最近在公司群里同事发了一个UE4关于Mask材质的优化,比如在场景中有大面积的草和树的时候,可以在很大程度上提高效率.这其中的原理就是利用了GPU的特性Early Z,但是它的做法跟我最开始的理解有些出入,因为Early Z是GPU硬件实现的,每个厂商在实现的时候也有所不同.这次在查阅了一些资源和通过实验测试,让我们来揭开Early Z的神秘面纱.首先我们先讲解一下什么是Early Z,然后再讲解一下UE4是如何利用Early Z的特性解决草和 树的Overdraw问题的,然后我们讲解一下Ear…

今天在考虑优化MOBA项目中的树木时(采用了ALPHATEST)时,与同事讨论中深入了解了这两个概念. 以前居然不知道有early z的存在,真是惭愧.... 上个链接: 深入剖析GPU Early Z优化…

GPU上如何优化卷积 本文将演示如何在TVM中编写高性能卷积实现.我们以平方大小的输入张量和滤波器为例,假设卷积的输入是大批量的.在本例中,使用不同的布局来存储数据,以实现更好的数据局部性.缓冲区布局为HWCN,代表高度.宽度.通道.批次. Preparation and Algorithm 对于256个通道和14 x 14维的输入张量,使用固定大小.批量大小是256.卷积滤波器包含512个尺寸为3 x 3的滤波器.使用步幅大小1和填充大小1进行卷积.下面的代码定义了TVM中的卷积算法. imp…

目录 12.4 移动渲染技术要点 12.4.1 Tile-based (Deferred) Rendering 12.4.2 Hierarchical Tiling 12.4.3 Early-Z 12.4.4 Transaction Elimination 12.4.5 Forward Pixel Kill 12.4.6 Hidden Surface Removal 12.4.7 Low Resolution Z pass 12.4.8 FlexRender 12.4.9 Universal B…

目录 12.6 移动端渲染优化 12.6.1 渲染管线优化 12.6.1.1 使用新特性 12.6.1.2 管线优化 12.6.1.3 带宽优化 12.6.2 资源优化 12.6.2.1 纹理优化 12.6.2.2 顶点优化 12.6.2.3 网格优化 12.6.3 Shader优化 12.6.3.1 语句优化 12.6.3.2 状态优化 12.6.3.3 汇编级优化 12.6.4 综合优化 12.6.4.1 光影优化 12.6.4.2 后处理优化 12.6.4.3 精灵渲染优化 12.6.4.…

TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…

http://www.cnblogs.com/wuhanhoutao/archive/2007/11/10/955293.html 早期的三维场景绘制,显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存,所有的图形处理都是由CPU单独完成,而渲染一个复杂的三维场景,需要在短时间内处理几百万个三角形顶点和光栅化上百万个像素,擅长于执行串行工作的CPU实际上难以胜任这项任务,速度上达不到要求.所以,若要求在PC上实时生成三维图像,则将牺牲质量,导致画面很粗糙.现阶段,GPU的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和…

一:CBIR综述:转自于wiki:http://zh.wikipedia.org/wiki/CBIR 参考链接:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11614989 借用一个图:大致构架,与一般的模式识别构架相似. Definition:基于内容的图像检索(英语:Content-based image retrieval,CBIR:或content-based visual information retrieval),属于图像分析的一个研…

目录 6.1 本篇概述 6.1.1 本篇内容 6.1.2 基础概念 6.2 UE5新特性 6.2.1 UE5编辑器 6.2.1.1 下载编辑器及资源 6.2.1.2 启动示例工程 6.2.1.3 编辑器功能区 6.2.2 新渲染特性 6.2.2.1 Nanite虚拟微多边形 6.2.2.2 Lumen全局动态光照 6.2.2.3 虚拟阴影图 6.2.2.4 时间超分辨率 6.2.2.5 移动端渲染 6.2.3 其它新特性 6.2.3.1 世界分区 6.2.3.2 动画 6.2.3.3 物理 6.…