随着人工智能技术的发展，机器学习应用场景越来越广泛，从智能语音助手到自动驾驶，从智能推荐到图像识别，都需要大量的计算资源来支持。而GPU作为一种高效的计算资源，越来越受到关注，成为机器学习加速计算的重要工具。然而，跨硬件通用加速缺乏跨平台跨硬件的通用API，不同显卡实现高效算子十分困难和复杂。
多年来，我们一直渴望了解更多关于Vulkan Video API的信息，该API本应在2020年上半年推出，现在终于推出了1.2.175临时更新版。新的Vulkan Video扩展允许GPU加速视频编解码。最初的公共工程被视为一个临时规范，编解码器覆盖范围有限，但会随着时间的推移而迭代更新。
前两篇我们分别介绍了渲染的发展史和真实感渲染的具体技术，作为本系列的最后一篇，聊一下渲染相关的前沿技术。
其中提到 FFmpeg 引入了 Vulkan 驱动的新滤镜，用于视频水平、垂直翻转。
虚幻引擎是全球最先进的实时3D创作工具，可制作照片级逼真的视觉效果和沉浸式体验。虚幻引擎是一套完整的开发工具，面向任何使用实时技术工作的用户。从设计可视化和电影式体验，到制作PC、主机、移动设备、VR和AR平台上的高品质游戏，虚幻引擎能为你提供起步、交付、成长和脱颖而出所需的一切。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今后，在ARM架构CPU的电脑上，你也可以享受英伟达光追的快乐了。 在GDC 2021上，英伟达首次展示了DLSS和光追等技术在ARM硬件上的效果。 先来感受一段太阳光影的变化： 打起射击游戏《德军总部：新血脉》来，则是这样一种feel： 这沉浸感，你jio得如何？ 这次演示，还真没英特尔、AMD，乃至微软什么事。 硬件配置是RTX 3060显卡+联发科天玑1200 ARM处理器，嗯，跑在Linux上的那种。 据英伟达介绍，他们已经将5
在3D创作领域，Blender是一款有名的开源开发软件。在里面，设计者可以创作包括静态图片与3D动画在内的多种3D视觉内容，甚至可以利用Cycles渲染器来运行光线追踪算法，以渲染出电影级逼真场景。因此它在影视、游戏设计等领域很受欢迎。
很喜欢一首歌的一句歌词“光落在你脸上”，每次听到这一句，我都不自然的觉得下联应该是“有无限种可能”。感叹光线千变万化之余，更神奇的是，所谓的千变万化，其实只有两种可能的无限组合：反射(reflection)和折射(refraction)，其中反射又可以分为漫反射(diffuse)和镜面反射(specular)。
之前的《Ray Tracing简述》，我们介绍了光线追踪的基本概念。当我们实现了CPU版本的光线追踪时，我们自然会有一个念头，是否能够提供GPU版本的光线追踪。在这个过程中，主要分为三个步骤：可行性分型，性能瓶颈分析以及Ray Tracing的可编程渲染管线。
Eric Haines是英伟达的工程师（Distinguished Engineer），也是’ Real Time Rendering’第四版的作者，以及‘Ray Tracing Gems’第一版的主编。Ray Tracing Essentials系列是他推出了关于光线追踪的系列视频，共分为7期：
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最近这两年，时不时会听到“（高）真实感渲染”这个词，什么效果才能称其为高真实感，其定义又是什么，本系列就和大家聊一聊我对真实感的一些浅薄理解。该系列包括三个方面：
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 将光线追踪性能大幅提升“100倍”，英特尔做到了 ！ 英特尔近日合并了一个光线追踪的修复程序到开源的Mesa Vulkan驱动程序中，这个合并请求目前已经登陆Mesa 22.2。 同时，修改这个程序的英特尔Linux图形驱动程序工程师Lionel Landwerlin说道： 这个合并请求就好像将光线追踪性能提升了 “100 倍”（没有开玩笑）。 但网友们似乎不是很认可性能提升“100倍”这个说法。 我不会将这次操作称为优化，他们仅仅是修改
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 将光线追踪性能大幅提升“100倍”，英特尔做到了 ！ 英特尔近日合并了一个光线追踪的修复程序到开源的Mesa Vulkan驱动程序中，这个合并请求目前已经登陆Mesa 22.2。 同时，修改这个程序的英特尔Linux图形驱动程序工程师Lionel Landwerlin说道： 这个合并请求就好像将光线追踪性能提升了 “100 倍”（没有开玩笑）。 但网友们似乎不是很认可性能提升“100倍”这个说法。 我不会将这次操作称为优化，他们仅仅是修改了错误，将
大家应该能感觉到，近些年来，CPU的发展速度远远跟不上GPU的发展速度，这里有很多因素，比如AMD的疲软，Intel主观上缺少动力，比如GPU更适合大计算量的应用，因此CPU没有太多必要提升计算能力。总之，一切都是由市场这个看不见的手来操纵。如下图，相比CPU，GPU计算能力更强，价格也更便宜。
ray tracing，光线追踪，简称光追，顾名思义，是以研究光线在不同环境下的运动为基础的渲染技术，其对应的理论是辐射转移，这里，光线本质是一种电磁波，而运动则产生了能量在不同介质之间的转移。辐射转移则以数学的形式来量化该运动。
机器之心报道 编辑：杜伟、小舟 与 AMD RDNA 2 和英伟达 Ampere 系列显卡角逐游戏市场，英特尔这款瞄准高端游戏市场的独立游戏显卡似乎做好了充分的准备。 从近期的种种迹象来看，英特尔似乎走入了发展「困境」，先是宣布将原定于 2021 年底推出的 7 纳米 CPU 芯片推迟 6 个月，这也就意味着 7 纳米产品至少要等到 2022 年才能上市。相比之下，英特尔的竞争对手 AMD 基于 7 纳米架构的 Ryzen 4000 已经上市数月，远远领先于英特尔。 这一消息公布后，英特尔股价暴跌 16
英特尔开放式图像降噪是一个开源库，其中包含高性能、高质量的去噪滤波器，适用于使用光线追踪渲染的图像。
好久不见, 最近忙于应聘, 好长时间没有写新的文章了, 但实际上屯了好几篇半成品, 预计未来更新频率会逐渐恢复.
上一篇从渲染史的角度，通过栅格化和光线追踪两个渲染技术，给出了真实感渲染的三个标准：照片级别，物理正确和高性能。本篇是系列二，从技术角度介绍当前真实感渲染。
不得不说，自发布以来，苹果M1芯片的各项测评表现都令人印象深刻。甚至此前有人发现M1 Mac Mini在某项TensorFlow速度测试中的得分高于英伟达RTX 2080Ti。
在UE系列[1]第一篇材质篇中，我们提到了UE的材质定义：Controlling the appearance of surfaces in the world using shaders。
机器之心专栏 机器之心编辑部 在训练强化学习智能体的时候，你是否为训练速度过慢而发愁？又是否对昂贵的大规模分布式系统加速望而却步？来自 Sea AI Lab 团队的最新研究结果表明，其实鱼和熊掌可以兼得：对于强化学习标准环境 Atari 与 Mujoco，如果希望在短时间内完成训练，需要采用数百个 CPU 核心的大规模分布式解决方案；而使用 EnvPool，只需要一台游戏本就能完成相同体量的训练任务，并且用时不到 5 分钟，极大地降低了训练成本。 目前，EnvPool 项目已在 GitHub 开源，收获超
在很长一段时间里，手机的刷新率都是60Hz，随着硬件设备性能的提升，各种高刷新率的移动设备层出不穷，移动端也能有120Hz的显示设备。那么手机上的游戏真的是FPS越高越好吗？本期我们就来探索这其中的真相。文章作者：侯鑫，腾讯游戏引擎研发工程师。 背景 作为手机游戏开发者，我们的工作中有很多时间都在尝试优化自己的代码。比如让某一段逻辑执行的更快速，或降低一些迭代的频率，减轻CPU负担，抑或通过各种骚操作在不降低画面质量的情况下，减轻GPU负担。 最终的目的都是想让使用不同性能设备的玩家都可以流畅的体验游
本文介绍了 Bellhop 工具箱的具体使用，通过介绍官方 demo 实例，对绘制声速剖面、声线轨迹和本征声线进行了讲解，便于新手快速入门。
此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
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我是英伟达深度学习解决方案架构师吴金钟，今天给大家介绍的是英伟达在直播场景中的解决方案。
本文是论文‘Mitsuba 2: A Retargetable Forward and Inverse Renderer’的读后感（review）。
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8月14日早上北京时间7点，在SIGGRAPH 2018计算机图形与交互技术大会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋推出世界上第一款光线追踪GPU！据媒体报道老黄把这块GPU称作”自2006年以来最重要的一块GPU“，耗时10年打造。
Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。
如果您使用NVIDIA Visual Profiler或nvprof命令行工具，那么现在是时候转换到更新的工具了:NVIDIA Nsight工具。
【新智元导读】今天在刚刚结束的GTC 2018上，英伟达CEO黄仁勋说两件大事，一是发布了迄今最大的GPU，二是暂定自动驾驶暂停研发。随后英伟达股价下跌3.8%。GPU正在成为一种计算范式，但本质性突破乏善可陈，教主一路回顾过去创下的纪录，而鼎盛之下，衰退的迹象，似乎已经潜藏。 黄仁勋在熟悉的背景音乐中上场，GTC今年已经是第十年了。 称不上激昂，但显然迫不及待要分享。不是首先揭幕万众期待的新品，而是回归初心——黄仁勋说，图形技术是GPU的核心驱动力，是虚拟现实的根本，在各种各样的领域，我们想将信息和数据
为了帮助准备过渡到Qt 6，在Qt 5.15版本中已将许多将从Qt 6.0中删除的类和成员函数标记为已弃用。除非您在项目中定义QT_NO_DEPRECATED_WARNINGS，否则对于使用任何不推荐使用的API的代码，您都会收到编译器警告。这些警告将说明要改用哪个API。要完全禁用所有不推荐使用的API，请使用QT_DISABLE_DEPRECATED_BEFORE宏。
1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置Docker了。
可微分渲染技术在理论上(‘Differentiable Monte Carlo Ray Tracing through Edge Sampling’)得到解决后，在实际中还存在两个问题，一个是边缘检测的性能问题，另一个问题则是内存消耗过大，很难满足复杂场景对内存的需求。RGL团队在2019和2020分别发表了三篇针对可微分渲染的论文，‘Mitsuba 2’提供了可微分渲染的框架，上一篇介绍的论文‘Reparameterizing Discontinuous Integrands’针对边界性能差的问题，而这一篇论文‘Radiative Backpropagation’针对内存消耗大这个问题。
大家好，今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
实时图形学正处于向Path Tracing过渡的历史性时刻。Path Tracing是最准确的渲染方式，但由于多次反弹，以及光、材质的模拟，因此计算量也是巨大的。随着硬件加速，系统的研究以及随机采样和降噪方面的进展，NV已经开始为数十亿个三角形和数百万光源的场景实时光线追踪。本文是GDC2022大会Nvidia关于实时光线追踪的报告，概述了NV在Real-time Path Tracing的最新研究成果和性能优化。下面是我观看该视频的心得总结。
在NVIDIA GTC2020大会上，NVIDIA正式发布了7nm安培GPU，号称是8代GPU史上最大的性能飞跃！黄仁勋从厨房里面烤出了史上最大GPU。
多媒体应用程序是典型的资源密集型应用，因此优化多媒体应用程序至关重要，这也是使用视频处理专用硬件加速的初衷。作为回报，这允许整个系统更加有效地运行（以达到最佳性能）。 但是为了支持硬件加速，软件开发厂商面临着各种挑战：一个是存在潜在的系统性能风险问题；此外，软件开发商一直也因为要面对各种硬件架构的复杂性而苦苦挣扎，并需要维护不同的代码路径来支持不同的架构和不同的方案。优化这类代码，耗时费力。想想你可能需要面对不同的操作系统，诸如Linux，Windows，macOS，Android，iOS，ChromeOS；需要面对不同的硬件厂商，诸如Intel，NVIDIA，AMD，ARM，TI, Broadcom……，因此，提供一个通用且完整的跨平台，跨硬件厂商的多媒体硬件加速方案显得价值非凡。
要完整的支持深度学习，需要一个很长的 Pipeline，通常我们的工作起步于标注平台, 尽管Byzer 也可以作为标注平台的上游，比如对图片和视频做一个统一的处理（诸如缩放成统一大小等），然后再放到标注平台里。
ChatGPT犹如一颗璀璨的恒星，横空出世，瞬间光耀了整个AI的星空，一时间激起千层浪，惊动四大洋，熠熠生辉。各大IT公司都争前恐后的加入大语言模型（LLM）的逐鹿中，从LLM的预训练、微调、提示词工程、推理优化、服务治理等各个方面，新颖的论文层出不穷，优异的技术日新月异，开源的项目与日俱增，使得行业发展快速更迭，截止目前OpenCSG已陆续开源了数十个项目，在行业中取得了巨大影响力，本次OpenCSG再次开源推理服务项目。
你一定听说过CPU、GPU，但是TPU、VPU、NPU、XPU…等等其他字母开头的“xPU”呢？
这周国外过节比较清净。注意下面很多链接需要开学上网，无奈国情如此 1. Facebook AML团队发文，从应用的角度披露了很多FB内部用的机器学习系统，其中Sigma（做异常检测的）好像是第一次对外说，其他的比如FBFlow, Lumos, Facer等等之前都有讲过 很有意思的是inference全部是CPU，GPU只是用来做training。而且各种算法都有 也会针对不同的问题使用不同的硬件做优化，训练频率和时间也各不相同 文章里面还谈到针对神经网络的拓扑结构优化硬件调度算法等等，是一篇信息量很大的文
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AMD的5nm Zen4架构终于来啦！ Ryzen 7000系列首批四款CPU，今天正式发布。 按照AMD测试数据，这四款的Geekbench单核跑分，均超过了英特尔当前的旗舰处理器i9-12900K。 与之前传闻的全系列涨价正相反，这次低端的R5 7600X维持上代价格299美元，最高端的R9 7950X对比5950X甚至降价100美元！ 在随后的Q&A环节，CEO苏姿丰解释道： 降价，是为了让PC装机玩家感到兴奋。 具体如何？一起来看看。 单核
这周国外过节比较清净。注意下面很多链接需要开学上网，无奈国情如此 1. Facebook AML团队发文，从应用的角度披露了很多FB内部用的机器学习系统，其中Sigma（做异常检测的）好像是第一次对
近期，有国外大神利用ASCII码，完成了Nvidia显卡才能实现的光线追踪技术，并实现了不错的光影效果。
分发器是 PyTorch 的一个内部组件，负责确定在调用诸如torch::add这样的函数时实际运行哪些代码。这可能并不简单，因为 PyTorch 操作需要处理许多“层叠”在彼此之上的交叉关注点。以下是它处理的一些事项的示例：
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