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分析 AGI 纹理数据提升 GPU 性能

Android GPU Inspector (AGI) 能够帮助我们洞悉 Android 设备上的 GPU 内部运行情况。对 GPU 来说,最具挑战性的任务之一就是在着色器中获取和过滤纹理数据。 通过采集带宽 、缓存行为、滤镜渲染三个方面的数据,我们就可以使用 AGI 监视与纹理相关的 GPU 工作负载。 我常常从观察纹理带宽入手,因为它表明了每帧画面中有多少纹理数据输入到了 GPU,进而可以快速定位潜在的性能问题。 分析纹理行为相关的 GPU 计数数据解决所发现的问题,能够更轻易、更大幅度地提升用户体验。 要发现该类型和纹理相关的 GPU 性能问题,可以使用 Android GPU Inspector 采样您的游戏数据,然后依据这里为大家介绍的内容比较分析 GPU 计数器的数据和变化趋势。

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游戏优化利器 | Android GPU Inspector 开放 Beta 测试版

作者 / Jay Kong, 游戏和图形产品经理 随着 Android 11 在 Pixel 上的推出,Android GPU Inspector (AGI) 得以从不公开测试的开发者预览版升级到开放的 在开发者预览版期间,AGI 帮助与我们合作的开发者们顺利发现了产品中的性能瓶颈。随着开放 Beta 版的到来,我们也期待听到大家的反馈。 AGI 是一款图形分析工具,可让您查看 Android 设备的 GPU 工作情况,从而更好地了解图形瓶颈,优化基于 3D 图形 API 的游戏和应用性能。 △ 古惑狼: 全速冲锋 在与 Jam City 的合作中,AGI 将《面团世界大战: 即时玩家对战》(World War Doh: Real Time PvP) 的 GPU 帧时间缩短了 45%。 这里首先演示如何使用 AGI 来寻找游戏纹理中的优化点。 您也可以阅读 Medium 上的 文章 进一步了解详情。 即刻体验 请 下载 AGI查看 设置说明。

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    Cesium渲染一帧中用到的图形技术

    如今,这实际上会影响性能,因为清除颜色缓冲区有助于最大程度地压缩GPU(与清除深度相同)。最佳做法是使天空盒最后渲染以利用Early-Z。 例如,Globe从头到尾对其命令进行排序,以利用GPU Early-Z优化。 由于性能通常取决于命令的数量,因此许多图元使用批处理通过将不同的对象组合为一个命令来减少命令的数量。 未来的工作 关于一帧中进行的渲染工作,有一些正在进行中还处于计划阶段的提升。 深度纹理 添加阴影的一个子集增加了对深度纹理的支持,例如,可以将其用于针对地形进行深度测试的告示板,根据深度重构世界空间的位置。 WebVR 添加阴影的另一部分是从不同角度渲染场景的能力。 例如,这将用驱动后处理框架的数据代替许多硬编码的太阳泛光,打开许多新效果,例如景深,SSAO,发光,运动模糊等。 请参阅这些说明。

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    ARM Mali GPU | G710、G610、G510、G310

    G710 G710综合性能提升20%、机器学习性能提升35%、纹理性能提升50%、能效提升20%,用于高端旗舰智能手机; 作为 Valhall GPU 架构的延续G710的执行引擎设计和G77、G78 wavefront/warp大小从8变为了16,而且每个执行引擎有两个数据路径,最终形成每个核心32个FMA。 新的 G710 包括一个全新的纹理单元,现在每个时钟能够处理多达 8 个双线性纹素,并且优化了新设计以显著提高面积效率,纹理单元性能密度提升了50%,也就是面积效益比前代更好。 G310 G310以最小的面积成本提供最高的性能,虽然定位最低但变化最大,号称纹理性能提升多达6倍、Vulkan性能提升4.5倍、安卓UI内容性能提升2倍;适用于入门级智能手机、AR 设备和可穿戴设备。 总结 从Mali-G710到G610是核心数减配;而到G510,除了核心数减配,还包括shader核心规模、纹理单元规模等的减配;G310则属于核心再减配,对shader核心规模和其他各部分单元再再减配的低配版

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    Google与Binomial合作开源Basis Universal GPU纹理编解码器

    近期,Google与Binomial宣布合作开源Basis Universal GPU纹理编解码器,在保持GPU性能效率的同时,提升Web、桌面端与移动应用程序中图像传输的性能纹理编解码器(https://github.com/binomialLLC/basis_universal),在保持GPU性能效率的同时,提升Web、桌面端和移动应用程序中图像传输的性能。 如果没有通用纹理格式,开发人员将仅有以下两个选项: 使用GPU格式但无法降低存储大小 使用其它可减少存储大小的格式但却无法获得与GPU媲美的性能。 首先我们使用编码器压缩图像选择对于项目而言有意义的质量设置参数(例如在知道其共享同一个调色板的情况下,为短视频提交多个图像优化以提升性能)。 WebGPU API使每个人都可以访问高性能的跨平台压缩纹理

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    全平台硬件解码渲染方法与优化实践

    准备纹理具体是指在第一次渲染第一帧前先创建一个设置好相应参数的纹理,而后再使用Texlmage2D将GPU上一定大小的显存空间分配给此纹理;进行渲染前首先需绑定此纹理借助TexSublmage2D技术将解码数据填充进之前分配好的纹理存储空间中 由于内存与GPU间的数据传输速度和内存与CPU间相比快很多,能否通过与GPU间的数据拷贝显著提升性能? 但用GLX的方法已经比较过时,而Linux平台上出现的一些新解决方案可带来明显的硬解性能提升。如现在比较流行的EGL,我们可将其理解为一个连接渲染接口与窗口系统之间的桥梁。 macOS也可通过TextureCache方法实现纹理转换输出RGB型纹理,但性能较为低下,不在此赘述。 IOSurface用以进程间进行GPU数据共享,硬件解码输出至GPU显存通过IOSurface实现进程间的数据共享。VideoToolbox作为一个服务,只有在APP开始解码时才会启动解码进程。

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    基于OpenGL ES的深度学习框架编写

    以前我们在早期作gpu加速的预研时,也有过类似的尝试,但是数据传输和同步的性能消耗远大于协同计算带来的性能提升。 另外,GPU驱动在申请内存(分配纹理所需要内存空间)的时间消耗在移动设备端是不可忽略的,因此,不能在运算过程中临时创建纹理或其他Buffer,必须事先分配好。 优化注意点 1. 我们将输入数据用一个RGBA32F格式的3D纹理存维,由于每一个像素有4个数值,得到的纹理大小是w∗h∗ceil(d4)。 合并可以提升性能(不过不会太多),但最重要的是减少了中间内存。 框架设计 分为两个子模块,引擎模块在客户端上运行,工具模块用来转换caffe的模型文件。 ? 引擎模块 1. 数据层 Image 为一个RGBA32F格式的2D Array纹理,SSBO为一种vbo, 全称为GL_SHADER_STORAGE_BUFFER,用于存储自定义类型的数据(主要就是卷积层和内积层的参数

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    解锁 2022 Google 游戏开发者峰会 | 打造高质量的游戏体验

    使用 Android 游戏开发工具包构建高质量 Android 游戏体验 我们致力于支持您构建高质量的 Android 游戏体验,通过持续改进开发者工具和 SDK 来帮助您简化开发流程以及深入分析如何提升游戏的性能和稳定性 最后,是关于 Android GPU Inspector (AGI) 的更新,AGI 是针对 Android 发布的首款平台级 GPU 性能分析器,它对于了解游戏何时遇到 GPU 瓶颈、提高帧速率以及延长电池续航时间都至关重要 去年,我们为 AGI 增加了一个组件,面向部分抢先体验的开发者们发布了 Frame Profiler 的 Beta 版,旨在帮助大家确定是哪些渲染通道拖慢了游戏速度,了解资源和 Graphics API 现在我们面向所有开发者发布 Frame Profiler 的正式版,助力您切实提升游戏性能。请观看视频,了解 如何利用 Android GPU Inspector 优化 GPU 占用量。 对此,您可以使用 Android Vitals 来监控和提升应用或游戏的技术质量。此工具可以针对影响用户的关键问题提供报告,以便您进行相关调试确定问题的优先级。

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    Arm Mali-G77 GPU

    这意味着高端智能手机可能会采用与今天相同的GPU核心数量。 看看广受欢迎的Manhattan GFXBench基准测试,性能提升40%可以为现代硬件带来相当大的优势。 仅就新架构而言,Mali-G77的能效和性能密度平均提高了30%。得益于INT8点产品的支持,机器学习应用程序也获得了60%的巨大提升,游戏性能预期提高20%至40%。 为了确切地了解Arm如何实现这种性能提升,让我们更深入地研究架构。 Bifrost的继任者Valhall Vahall是Arm的第二代标量GPU架构。 低成本的抗锯齿功能仍然存在,可以提高图像质量,但是纹理性能加倍是这里的主要优点。 Miss路径用于处理格式转换和纹理解压缩,具有更广泛的L2缓存接口。这对于可能经常需要从内存中提取新数据的机器学习工作负载也很有帮助。

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    OpenAI 开源机器人模拟 Python 库:优化API接口提升400%处理速度

    最新版本的mujoco-py支持支持自动的(headless)GPU 渲染,与基于CPU的渲染相比,它的速度有40倍的提升,可以每秒产生数百帧的合成图像数据。 ? Mujoco-py 1.50.1.0带来了许多新的功能和显着的性能提升新功能包括以下几点: 高效处理并行模拟 GPU 加速的自动 3D 渲染 直接访问 MuJoCo 函数和数据结构 支持所有的 MuJoCo mujoco-py通过OpenMP使用数据并行,通过Cython和NumPy直接访问内存管理,从而使批量模拟更有效率。 提速的大部分原因在于MuJoCo各种数据结构的访问时间缩短。 高性能纹理随机化 在OpenAI的许多项目中都使用域随机化技术。 最新版本的mujoco-py支持支持自动的(headless)GPU 渲染,与基于CPU的渲染相比,它的速度有40倍的提升,可以每秒产生数百帧的合成图像数据

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    近距离看GPU计算

    在本文中,我们首先介绍下GPU及其分类,简单回顾下GPU绘制流水线的运作,最后又如何演化为通用计算平台。 将GPU集成至处理器的好处是可以降低功耗,提升性能。随着技术的成熟,目前的集成GPU已经足够应付基本3D的需求,不过由于仍然依赖主板本身的RAM,相比独立显卡,访存带宽始终是个不小的限制。 最早通过使用3D API OpenGL或者DirectX接口函数,很多数据并行算法被移植到GPU性能也获得很好提升,但是这种利用模式面临不少问题,下面具体看看一步步是如何解决的。 CUDA的发明。 另外除了浮点数,GPU也开始支持各种各样的整形运算。这些数据类型的支持对GPU通用计算的重要意义不言而喻。 随机存取数据。 传统的GPU架构只有非常有限的寻址能力,如通过提供纹理坐标给纹理处理单元读取纹理数据,Fragment Shader把像素最终的颜色值输出到对应的帧缓存位置,这些读写过程用户没有办法显式控制,非常限制通用计算的数据交互能力

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    UPA深度性能报告解读

    WeTest 导读 UPA作为腾讯WeTest与Unity官方联合打造的客户端性能分析工具,为开发者提供了极大的便利和效能提升。产出的分析报告内容详尽,但您是否真的读懂了报告?是否了解每项数据的含义? 此次就让我们的大咖来为您详细解读UPA的性能报告,让您瞬间秒懂。 测试概况 一般做完数据收集后,查看upa深度性能报告,最先看到的就是测试概况页面。 ? 上面的数据大致可以分成这几个方面来看: 1)平均帧率既和CPU耗时有关(点击下方的通过/未通过按钮可跳转到CPU模块),也和GPU耗时有关。 通过概况页面可以大致看出游戏存在的性能问题,upa也给出了问题和优化建议: ? CPU cpu模块提供了CPU耗时相关的详细数据。 cpu性能占用这一页签的概述给出了各模块的整体耗时: ? 怎样查看shader优化后,性能是否提升了呢?

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    TSR:基于深度学习的超分辨率技术及应用

    在处理速度在RAISR的基础上提升40%。处理效果上的提升也很明显。 TSR与RAISR的效果性能对比: 对于图片细节与纹理的处理来看,TSR对比RAISR在细节还原上有着更出色的表现: 其次,TSR是目前业界首创并且也是唯一能够将基于深度学习的超分分辨率技术落地应用到移动端的技术 最后,基于TSR衍生出来的深度学习框架RapidNet是目前业界最优的移动端深度学习框架,对比CAFFE2与TENSORFLOW框架,性能提升平均达到20倍。能够把深度学习落地到普通手机。 目前主流的深度神经网络模型一般在后台的高性能GPU机器上运行,对机器性能要求比较高。 TSR基于对超分技术与移动端手机架构的深入研究,提出基于手机端深度学习架构,能够充分使用移动端的GPU和CPU资源,使用异构并行计算技术与数据并行处理技术进行加速。

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    Android OpenGL 渲染图像读取哪家强?

    YUV 图像,这样传输数据量会降低一半,性能提升明显。 PBO 仅用于执行像素传输,不连接到纹理,且与 FBO (帧缓冲区对象)无关。 PBO 类似于 VBO(顶点缓冲区对象),PBO 开辟的也是 GPU 缓存,而存储的是图像数据。 PBO 可以在 GPU 的缓存间快速传递像素数据,不影响 CPU 时钟周期,除此之外,PBO 还支持异步传输。 PBO 类似于“以空间换时间”策略,在使用一个 PBO 的情况下,性能无法有效地提升,通常需要多个 PBO 交替配合使用。 ? 2 个 PBO read pixels 如上图所示,利用 2 个 PBO 从帧缓冲区读回图像数据,使用 glReadPixels 通知 GPU 将图像数据从帧缓冲区读回到 PBO1 中,同时 CPU

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    CUDA优化的冷知识15|纹理存储优势(1)

    CUDA优化的冷知识 8 |GPU显存的特色 CUDA优化的冷知识9 |GPU显存的粒度 CUDA优化的冷知识10 | GPU卡和Jetson上显存优化的特色 CUDA优化的冷知识11 |一些规避的坑和优化的要点 接着之前的内容, 即说对GPU上的各种存储器的优化使用, 今天来到纹理存储. 这个其实我们之前在编程指南中已经说过很多了, 读者也应当对基本用法, 包括经典的纹理引用和较新的纹理对象都应该会使用了. 而纹理读取的时候, 可以利用上其数据路径中的自带的转换功能, 从而节省掉对SFU/XU或者人工编码成本的开销. 这样有可能带来额外的性能提升, 和对人力成本的节省. 这样会可能带来额外的性能提升. 如果适用你的算法, 则利用硬件自动的插值的效果可以进一步节省你的手工运算量, 从而潜在的可能提升性能. 这两点都属于今天的texture带来的4点中的第一大点, 即自动/免费对读取到的值变换的好处.

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    UPA深度性能报告解读

    原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/403.html WeTest 导读 UPA作为腾讯WeTest与Unity官方联合打造的客户端性能分析工具,为开发者提供了极大的便利和效能提升 是否了解每项数据的含义?此次就让我们的大咖来为您详细解读UPA的性能报告,让您瞬间秒懂。 ---------- 测试概况 一般做完数据收集后,查看upa深度性能报告,最先看到的就是测试概况页面。 [image001.png] 上面的数据大致可以分成这几个方面来看: 1)平均帧率既和CPU耗时有关(点击下方的通过/未通过按钮可跳转到CPU模块),也和GPU耗时有关。 通过概况页面可以大致看出游戏存在的性能问题,upa也给出了问题和优化建议: [image003.png] CPU cpu模块提供了CPU耗时相关的详细数据。 怎样查看shader优化后,性能是否提升了呢?

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    视频精修一帧要花2小时?美图影像研究院的AI只要5.3毫秒!

    GPU 推理方面,Manis 针对高通的 GPU 架构在纹理内存上的访存能力较优的特点,选择 GL texture 纹理推理计算方式;针对 MTK 设备在普通内存上的多种加速特性能力,选择 GL buffer 图 6: 美图天枢解决方案模型分发流程 实时美化模型优化 事实上,CPU 和 GPU 数据交互同步是一件非常损耗性能的操作,功耗增加导致长时间的处理下容易出现掉帧现象。 对此,MT Lab 在人脸检测环节采用极速轻量的 CPU 推理,快速获取人脸区域,通过局部的数据操作,降低 FeatureMap 大小的同时保留关键特征图信息,避免大数据量下 GPU 带宽受限带来的性能掉点问题 ;在图像处理环节通过 GPU 数据流并发推理,弱化了高计算量带来的负面影响。 它既实现了移动端上极致性能优化,还服务于加速 AI 项目的落地生态打造。通过与主流开源框架的性能数据对比(如图 8),可以很明显地感受到 Manis 所具备的高水平推理能力与性能提升能力。

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    【资料学习】我到底拿什么说服老板采购Tesla V100!

    与上一代Pascal GP100 GPU一样,GV100 GPU由6个GPU处理集群(GPC)和8个512位内存控制器组成,每个GPC拥有7个纹理处理集群(TPC),每个TPC含2个流多处理器(SM)。 L1数据缓存和性能共享 将数据缓存和共享内存功能整合进单一内存块中,可为两种类型内存访问提供出色的整体性能,带来更低延迟和更高带宽。 整合后的容量可达128KB/SM,比GP100数据缓存大了七倍以上,不使用共享内存的程序可将其作为缓存,纹理单元也可使用该缓存。 这在大型集群计算环境中尤为重要,因为其中的GPU需处理非常大的数据集亦或长时间运行应用程序。 复制引擎支持多处理器数据传输 英伟达GPU复制引擎可在多个GPU间或GPU与CPU间传输数据。 Volta MPS可为MPS服务器的关键组件实现硬件加速,使MPS客户端将工作直接提交至GPU中的工作队列,降低提交延迟增加总吞吐量(特别是用于高效推理部署),从而提升性能改进隔离(服务质量和独立地址空间

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    LayaAir 2.0 正式版发布了,重要特性全面介绍

    4、增加GPU纹理压缩 在LayaAir 2.0引擎正式版里,增加了GPU纹理压缩功能,可大幅降低贴图的显存占用,至少达到75%。也就是说,假如原来需要占用100M,那现在只会占有20多M。 也就是说同等品质的3D游戏,加载游戏的速度又可以提升了。众所周知,游戏加载速度会对用户的转化数据有着直接的影响,所以开发者们可以尽快用起来这个功能。 同时采用更先进的机制来减少JS和WebGL本地接口的调用次数等等优化措施,对性能做出了大幅提升。比如,3D静态模型批处理性能提升61%,3D动态模型批处理性能提升12%, 3D动画内存减少80%。 3、纹理系统 LayaAir2.0对纹理功能进行了提升和改进,增加了纹理的灵活性和可控性。 还增加了纹理上传像素的接口,开发者可自行上传自定义像素颜色来生成纹理。支持了GPU纹理压缩(Android、IOS),具体为ETC、PVR,可大幅减少显存占用,增加游戏资源总量,提升游戏品质。

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