GPU三维渲染优化 - 批量渲染

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“We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: Premature optimization is the root of all evil.” —Donald Knuth

首先问一个问题: 批量渲染是什么?

在三维渲染中,批量渲染(Batch Rendering)指的是将原本分散的多个渲染对象或绘制命令合并在一起,在一次或更少的绘制调用(Draw Calls)中完成渲染。这样做的核心目的是减少 CPU 和 GPU 之间的往返指令(即 Draw Call 数量),从而提高渲染效率。

CPU 与 GPU 之间的通信可以视为一条“数据高速公路”。只要数据(顶点、纹理、指令等)在这条公路上来回奔跑,就一定会消耗时间和带宽频繁的小批量通信不仅会让 CPU 和 GPU 相互等待、切换状态,还可能造成

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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