High Performance Post-Processing

本文深入解析了DirectX及其computeshader在现代图形技术中的核心特性,包括硬件结构、多核架构、threadgroup、divergence等,并通过实例展示了在模糊效果、深度偏移等高级视觉效果上的应用。文章强调了DirectX11与computeshader在提升图形性能方面的巨大潜力,以及它们如何为程序员提供更强大的计算资源控制能力。

link:

http://www.gdcvault.com/play/1014304/Advanced-Visual-Effects-with-DirectX

 

主要介绍computer shader硬件结构特性,以及在DOF系列feature上的引用。

这是一个比较hardcore的ppt,nice。

dx11和compute shader牛逼太多了,希望业界能够快速进入这个时代。


 

ThreadGroup

显卡里的多核架构和cpu端多核架构很多地方是重复的,重复部分跳过,看下特别的:thread group。

thread group是一组thread,他们有一个shared memory,这个是其强力的核心,其中的thread可以彼此共享资源,比如说做一个blur,传统pixel shader就是每一个fragment读取13个点来做blur,这样12个fragment就是12*13的读取量。

如果变成thread group的方式就是大家彼此之间有共享,大量的重复读取可以省略了。

 

 


 

Divergence

 

理论上thread是独立运行的,实际上在硬件里是一组组的(这个一组和thread group不是一个东西),叫做wavefront,在nv里目前是32个一组,amd里面是64.

于是有一个现象就是针对branch,如果一个wavefront里的thread在branch中走同一个分支,那么另一个分支会被跳过,否则就会都被都执行。

下图可以看见,性能差距还是比较大的。

 

 

实际应用中,是一个具体情况具体分析,在走同一个branch的情况下是很赚的,否则就亏,那么对于pixel shader可以看出两种情况下的选择优劣:

 

 


 

compute shader

dx11以及direct compute在显卡日益强劲的今天,即便只是针对于graphics,相对于dx9可以说革命性的。

计算模型从原先的vs,ps,texture unit, rasterizer进一步的解放出来,tessellation只是小试牛刀,更大的自由度给hardcore programmer更大的发挥空间。

在这片算法蓝海里,在相当长时间里,可以创造出更多的利用这些硬件的pipeline和solution。

硬件能力的提升是一步步走的,而且相对于所有人是一样的。

算法的提升则可以获得更快的速度,正是这些让同一个时代的工作室创造出不同时代的游戏。

就像ps3上的spu带来的东西一样,强力并且长期积累的工作室在一段时间之后会取得压倒性优势。

 

compute shader可以让程序员更好的控制计算资源的分配。

 

 


 

其他

shader model 5.0里面的unordered access view很不错,pixel shader可以输出到任意地方,而不是像sm4里面只能是固定的一个地方。这个对象近景depth of field都是非常有好处的。

 

说到这里之后其他的就顺理成章,比如加法就要用多线程思维来做prefix sum的算法,同理DOF也方便多了。

在做Bokeh效果,就是第一个图里面背景亮的点是一个“亮片”的效果,使用unorded access view,一个brightpass输出亮的点到一个buffer,再用这个buffer当新的顶点用,生成一个个亮片,效果现在很流行。

 

 

 

 


原文链接: http://blog.youkuaiyun.com/ccanan/article/details/6280583

转载于:https://my.oschina.net/dtec/blog/44587

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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