由于有两个并行运行的处理器(CPU和GPU),会出现许多同步问题.假设我们有一些资源R存储了我们希望绘制的某些几何体的位置. 此外,假设CPU更新R的数据以存储位置p1,然后将引用R的绘图命令C添加到命令队列,目的是在位置p1处绘制图形. 将命令添加到命令队列不会阻塞CPU,因此CPU会继续运行. 在GPU执行绘图命令C之前,CPU继续并覆盖R的数据以存储新位置p2将会导致错误(参见下图). 这种情况的一种解决方案是强制CPU等待GPU完成处理队列中的所有命令直到指定的栅栏点(fence poi…
GPU有一个命令队列,CPU通过Direct3D API将命令提交到队列里来使用命令列表(command lists),如下图.当一套命令(a set of commands)已经被提交到命令队列,他们不会被GPU立刻执行,理解这一点非常重要.由于GPU很可能忙着处理之前插入的命令,所以它们会待在队列里直到GPU准备好处理它们. 如果命令队列空了,没有任何工作可做,GPU就会处于空闲状态:另一方面,如果命令队列太满,CPU在某个时刻必须停下来等着GPU追上来.这两种情况都不是我们希望看到的:对于…
我们现在需要创建深度/模板缓冲区. 如§4.1.5所述,深度缓冲区只是一个2D纹理,用于存储最近的可见对象的深度信息(如果使用模板(stencil),则也会存储模板信息). 纹理是一种GPU资源,因此我们通过填写描述纹理资源的D3D12_RESOURCE_DESC结构,然后调用ID3D12Device :: CreateCommittedResource方法来创建一个. D3D12_RESOURCE_DESC结构定义如下: typedef struct D3D12_RESOURCE_DESC {…
在渲染过程中,GPU将写资源(resources)(例如,后缓冲区,深度/模板缓冲区),读资源(例如,描述表面外观的纹理,存储场景中几何体3D位置的缓冲区).在我们发出绘图命令之前,我们需要将资源绑定(或链接)(bind (or link))到将在该绘制调用中引用的渲染管道.有些资源可能每次绘制被调用时都会变化,因此我们需要在必要时更新每个绘制调用(draw call)的绑定.但是,GPU资源不是直接被绑定的.相反,资源是通过描述符对象(descriptor object)引用的,可以将其视为描…
为了避免动画中的闪烁,最好将整个动画帧绘制到称为后台缓冲区的屏幕外纹理(off-screen texture)中.一旦整个场景被绘制到给定动画帧的后缓冲区,它就作为一个完整的帧呈现给屏幕;以这种方式,观看者不会在绘制帧时观看到 - 观看者只能看到完整的帧.为实现这一点,硬件维护两个纹理缓冲区(texture buffers),一个称为前缓冲区(front buffer),另一个称为后缓冲区(back buffer).前缓冲区存储当前正在监视器上显示的图像数据,而下一帧动画正被绘制到后缓冲区.在将…
前一篇中,我们简单的讲述了下如何在Linux.NET中部署第一个ASP.NET MVC 5.0的程序.而目前微软已经提出OWIN并致力于发展VNext,接下来系列中,我们将会向OWIN方向转战. 早在三周之前,我偶然的得到了一本<SignalR Programming in Microsoft ASP.NET>,在晚上不工作的时候对这本书进行细细研读(到目前为止大概只研读了一半).虽然目前只有英文原版,但是这本书讲得很不错,即使需要抱着一本词典来辅助阅读,那也是值得的. OWIN的发展,不仅对…
 Raspberry Pi B+ 定时向物联网yeelink上传CPU GPU温度 硬件平台: Raspberry Pi B+ 软件平台: Raspberry 系统与前期安装请参见:树莓派(Rospberry Pi B+)到货亲测  :http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/38984617#0-qzone-1-66514-d020d2d2a4e8d1a374a433f596ad1440 更多内容关注http://blog.csdn.net…
一沙一世界,一树一菩提,我们这个世界的深邃全部蕴藏于一个个普通的平凡当中.小小的厨房所容纳的不仅仅是人们对味道的情感,更有推动整个世界前进的动力.要想理解我们的世界,有的时候只需要细细品味一下我们所喜爱的美食即可.正因为此,我们才规划了<舌尖上的硬件>这样一个系列栏目.通过对美食的品味和体会,我们可以更好地理解许多硬件相关的原理.内涵甚至是趣闻,我们所需要为此准备的,其实仅仅是一颗平和的心而已. 在上一期的<舌尖上的硬件>栏目中,我们第一次接触到了隐藏在食物背后的其与半导体业界的神…
CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central…
深度学习框架:GPU Deep Learning Frameworks 深度学习框架通过高级编程接口为设计.训练和验证深度神经网络提供了构建块.广泛使用的深度学习框架如MXNet.PyTorch.TensorFlow等依赖于GPU加速库如cuDNN.NCCL和DALI来提供高性能的多GPU加速训练.              开发人员.研究人员和数据科学家可以通过深度学习示例轻松访问NVIDIA优化的深度学习框架容器,这些容器针对NVIDIA gpu进行性能调整和测试.这样就不需要管理包和依赖项…