Por qué puede habilitar la programación de GPU con aceleración de hardware en Windows 10

La planificación funciona de 3 formas: RS

Sombreadores informáticos inteligentes con optimización del orden de clasificación de ML:

Clasificación = (almacenamiento variable (4 KB a 64 KB y hasta 4 MB, AMD con RAM de 64 bits por línea SiMD)
Siendo ideal para una sola unidad SimV SimD/T y mapeo y optimización de datos,
Con una lista de acciones y ubicaciones de memoria (tabla de variables),
Tiempo para calcular el estimador y el analizador y el optimizador de actividad de muestra previa con una lista ordenada de tiempo de carga de trabajo.

Luego, las cargas de trabajo se ordenan por ubicaciones aproximadas en la lista Calcular carga y EJECUTAR.

Programador de CPU, GPU y FPU con optimización del orden de clasificación de ML:

Clasificación = (almacenamiento variable (4 KB a 64 KB y hasta 4 MB, AMD con RAM de 64 bits por línea SiMD)
Siendo ideal para una sola unidad SimV SimD/T y mapeo y optimización de datos,
Con una lista de acciones y ubicaciones de memoria (tabla de variables),
Tiempo para calcular el estimador y el analizador y el optimizador de actividad de muestra previa con una lista ordenada de tiempo de carga de trabajo.

Luego, las cargas de trabajo se ordenan por ubicaciones aproximadas en la lista Calcular carga y EJECUTAR.

Open CL, optimizador de fragmentos de caché de SysCL simplificado con optimización de orden de clasificación de ML:

Clasificación = (almacenamiento variable (4 KB a 64 KB y hasta 4 MB, AMD con RAM de 64 bits por línea SiMD)
Siendo ideal para una sola unidad SimV SimD/T y mapeo y optimización de datos,
Con una lista de acciones y ubicaciones de memoria (tabla de variables),
Tiempo para calcular el estimador y el analizador y el optimizador de actividad de muestra previa con una lista ordenada de tiempo de carga de trabajo.

Luego, las cargas de trabajo se ordenan por ubicaciones aproximadas en la lista Calcular carga y EJECUTAR.

(c) Ruperto S.

ORO-DL: carga dinámica optimizada para seguimiento de haz objetivo y aprendizaje automático: RS

Simplemente pase el trazado de haces a las poderosas manos de las potentes funciones de CPU y GPU del 280X y GTX 1050 al nuevo hardware, lo que reduce la carga en las combinaciones sobrecargadas de GPU/CPU.

Posibles mejoras en fuentes PS4+ y XBox One+ y Windows y Linux como Firefox y Chrome
Desarrollo de capacidades para soluciones SiMD y Vectored AVX / FPU con ML interno.

Esta solución también es viable para tareas complejas como:
Funciones 3D, sonido 3D y estrategia de procesamiento.

Red, video y otras tareas que puede redirigir:
(Planificación, Mapa, Entrenamiento, Álgebra, Matemáticas, Ordenar y Comparar, Estudiar y Calcular / Optimizar / Pronosticar)
(Se requiere una estrategia de aprendizaje automático)
Objetivo Principales recursos de Raytrace:

Activos de recursos de CPU y GPU Precisión de FPU 8 bits, 16 bits, 32 bits + para potencia,
Trazado matemático de rayos con prioridad a la velocidad y la belleza en primer lugar,
HDR segundo (puede ser virtual (por ejemplo, traducido a 10 bits) AVX y SiMD

(Obviamente, la GPU SiMD es importante para el renderizado de escenas MESH y VRS, por lo que se recomienda una CPU tanto para la FPU como para el AVX SSSE2 menos utilizado)

La representación en bloque es un formato propuesto. La estrategia optimiza el tiempo de arranque al tiempo que reduce el tiempo de acceso a IRQ y DMA.
Reduzca la fragmentación de RAM y aumente el rendimiento de las cargas de trabajo DMA transferidas.

Carga de DMA de representación en bloque; Lista Optimus:

Se solicita un bloque DMA de 64 KB a 64 MB en el búfer flotante en la GPU para su implementación en la parte superior de la canalización.

De acuerdo con la propuesta, la pila de juegos dinámicos muestra bloques en pruebas de desarrollo que cumplen con los requisitos del motor del juego,
Búfer DMA de prioridad 4 MB 16 MB 32 MB 64 MB

Un bloque común de contenido trazado por rayos y audio, táctil, delirante y simulado,
Contenido de SiMD Shader que se ajusta al límite de fotogramas de vista previa recomendado de 3 a 7 fotogramas.

Hay de 1 a 7 fotogramas disponibles e idealmente de 3 a 5 fotogramas para evitar obtener DMA, RAM y caché.
y descargar datos.

Como se observó en períodos anteriores como AMIGA, la función vectorial observada del procesador no es tan buena para texturizar, sin embargo, los logros y la necesidad lo permiten.

La emulación SiMD Shader te permite usar todo el potencial soportado, y en el caso de algunas GPUs... AVX2, AVX 256/512 y selección dinámica...

Las posibilidades son infinitas, especialmente con la pila optimizada común AMD SVM, FP4/8/DOT de Dynamic.

El contenido de fondo y las escenas pueden mostrarse previamente o ser dinámicos (especialmente con detalles finos).
En términos de teselado y RayTrace y otras computaciones vectoriales vitales, SiMD sin afectar la escena principal, que se muestra directamente en la GPU.
Solo mejore la capacidad de la GPU y la CPU para la realización de escenas completas.

Caché DMA de vector rápido.

Entonces, ¿cuál es la lógica principal?

La CPU frente al marco RayTrace es donde se muestran los detalles de la escena:
Planee usar el 50% de la CPU antes del marco y en el tiempo posterior a la carga y en modo de optimización: RS:
El 50% puede ser una fusión de contenido dinámico.

Entero (hasta 64 bits o Virtual Float de 32 bits. 32 bits) (muchos enteros en la CPU, así que nunca subestime esto), vector, AVX, SiMD, lógica FPU ML procesada

La mayoría de las CPU RayTrace pueden ser estáticas/dinámicas lentas y contenido preprogramado.
(¿Preprogramado? 30 segundos de reproducción hacia adelante en las pistas y en el escenario)
El contenido con iluminación estática y turnos ordenados/programados no necesariamente se procesa al 100 % en la GPU.

Para ser claros, el contenido programado de CPU/GPU se puede transferir como contenido tabular a polígonos 3D o como sombreadores matemáticos y de baja resolución preoptimizados.

Los usos potenciales incluyen:

Transmisión en vivo y películas en 3D VR: RS

Con optimizaciones de aprendizaje automático y aritmética lógica ajustadas para velocidad y rendimiento, y obviamente con un procesador de gráficos.

Podemos estimar el tamaño de la sala, así como el tamaño y la forma de todos los artistas de transmisión y proporcionar 3D VR para todas las salas de video en HDV 3DVR.

El código potencial primero debe hacer una estimación de la escena para calcular los datos rápidos en los siguientes cuadros.
Más adelante en la escena, solo las variables del movimiento del objeto y la rotación completa de 360 ​​grados realizarán la mayor parte de la diferenciación que necesitamos para nuestros trabajos de acción y movimiento en la representación 3D.

El potencial es real, porque si tenemos un objetivo real, tamaño y facilidades? Tenemos 3D real.
La solución es la matemática de la lógica.

3D VR Háptica y aprendizaje

Conceptualmente, la relevancia del mapeo de respuesta de frecuencia táctil es el mismo parámetro que en el sonido tridimensional representativo para el oído.

Para empezar, el concepto de un entorno totalmente 3D adopta el concepto de representación 2D del mundo 3D y juega con tu mente.

Una vibración mucho más profunda es conceptualmente más alta y, por lo tanto, el pulso intenso es más profundo.
Sin embargo, este concepto también está relacionado con la dureza de la tierra y el cielo o la piel.

La visualización de la respuesta de frecuencia del oído es un reflejo del receptor de diodo infrarrojo y la interpretación 3D armónica infrasónica, como el sonar y el radar.

(c) RS

Todo esto puede ser nuestro: un ejemplo de un video de The Witcher 3: https://www.youtube.com/watch?v=Mjq-ZYK7oJ8

https://science.n-helix.com/2019/06/vulkan-pila.html

https://science.n-helix.com/2014/08/turning-classic-film-into-3d-footage-crs.html
https://science.n-helix.com/2018/01/integer-floats-with-remainder-theory.html
https://science.n-helix.com/2020/01/float-hlsl-spir-v-compiler-rol.html
https://science.n-helix.com/2020/02/fpu-doble-precisión.html

Potentes estudios computacionales de rastreo de haces:

https://bitshifter.github.io/2018/06/04/simd-path-tracing/

Trazado de rayos en tiempo real en arquitecturas de CPU modernas: https://pdfs.semanticscholar.org/7449/2c2adb30f1ea25eb374839f3f64f9a32b6c7.pdf

Célula vectorial RayTracing: https://www.sci.utah.edu/publications/benthin06/cell.pdf

https://research.dreamworks.com/wp-content/uploads/2018/07/Vectorized_Production_Path_Tracing_DWA_2017.pdf

https://aras-p.info/blog/2018/04/10/Daily-Pathtracer-Part-7-Initial-SIMD/
https://aras-p.info/blog/2018/11/16/Pathtracer-17-WebAssembly/

Demostración de WebAssem: NoSiMD: SiMD y AVX Prueba de importancia
https://aras-p.info/files/toypathtracer/

(c) RS

(c) Rupert C https://science.n-helix.com

Actualización confirmada:
¡Nvidia incluso rastreó los 980 haces! en Vulkan... Desarrollado por AMD, Quadcom, Android, NVidia y PowerVR..
El potencial existe para todos,
Las potentes CPU y GPU hacen que todo sea posible # TraceThatCompute2020.

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