Metal学习(2)

MTKView 是NSView/UIView的子类,它有一个嵌入式的Metal层,负责管理framebuffer,渲染目标和draw循环。

device - 是GPU的抽象,处理command queue的命令,进行渲染等

command queue - 是一系列的command buffer,它存储着命令的执行顺序,把这个想象成是一个列表装载着你告诉GPU一次要执行的命令。

command buffer - 存储着command encoder转换后的命令。你可以把它想象为一系列这一帧想要执行的渲染命令。在你提交command buffer之前,没有事情会真正发生,这样给你对事物在何时发生有一个很好的控制。

command encoder - 把API命令转换成GPU命令,有3种类型的encoder:render(图形渲染),compute(数据并行处理),blit(资源复制操作)。

Render Command Encoder (RCE) 是渲染命令,当你完成后,你只要调用 endEncoding()。MTLRenderPassDescriptor,它能配置什么纹理会被渲染到、什么是clear color,以及其他的配置。


1.创建cocoa应用,只选择swift和use storyboards。

2. 创建一个类型为NSView的MetalView.swift,在storyboard的view controller里选择View,如下图所示,在Identity Inspector里设置它的类为MetalView

import MetalKit

class MetalView: MTKView {

    required init(coder: NSCoder) {
        super.init(coder: coder)
        device = MTLCreateSystemDefaultDevice()
    }
    //必须override draw函数
    override func draw(_ dirtyRect: NSRect) {
        if let drawable = currentDrawable, let rpd = currentRenderPassDescriptor {
            rpd.colorAttachments[0].texture = currentDrawable!.texture
            rpd.colorAttachments[0].clearColor = MTLClearColor(red: 0, green: 0.5, blue: 0.5, alpha: 1)
            rpd.colorAttachments[0].loadAction = .clear //在绘制之前,清空纹理
            let commandBuffer = device!.makeCommandQueue().makeCommandBuffer()
            let commandEncoder = commandBuffer.makeRenderCommandEncoder(descriptor: rpd)
            commandEncoder.endEncoding() 
            commandBuffer.present(drawable) //保证新纹理会在绘制完成后立即出现
            commandBuffer.commit() //把事务提交,把任务交给GPU
        }
    }


Metal是苹果公司为iOS, macOS, watchOS, and tvOS平台开发的一套高性能图形处理框架,它特别适合于使用在基于ARM架构的设备上,如iPhone和Mac电脑。Metal主要用于渲染图形、游戏开发以及机器学习(ML)和人工智能(AI)工作负载,特别是在苹果设备的GPU上。 在深度学习(Deep Learning)中,Metal的优势在于其低级别API,这使得开发者能够直接控制硬件资源,从而获得更高的性能。以下是使用Metal进行深度学习的关键点: 1. **计算管线(Compute Pipeline)**: Metal允许你创建和管理图形和计算管线,这对于执行深度学习中的矩阵运算(如卷积、池化和激活函数)非常有用。 2. **内存管理**: Metal提供了对内存的直接控制,这对于大张量的高效存储和操作是必要的。 3. **高性能数据加载**: Metal支持高效的内存映射,可以优化数据在CPU和GPU之间的传输。 4. **异步执行**: Metal支持异步计算,这意味着你可以同时执行多个操作,提高任务并行性。 5. **Metal Performance Shaders (MPS)**: MPS是一个专门为机器学习设计的库,提供了易用的接口来编写和执行神经网络模型。 6. **苹果的Accelerate框架**:虽然不是Metal的一部分,但Accelerate库提供了很多用于数学运算的加速功能,可与Metal结合使用。 相关问题: 1. Metal与OpenGL或CUDA相比,有哪些性能优势? 2. MPS库如何简化深度学习模型的部署? 3. Metal在深度学习中的哪些具体应用案例很常见? 4. 如何在Metal中设置和使用纹理(Texture)进行深度学习计算?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值