9、移动GPU的发展历程与技术革新

移动GPU的发展历程与技术革新

一、移动市场早期(2000 - 2010)的混乱与统一

1.1 市场初期的API乱象

在2003年OpenGL ES 1.0建立之前,移动市场被各种独立和专有的API所占据,呈现出一片混乱的局面。从1999年到2003年,像诺基亚的Symbian、RIM的BlackBerry API、高通的BREW,以及Java ME移动3D图形API等纷纷涌现。这使得软件开发人员很难让他们的应用程序在各种设备上运行。

当时,诺基亚的Symbian OS最为流行,其上运行着四种不同的UI:S60、S80、S90和UIQ。但即便基于相同的操作系统,为一个UI编写的应用程序也无法在其他UI上使用。不过,到2007年,诺基亚仍占据了近50%的市场份额。然而,随着iPhone的推出,诺基亚的市场份额开始下降,并在2010年放弃了Symbian,转而采用Android和OpenGL ES。

1.2 OpenGL ES带来的稳定

到2010年,OpenGL ES 2.0得以确立,移动市场在很大程度上实现了稳定。除了苹果继续为其iOS系统提供自己的API(Metal)外,Linux和各种版本的Android都采用了OpenGL ES,使得应用程序能够在不同平台上运行。OpenGL ES的出现就像一颗定心丸,让SoC开发者开始像PC开发者遵循DirectX一样遵循它。

二、Imagination Technologies的GPU发展之路

2.1 早期的创新

Imagination是移动GPU领域的先驱之一。2000年,它推出了第一个变换和光照单元Elan,为Naom

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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