《KillZone4:ShadowFall》DemoPostMortem

Guerrilla工作室在开发KZ4:ShadowFall时,分享了他们在引擎方面的优化经验。包括并行计算、CPU优化、渲染、数据优化、粒子系统和后处理技巧等。他们强调了并行性的应用,尤其是AI和逻辑的并行运行,并在渲染中使用了高级技术如HDR和线性空间照明。同时,讨论了数据优化、内存利用和性能提升的方法。



存到自己的微云里面,连接:http://url.cn/EcYTwc

(话说微云还是方便多了,在国内付费什么的都比较容易,速度也快,之前用的google drive和skydrive就是速度和付费太麻烦了。)

guerilla的lead tech coder带来的引擎方面在开发KZ4:ShadowFall时候的一些经验。


背景

guerilla并不是一个特别大的studio,而且现在除了kz4还在开发一个新的游戏(没有公布),所以在技术方面没有那么多的革新也是情理之中。

路还是踏实的一步步走比较好。


数据

一系列非常有用的数据:







并行性:传统的渲染,动画,物理高度并行之外,AI和逻辑也达到了%80都是并行的运行了,其并行计算趋势非常明显了。

CPU优化:guerilla通过处理thread contention获得了很多性能的提升,高层的优化优先,这个搞定了之后再进入底层优化比较好

渲染

  • deferred shading
  • HDR+LinearSpaceLighting
  • 没有点光源了,只有area lighting
  • render target很多是在内存里面overlap的,这个就是console开发的优势了
character数据:


vertex shader一些优化:
  • 根据shader来排序会提升性能
  • 使用normal/tangent+sign_bit来代表TBN矩阵
  • 低lod上面没有tangent space分量了
particle:未来会移动到compute shader来计算
post process:
  • 可能的话尽可能用小格式来处理,R11G11B10比FP16和FP32的性能要好非常多
  • 常用的一些技巧:低resolution,dynamic branch, 
reflection
  • 类似irradiance volume这样的加了很多采集周围光照信息的cube map,然后每个pixel采集周围的probe上面的cubemap信息来进行光照
  • 提到ray trace的做法,但是应该不是我们传统说的那个ray trace吧,但是又不像简单的local reflection,这里提到说是guerilla的秘密,包括:
    • temporal reprojection
    • hierarchical buffer
volumetric

  • low resolution buffer+bilateral filter
  • ray marching
  • 16层的participating media buffer&lighting buffer


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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