TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #711 · 24.12

Графика в видеоиграх выглядит, как мультфильм, и отличается от графики в реальном мире либо на фотографии. Причина этого такая: чтобы нарисовать картинку, нам нужно знать, в каких местах какое количество света и цвета. Но свет в реальности — очень сложная фигня, и по факту он отражается от всего подряд, в том числе от незеркальных и неметаллических поверхностей. Ярким летним днём у вас в квартире светло даже там, куда не доходят напрямую солнечные лучи через окна. Трёхмерные мультики и компьютерные эффекты в кинофильмах мы уже научились делать похожими на фотографию, потому что там у нас на каждый кадр есть сколько угодно времени: можно очень подробно обсчитать сцену и определить, как и где расположен свет. Пусть вывод одного кадра займёт час процессорного времени (а рендерят мультики и фильмы на фермах), не страшно, зато красиво выходит. С играми всё хуже: получать картинку нужно сразу. В игре компьютер не знает заранее, в какую сторону я повернусь и на что посмотрю, поэтому нужно уметь вычислять внешний вид изображения на основе геометрии трёхмерной сцены. И делать это для комфортной игры как минимум 60 раз в секунду. Поэтому такое вычисление производят очень приблизительно, чтобы было быстро. Это смотрится неплохо, и мы способны узнать в игре человека, оружие, машину, но всё равно любым невооружённым глазом такое легко отличить от реальности. С развитием технологий и увеличением мощности видеокарт получил распространение метод трассировки лучей: из "глаз" игрока испускается невидимый луч, рассчитываются его отражения и преломления от всех поверхностей на некоторую глубину, а потом смотрят, попал ли этот луч в источник света. Зная его траекторию, мы можем "вернуть" в виртуальную камеру правильное количество света и правильный цвет. Понятно, что таких лучей должно быть очень много, и вот тут современные видеокарты с их параллельными вычислениями уже начинают неплохо себя показывать. Я попробовал Portal with RTX, его можно бесплатно скачать в Стиме, если у вас есть базовый Portal. Да, игра 15-летней давности, как её ни причёсывай, совсем круто не будет. Тем не менее, специалисты из Nvidia поработали над освещением, и местами очень приятно наблюдать, как картинка начинает выглядеть более правильно с точки зрения реальной физики. Массового внедрения технологии, видимо, не стоит ожидать, пока половина геймеров не обзаведутся топовыми видеокартами. И в целом графика впечатляет меньше, чем демка Матрицы. Но всё равно крайне любопытно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llvm

当前筛选 #llvm清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9894 · 17.03.2026 г., 05:32

🤖Google ускорила ядро Android, скормив компилятору профили реального использования Команда LLVM toolchain в Google рассказала, как они применили AutoFDO (Automatic Feedback-Directed Optimization) к ядру Android — и результаты интересные. Идея простая: обычный компилятор принимает решения об оптимизациях на основе статических эвристик. Встроить функцию или нет, какая ветка условия чаще выполняется — всё это угадывается без реальных данных из приложений и пользовательских сценариев. AutoFDO меняет подход: компилятор получает профили реального выполнения кода и на их основе принимает куда более точные решения. Эта техника Google уже давно применяется к своей серверной инфраструктуре и ChromeOS, так что подход обкатанный и зарекомендовавший себя. Кто знаком с ART Profiles — идея покажется знакомой. Там тот же принцип: собираем данные о реальном выполнении, отдаём компилятору, получаем более точный нативный код. Только ART Profiles работают на уровне ART для Java/Kotlin-кода конкретного приложения, а AutoFDO — на уровне ядра, C/C++ и LLVM. Разные слои, одна философия. Для ядра профили собирают не с реальных устройств, а в лабораторных условиях: запускают топ-100 самых популярных приложений, используют simpleperf и аппаратные возможности ARM для записи истории ветвлений. Собранные данные показывают 85% совпадение с профилями реального парка устройств — этого достаточно, чтобы считать подход рабочим. Результаты на ядрах 6.1, 6.6 и 6.12: 👉 холодный старт приложений стал быстрее на ~4% 👉 время загрузки сократилось на ~1% 👉 ядро занимает ~40% CPU-времени на Android, так что любая оптимизация здесь ощутима Важный момент: AutoFDO не меняет логику кода, только влияет на решения компилятора — инлайнинг, раскладку кода. Функции, которые не попали в профили («холодные»), компилируются стандартным образом, без изменений. Сейчас это уже в проде — профили включены в ветки android15-6.6 и android16-6.12, так что устройства на этих ядрах уже собираются с AutoFDO. Pixel-устройства точно попадают в эту категорию. С другими производителями сложнее: многие используют сильно модифицированное ядро и не переходят на GKI из AOSP, так что там это может быть не применено вовсе. В планах — GKI-модули, вендорные модули через DDK и поддержка новых версий ядра. 🔗 Источник - блог Android Developers #Android#AndroidDev#Производительность#LLVM#Native