gpu programming guide for g80(dx9)

本文总结了GPU编程的一些实用技巧,包括顶点处理、着色器优化、纹理管理和抗锯齿等,强调了如使用高版本的shader model进行编译、减少API调用次数等关键点。

http://developer.nvidia.com/object/gpu_programming_guide.html

大量零散的coding tips:只是针对dx9的做些笔记


vertex processing

  • indexed vertex buffer 最好nvstrip一下,可以有效提高post vertex cache hit rate
  • vertex attribute什么的也是一个unit(vertex assembly),attribute多了(attribute/vertex or vertex number)也会bound
  • 获取vertex输入的时候,gpu是一个clock里面获得attribute数量固定的,所以一个float4的attribute比一个float3+float这样的attribute要快。
  • 必要的话,用uv从texture里读取vertex attribute


shaders

  • 用尽可能高的shader model来编译----这个真没想到,原来的建议是用尽可能低的,不过现在的编译器进化到了尽可能高的最好
  • prefer half to float----文中说用好了性能可以快3倍,以后就跟half哥混了,可以用/Gpp来使代码中的都变成half,用来测试性能很方便,
  • 复杂的计算如果能用texture来lookup table是一个不错的选择
  • 但是sincos,exp,log是内部指令,算起来刷刷的,就不用了。
  • driver做unified shader资源的分配
  • pixel shader calculation转到vertex shader中去的时候要考虑下post vertex cache,越多的attribute输出会导致cache效率越低
  • vs输出attribute的时候很多不必要的pack需要避免,这样可以让compiler更好的来优化,attribute的效率在于scalar数量,也就是一个float4和2个float2是等量的,所以多余的pack不仅没有加速计算,反而给compiler制造麻烦
  • 有内部库可用的时候就不要自己来写了


rasterization

  • double speed z
  • z cull


texture

  • mipmap是好东西,少见的quality和performance都提高的好东西
  • 做mipmap不要自己就直接box filter,用一些dx给的工具,gauss filter这一类的会让结果更棒
  • 用的多的surface,rendertarget什么的,先allocate


降低cpu端的api性能消耗

api调的越少越好,基本都耳熟能详了:

  • texture atlas
  • instancing
  • batching
  • group shader constants setting


anti aliasing

CSAA很好,有机会用就用。


others:

  • 8以下的gpu架构和feature截然不同,所以最好可以写多个方案,根据不同gpu来使用不同算法
  • nv hardware shadow map
  • DepthBoundTest, Geforece6系列以后都有这个东东在
  • direct depth buffer access用一些特殊格式,可以直接访问depth buffer

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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