现在硬件设备如何才能渲染160亿三角面?

本文详细介绍了NVIDIA图灵显卡的架构特点,尤其是其创新的Mesh Shading管线,该技术通过Task和Mesh着色器优化了渲染流程,实现了更高的效率和灵活性,适用于超多三角面的场景,是UE5支持高细节画面的基础。
#1 什么是图灵显卡? 第一代图灵显卡是由NVIDIA 在2018年发布的,Quadro系列的全新架构模式。最重要的突破就是内置了全新的RT Core(光线追踪核心)。
GeForce RTX的20XX系列,也是首次支持光线追踪的显卡系列。 图灵的架构不但支持了新的光追管线,“顺便”还延伸了一个新的管线叫 Mesh Shading。 也就是这次UE5能够支持超多三角面的底层原理。
#2 图灵显卡上的mesh shader 最早的渲染管线属于硬件管线,随着软硬件的发展变为可编程管线。这个阶段我们听到的最多的就是VS和PS即顶点着色器和像素着色器。 但这不是可编程管线的全部,随着硬件和画质需求的不断增强,还有诸如曲面、几何着色器等流程加入可编程管线中。 流程越多越固话,表示要重复处理的东西就越多。因此NVIDIA 启用了新的Mesh Shading 管线,将光栅化阶段前的阶段整合为两个,task 和 mesh。 对比一下两个管线,可以发现光栅化之前的流程都重做了,而光栅化之后的可以复用。 Task着色器: 一种可编程单元,在工作组中运行,允许每个工作组发起(或不发起)Mesh 着色器的工作组。 Mesh着色器: 一种可编程单元,在工作组中运行,允许每个工作组生成primitives(图元)。 Task和Mesh着色器都使用了内部的协作线程模型,输入和输出都可以是用户自定义的。 任务和网格着色器还遵循compute shaders 的原则,它有两个好处: 第一,所有的协作线程都可以自义定的编程以用作不同的目的,并且他们之间的数据可以共享。 第二,因为所有流程在同一个管线中,硬件可以直接管理各阶段之间的内存传递和芯片上的存储。 通过Task着色器进行的可选扩展,允许更早的剔除一组图元或预先制定LOD决策。该机制是在GPU上扩展,因此正在取代实例化或间接的针对小网格物体进行的多绘制。
一个Task工作组可以发起多少个Mesh工作组是有限制的,第一代硬件支持每个Task最多可以生成64K个子任务。但在同一个draw调用中,跨所有任务的mesh子节点的总数没有限制。
Mesh着色器的一个重要目标就是要尽可能多的去利用公共数据,通过数据结构优化之后能增加每个mesh所计算的数量和内容。在同样的总吞吐量的前提下,单个mesh开销越小,能并发的工作组就越多。
这也是官方提到的meshlet的核心功能。 https://devblogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2018/09/meshlets_motivation.png devblogs.nvidia.com
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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