WebGPU 规范篇 10 指令编码与队列

本文详细介绍了WebGPU中的指令缓存、指令编码器和指令队列。重点讲解了如何创建和使用GPUCommandBuffer、GPUCommandEncoder,以及它们在启动通道、缓存复制、图像/纹理复制中的应用。此外,还阐述了GPUQueue的writeBuffer和writeTexture等方法,以及相关数据类型如GPUImageCopyBuffer、GPUImageCopyTexture等。

系列博客总目录:https://blog.youkuaiyun.com/cRGBc/article/details/120412614


介绍原文 11 章、部分 12 章和 17 章的内容。

1 指令缓存:GPUCommandBuffer

指令缓存(又译作命令缓冲区),GPUCommandBuffer,是一个能事先存储 GPU 指令的存储容器。它可以提交给 GPUQueue 执行。每个 GPU 指令代表一个要被 GPU 执行的任务,可以是绘图、设置数据、复制资源等。

[Exposed=(Window, DedicatedWorker), SecureContext]
interface GPUCommandBuffer {
  readonly attribute Promise<double> executionTime;
};
GPUCommandBuffer includes GPUObjectBase;

它有一个 resolve 值是 double 数值的 Promise,其 resolve 值是指令缓存上的预存 GPU 指令的执行时间。

如果在创建指令编码器时,其参数对象的 measureExecutionTime 若为 true 才有效,若为 false,这个 Promise 会 reject,你可以捕获一个 OperationError 错误。

如何创建

调用 [指令编码器](#2 指令编码器:GPUCommandEncode

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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