 工作基础 2.3 部署 2.4 基类 0x03 Worker 3.1 Worker 定义 3.2 WorkerGroup 3.3 WorkerState 0x04 SimpleElasticAgent 4.1 总体运行 4.2…

在aws上ec2的机型是非常多的,但主要的种类为如下几种 General Purpose  (通用型)                                                      t 系列 m 系列Compute Optimized(计算优化型)                                           c 系列 GPU Instance  (GPU实例)                                           …

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持…

从android3.0开始,2D渲染开始支持硬件加速,即在view的Canvas上的绘图操作可以用GPU来加速. 硬件加速会使app消耗更多的内存. 如果配置文件中,Target API level  >=14  硬件加速是默认开启的. 如果应用只是使用了标准的 view 和 drawable ,那么对app开启全局的硬件加速不会有什么问题. 但由于硬件加速并非支持所有的2d绘图操作,所以对使用了自定义的view和drawable,可能会产生不利的影响.比如view不见了,异常,或者渲染不正确等…

Setup Tensorflow with GPU on OSX 10.11 环境描述 电脑:MacBook Pro 15.6 CPU: 2.7GHz 显卡: GT 650m 系统:OSX 10.11 Python版本:2.7 Using Anaconda and pip to install tensorflow 安装Tensorflow依赖项 安装brew /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Hom…

0x00 前言 我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好,甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了. 但不幸的是,渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的,因为有太多Draw Call的问题,如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销,最后我们必须找到其他的解决方案.那么本文就来聊聊利用GPU实现角色的动画效果,减少CPU端的蒙皮开销:同时将渲染10,000个带动画的模型的Draw Call从10,000+减少到22个.(模型来自:RTS…

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie…

https://github.com/prem30488/C2CUDATranslator http://www.training.prace-ri.eu/uploads/tx_pracetmo/GPSMEToolkitIntro.pdf gp-sme.co.uk https://www.openacc.org/get-started http://www.openmp.org/             好像只是多核编程, 不像上面几个,是c代码转gpu c 代码. There are many…

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D…

前言:感慨于居然不用tesselation也可以产生这么复杂的地形,当然致命的那个关于不能有洞的缺陷还是没有办法,但是这个赶脚生成的已经足够好了,再加上其它模型估 计效果还是比较震撼的.总之好文共分享吧.Ryan GeissNVIDIA Corporation 1.1 Introduction Procedural terrains have traditionally been limited to height fields that are generated by the CPU and…

http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/77387357 TPOSE存vbo 每根骨骼的matrices存在貼圖裏用vertex fetch 做GPU skin 再結合GPU Instancing 把動作序列號(貼圖uv offset)存 instance每次繪製更新…

1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. Mask R-CNN(https://github.com/matterpo…

BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates generally to single-instruction, multiple-data (SIMD) processing and, more specifically, to a technique for saving and restoring thread group operating state. In a conventional SIMD architectu…