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使用 GPU 渲染模式分析工具进行分析

draw方法调用完成后，会进行释放这块内存区域并交给RenderThread去处理渲染数据。...（释放的操作在native层对应的处理是把这块内存区域变成一个Bitmap交由RenderThread去渲染）帧的所有资源都必须位于 GPU 内存中才能用来绘制帧,因此需要上传到GPU中缓存起来要减小该值...RenderThread进行调用Opengl渲染这个显示列表就是DisplayList 表示 Android 的 2D 渲染程序向 OpenGL 发出绘制和重新绘制显示列表的命令所花的时间。...通过OpenGl和一些库将渲染数据通知给SurefaceFliger去做图层合成。将渲染数据放入到阻塞队列中。...GPU提交数据给SuraceFliger让其显示，接着CPU在吧数据给到GPU进行处理，这个区间就是CPU给到GPU的时间最后给出官方的解析：如果 CPU 发出命令的速度快于 GPU 处理命令的速度

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GPU渲染之OpenGL的GPU管线

GPU渲染流水线，是硬件真正体现渲染概念的操作过程，也是最终将图元画到2D屏幕上的阶段。...GPU管线涵盖了渲染流程的几何阶段和光栅化阶段，但对开发者而言，只有对顶点和片段着色器有可编程控制权，其他一律不可编程。如下图： ? 简单总结GPU管线，这阶段中主要是对图元进行操作。...最后，帧缓冲区内容被交换到屏幕进行显示。下面会对各个阶段每个知识点进行详细的分析理解。...这样设计的好处是能减少一些不必要的绘制，并减少对GPU的浪费。回到正题，片段着色器同上述的顶点着色器，只是它作用的对象是每一片段，对其进行着色贴图。...推荐阅读： GPU的工作原理两段小视频轻松理解CPU & GPU的工作原理 GPU内存分级

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GPU挖矿和GPU渲染农场有多大区别？ -Renderbus云渲染

GPU挖矿，就是利用GPU计算hash值。...GPU挖矿具有运算速度比CPU挖矿快的优点，这是因为： 1.CPU有系统和该系统所运行的所有程序的运算负担； 2.CPU每时钟周期可以执行4次32位(128位SSE指令)运算，而GPU，例如Radeon...尽管cpu能增加其核数到6，8，12等，GPU的运算速度仍然比cpu快得多。 GPU挖矿是计算新区块hash值，写入交易数据，生成区块连接到区块链内，并获得虚拟货币回报，例如比特币，以太币等。...GPU渲染是使用GPU运算单元进行图形处理，如计算摄像机投影面中某一像素的灯光和材质等信息，并最终给该像素着色，获得图像信息，并写到文件或者在显示设备上显示出来。...GPU渲染农场是很多安装有GPU设备的计算节点组成的网络，通常致力于GPU渲染，获得图像文件，如国内研发的Renderbus渲染平台。当然，GPU渲染农场也可通过改造后进行GPU挖矿。

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浅谈 GPU图形固定渲染管线

应用程序阶段负责驱动GPU管道，在该阶段有三个角色：可见性判别：仅把可见（或至少潜在可见）的物体提交GPU，以免浪费宝贵的资源去渲染看不见的物体。（裁剪？）...提交几何图元至GPU以供渲染：像DirectX中的渲染调用接口DrawIndexedPrimitive（），该接口把子网格材质对传送至GPU进行下一步操作，类似的，在OpenGL中的接口glDrawArrays...另一种提交方法是建立GPU命令表。场景如果需要多步骤渲染，则需要多次提交，所提交的几何图元应有适当地排序以优化性能。控制着色器参数以及渲染状态。...在把场景中的物体提交给GPU进行下一阶段操作之前，需要把对最后影像没有任何贡献的物体裁剪掉，仅仅把可见的网格数据传送给GPU。这个建立可见网格实例表的过程即为可见性判断。锥体由虚拟摄像机来定义。...几何阶段（GPU）几何阶段主要负责顶点坐标变换、光照、裁剪、投影以及屏幕映射，该阶段基于GPU进行计算，该阶段的末尾得到经过变换和投影之后的顶点坐标、颜色、以及纹理坐标。

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浅谈 GPU图形固定渲染管线

应用程序阶段负责驱动GPU管道，在该阶段有三个角色：可见性判别：仅把可见（或至少潜在可见）的物体提交GPU，以免浪费宝贵的资源去渲染看不见的物体。（裁剪？）...提交几何图元至GPU以供渲染：像DirectX中的渲染调用接口DrawIndexedPrimitive（），该接口把子网格材质对传送至GPU进行下一步操作，类似的，在OpenGL中的接口glDrawArrays...另一种提交方法是建立GPU命令表。场景如果需要多步骤渲染，则需要多次提交，所提交的几何图元应有适当地排序以优化性能。控制着色器参数以及渲染状态。...在把场景中的物体提交给GPU进行下一阶段操作之前，需要把对最后影像没有任何贡献的物体裁剪掉，仅仅把可见的网格数据传送给GPU。这个建立可见网格实例表的过程即为可见性判断。锥体由虚拟摄像机来定义。...几何阶段（GPU）几何阶段主要负责顶点坐标变换、光照、裁剪、投影以及屏幕映射，该阶段基于GPU进行计算，该阶段的末尾得到经过变换和投影之后的顶点坐标、颜色、以及纹理坐标。

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Code For Better 谷歌开发者之声——使用 GPU 渲染模式分析工具进行分析

draw方法调用完成后，会进行释放这块内存区域并交给RenderThread去处理渲染数据。...（释放的操作在native层对应的处理是把这块内存区域变成一个Bitmap交由RenderThread去渲染）帧的所有资源都必须位于 GPU 内存中才能用来绘制帧,因此需要上传到GPU中缓存起来要减小该值...RenderThread进行调用Opengl渲染这个显示列表就是DisplayList 表示 Android 的 2D 渲染程序向 OpenGL 发出绘制和重新绘制显示列表的命令所花的时间。...通过OpenGl和一些库将渲染数据通知给SurefaceFliger去做图层合成。将渲染数据放入到阻塞队列中。...GPU提交数据给SuraceFliger让其显示，接着CPU在吧数据给到GPU进行处理，这个区间就是CPU给到GPU的时间最后给出官方的解析：如果 CPU 发出命令的速度快于 GPU 处理命令的速度

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检查 GPU 渲染速度和过度绘制

本页介绍如何调试 GPU 过度绘制问题以及如何分析 GPU 渲染问题。...分析 GPU 渲染速度 GPU 渲染模式分析工具以滚动直方图的形式直观地显示渲染界面窗口帧所花费的时间（以每帧 16 毫秒的速度作为对比基准）。...它可能表示界面线程中进行的处理太多，而这些处理任务本可以分流到其他线程。表 1. Android 6.0 及更高版本中的竖条区段。...如需详细了解如何解释分析工具提供的信息，请阅读使用 GPU 渲染模式分析工具进行分析。注意：尽管此工具名为“GPU 渲染模式分析”，但所有受监控的进程实际上发生在 CPU 中。...直观呈现 GPU 过度绘制这是开发者选项中的另一个功能，通过对您的界面进行彩色编码来帮助您识别过度绘制。当您的应用在同一帧中多次绘制相同像素时，便会发生过度绘制。

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基础渲染系列（十九）——GPU实例（Instancing）

本文重点： 1、渲染非常多的球体 2、添加GPU Instancing支持 3、使用material property blocks 4、让instancing和LODgroups共存这是渲染系列的第...尤其是场景窗口会使渲染放慢很多，因为这是必须渲染的额外视图。在播放模式下，我将其隐藏以提高性能。 1.2 支持实例化（Instancing）默认情况下，还无法进行GPU实例化。...（很多的阴影）为5000个球体渲染阴影会给GPU造成巨大损失。但是我们也可以在渲染球体阴影时使用GPU实例化。将所需指令添加到阴影caster pass中。 ?...进行此更改后，我们将返回所有球体的SetPassCall。但它们又是白色的。这是因为GPU尚不知道该属性的重写。...让我们看看它们是否与GPU实例兼容。使用LOD组创建一个新的预制件，该LOD组仅包含一个包含白色材质的球体。将其设置为Cross Fade并进行配置，以使LOD 0在过渡宽度0.25时被剔除为3％。

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GPU 渲染管线和硬件架构浅谈

作者：landonwang，腾讯 IEG 客户端开发工程师本文简述了 GPU 的渲染管线和硬件架构，对一些常见问题进行了讨论和分析。特此分享出来，与君共勉。...一、GPU 渲染管线 1.1 渲染管线简述所谓渲染管线，就是 CPU 传送给 GPU 一堆数据（顶点、纹理等），经过一系列处理，最后渲染得出来一副二维图像。有以下几个阶段。...2.3 GPU 渲染过程具体渲染过程，其实就是经典的渲染管线的执行过程。可以跟上一部分的渲染管线流程图对照阅读。...传统的渲染管线中，depth test 在像素着色器之后进行。进行深度测试，发现自己被遮挡了，然后丢弃掉。这显然会出现大量的无用计算，因为 overdraw 是不可避免的。...当这种情况出现的时候，硬件会进行 Flush，以便后续的渲染能够继续执行下去。

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Unity中使用GPU Instancing优化SkinnedMesh渲染

有这么个需求: 一堆不会动的SkinnedMesh, 通过物理模拟出死亡姿势后, 需要优化性能, 不然才10FPS

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【GPU服务器】blender高性能渲染

快速开始本文介绍如何使用GPU服务器提交一个渲染作业，高效率完成blender的动画图片渲染，并导出渲染图片。...步骤3 服务器选型参考 GPU 云服务器渲染型实例 - 实例类型 - 文档中心 - 腾讯云 (tencent.com) 选择合适的显卡类型，避免显卡初始化失败。...功能，请安装驱动：GPU 云服务器安装 NVIDIA GRID 驱动 - 操作指南 - 文档中心 - 腾讯云 (tencent.com) 服务器内操作方案一：命令行渲染（稳定）直接通过对象存储链接...，并输出到工程目录/out/ 目录下注意事项命令行没有指定的参数，都要通过工程文件来设置，否则将按照工程文件的设置进行输入例如上述代码，如果没有设置起始与结束帧，将会按照工程文件里的设置进行输出...，解压打开按照提示运行即可 image.png 方案3：blender直接渲染（纯原生）设置好所有参数之后，直接在工具栏-渲染-渲染图像（或者渲染动画） image.png 总结优缺点腾讯云GPU

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用GPU进行TensorFlow计算加速

为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。...而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。...在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...CPU上（比如a_gpu和a_gpu/read），而可以被GPU执行的命令（比如a_gpu/initial_value）依旧由GPU执行。...# 只使用第二块GPU（GPU编号从0开始）。在demo_code.py中，机器上的第二块GPU的 # 名称变成/gpu:0，不过在运行时所有/gpu:0的运算将被放在第二块GPU上。

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【转】渲染性能优化：如何平衡GPU和CPU

本节主要讲一下虚幻渲染之前，都发生了什么。渲染流程：首先，虚幻的渲染由三个线程共同完成。分别是CPU线程，DRAW线程，和GPU线程。...GPU线程：实际渲染发生的地方。这三个线程按照CPU->DRAW->GPU的顺序执行，请观察下图： ? 假如我们有4帧画面要渲染，分别是FrameA、FrameB、FrameC、FrameD。...遮挡处理: 在让渲染线程实际开始渲染画面的时候，我们需要对要渲染的对象进行一个筛选，一个游戏里的世界那么大，可我们玩家所看到的画面只是整个游戏世界中的某一个角度的画面，没必要将那些我们看不到的东西都渲染一遍...所以就要做遮挡处理，将不需要被渲染器渲染的东西，给移除之后，再进行渲染。遮挡处理部分主要运行在Draw线程，前面说过，它决定了哪些对象最终会参与渲染。虚幻主要有4种遮挡处理方案。...遮挡处理完毕后，就可以把这些最终确认会参与渲染的对象传送给渲染线程进行渲染了。可是，为什么这四种剔除方案要按照性能消耗从小到大的顺序执行呢？

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基于 GPU 渲染的高性能空间包围计算

通过对煤矿地质空间中各地质因素建模，建立空间数据库，还原地下真实场景，使用计算机图形学进行空间计算，可以实时监测各隐蔽致灾因素的位置和距离，指导安全生产，并进行可视化展示。...本文提出了一种基于 GPU 渲染的高效计算方法。假定待检测球体范围的半径为r。两种检测方法如下：方法 1：遍历模型所有的点，计算点和球心的距离。如果有距离小于 r，模型在球体范围内。...方法 2：以检测区域的包围盒为正交投影空间，渲染所有需要检测的模型。渲染过程中计算每个渲染点到球心的距离，如果有距离小于r的渲染点，模型在球体范围内。...片段着色器：如果距离小于 r，渲染红色，否则不渲染颜色。...片段着色器：如果距离小于 r，渲染红色，否则不渲染颜色。 JavaScript 程序遍历每一个模型，使用着色器 1 将结果渲染到 texture2。渲染过程使用正交透视矩阵，视锥是球体的包围盒。

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FFmpeg AI推理+图形渲染的可定制GPU管线

首先，我们需要面部的追踪和建模，因为要针对人脸进行渲染，但由于数字人不是真人，就要把人脸的表情和动作retarget过去；然后，还需要特效渲染、视频增强（比如超分、去噪等），需要用绿幕进行抠图、视频转码等等...因此，很多人并不愿意进行底层的修改。对此，我们想了一个简单点的方法。不传递非图像数据，在既有渲染又有推理的场景下，若渲染和推理是紧密结合的，就将这两者放到同一个filter中。...但相对来说，这种情况下的渲染的filter就会比较复杂，如图中的结构所示，进入以后要先做渲染相关的推理，推理的结果要通过互操作传给OpenGL做渲染，然后再输出帧，再进行后面的操作，后面可以接其他的GPU...，即在B context下不能访问在A context下分配的memory，这时候强行访问就会报错，因此若Runtime创建了一个CUDA context，在该context下就不能再访问解码得到的帧。...刚才提到，我们既要推理又要渲染，渲染取决于推理的结果，因此我们需要用OpenGL在GPU解码的图片帧上进行绘制，那么就需要OpenGL可以访问到CUDA memory。

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Android硬件加速（二）-RenderThread与OpenGL GPU渲染

（渲染线程），第二个阶段主要运行在渲染线程，CPU将数据同步（共享）给GPU，之后，通知GPU进行渲染，不过这里需要注意的是，CPU一般不会阻塞等待GPU渲染完毕，而是通知结束后就返回，除非GPU非常繁忙...CPU返回后，会直接将GraphicBuffer提交给SurfaceFlinger，告诉SurfaceFlinger进行合成，但是这个时候GPU可能并未完成图像的渲染，这个时候就牵扯到一个同步，Android...中，这里用的是Fence机制，SurfaceFlinger合成前会查询这个Fence，如果GPU渲染没有结束，则等待GPU渲染结束，GPU结束后，会通知SurfaceFlinger进行合成，SF合成后，...，并通知GPU渲染。...，通知GPU绘制，这里有两种处理方式，第一种是CPU阻塞等待GPU绘制结束后返回，再将绘制内容提交给SurfaceFlinger进行合成，第二种是CPU直接返回，然后提交给SurfaceFlinger合成

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CML使用Nvidia GPU进行深度学习

在本文中，我们将探讨如何将Tensorflow与NVIDIA GPU结合使用。其他子文件夹的执行方式相同，易于您自行探索。按照此处的代码进行操作。...创建会话时，我们可以从不同的CPU / RAM和GPU配置中进行选择。就我而言，我选择了4核/ 8GB RAM和1个GPU。使用FashionMNIST，1个GPU足以让我们相对快速地适应算法。...对于更高级的问题和更复杂的深度学习模型，可能需要更多的GPU。但是，利用多个GPU进行深度学习的技术可能会变得复杂，因此我今天不再赘述。...您现在就可以在Tensorflow中开始在CML中使用GPU。其他子文件夹可以用相同的方式设置，并可以让您自己进行探索。...更多信息在本文中，我们回顾了如何启动支持GPU的Cloudera机器学习课程，并展示了如何利用GPU进行深度学习应用程序。开始使用GPU加速的机器学习技术在现在CDP，你就可以开始在这里。

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python pycuda进行GPU编程(并行编程 38)

GPU ?...image.png CPU是被设计用来处理复杂任务的，而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务（原来是被用来生成3D图形中的三角形），而且GPU有上千个ALU（算术逻辑单元），而CPU通常只有8个。...而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了，所以GPU加速程序很有必要。...CUDA编程有越来越复杂的趋势，但pyCUDA则大大简化了这个过程，并且拥有GPU加速的享受，所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图： ?

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使用Faster-RCNN进行指定GPU训练

--lr $LEARNING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP \ --cuda 参数意义： CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID...：指明所使用的GPU ID，$GPU_ID需修改为指定ID --dataset pascal_voc --net res101：在pascal_voc上使用resnet101进行训练 --bs $BATCH_SIZE...--nw $WORKER_NUMBER：可以根据GPU内存大小来自适应地设置BATCH_SIZE(批处理尺寸)和WORKER_NUMBER。...多GPU训练(这一步实验没有做，“指定GPU实验”居然从下午三点多跑到了晚上11点多…) python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101...tensor (2) must match the existing size (0) at non-singleton dimension 1 解决：原因在于计算二分类交叉熵损失函数时是在每个batch中进行的

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Electron渲染进程与主进程进行通信

ipcMain 渲染进程 const { ipcRenderer } = require('electron') ipcRenderer.send('login') //发送 login 主进程 import...=> { console.log(123) } 更多ipcMain操作，参考文档地址 remote remote在旧版本是内置的模块，但是在新版本将被弃用，要用@electron/remote进行代替...require('@electron/remote/main').initialize() webPreferences: { enableRemoteModule: true }, 渲染进程使用...// 获取当前窗口属性 const { getCurrentWindow } = require('@electron/remote') @electron/remote参考渲染进程获取不到electron

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