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【paddleocr源码分析】【nvr人脸识别源码】【大数据的源码】pdo 源码

时间:2024-11-28 19:09:34 来源:macd拐点源码

1.游戏引擎随笔 0x36:UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化(下)
2.搭建nextcloud私有云存储网盘的教程详解

pdo 源码

游戏引擎随笔 0x36:UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化(下)

       书接上回。

       在展开正题之前,先做必要的铺垫,解释纳尼特(Nanite)技术方案中的Vertex Reuse Batch。纳尼特在软光栅路径实现机制中,将每个Cluster对应一组线程执行软光栅,paddleocr源码分析每ThreadGroup有个线程。在光栅化三角形时访问三角形顶点数据,但顶点索引范围可能覆盖整个Cluster的个顶点,因此需要在光栅化前完成Cluster顶点变换。纳尼特将变换后的顶点存储于Local Shared Memory(LDS)中,进行组内线程同步,确保所有顶点变换完成,光栅化计算时直接访问LDS,实现软光栅高性能。

       然而,在使用PDO(Masked)等像素可编程光栅化时,纳尼特遇到了性能问题。启用PDO或Mask时,可能需要读取Texture,根据读取的Texel决定像素光栅化深度或是否被Discard。读取纹理需计算uv坐标,而uv又需同时计算重心坐标,增加指令数量,降低寄存器使用效率,影响Active Warps数量,降低延迟隐藏能力,导致整体性能下降。复杂材质指令进一步加剧问题。

       此外,当Cluster包含多种材质时,nvr人脸识别源码同一Cluster中的三角形被重复光栅化多次,尤其是材质仅覆盖少数三角形时,大量线程闲置,浪费GPU计算资源。

       为解决这些问题,纳尼特引入基于GPU SIMT/SIMD的Vertex Reuse Batch技术。技术思路如下:将每个Material对应的三角形再次分为每个为一组的Batch,每Batch对应一组线程,每个ThreadGroup有个线程,正好对应一个GPU Warp。利用Wave指令共享所有线程中的变换后的顶点数据,无需LDS,减少寄存器数量,增加Warp占用率,提升整体性能。

       Vertex Reuse Batch技术的启用条件由Shader中的NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏控制。

       预处理阶段,纳尼特在离线时构建Vertex Reuse Batch,核心逻辑在NaniteEncode.cpp中的BuildVertReuseBatches函数。通过遍历Material Range,统计唯一顶点数和三角形数,达到顶点去重和优化性能的目标。

       最终,数据被写入FPackedCluster,根据材质数量选择直接或通过ClusterPageData存储Batch信息。Batch数据的Pack策略确保数据对齐和高效存储。

       理解Vertex Reuse Batch后,再来回顾Rasterizer Binning的数据:RasterizerBinData和RasterizerBinHeaders。在启用Vertex Reuse Batch时,这两者包含的大数据的源码是Batch相关数据,Visible Index实际指的是Batch Index,而Triangle Range则对应Batch的三角形数量。

       当Cluster不超过3个材质时,直接从FPackedCluster中的VertReuseBatchInfo成员读取每个材质对应的BatchCount。有了BatchCount,即可遍历所有Batch获取对应的三角形数量。在Binning阶段的ExportRasterizerBin函数中,根据启用Vertex Reuse Batch的条件调整BatchCount,表示一个Cluster对应一个Batch。

       接下来,遍历所有Batch并将其对应的Cluster Index、Triangle Range依次写入到RasterizerBinData Buffer中。启用Vertex Reuse Batch时,通过DecodeVertReuseBatchInfo函数获取Batch对应的三角形数量。对于不超过3个材质的Cluster,DecodeVertReuseBatchInfo直接从Cluster的VertReuseBatchInfo中Unpack出Batch数据,否则从ClusterPageData中根据Batch Offset读取数据。

       在Binning阶段的AllocateRasterizerBinCluster中,还会填充Indirect Argument Buffer,将当前Cluster的Batch Count累加,用于硬件光栅化Indirect Draw的Instance参数以及软件光栅化Indirect Dispatch的ThreadGroup参数。这标志着接下来的光栅化Pass中,每个Instance和ThreadGroup对应一个Batch,以Batch为光栅化基本单位。

       终于来到了正题:光栅化。本文主要解析启用Vertex Reuse Batch时的软光栅源码,硬件光栅化与之差异不大,此处略过。此外,本文重点解析启用Vertex Reuse Batch时的开元视讯app源码光栅化源码,对于未启用部分,除可编程光栅化外,与原有固定光栅化版本差异不大,不再详细解释。

       CPU端针对硬/软光栅路径的Pass,分别遍历所有Raster Bin进行Indirect Draw/Dispatch。由于Binning阶段GPU中已准备好Draw/Dispatch参数,因此在Indirect Draw/Dispatch时只需设置每个Raster Bin对应的Argument Offset即可。

       由于可编程光栅化与材质耦合,导致每个Raster Bin对应的Shader不同,因此每个Raster Bin都需要设置各自的PSO。对于不使用可编程光栅化的Nanite Cluster,即固定光栅化,为不降低原有性能,在Shader中通过两个宏隔绝可编程和固定光栅化的执行路径。

       此外,Shader中还包括NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏,实现软/硬光栅路径、Compute Pipeline、Graphics Pipeline、Mesh Shader、Primitive Shader与材质结合生成对应的Permutation。这部分代码冗长繁琐,不再详细列出讲解,建议自行阅读源码。

       GPU端软光栅入口函数依旧是MicropolyRasterize,线程组数量则根据是否启用Vertex Reuse Batch决定。

       首先判断是否使用Rasterizer Binning渲染标记,启用时根据VisibleIndex从Binning阶段生成的RasterizerBinHeaders和RasterizerBinData Buffer中获取对应的Cluster Index和光栅化三角形的起始范围。当启用Vertex Reuse Batch,vip影视电视源码这个范围是Batch而非Cluster对应的范围。

       在软光栅中,每线程计算任务分为三步。第一步利用Wave指令共享所有线程中的Vertex Attribute,线程数设置为Warp的Size,目前为,每个Lane变换一个顶点,最多变换个顶点。由于三角形往往共用顶点,直接根据LaneID访问顶点可能重复,为确保每个Warp中的每个Lane处理唯一的顶点,需要去重并返回当前Lane需要处理的唯一顶点索引,通过DeduplicateVertIndexes函数实现。同时返回当前Lane对应的三角形顶点索引,用于三角形设置和光栅化步骤。

       获得唯一顶点索引后,进行三角形设置。这里代码与之前基本一致,只是写成模板函数,将Sub Pixel放大倍数SubpixelSamples和是否背面剔除bBackFaceCull作为模板参数,通过使用HLSL 语法实现。

       最后是光栅化三角形写入像素。在Virtual Shadow Map等支持Nanite的场景下,定义模板结构TNaniteWritePixel来实现不同应用环境下Nanite光栅化Pipeline的细微差异。

       在ENABLE_EARLY_Z_TEST宏定义时,调用EarlyDepthTest函数提前剔除像素,减少后续重心坐标计算开销。当启用NANITE_PIXEL_PROGRAMMABLE宏时,可以使用此机制提前剔除像素。

       最后重点解析前面提到的DeduplicateVertIndexes函数。

       DeduplicateVertIndexes函数给每个Lane返回唯一的顶点索引,同时给当前Lane分配三角形顶点索引以及去重后的顶点数量。

       首先通过DecodeTriangleIndices获取Cluster Local的三角形顶点索引,启用Cluster约束时获取所有Lane中最小的顶点索引,即顶点基索引。将当前三角形顶点索引(Cluster Local)减去顶点基索引,得到相对顶点基索引的局部顶点索引。

       接下来生成顶点标志位集合。遍历三角形三个顶点,将局部顶点索引按顺序设置到对应位,表示哪些顶点已被使用。每个标志位是顶点的索引,并在已使用的顶点位置处设置为1。使用uint2数据类型,最多表示个顶点位。

       考虑Cluster最多有个顶点,为何使用位uint2来保存Vertex Mask而非位?这是由于Nanite在Build时启用了约束机制(宏NANITE_USE_CONSTRAINED_CLUSTERS),该机制保证了Cluster中的三角形顶点索引与当前最大值之差必然小于(宏CONSTRAINED_CLUSTER_CACHE_SIZE),因此,生成的Triangle Batch第一个索引与当前最大值之差将不小于,并且每个Batch最多有个唯一顶点,顶点索引差的最大值为,仅需2个位数据即可。约束机制确保使用更少数据和计算。

       将所有Lane所标记三个顶点的Vertex Mask进行位合并,得到当前Wave所有顶点位掩码。通过FindNthSetBit函数找出当前Lane对应的Mask索引,加上顶点基索引得到当前Lane对应的Cluster Local顶点索引。

       接下来获取当前Lane对应的三角形的Wave Local的三个顶点索引,用于后续通过Wave指令访问其他Lane中已经计算完成的顶点属性。通过MaskedBitCount函数根据Vertex Mask以及前面局部顶点索引通过前缀求和得到当前Lane对应的Vertex Wave Local Index。

       最后统计Vertex Mask所有位,返回总计有效的顶点数量。

       注意FindNthSetBit函数,实现Lane与顶点局部索引(减去顶点基索引)的映射,返回当前Lane对应的Vertex Mask中被设置为1的位索引。如果某位为0,则返回下一个位为1的索引。如果Mask中全部位都设置为1,则实际返回为Lane索引。通过二分法逐渐缩小寻找索引范围,不断更新所在位置,最后返回找到的位置索引。

       最后,出于验证目的进行了Vertex Reuse Batch的性能测试。在材质包含WPO、PDO或Mask时关闭Vertex Reuse Batch功能,与开启功能做对比。测试场景为由每颗万个三角形的树木组成的森林,使用Nsight Graphics进行Profiling,得到GPU统计数据如下:

       启用Vertex Reuse Batch后,软光栅总计耗时减少了1.毫秒。SM Warp总占用率有一定提升。SM内部工作量分布更加均匀,SM Launch的总Warp数量提升了一倍。长短板Stall略有增加,但由于完全消除了由于LDS同步导致的Barrier Stall,总体性能还是有很大幅度的提升。

       至此,Nanite可编程光栅化源码解析讲解完毕。回顾整个解析过程,可以发现UE5团队并未使用什么高深的黑科技,而是依靠引擎开发者强悍的工程实现能力完成的,尤其是在充分利用GPU SIMT/SIMD机制榨干机能的同时,保证了功能与极限性能的实现。这种能力和精神,都很值得我们学习。

搭建nextcloud私有云存储网盘的教程详解

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        常用的程序差不多,LAMP是官方首选,不过LNMP也照样可以运行,只不过需要自己写URL重写规则。当然,官方还提供了SNAP一键安装包

        注:以上来自网上某处,重点是下面的安装

       本篇采用rpm源码安装,本人亲测有效,在线或一键安装没难度,请自行百度,

       1.安装LAMP架构:

       注:为了避免权限,网络问题等请用root用户或较高级别账号登录再操作

       yum install -y /yum/el7/epel-release.rpm

       rpm -Uvh /yum/el7/webtatic-release.rpm

        centos/redhat 6:

        rpm -Uvh /yum/el6/latest.rpm

        centos/redhat 5:

        rpm -Uvh /yum/el5/latest.rpm

        安装好后先停止mon 开始安装php5.6

        yum install -y phpw phpw-opcache phpw-xml phpw-devel phpw-mcrypt phpw-gd phpw-mysql phpw-intl phpw-mbstring 安装完成后启动aptech

        systemctl start httpd.service

        再次查看php版本,发现已经升级到PHP5.6了

       8.web界面安装nextcloud重启httpd后,再次打开浏览器访问

       设置登录密码和选择mariadb数据库的相关设置

       默认是SQLite数据库,这里点mariaDB数据库,输入账号,密码,表名即可

       注:SQLite也是一种数据库

        sqlite是一款轻型的数据库,遵守ACID的关系型数据库管理系统,包含在一个相对小的c库中。

        它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中

        使用了它,其中之一的特点是占用资源非常低,在嵌入式设备中,可能只需要几百k的内存就够用了。

       点击安装就进行安装了

       进入后发现和百度网盘非常相似,可以上传,下载,分享,功能的话自己可以摸索

       在web浏览器上上传资料

       直接在浏览器中输入IP,我这是...,输入账号密码即可进入

       9.安装插件:

        如:设置-应用-files中找到Files Right Click并启用它(如果启用不了一般跟网络慢有关)

        还可以安装其他更多插件来丰富nextcloud的功能

        有cpu负载监控,内存使用情况,用户活跃情况等实时监控

       注:安装与使用的快慢与你的网络和配置有关,请耐心等待。。。

       我的环境:Windows真机(WiFi),vm虚拟机(网卡桥接),centos7虚拟机,xshell远程连接软件

        Windows要与centos7互通,二者都要能联网

        Win的ip:...,centos7的IP:...

       制作:OneNote

       自此搭建成功

       总结

       以上所述是小编给大家介绍的搭建nextcloud私有云存储网盘的教程详解,大家如有疑问可以留言,或者联系站长。感谢亲们支持!!!

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