• Как работает видеопроцессор

    • Перевод
    image

    [Прим. пер.: оригинал статьи называется GPU Performance for Game Artists, но, как мне кажется, она будет полезной для всех, кто хочет иметь общее представление о работе видеопроцессора]

    За скорость игры несут ответственность все члены команды, вне зависимости от должности. У нас, 3D-программистов, есть широкие возможности для управления производительностью видеопроцессора: мы можем оптимизировать шейдеры, жертвовать качеством картинки ради скорости, использовать более хитрые техники рендеринга… Однако есть аспект, который мы не можем полностью контролировать, и это графические ресурсы игры.

    Мы надеемся, что художники создадут ресурсы, которые не только хорошо выглядят, но и будут эффективны при рендеринге. Если художники немного больше узнают о том, что происходит внутри видеопроцессора, это может оказать большое влияние на частоту кадров игры. Если вы художник и хотите понять, почему для производительности важны такие аспекты, как вызовы отрисовки (draw calls), уровни детализации (LOD) и MIP-текстуры, то прочитайте эту статью. Чтобы учитывать то влияние, которое имеют ваши графические ресурсы на производительность игры, вы должны знать, как полигональные сетки попадают из 3D-редактора на игровой экран. Это значит, что вам нужно понять работу видеопроцессора, микросхемы, управляющей графической картой и несущей ответственность за трёхмерный рендеринг в реальном времени. Вооружённые этим знанием, мы рассмотрим наиболее частые проблемы с производительностью, разберём, почему они являются проблемой, и объясним, как с ними справиться.
    Читать дальше →
    • +52
    • 32k
    • 6
  • Библиотека быстрого поиска путей на графе

      Привет, Друзья!


      Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами.


      Пример использования на огромном графе:



      Поиграться с демо можно здесь


      В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.


      Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.

      Читать дальше →
    • Для айтишника, погруженного в работу, идеальный мир – это когда все бытовые вопросы можно решить в несколько «кликов» – в приложениях или сервисах в сети. Реальность же заставляет интроверта вживую общаться с незнакомыми людьми. Например, при аренде жилья. Правда, прогресс добрался и сюда, позволяя обойтись без контактов с людьми и при этом быть уверенным в безопасности и комфорте. Вот он настал — момент, который ненавидит большинство интровертов: нужно найти и снять квартиру. И как бы ни был всесилен интернет, придется выходить из зоны комфорта. Через «не могу» общаться с большим количеством людей, ездить на просмотры, обговаривать условия с риелторами и владельцами. Задавать неудобные вопросы и формулировать ожидаемые ответы.
      Читать далее
    • Рисование толстых линий в WebGL

      Готовые примеры


      Примеры подготовлены на базе движка OpenGlobus, который в данном случае используется как обертка над чистым Javascript WebGL.
       
      Пример для 2D случая
      Пример для 3D случая (используйте клавиши W,S,A,D,Q,E и курсор для перемещения)

      Вступление


      В процессе работы над картографической библиотекой мне потребовался инструмент позволяющий рисовать линии разной толщины. Конечно в WebGL есть механизм рисования линий, но задавать толщину линии к сожалению нельзя. Поэтому линии приходится рисовать полигонами, лучше сказать треугольниками.
      Читать дальше →
    • Простыми словами о преобразовании Фурье

      Я полагаю что все в общих чертах знают о существовании такого замечательного математического инструмента как преобразование Фурье. Однако в ВУЗах его почему-то преподают настолько плохо, что понимают как это преобразование работает и как им правильно следует пользоваться сравнительно немного людей. Между тем математика данного преобразования на удивление красива, проста и изящна. Я предлагаю всем желающим узнать немного больше о преобразовании Фурье и близкой ему теме того как аналоговые сигналы удается эффективно превращать для вычислительной обработки в цифровые.

      image (с) xkcd

      Без использования сложных формул и матлаба я постараюсь ответить на следующие вопросы:
      • FT, DTF, DTFT — в чем отличия и как совершенно разные казалось бы формулы дают столь концептуально похожие результаты?
      • Как правильно интерпретировать результаты быстрого преобразования Фурье (FFT)
      • Что делать если дан сигнал из 179 сэмплов а БПФ требует на вход последовательность по длине равную степени двойки
      • Почему при попытке получить с помощью Фурье спектр синусоиды вместо ожидаемой одиночной “палки” на графике вылезает странная загогулина и что с этим можно сделать
      • Зачем перед АЦП и после ЦАП ставят аналоговые фильтры
      • Можно ли оцифровать АЦП сигнал с частотой выше половины частоты дискретизации (школьный ответ неверен, правильный ответ — можно)
      • Как по цифровой последовательности восстанавливают исходный сигнал


      Я буду исходить из предположения что читатель понимает что такое интеграл, комплексное число (а так же его модуль и аргумент), свертка функций, плюс хотя бы “на пальцах” представляет себе что такое дельта-функция Дирака. Не знаете — не беда, прочитайте вышеприведенные ссылки. Под “произведением функций” в данном тексте я везде буду понимать “поточечное умножение”

      Итак, приступим?
    • Эффективный расчёт области видимости и линии взгляда в играх

      • Перевод
      image

      В стратегических играх обычно требуется знать область видимости NPC, чтобы игрок мог продумывать стратегию и делать следующий ход. Мы рассмотрим математику и реализацию рациональной модели, не просаживающей скорость игры при большом количестве NPC на карте. Если вы хотите увидеть готовое интерактивное демо модели, перейдите сюда и играйте прямо в браузере! Вот скриншот демонстрации:

      image

      Имея параметры видимости наблюдателя (направление взгляда, расстояние видимости и угол поля зрения), нам нужно найти видимую для него область, т.е. определить область видимости (field of view, FoV). Если препятствия отсутствуют, это будет сектор круга, состоящий из двух граней (радиусов) и соединяющей их дуги (см. Рис. 1). Кроме того, имея заданную точку мира, мы должны быстро определить, видима ли она для наблюдателя, т.е. необходимо обрабатывать запросы линии взгляда (line of sight, LOS) для заданной точки. Обе эти операции можно выполнить достаточно эффективно для использования при рендеринге в реальном времени.
      Читать дальше →
    • Как официально принимать валютные платежи из-за рубежа в России (ИП)

      • Tutorial
      После моего комментария, периодически получаю однотипные вопросы о получении валютных платежей из-за рубежа.

      Наконец-то решил оформить всё это в пост, чтобы не писать каждый раз одно и то же. Сразу скажу, что ничего сложного тут нет – я сам разобрался в этом и оформил ИП примерно за пару недель, раньше ничего об этом не зная.
      По шагам...
    • Что такое свёрточная нейронная сеть

      • Перевод


      Введение


      Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.


      Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.


      Задача


      Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.


      Читать дальше →
    • Метрика рекомендательной системы imhonet.ru

        Цель этого рассказа — поделиться способами решения проблемы, над которой работали авторы при разработке рекомендательного сервиса imhonet.ru. Поскольку проблема не является чисто научно-технической, а скорее находится на стыке технологий и бизнеса и может быть полезна более широкой аудитории, чем обычный технический отчёт, мы выбрали именно такой формат представления нашей работы — попытались написать рассказ настолько простым языком, насколько это возможно. Первая часть рассказа посвящена довольно подробному обоснованию того, как правильно измерять качество работы алгоритмов рекомендательной системы. А в конце иллюстративно перечислено несколько примеров, в которых мы проводили эти измерения для решения конкретных задач.


        Читать дальше →
        • +32
        • 11,8k
        • 8
      • [ В закладки ] Алгоритмы и структуры данных в ядре Linux, Chromium и не только

        • Перевод
        Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



        Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.
        Читать дальше →
        • +140
        • 75,3k
        • 15