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Nasare™🚀

フレッシュ スペース & テクノロジー NEWS📢

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    • Just by Notでプログラミングするシステム オブジェクト指向プログラミングの活用
    • 主な BGP 増加をレジデンス Windows デスクトップに追加する
    • ガジェットの複雑さが増し、余分な IP の再利用が促進される
    • 新しい GitHub CLI 拡張インストゥルメント
    • Kubernetes を 7,500 ノードにスケーリング (2021 年)
    • Wander アプリ用の軽量なオンザフリット構成ライブラリ
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      • Declare HN: I wrote a WebAssembly Interpreter and Toolkit in C
      • Describe HN: Kandria, an action RPG made in Frequent Voice, is now out
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      • Level to HN: An initiate source tool to generate Jet Engine compressors
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      • Speak HN: What sub $200 product improved HN readers’ 2022
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    • Where Your Sides Came From
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  • Technology
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    • The i3-gaps mission has been merged with i3
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    • MotherDuck Is a Original Thought
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      • FAA の NOTAM とは何ですか? 航空専門家が機械の仕組みを説明
      • ナノGPT
      • 1 ビット LCD のグレースケール (2022)
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      • Zen (YC S21) はグロース エンジニアを採用しています
      • Tall Inquire of (YC W21) が B2B 回顧録の幹部を採用
      • Actiondesk (YC S19) は、プロダクト ドレスメーカーを採用しています (4-6 か月の契約)
      • Oven (YC S19) は、Bun を作成するために C/C++ または Zig エンジニアを採用しています。
      • WInd3x, the iPod Bootrom exploit 10 years too unhurried
      • Sign HN: FASTA recordsdata を操作するための FUSE モジュール
      • HN を指します: Socketify.py: PyPy3 および Python3 用の Http/Https および WebSocket サーバー
      • Wage Development Continues to Gradual in the UK and Euro House
      • Stage Supervisor for the unimpressed: 1 Getting started
      • First public free up of Pushup: a brand unique compiler for making net apps in Trip
      • Fixing Cart-Pole Swingup with a Hierarchical Controller
      • Flight Testing the Touchdown Radar for Mars Science Laboratory 2011-06-21T17:36:36Z
      • Flightcontrol (YC W22) is hiring first Developer Recommend
      • Flying boats and other tech for cleaner shipping
      • Four Finalist Touchdown Location Candidates for Mars Science Laboratory 2008-11-19T16:21:01Z
      • France’s prized nuclear sector stalled in Europe’s hour of want
      • French startup unveils new residential thermo-acoustic warmth pump
      • FTC Cracks Down on Firms That Impose Contaminated Noncompete Restrictions
      • FTX’s Aged Prime Lawyer Aided US Authorities in Bankman-Fried Case
      • FY18 NASA lėšų šnypštimas 2017-05-22T00:00:00Z
      • G-3PO: A protocol droid for Ghidra, or GPT-3 for reverse-engineering
      • Gail.com FAQ
      • Gemini-Titan (GT)-6 – Gemini 6 of 7 – 지역 사진 – 외부 지역 1965-12-15T00:00:00Z
      • Geoffrey Hinton Publishes Original Deep Learning Algorithm
      • Germany warns: AI fingers flee already underway (2021)
      • Gimel Studio: Non-harmful, 2D image editor
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      • Google needs RISC-V to be a “tier-1” Android architecture
      • Google researcher, lengthy out of math, cracks devilish dispute about gadgets
      • Google start sourced CDC File Transfer from the ashes of Stadia
      • GRC-2003-C-02097 2004-05-01T00:00:00Z
      • GRC-2013-C-05246 2009-11-26T00:00:00Z
      • Hello world!
      • Highlights of Science Launching on SpaceX CRS-15 2018-06-24T00:00:00Z
      • Hilf Al-Fudul
      • HiOperator (YC S16) Is Hiring VP of Engineering
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      • How kind I blueprint a pair of buttocks?
      • How will the haj switch as international temperatures upward thrust?
      • Human gene linked to bigger brains turned into as soon as born from apparently pointless DNA
      • Hundreds of scientists publish a paper every 5 days
      • In Favor of Friction and Flexibility
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      • Indoor farming isn’t exact for the smartly off
      • Iranian assault drone came across to have parts from more than a dozen US companies
      • Israeli researcher experiences leak of 235M Twitter-linked e-mail addresses
      • Jam Stations in Low Earth Orbit
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      • JPL-20171102-TECHf-0001-ドローントリップ 人間vs機械 2017-11-17T00:00:00Z
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      • JPSO extinct facial recognition abilities to arrest a man. The tech modified into once defective
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  • AI は、ミシシッピ州の中絶に関する 149 の重要な側面を要約しました
    AI は、ミシシッピ州の中絶に関する 149 の重要な側面を要約しました anti-Mastodon
  • Raspberry Pi、AIと機械学習で1980年代のオムニボットをアップデート Show HN

CPU 上での並列ベクトル グラフィックスのラスタライズ

Posted on May 25, 2023 By 📢 Tom Xalien™

最後の数週間の間、少し自由時間があったので、楽しいプログラミングの練習として、CPU ベースのマルチスレッド ベクター グラフィック ラスタライザーを書き留めることにしました。 このフェアはかつて、公的にアクセス可能なすべてのベクター グラフィックス ライブラリのラスタライザーよりも優れたパフォーマンスを発揮することを目的としていました。 そして今日、私はここで得たものを共有しています。

私はプロジェクトを Blaze と名付けました。そのソースは ここにあります 。 Web ベースの基本的なデモ がここ にあります。 デモは WebAssembly 上で実行され、WebGL2 を利用して最終的な画像を作成します。 GPU は、どのようなアプローチでもピクセルを生成することにあまり関心がありません。 効率を最も簡単にするために、必ず まともな Web ブラウザを使用してください。

はじめに。

)歴史的スキャンライン ラスタライザーは、ルート アウトラインをワード化し、すべてのスキャンラインのエッジ リストの値を変更し、このエッジ リストをスパンの配列に変換して、スケダドル マップ表面上の最終構成に使用します。 このタスクをかろうじて適切に最適化する絶対的な最上位の設計はありますが、単一の CPU コアに確実に依存するという欠点があります。 悲しみの原因となった最後の言葉は、ルート内のどのセクションも、想定されるピクセルをどのようにカバーするかに影響を与える可能性があるという事実です。 つまり、ルート全体のいくつかのセグメントを探して、ピクセル X に屋根があるかどうかを仮定する必要はありません。説明するために、三角形のメッシュを使用することが好ましいです。 そのため、複数のスレッドでワークロードを均等に分散する公式を見つけることが訓練となります。次の数段落で、私がこの悲しみを解決しようとしている方法について簡単に説明します。

Enter.

ラスタライザーに入力すると、基本的なベジェ パスのリストが表示されます。 すべてのルートは、セグメントの形式を示すルート コマンドの配列と、これらのセグメントを記述するファセットの配列としてエンコードされます。 最も簡単なカラー蓄積とソースオーバーミキシングモードが現在サポートされており、これは既存のアイデアに十分です。

セクションリストを増やします。

表示隠蔽、またはスケダドル マップ イメージは、まずマウントされた高さの間隔に分割されます。 次に、ラスタライザーは、すべてのルートが交差する間隔ごとにセクション リストを作成します。 すべての入力ルートは、インターバルと交差するのと同じ数のセクション リストを取得します。 次に、ルート セグメントが変換マトリックスによって再加工され、スケダドル マップ画像の境界にクリップされ、トレースに平坦化されます。 不正確な間隔境界を重視しないように、ひずみはさらに細分化されます。 これはすべてのルートで並行して発生します。 最後に、線分が属するセクションリストに線分が挿入されます。以下は、2 つの形状を含む画像のセクション リストの準備の結果を示す図です。 影付きの境界線は線分を指します。

行セクション圧縮。

線分はセクション リストに挿入するときに圧縮されます。 すべての場合において、Y 値は 8.8 マウント ポイント番号としてエンコードされます。 X 値は 2 つのさまざまなプログラムでエンコードされます。 ルート幅が 256 ピクセルより小さい場合、X 値は同じ 8.8 マウント ポイント エンコーディングを所有します。 それ以外の場合は、より大きな 24.8 の数値としてエンコードされます。 狭いエンコードでは 1 行あたり 8 バイトのセクションが使用され、巨大なエンコードでは 12 バイトが使用されます。ハイテールの点では、これは Apple M1 Max のような途方もなく速いメモリ帯域幅を備えたプログラムに適度な機能拡張を提供しますが、さらに最大 2 バイトまで拡張できる可能性があります。 Enter で検索する、遅いプログラムに対する全体の 10% の強化。

行リストの構築。

見世物小屋の間隔ごとに、交差するパスのリストを取得する必要があります。 第 2 段階の原因は次のとおりです。 さらに、ラスタライザーには入力ジオメトリのより詳細な記録があるため、おそらく行の推定に寄与しないパスをスキップする可能性があります。このステージの出力は、空ではないセクション リストを含むショー ハウス間隔ごとのパスの配列です。以下の画像は、行リストを灰色の背景の四角形として示し、間隔ごとにどの形状のどのビットが含まれるかを示しています。

ラスタライズとミキシング。

ここで put ピクセルが生成されます。 ショーハウスの間隔ごとに、スレッドが生成され、全体のラスタライズが行われます。 ラスタライザーは、フロント通知をサポートするために、最近の間隔で作成されたパスのリストを反復処理し、すべてのルートがそれに割り当てられているセグメントをラスタライズします。セグメントのラスタライズは、かなり簡単なスキャンライン コンバーターです。 ただし、ラスタライズはコンパイル時に高さが特定され、一度に 1 つの間隔で完全に実行されるため、いくつかの最適化の機会があります。

高密度のキルトおよびハウス テーブル。 このラスタライザーは、交差するすべてのピクセル セクションのライト ハウス値を計算します。 ラスタライザのこのモデルは、ピクセルごとに 2 つの整数を使用します。 重要なのはハウスであり、そのピクセルと交差するセクションによってどのくらいのピクセルが並んでいたかを示します。 2 つ目はキルトで、セクションが交差するピクセルの許可されたすべてのピクセルにセクションがどの程度影響を与えるかを示します。 これは明確に識別されたアプローチですが、多くの多様な実装があります。 一部のラスタライザーは、ピクセル セクションの交差が発生するとすぐに新しいセルと合わせて、リンクされたセルのリストを保護します。 これは、メモリ構造のアプローチによって、ほとんど遅くなり、信頼性がなくなる可能性があります。このラスタライザーは非常に小さな画像ハウスで動作するため、総間隔でハウス テーブルとキルト テーブルにメモリを割り当てることは、それほど大きな問題ではありません。 このメモリは、ラスタライザによる最近のメモリの処理が完了するとすぐに、次の間隔で再利用されます。 どのピクセルがセグメントによって交差されているかを知るには、非常にベクトルが必要です。 終了内では、どのピクセルを蓄積するかを計算するために許可されたビット スキャンに任せるのは簡単です。 最も簡単なビット ベクトルは、ルートをラスタライズする前にゼロが詰め込まれます。 キルトとハウスのテーブルには、流行のつぶやき資料が残されており、貴重なメモリへの書き込みがさらに回避されます。

浮動小数点数の回避。

さらに、予備セクションでは、カーブクリッピングが発生し、浮動小数点数は通用しません。 曲線の平坦化も、 マウントされたポイント番号 が常に整数として識別されることで完全に行われます。 一部の演算で浮動小数点数を使用することが全体的にもっと早くなるとしても、私にとっては全くのショックではありませんが、それでも、整数がいかに簡単で予測可能であるかには感心しています。

結果。

効率の数値は常に楽しいものです。 ラスタライザーを CoreGraphics、Skia で評価することにしました。 および Blend2D。 Blend2D には、内部で並列ラスタライズを行うマルチスレッド コンテキストがあります。 それは間違いなく比較の正しい候補のように見えます。 一方、CoreGraphics と Skia は、基本的に最もきちんと評価されているレンダラーの 2 つです。最終的なかなりのミリ秒を測定するために、すべての画像が連続して 500 回レンダリングされます。 次に、結果が並べ替えられます。 最も単純な 5 つの結果と最悪の 5 つの結果が消去され、490 回の実行の緩和にかかる標準時間が計算されます。レンダリング前にスケダドル マップのピクセル バッファーをクリアすることは、時間計算にあまり組み込まれていません。どのような場合でも、レンダラーはすでにゼロが詰め込まれたスケダドル マップを取得します。 ルート オブジェクトは事前にきちんと作成され、タイミングは統合されていません。 画像のすべてのストロークは塗りつぶしに事前変換されています。 すべてのライブラリには、完全にカラー塗りつぶしを含む同じ正しいレコードが供給されます。 他のシステムではなく、ラスタライズの効率を確認することが目的であるため、最も簡単なカラー塗りつぶしやソースオーバーミキシングは過去のものです。すべての画像は 200% のスケールでレンダリングされます。以下の数値は、10 コアの Apple M1 Max CPU を搭載したマシンで測定されています。 時間はミリ秒単位です。 減少の方が大きい。

タイガー、960×1014ピクセル、301レイヤー。 SVGブレイズ0.6ms
Blend2D0.8ms
スキア5.9ms
コアグラフィックス11ms
定期デスク 、1630×964 ピクセル、5942 レイヤー。 SVG

1.1ms

2.7ms

22.8ms

ブレイズ Blend2D スキア 10.5ms コアグラフィックス
)

ブレイズ 1.2ms

Blend2D 2.8ms

スキア 16ms

32ms

ボストン 、1412×1264 ピクセル、1695 レイヤー。 SVG
コアグラフィックス

パリ-30k 、4222×3474 ピクセル、50681 レイヤー。 SVG ブレイズ

18ms

Blend2D 47ms

スキア

190ms

コアグラフィックス 390ms

12ms

スキア 80ms

132ms

段落 、1650×26158 ピクセル、11253 レイヤー。 SVG
ブレイズ 6ms Blend2D
コアグラフィックス

このラスタライザーは、M1 Max を搭載した MacBook Professional のエレファンタイン ショーで、あらゆるスケールでほぼ一定の 60 FPS で Paris-30k をレンダリングします。 または、次の場所にある大量のテキストのつぶやき資料 120FPS。 今はツールラスタライザーとしては腐っていません。

うまくいかなかったもの。

立ち上げ当初の私のアイデアは、最終段階ではさまざまなアプローチを採用することでした。 セグメント自体は水平方向の間隔に分割されていませんが、8 × 16 タイルと小さいです。 また、左から許可されたものにしたい場合、スキャンは上から下に実行されていました。ラスタライズ段階では、タスクは次のようにクロールします –

    垂直間隔内の最も先端のタイルで開きます。 確かなキルト/ハウステーブル。 8×16 タイルの場合、おそらく 8×16×2 の量の 32 ビット整数になる可能性があります。 そのタイルのすべてのセグメントをラスタライズします。 すべてのピクセルのアルファ値を計算しながら、そのタイルの上から下にキルト値アキュムレーターを実行します。

  • )その下の次のタイルに進みます。
  • タイルにセグメントがない場合は、基本的には最後のタイル以降のキルト値の最終累積に基づいて累積します。

    なぜ上から下にスキャンするのでしょうか? SIMD対応だから。 現時点では、さらに 4 つまたは 8 つのキルト値をロードし、古い行を追加して、スカラー命令に戻さずにワード累積ルールに対応して追加する必要があります。 そして、このようなタイルの混合は SIMD 的にもきれいに行われます。ただし、効率の数値自体はそれほど信頼できるものではありませんでした。 最近の実装より 20 ~ 30% 遅くなります。 通常、そのような小さなタイルであっても、絶え間なく密集しているわけではありません。 全体として、ズーム範囲を小さくしても、大部分のピクセルと交差する十分なセグメントが含まれていないことが重要です。 したがって、全体として、ラスタライザーは大部分がゼロを含むブロックで動作します。 そして、ラスター化の前にタイルをクリアすることは、プロファイラー内できちんと証明されました。

    究極のフレーズのペア。

    このラスタライザーは、高解像度のイメージをレンダリングするときに最も単純に実行されます。 約 50 × 50 ピクセルより小さく、レイヤーが 30 ~ 50 未満のものは、由緒あるラスタライザーと比較した場合、このラスタライザーを使用した方が早くレンダリングされるとは思えません。簡単に安定したカラー塗りつぶしを行うには非常に高速であるにもかかわらず、CPU ベースのラスタライザーは、より多様な入力を行うと短時間で遅くなります。 ミキシング モードのような放射状のグラデーション、ブラーや複雑なオーバーレイを含むエフェクトは、効率を「もうインタラクティブではない」レベルまで引き下げることができるものの例のほんの一例です。 一部のものは GPU よりもファーストプライスが高くなります。
    𝚆𝚊𝚝𝚌𝚑 𝙽𝙾𝚆 📺

Show HN Tags:Blockchain, parallel, Vector

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