在Android端使用compute shader加速计算下载

weixin_39821051 2020-06-21 05:30:20
详细描述见博客https://blog.csdn.net/koibiki/article/details/80593229
相关下载链接：//download.csdn.net/download/koibiki/10462341?utm_source=bbsseo
...全文
88 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
Animation Texture Baker：Unity动画性能优化的3大关键技术突破
Animation Texture Baker是Unity中将骨骼动画顶点位置、法线等数据预烘焙至Texture2D（支持ARGBFloat/HDR）的GPU驱动动画方案。通过Compute Shader并行处理、GPU端采样播放及零运行时骨骼计算，显著降低CPU负载，提升大规模角色、移动平台与VR/AR场景帧率稳定性。实测100角色场景帧率提升55%，支持Shader Graph集成与GPU Instancing批处理。
AutoGLM：旧安卓手机离线运行GLM-4的轻量化AI方案
AutoGLM是面向旧安卓设备的轻量化端侧大模型方案，通过三级模型压缩（结构剪枝、知识蒸馏、分组通道非对称INT4量化）、NNAPI+Vulkan双模自适应推理引擎、内存映射加载与mmap优化，实现GLM-4-9B在Android 7.0–12.0、麒麟960/骁龙845等老芯片上的离线稳定运行。支持手写笔记联动、本地KV Cache持久化、场景化指令解析，并深度适配HAL层与CTS认证要求，无需Root或ADB调试。
MediaPipe GPU加速实战：3种高效策略解锁实时计算机视觉性能瓶颈
本文系统阐述MediaPipe在实时计算机视觉任务中实现GPU加速的三大核心策略：计算图并行化优化、内存访问模式优化及异步计算与重叠。涵盖跨平台（Linux/TensorFlow CUDA/Android/iOS）配置方法、分层GPU架构设计（GPU服务层、计算图优化、智能内存池）、性能量化对比（FPS提升100%+、延迟降低50%+）及生产环境调优实践，聚焦信息技术领域GPU加速关键技术路径。
Android端侧多模态大模型落地实战：从首帧延迟到KV缓存优化
本文聚焦Android端侧部署多模态大模型（如Qwen-VL）的关键技术挑战与落地实践，涵盖首帧延迟优化、INT4量化适配、KV缓存内存管理、跨模态零拷贝对齐、Vulkan/OpenCL/NNAPI动态后端调度，以及JNI层Tensor生命周期管控。通过真实设备（Pixel 8 Pro、RK3568等）性能剖析与perfetto trace验证，系统性解决端侧推理在3GB内存、5W功耗、120ms感知延迟约束下的资源协同瓶颈。
Unity集成高斯泼溅渲染：5大核心问题与实战解决方案
本文系统梳理Unity中集成高斯泼溅渲染的五大核心问题：Addressables导致TMP材质紫屏、WebGL初始化加载过慢、渲染性能卡顿、跨平台兼容性差异、以及与UI/后处理/导航等Unity子系统的集成冲突。针对每个问题，深入剖析根源（如着色器变体剥离、WebAssembly编译瓶颈、GPU Overdraw、平台Shader语法差异、渲染队列与深度写入冲突），并提供经实战验证的解决方案，涵盖构建预处理、数据分块与量化、Compute Shader加速、条件编译、双摄像机渲染架构等关键技术点。
下载资源悬赏专区

13,654

社区成员

12,571,024

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
CSDN 下载资源悬赏专区
其他 技术论坛（原bbs）
社区管理员
  • 下载资源悬赏专区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章