如题. 今天细想了下合批这个东西. 合批是节省了CPU的相关准备工作的工作量. 合批后,经过VS,PS,尝试测试,模板测试后,此时已没有了纹理,顶点,索引的概念,只剩下一个个孤立的像素,各像素间没有任何关系了. 像素送到GPU后进行批量处理,呈现到屏幕硬件上. 因此合批与GPU没有任何关系,也几乎没有影响.不管是一批还是多批,最终在此帧送到GPU的像素数量是相等的,数据是相同的. 分成多批,是一帧内将像素数据分多次提交给GPU. 合批与否,对GPU的影响仅是像素到达的慢了还是快了,几乎不影响GP…

前段时间本人转战unity手游,由于作者(Chwen)之前参与端游开发,有些端游的经验可以直接移植到手游,比如项目框架架构.代码设计.部分性能分析,而对于移动终端而言,CPU.内存.显卡甚至电池等硬件因素,以及网络等条件限制,对移动游戏开发的优化带来更大的挑战. 这里就以unity4.5x版本为例,对Unity的优化方案做一个总结,有些是项目遇到的,也有些是看到别人写的不错拿来分享,算作一个整理,后期也会持续更新.本优化从CPU.GPU和内存三个方面着手总结,这一篇先从CPU说起,整理一些针对C…

王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案.目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线. 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨.诸如深度学习在线预测.直播中的视频转码.图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及.摩尔定律失效的今天,关注"新"成员(GPU\FPGA\ASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台…

TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困…

编译TensorFlow CPU指令集优化版 如题,CPU指令集优化版,说的是针对某种特定的CPU型号进行过优化的版本.通常官方给的版本是没有针对特定CPU进行过优化的,有网友称,优化过的版本相比优化前的版本性能提升大概30%. 下面简单介绍下在Ubuntu上进行Tensor Flow编译 必要的环境: bazel, 这玩意的安装方法参考别的资料,比较麻烦 sudo apt-get install python-numpy python-dev python-pip python-wheel 因…

如何在CPU上优化GEMM(下) Array Packing 另一个重要的技巧是数组打包.这个技巧是对数组的存储维度进行重新排序,将某个维度上的连续访问模式在平滑后转换为顺序模式. 如上图所示,在阻塞计算之后,可以观察到B的数组访问模式(扁平化后),它是规则的但不连续的.期望经过一些转换,可以得到连续访问模式.可以将[16][16]数组重新排序为[16/4][16][4]数组,这样当从压缩数组中获取相应的值时,B的访问模式将是顺序的. # We have to re-write the algo…

如何在CPU上优化GEMM(上) (TL:DR)TVM提供了抽象接口,用户分别描述算法和算法的实现组织(所谓的调度).通常,在高性能调度中编写算法会破坏算法的可读性和模块性.尝试各种看似有希望的时间表是很耗时的.在TVM的帮助下,可以有效地尝试这些调度来提高性能. 本文将演示如何使用TVM优化平方矩阵乘法,并通过简单地添加18行额外的代码来实现比baseline基线快200倍的速度. 在CPU上执行的高强度计算应用程序有两个重要的优化: 提高内存访问的缓存命中率.高速缓存命中率可以加速复杂的数值…

要完完全全地讲清楚cpu.内存.硬盘之间的关系,博客的篇幅是不够的.这里简单的介绍以下它们之间的关系,抛砖引玉. 1.CPU即中央处理器,是英语“Central Processing Unit”的缩写.CPU从内存或缓存中取出指令,放入指令寄存器,并对指令译码分解成一系列的微操作,然后发出各种控制命令,执行微操作系列,从而完成一条指令的执行. 2.但是,CPU并不能直接调用存储在硬盘上的系统.程序和数据,必须首先将硬盘的有关内容存储在内存中,这样才能被CPU读取运行.因而,内存(即物理内存,是相…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

紧接上一篇文章,继续渲染的优化问题,若有错误,请指出,让我也学习进步,谢谢. 如果游戏渲染问题来自CPU 概括的来说,CPU在一帧的渲染中的工作可以分为三个部分: . 决定谁需要被渲染 . 为GPU准备渲染指令 . 发送渲染指令给GPU 在每个部分中又有许多单独的任务,这些任务主要通过多个进程来执行.多进程确保渲染任务的并发执行,单个进程执行单个渲染任务,从而大大提高渲染性能.如果渲染任务被分配到多个进程进行,这就是多进程渲染. 在渲染中主要有三种进程:主进程,渲染进程和工作进程.主进程主要负责…