Metal IOS中的网格
Metal是苹果公司推出的一套用于图形渲染和计算的开发框架，它可以在iOS设备上进行高性能的图形处理和并行计算。在Metal中，网格（Grid）是一种组织图形计算的数据结构。
网格可以被看作是一个二维或三维的数据结构，其中每个元素被称为网格索引（Grid Index），它代表了计算任务的单元。通过使用不同的索引，开发者可以将不同的计算任务分配到不同的网格索引上进行并行计算。这种并行计算可以大幅提升图形渲染和计算的性能。
在Metal中，网格常用于执行图形渲染、图像处理、物理模拟、深度学习等任务。网格的使用可以提高应用程序的性能和效率，特别是对于需要大量并行计算的任务。由于网格的高度灵活性和可编程性，开发者可以根据具体的应用场景和需求来自定义和优化计算任务。
腾讯云的相关产品中，与Metal相关的推荐产品是腾讯云GPU计算（GPU Compute），它提供了高性能的GPU计算服务，可以满足对于并行计算需求的应用场景。您可以访问以下链接了解更多关于腾讯云GPU计算的信息：
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25回答
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浏览 1800提问于2022-11-02
8回答
腾讯智能云为开发者带来哪些便利？
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腾讯云在云+未来峰会上推出了智能云。使得普通开发者能够快速上手进行开发。能够有效节省自身开发成本，我想知道究竟带来了哪些便利？有哪些服务极大提升了开发效率和用户体验？
浏览 884提问于2018-05-24
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1728提问于2018-09-26
在腾讯云+未来峰会中，腾讯云运营总经理孙超在开发者专场中上发布了一个关于腾讯云开发者的计划，其中主要内容讲述了腾讯云如何助力在校学生，职场开发者，创业者三者的成长和创业扶持的计划，作为一个开发者，你是如何看待这个计划的？
浏览 890提问于2018-05-24
我们都知道GPU在广泛的应用程序中比CPU快得多。当有人问我们为什么不只是为GPU编程时，最常见的答案之一是GPU并不适合所有的东西--也就是说，它们不能做一些CPU很容易做的事情。好吧，怪不得:毕竟，它们不适用于一般计算。GPU与游戏和图形应用程序紧密相连，它们不仅有专门的功能，而且经常为它们做广告。
我的问题是:那么，为什么我们不构建和使用真正为并行程序设计的处理器呢？
浏览 0提问于2014-09-02得票数 2
2回答
固定功能GPU中的着色器
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我一直在阅读更多关于GPU架构的内容，有一点让我感到困惑。大多数资源将“着色器”定义为一段代码，它运行在图形管道的各个部分，以投影3D场景的最终呈现。较老的GPU架构是“固定功能”..。这是否意味着图形程序员真的无法控制如何将过滤器和效果应用到他们的3D场景中？
现在有人能和我确认，我们有“可编程GPU”，这是否意味着着色器功能/程序被发送到GPU？
这让我想到另一个想法，如果图形程序员没有控制，GPU的“固定功能”一词是否意味着这些着色器是在硬件上(通过晶体管/门)实现的？对不起，我是一个硬件新手，所以我的术语可能是错误的。
浏览 5提问于2015-09-07得票数 1
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2回答
我是3D游戏开发的业余爱好者。我想知道的是阴影有关。对于反思的目的，哪种方式会是有效的呢？“实时渲染到立体地图”还是“基于光线跟踪”反射？在哪种方式下，我将获得更好的帧每秒和我的gpu变得不那么累？无论我使用哪种API (例如，DirectX、GL、GL、Metal)。请注意我的问题是没有任何游戏引擎。
浏览 0提问于2015-12-30得票数 2
我的应用程序在第一帧上执行了几个渲染操作(我使用的是Metal，尽管我认为GLES也是如此)。例如，它渲染到在后续帧中使用但之后不更新的目标。我正在尝试调试这些渲染操作中的一些绘制调用，我希望使用“GPU捕获帧”功能来完成此操作。我过去曾使用它进行按需GPU帧调试，它非常有用。
不幸的是，我似乎找不到一种方法来捕获第一帧。例如，在调试器中中断时(在第一帧之前设置断点)，此选项不可用。Xcode行为似乎也不允许在调试开始后捕获帧。在Metal或CAMetalLayer中，似乎甚至没有用于执行图形处理器捕获的应用程序接口。
有人成功地做到了这一点吗？
浏览 1提问于2015-09-22得票数 4
在“非常痛苦”之后，我成功地安装了所有驱动程序，在Ubuntu16.04上运行CUDA。我有一个NVIDIA GeForce 940米图形适配器。它应该有4GB的内存，但是系统通知：
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce 940M"
CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 5.0
Total amount of global mem
浏览 0提问于2017-03-13得票数 1
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我非常有兴趣了解GPU如何并行不同的任务，如实时渲染和训练神经网络。我知道并行化背后的数学原理，但我很想知道GPU到底是如何工作的。实时绘制和训练神经网络是不同的.GPU如何有效地并行这两个任务？
浏览 3提问于2020-05-07得票数 0
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3回答
我一直在阅读关于OpenCL的文章，我发现了这句话：
OpenCL允许任何应用程序访问非图形计算的图形处理单元.
假设我需要执行一个CPU密集型操作，或者在Java或Clojure中执行一个算法(甚至可能运行Hadoop MapReduce)，我可以使用OpenCL在GPU中执行这个操作吗？如果是的话，我为什么要那么做？
如果我们有CPU，为什么要使用GPU？
OpenCL应用程序的场景是什么？
我读到OpenCL提供并行编程，这是否意味着它将在CPU和GPU之间划分一个目标作业？或者单独穿过GPU？
浏览 2提问于2011-04-18得票数 4
1回答
处理xyz数据的最佳方法
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我对python还不熟悉，我正试图找出解决数据分析问题的最佳方法。如果这个问题看起来很基本的话，我很抱歉。我本质上想要知道我是想用元组、数据集还是熊猫数据来存储数据。下面是我的场景：
我的数据:我有一个三维空间数据集，数据在不均匀的XYZ位置。数据点的精确位置是至关重要的，所以我不能重采样到一个均匀的网格，这将更容易处理。每个XYZ数据池都有一组相关的详细信息，包括字符、整数和浮点数以及布尔类。基本上，我有一个相当混乱的‘云’数据。
我的目标是:我希望能够检查数据集中的'X‘类型的每个点，并查看给定半径内所有其他点的属性(它们是什么类型，以及各种其他特性)。
我的问题是:存储和查询这类
浏览 3提问于2014-03-20得票数 1
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2回答
我刚接触过AWS，遇到了这两种情况，但我不明白它们之间有什么区别--它们看起来是一样的--有人能解释这一点吗
加速计算实例
加速计算实例使用硬件加速器或协处理器，以比在CPU上运行的软件更有效地执行某些功能。这些函数的例子包括浮点数计算、图形处理和数据模式匹配.
在计算中，硬件加速器是一个可以加速数据处理的组件。加速计算实例是工作负载(如图形应用程序、游戏流和应用程序流)的理想选择。
计算优化实例
对于从高性能处理器中受益的计算绑定应用程序来说，计算优化实例是理想的。与通用实例一样，您也可以将计算优化实例用于web、应用程序和游戏服务器等工作负载。
然而，不同的是计算优化的应用程序是理想的高性
浏览 5提问于2021-09-11得票数 0
2回答
深入分析CPU和GPU之间的差异
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我一直在寻找CPU和GPU之间的主要区别，更准确地说，是cpu和gpu之间的细微差别。例如，为什么不使用多个gpu而不是gpu，反之亦然。为什么gpu在处理计算时比cpu“快”？有哪些类型的事情，其中一个可以做，另一个不能做或不能有效地做，以及为什么。请不要回复像“中央处理器”和“图形处理器”这样的答案。我正在寻找一个深入的技术答案。
浏览 0提问于2011-10-08得票数 12
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1回答
我有一个函数可以运行很长时间来处理一个作业(有几个内部循环)。我假设在GPU上而不是CPU上运行这个会更快？
有办法在GPU上运行任意函数吗？
苹果表示，金属：
金属2提供了几乎直接的访问图形处理单元(GPU)，使您最大限度地的.计算应用程序的潜在
我看到的例子使用金属游戏和图形渲染，但有没有任何例子或链接，以帮助我只是运行常规的功能？
浏览 1提问于2018-06-27得票数 1
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1回答
网格渲染性能优化
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我正在研究网格地形的libgdx实现，并遇到了一些性能问题。
地形由若干个网格块表示，每个网格都是由放置在一个2D平面上的顶点组成的。
网格的实现是通过libgdx网格完成的，每个网格都是在初始生成后缓存的。我使用GL3.0，因此顶点是通过VertexBufferObjectWithVAO来处理的，据我所知，它应该允许GPU缓存。网格是索引的。
为了优化性能，我尝试增加每个网格中的顶点数量(同时保持相同的顶点总量)，但奇怪的是，性能反而变差而不是提高。
问题1:在相同顶点总数的情况下，网格数量较低的场景(以下#3)是否比网格数目较多的场景慢？
问题2:基于下面概述的OPENGL管道，假设VBO
浏览 0提问于2019-02-14得票数 2
2回答
我对游戏开发和3D图形很感兴趣，然而，我并不是很有经验，所以如果你觉得我无知或过于笼统，我会提前道歉。
我得到的印象是，3D游戏中的瓶颈往往来自CPU必须对GPU进行抽签调用。裁剪似乎一般是在CPU上执行，然后，对于每一个帧，CPU必须将裁剪后的场景图转移到GPU内存中进行渲染和显示。
但是，为什么不能在GPU上进行剔除呢？这似乎是一个非常重复和可预测的任务，必须对每个框架进行，并将受益于并行化。为什么不将整个活动场景图存储在GPU中；让CPU只更新每个帧需要更新的内容(由于物理、动画、脚本等原因)；然后对GPU进行一次“绘制”调用，让它裁剪并呈现所有内容。在我看来，它应该更高效，因为它将大大
浏览 0提问于2020-03-10得票数 3
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我有一个Windows应用程序，目前主要使用MFC呈现图形，为了更好地利用GPU，我想对其进行修改。大多数图形都是简单明了的，可以很容易地构建成场景图，但是有些图形可能非常困难。具体来说，除了普通的网格类型对象之外，我还处理点云，这些云可能包含数十亿笛卡尔，存储方式非常紧凑，使用了大量定制的裁剪技术来实时显示()。我要找的是一种机制，它可以将大部分场景呈现给缓冲区，然后让我访问该缓冲区、z缓冲区和摄像机参数，这样我就可以在将它们放到显示器前修改它们。我想知道在Direct3D、OpenGL或可能使用更高级别的框架(如OpenSceneGraph )时，这是可能的，最好的起点是什么？考虑到该软件
浏览 1提问于2019-01-30得票数 0
4回答
如果一台PC中有两个GPU，一个只处理图形，另一个专用于PhysX，那么物理相关的数据流程是什么？
假设我们是在模拟爆炸，PhysX计算爆炸元素(位置、大小、数字，诸如此类)，而图形GPU则呈现它们。CPU是否将输入发送到PhysX GPU，获取结果并将(某些)结果发送到图形GPU？或者是这样的: CPU向PhysX GPU发送输入数据，执行计算之后，来自PhysX GPU的数据直接转到图形GPU (完全省略CPU )，因为它们只是用来渲染东西，而CPU不需要对它们做任何事情？
编辑:实际上，作为一个额外的问题，我想知道同样的情况下，只有一个GPU (用于PhysX和图形)。数据是流到GPU，
浏览 0提问于2016-12-12得票数 4
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