一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

從Shader編成入手了解GPU應(yīng)用方案

Dbwd_Imgtec ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-05-17 09:18 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

Graphics Processing Unit(GPU),即可編程圖形處理單元, 通常也稱之為可編程圖形硬件。

由于GPU有高并行結(jié)構(gòu)(highly parallel structure),所以GPU在處理圖形數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法方面擁有比CPU更高的效率。圖 1 GPU VS CPU 展示了 GPU 和 CPU 在結(jié)構(gòu)上的差異,CPU 大部分面積為控制器寄存器,與之相比,GPU擁有更多的 ALU(Arithmetic Logic Unit,邏輯運算單元)用于數(shù)據(jù)處理,而非數(shù)據(jù)高速緩存和流控制,這樣的結(jié)構(gòu)適合對密集型數(shù)據(jù)進行并行處理。CPU 執(zhí)行計算任務(wù)時,一個時刻只處理一個數(shù)據(jù),不存在真正意義上的并行,而 GPU 具有多個處理器核,在一個時刻可以并行處理多個數(shù)據(jù)。

GPU 采用流式并行計算模式,可對每個數(shù)據(jù)進行獨立的并行計算,所謂“對 數(shù)據(jù)進行獨立計算”,即,流內(nèi)任意元素的計算不依賴于其它同類型數(shù)據(jù),例如,計算一個頂點的世界位置坐標(biāo),不依賴于其他頂點的位置。而所謂“并行計算” 是指“多個數(shù)據(jù)可以同時被使用,多個數(shù)據(jù)并行運算的時間和 1 個數(shù)據(jù)單獨執(zhí)行的時間是一樣的”。圖 2 中代碼目的是提取 2D 圖像上每個像素點的顏色值,在 CPU 上運算的 C++代碼通過循環(huán)語句依次遍歷像素;而在 GPU 上,則只需要一條語句就足夠。

其一,object space coordinate 就是模型文件中的頂點值,這些值是在模型建模時得到的,例如,用 3DMAX 建 立一個球體模型并導(dǎo)出為.max 文件,這個文件中包含的數(shù)據(jù)就是 object space coordinate;其二,object space coordinate 與其他物體沒有任何參照關(guān)系,注意,這個概念非常重要,它是將 object space coordinate 和 world space coordinate 區(qū)分 開來的關(guān)鍵。無論在現(xiàn)實世界,還是在計算機的虛擬空間中,物體都必須和一個固定的坐標(biāo)原點進行參照才能確定自己所在的位置,這是 world space coordinate 的實際意義所在。

從 object space coordinate 到 world space coordinate 的變換過程由一個四階矩陣控制,通常稱之為 world matrix。需要高度注意的是:頂點法向量在模型文件中屬于 object space,在 GPU 的 頂點程序中必須將法向量轉(zhuǎn)換到 world space 中才能使用,如同必須將頂點坐標(biāo)從 object space 轉(zhuǎn)換到 world space 中一樣,但兩者的轉(zhuǎn)換矩陣是不同的,準確的說,法向量從 object space 到 world space 的轉(zhuǎn)換矩陣是 world matrix 的轉(zhuǎn)置矩陣的逆矩陣。

每個人都是從各自的視點出發(fā)觀察這個世界,無論是主觀世界還是客觀世界。同樣,在計算機中每次只能從唯一的視角出發(fā)渲染物體。在游戲中,都會提供視點漫游的功能,屏幕顯示的內(nèi)容隨著視點的變化而變化。這是因為 GPU 將 物體頂點坐標(biāo)從 world space 轉(zhuǎn)換到了 eye space。 所謂 eye space,即以 camera(視點或相機)為原點,由視線方向、視角和遠近平面,共同組成一個梯形體的三維空間,稱之為 viewing frustum(視錐), 如圖 4 所示。近平面,是梯形體較小的矩形面,作為投影平面,遠平面是梯形體 較大的矩形,在這個梯形體中的所有頂點數(shù)據(jù)是可見的,而超出這個梯形體之外的場景數(shù)據(jù),會被視點去除(Frustum Culling,也稱之為視錐裁剪)。

從視點坐標(biāo)空間到屏幕坐標(biāo)空間 (screen coordinate space)事實上是由三步組成:

1. 用透視變換矩陣把頂點從視錐體中變換到裁剪空間的 CVV 中;2. 在 CVV 進行圖元裁剪;3. 屏幕映射:將經(jīng)過前述過程得到的坐標(biāo)映射到屏幕坐標(biāo)系上。

從物理結(jié)構(gòu)而言,寄存器是 cpu 或 gpu 內(nèi)部的存儲單元,即寄存器是嵌入在 cpu 或者 gpu 中的,而內(nèi)存則可以獨立存在;

從功能上而言,寄存器是有限存儲 容量的高速存儲部件,用來暫存指令、數(shù)據(jù)和位址。

Shader 編成是基于計算機圖形硬件的,這其中就包括 GPU 上的寄存器類型,glsl 和 hlsl 的著色虛擬機版本就是基于 GPU 的寄存器和指令集而區(qū)分的。

頂點著色器控制頂點坐標(biāo) 轉(zhuǎn)換過程;片段著色器控制像素顏色計算過程。這樣就區(qū)分出頂點著色程序和片 段著色程序的各自分工:Vertex program 負責(zé)頂點坐標(biāo)變換;Fragment program 負責(zé)像素顏色計算;前者的輸出是后者的輸入。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 寄存器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    31

    文章

    5434

    瀏覽量

    124582
  • gpu
    gpu
    +關(guān)注

    關(guān)注

    28

    文章

    4949

    瀏覽量

    131288

原文標(biāo)題:GPU學(xué)習(xí)筆記

文章出處:【微信號:Imgtec,微信公眾號:Imagination Tech】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    【「算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架構(gòu)分析」閱讀體驗】+NVlink技術(shù)應(yīng)用到原理

    自家GPU 提出的多卡算力互連技術(shù),是早期為了應(yīng)對深度學(xué)習(xí)對超高算力需求而單卡算力不足的局面的解決方案,當(dāng)然這都是官方用來吹牛的話術(shù)。我自己在2019年左右第一次接觸到多卡交火的GIY玩法(學(xué)生到
    發(fā)表于 06-18 19:31

    GPU架構(gòu)深度解析

    GPU架構(gòu)深度解析圖形處理到通用計算的進化之路圖形處理單元(GPU),作為現(xiàn)代計算機中不可或缺的一部分,已經(jīng)最初的圖形渲染專用處理器,發(fā)展成為強大的并行計算引擎,廣泛應(yīng)用于人工智能
    的頭像 發(fā)表于 05-30 10:36 ?394次閱讀
    <b class='flag-5'>GPU</b>架構(gòu)深度解析

    搭建算力中心,了解GPU 特性開始

    ABSTRACT摘要本文介紹如何搭建算力,并介紹A100、H100、H200和B200這些GPU的特性。JAEALOT2025年4月23日隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和高性能計算(HPC)的快速發(fā)展,市場上
    的頭像 發(fā)表于 04-24 11:08 ?911次閱讀
    搭建算力中心,<b class='flag-5'>從</b><b class='flag-5'>了解</b>的<b class='flag-5'>GPU</b> 特性開始

    可以手動構(gòu)建imx-gpu-viv嗎?

    使用 imx-gpu-viv-6.4.3.p4.2.aarch64.bin。 https://www.nxp.com/lgfiles/NMG/MAD/YOCTO//imx-gpu-viv-6.4.3.p4.2-aarch64.bin 我需要
    發(fā)表于 03-28 06:35

    OpenVINO?檢測到GPU,但網(wǎng)絡(luò)無法加載到GPU插件,為什么?

    OpenVINO?安裝在舊的 Windows 10 版本 Windows? 10 (RS1) 上。 已安裝 GPU 驅(qū)動程序版本 25.20.100.6373,檢測到 GPU,但網(wǎng)絡(luò)無法加載
    發(fā)表于 03-05 06:01

    CPU到GPU:渲染技術(shù)的演進和趨勢

    渲染技術(shù)是計算機圖形學(xué)的核心內(nèi)容之一,它是將三維場景轉(zhuǎn)換為二維圖像的過程。渲染技術(shù)一直在不斷演進,最初的CPU渲染到后來的GPU渲染,性能和質(zhì)量都有了顯著提升。一、CPU到GPU
    的頭像 發(fā)表于 02-21 11:11 ?751次閱讀
    <b class='flag-5'>從</b>CPU到<b class='flag-5'>GPU</b>:渲染技術(shù)的演進和趨勢

    GPU是如何訓(xùn)練AI大模型的

    在AI模型的訓(xùn)練過程中,大量的計算工作集中在矩陣乘法、向量加法和激活函數(shù)等運算上。這些運算正是GPU所擅長的。接下來,AI部落小編帶您了解GPU是如何訓(xùn)練AI大模型的。
    的頭像 發(fā)表于 12-19 17:54 ?753次閱讀

    PyTorch GPU 加速訓(xùn)練模型方法

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,GPU加速訓(xùn)練模型已經(jīng)成為提高訓(xùn)練效率和縮短訓(xùn)練時間的重要手段。PyTorch作為一個流行的深度學(xué)習(xí)框架,提供了豐富的工具和方法來利用GPU進行模型訓(xùn)練。 1. 了解GPU
    的頭像 發(fā)表于 11-05 17:43 ?1416次閱讀

    【「算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架構(gòu)分析」閱讀體驗】--了解算力芯片GPU

    本篇閱讀學(xué)習(xí)第七、八章,了解GPU架構(gòu)演進及CPGPU存儲體系與線程管理 █圖形到計算的GPU架構(gòu)演進 GPU圖像計算發(fā)展 ●
    發(fā)表于 11-03 12:55

    【一文看懂】大白話解釋“GPUGPU算力”

    隨著大模型的興起,“GPU算力”這個詞正頻繁出現(xiàn)在人工智能、游戲、圖形設(shè)計等工作場景中,什么是GPU,它與CPU的區(qū)別是什么?以及到底什么是GPU算力?本篇文章主要從以下5個角度,讓您全方位
    的頭像 發(fā)表于 10-29 08:05 ?2615次閱讀
    【一文看懂】大白話解釋“<b class='flag-5'>GPU</b>與<b class='flag-5'>GPU</b>算力”

    GPU超頻設(shè)置技巧

    超頻GPU(圖形處理單元)可以提高顯卡的性能,但同時也可能增加熱量和功耗,甚至可能縮短硬件的壽命。在進行GPU超頻之前,確保你了解可能的風(fēng)險,并且愿意承擔(dān)這些風(fēng)險。以下是一些基本的GPU
    的頭像 發(fā)表于 10-27 11:09 ?1524次閱讀

    如何選擇適合的GPU

    在現(xiàn)代計算領(lǐng)域,GPU(圖形處理單元)的作用已經(jīng)遠遠超出了傳統(tǒng)的圖形渲染。深度學(xué)習(xí)到科學(xué)計算,再到視頻編輯,GPU都在發(fā)揮著越來越重要的作用。然而,市場上的GPU型號繁多,性能和價格
    的頭像 發(fā)表于 10-27 11:07 ?1033次閱讀

    【「算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架構(gòu)分析」閱讀體驗】--全書概覽

    、GPU、NPU,給我們剖析了算力芯片的微架構(gòu)。書中有對芯片方案商處理器的講解,理論聯(lián)系實際,使讀者能更好理解算力芯片。 全書共11章,由淺入深,較系統(tǒng)全面進行講解。下面目錄對全書內(nèi)容有一個整體了解
    發(fā)表于 10-15 22:08

    GPU云服務(wù)器架構(gòu)解析及應(yīng)用優(yōu)勢

    GPU云服務(wù)器作為一種高性能計算資源,近年來在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、圖形渲染等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。它結(jié)合了云計算的靈活性與GPU的強大計算能力,為企業(yè)和個人用戶提供了一種高效、便捷的計算解決方案。下面我們將從架構(gòu)解析和技術(shù)優(yōu)勢兩
    的頭像 發(fā)表于 08-14 09:43 ?890次閱讀

    暴漲預(yù)警!NVIDIA GPU供應(yīng)大跳水

    gpu
    jf_02331860
    發(fā)布于 :2024年07月26日 09:41:42