vertex assembly unit

本文介绍了PerfHUD中显示的FetchVertexData功能,解释了它如何从内存中获取数据,并根据设置(如triangle, index等)生成供vertex shader使用的数据流。此过程独立于vertex shader,位于渲染管线的前端。

PerfHUD里看到的一个,以前有点印象,但是不太注意,文档里写的是fetch vertex data.

赶紧msn上抓做显卡的同学问,是从memory里取数据,然后根据设置(triangle,index。。。)来生成数据流给vertex shader。

和vertex shader完全两码事情,pipeline上在vertexshader前面。

03-08
### Vertex AI 平台介绍 Vertex AI 是 Google Cloud 提供的一个统一平台,旨在帮助开发者构建、训练和部署机器学习模型。通过集成多种工具和服务,Vertex AI 支持端到端的机器学习工作流程,从数据准备到模型评估再到生产环境中的预测服务。 借助 **Generative AI on Vertex AI**(也称为 genAI 或生成式 AI),用户可以访问多个大型预训练模型来执行各种自然语言处理任务和其他类型的创意应用开发[^1]。这些能力使得企业和研究者能够快速迭代并测试不同的假设,而无需每次都重新创建复杂的基础设施。 对于希望利用最新的人工智能研究成果的企业来说,Vertex AI 不仅提供了强大的计算资源和技术支持,还不断推出新的特性和改进措施以满足日益增长的需求[^2]。 ### 使用场景 #### 自然语言理解与生成 - 构建聊天机器人或虚拟助手,提供更流畅的人机对话体验; - 自动生成文章摘要或者创作诗歌等文学作品; #### 图像识别与合成 - 开发图像分类器用于医疗影像诊断辅助系统; - 利用GANs (生成对抗网络) 创建逼真的艺术图片; #### 数据分析与预测 - 实现时间序列数据分析帮助企业做销售趋势预测; - 进行情感倾向判断助力社交媒体舆情监控; ```python from google.cloud import aiplatform as vertex_ai vertex_ai.init(project="your-project-id", location="us-central1") # Example of creating an endpoint to deploy models endpoint = vertex_ai.Endpoint.create(display_name="my-endpoint") model = vertex_ai.Model.upload( display_name="my-model", artifact_uri="gs://path/to/model", ) deployed_model = model.deploy(endpoint=endpoint) ```
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