代数多重网格（Algebraic Multigrid, AMG）是一种高效的数值求解线性系统的预处理技术，尤其适用于大规模的、不规则的稀疏矩阵问题。AMG方法起源于几何多重网格（Geometric Multigrid, GMG），但与GMG不同的是，AMG不需要对问题的物理空间进行多尺度的细化描述，而是基于矩阵的代数特性来构建多重网格层次。这种方法具有高度的灵活性，可以应用于各种复杂的工程和科学计算中。 AMG的核心思想是将复杂的大规模问题分解为一系列较小的、相互关联的问题，并在不同的“网格”层次之间进行迭代。通过在粗网格上快速地求解近似解，然后在细网格上校正，从而加速整体的求解过程。AMG的效率在于它能够有效地捕捉到矩阵的固有结构，减少求解过程中不必要的计算。 AMGX是NVIDIA公司开发的一种基于GPU优化的AMG实现，旨在利用图形处理器的强大并行计算能力，提高大规模科学计算的性能。AMGX提供了一种高度可定制的框架，允许用户根据特定的应用场景调整算法参数，以实现最佳性能。它支持多种预处理和后处理技术，如高斯-塞德尔松弛（Gauss-Seidel Relaxation）、最小二乘修正（Least Squares Correction, LSC）等，以及不同类型的矩阵剖分策略。 在AMG的理论中，关键步骤包括： 1. **共轭梯度法（Conjugate Gradient, CG）**：作为基础的迭代求解器，用于求解线性系统。 2. **粗网格选择**：确定粗化策略，如基于谱间隔或连接强度的矩阵特征来构造粗网格。 3. **限制器（Restriction）**：将细网格的残差信息下采样到粗网格，通常采用插值或投影操作。 4. **扩展器（Interpolation）**：将粗网格的解上采样回细网格，以进行校正。 5. **松弛（Relaxation）**：在每层网格上执行局部迭代，以减少误差。 6. **交错（Aggregation）**：用于构建粗网格的单元，可以基于弱连接或其他准则。 AMG的文献资料涵盖了算法的历史发展、理论基础、实现细节以及应用案例。中文资料可以帮助理解基本概念，而英文资料则可能提供更深入的数学分析和技术细节。通过学习这些资料，你可以掌握如何应用AMG和AMGX解决实际问题，例如在流体动力学、固体力学、电磁学等领域的数值模拟。 AMG和AMGX是现代数值计算中的重要工具，它们结合了数学的优雅和计算的效率，对于处理大型科学计算挑战具有不可估量的价值。通过对AMG理论的学习和AMGX的实际操作，工程师和研究人员可以更好地应对高性能计算面临的复杂性和计算量。

onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64

[Morgan Kaufmann] MATLAB GPU 加速计算 教程 (英文版) [Morgan Kaufmann] Accelerating MATLAB with GPU Computing A Primer with Examples (E-Book)

Crowd Animations 是一个开箱即用的解决方案，支持在高性能场景中使用大量的动画角色。CA (Crowd Animations) 采用 GPU Instancer 核心功能，并在 GPUI 间接实例化解决方案和 GPU 剔除技术的基础上增加了 GPU 蒙皮技术。这一组合有助于你在 Unity 内充分利用 GPU 实例化，处理你的动画角色。 功能特色 --------------------------------- - 带蒙皮网格的间接 GPU 实例化。 - GPU 视锥、遮挡和距离剔除。 - 兼容 VR。适用于单通道和多通道渲染模式。 - 支持标准、LW、HD 和通用渲染管线。 - 支持自定义着色器（需要手动设置）。 - 动画混合（最多 4 个动画）。 - 支持多个蒙皮网格渲染器和子网格。 - 支持 LOD 群组（所有 LOD 网格必须使用同样的装备）。 - 骨骼连接。 - 支持根运动。 - 能够按原型使用自定义阴影距离，以及选择用于渲染阴影的 LOD。 - 自动检测已添加和移除的实例，无需任何其他代码。 - 支持刚体和物理。 - 自定义动画事件系统。 - 易于使用的界面

- 适用于复杂 GPU 实例化的开箱即用型解决方案。 - 兼容 VR。适用于单通道和多通道渲染模式。 - 兼容移动端。适用于 iOS 和 Android。 - 易于使用的界面。 - 数以万计的对象仅需绘制调用一次，即可快速渲染。 - GPU 视锥体剔除。 - GPU 遮挡剔除（还支持具有单通道和多通道渲染模式的 VR 平台）。 - 支持自动配置的自定义着色器。 - 支持标准、通用和高清渲染管线。 - 一键即可将层次复杂的预制件进行实例化。 - 支持多个子网格。 - 支持 LOD 组和交叉渐变。（交叉渐变仅在标准渲染管线中支持）

《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》是一本深入浅出的CUDA编程教程，专为希望掌握GPU编程技术的初学者而设计。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用图形处理器（GPU）的强大计算能力来解决复杂的科学、工程和数据处理问题。本书作为CUDA编程的经典之作，涵盖了从基础概念到高级应用的全面知识，旨在帮助读者快速上手并深入理解CUDA编程。 在GPU编程领域，CUDA提供了C/C++的编程接口，使得程序员能够直接对GPU进行编程，利用其并行处理能力。书中首先会介绍CUDA编程环境的搭建，包括NVIDIA的开发工具套件CUDA Toolkit的安装和使用，以及如何配置编程环境。此外，还会讲解GPU的基本架构，如流式多处理器（SM）、线程块和网格的概念，这些是理解CUDA并行计算的关键。 接着，书中会详细阐述CUDA编程的核心要素，包括设备内存管理、数据传输、同步机制和核函数。核函数是CUDA编程的核心，它定义了在GPU上执行的并行计算任务。书中将通过丰富的实例来演示如何编写和优化核函数，以及如何利用共享内存提高性能。同时，还会讨论内存层次结构，如全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，以及如何选择合适的内存类型以优化程序性能。 在并行计算中，理解和掌握并行算法的设计与分析至关重要。书中会介绍并行算法设计的基本原则，如工作窃取和负载均衡，并通过案例分析来展示如何将传统算法转化为并行版本。此外，还会讲解如何利用CUDA的硬件特性，如动态并行性和流式处理，来进一步提升并行程序的效率。 除了基础内容外，书中还涵盖了更高级的话题，如错误处理、调试技巧和性能分析工具的使用。对于想要进行高性能计算或深度学习等应用的开发者，书中还会介绍如何利用CUDA进行大规模并行计算，并给出实际项目中的应用示例。 《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》是一本全面且实用的CUDA编程教程，它不仅适合初学者入门，也对有一定经验的开发者有很高的参考价值。通过学习这本书，读者不仅可以掌握CUDA编程的基础知识，还能了解到如何利用GPU的并行计算能力来解决实际问题，从而提升计算效率，推动技术创新。

《GPU高性能编程CUDA实战》这本书深入浅出地介绍了CUDA编程技术，CUDA是NVIDIA公司推出的一种用于GPU（图形处理器）的并行计算平台和编程模型，旨在帮助开发者充分利用GPU的并行处理能力来加速计算密集型任务。CUDA以其高效、灵活的特性在科学计算、图像处理、深度学习等领域得到了广泛应用。 CUDA的核心概念包括以下几点： 1. **CUDA C/C++**: CUDA编程主要基于C/C++，通过添加特殊的内联函数和关键字来调用GPU的硬件资源。例如，`__device__`和`__host__`关键字分别表示函数可以在GPU或CPU上运行。 2. **线程层次结构**: 在CUDA中，计算是通过线程块（Thread Block）和网格（Grid）进行组织的。线程块内的线程可以高效通信，而网格则由多个线程块组成，用于大规模并行计算。 3. **全局内存和共享内存**: GPU有多种类型的内存，如全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。全局内存对所有线程可见，但访问速度相对较慢；共享内存位于每个线程块中，速度快但容量有限。 4. **同步与通信**: CUDA提供了一系列函数来进行线程间的同步，例如`cudaThreadSynchronize()`。此外，线程块内的线程可以通过共享内存进行数据交换，跨线程块的数据通信则需要通过全局内存和适当的同步策略。 5. **流(Streams)**: CUDA流允许并发执行不同的计算任务，通过将运算分配到不同的流，可以实现计算和数据传输的重叠，提高效率。 6. **CUDA核函数(Kernel)**: 核函数是运行在GPU上的函数，通常处理大量并行任务。开发者需要使用`__global__`关键字定义核函数，并通过调用`cudaLaunchKernel()`来启动它。 7. **错误处理**: CUDA编程中，错误检查至关重要。开发者需要使用`cudaGetErrorString()`等函数来检查并处理可能出现的错误。 8. **CUDA性能优化**: 为了最大化GPU性能，开发者需要考虑内存访问模式、计算密度、同步策略等多个因素。例如，通过使用纹理内存或常量内存可以提升读取速度，而避免全局内存的随机访问可以减少延迟。 书中提供的源码下载，可以帮助读者更好地理解这些概念，并通过实践来提升CUDA编程技能。文件名`f65540f1c9034302b75ef94a4ac41334`可能对应的就是这本书的源代码压缩包，解压后，读者可以逐个研究各个示例，学习如何运用CUDA解决实际问题。这些实例涵盖了基础的矩阵运算、图像处理、物理模拟等多种场景，对于学习CUDA编程是宝贵的资源。 《GPU高性能编程CUDA实战》结合实际案例，系统地教授了CUDA编程技术，通过学习和实践，开发者不仅可以掌握CUDA编程，还能进一步提升对并行计算的理解，为解决复杂计算问题打下坚实基础。

紫光展锐SL8521E平台官方参考原理图详细解读： 紫光展锐SL8521E是紫光展锐公司开发的一款智能手机平台芯片，其官方参考原理图提供了对这款芯片硬件结构和连接方式的详尽描述。从提供的文档信息来看，SL8521E平台是一个集成了多种通信技术、处理核心和图形处理单元的综合性系统。 从CPU角度来看，SL8521E采用的是双核ARM Cortex-A53处理器，主频为1.3GHz。ARM Cortex-A53是ARM公司设计的一款高效能、高能效的处理器核心，广泛用于智能手机和平板电脑等移动设备。其双核心配置可以提供更强的多任务处理能力，满足日益复杂的移动应用需求。 文档提到的flash类型为EMMC和DDR3，这意味着SL8521E支持这两种存储技术。EMMC（嵌入式多媒体卡）是一种广泛应用于移动设备的闪存存储技术，具有高读写速度、小尺寸和低功耗的特点。DDR3则是指双倍数据速率同步动态随机存取存储器，用于提供更大的带宽和更佳的性能，这对于处理速度和响应能力要求较高的应用程序至关重要。 文档中还提及了中频SR3593A。中频芯片主要负责无线通信中频段的信号处理，如信号的放大、调制解调、滤波等，是移动通信不可或缺的组件之一。SR3593A可能具备高性能的处理能力和优化的功耗表现，以支持多频段、多制式移动通信标准。 从标签信息来看，SL8521E平台的内存类型是LPDDR3，这是低功耗双倍数据速率的第三版本同步动态随机存取存储器。LPDDR3相比于早期版本，进一步提高了传输速度和降低功耗，是移动设备中常用的内存类型。同时，SL8521E集成了Mali T820图形处理单元（GPU），Mali T820属于ARM公司的GPU系列，能提供较佳的图形处理性能，支持高清视频播放和3D图形渲染。 文档的部分内容还包含有针对SL8521E平台的区块图和电路连接说明。这些信息对于理解如何将SL8521E集成到实际的产品设计中非常重要。区块图可以明确展示处理器、存储器、通信模块以及其他外设之间的物理连接和信号流向。这对于设计工程师在进行硬件设计和系统布局时具有指导意义。 具体到区块图的内容，我们可以看到包括GSM/WCDMA/TDD/FDD等通信模块，这说明SL8521E平台支持多种移动通信标准。此外，还看到了包括主天线、前后摄像头、触摸屏显示、音频输入输出接口、USB接口、SIM卡槽等常见的移动设备功能接口。所有这些元素的合理布局和有效连接是确保智能手机或类似设备正常运行的关键。 文档末尾的记录信息显示了原理图的修订记录、设计者信息、审核者信息和公司批准情况。这些记录对于确保文档的版本控制、维护设计的连续性和审核流程至关重要。 紫光展锐SL8521E平台官方参考原理图向我们展示了该平台在硬件层面的详细组成，包括处理器、内存、图形处理单元以及通信模块的硬件设计。这一参考原理图为移动设备制造商提供了一个高性能、低功耗的解决方案，并有助于他们在设计和制造移动设备时，实现更为复杂的硬件布局和功能集成。

The GPU Pro: Advanced Rendering Techniques book series covers ready-to-use ideas and procedures that can solve many of your daily graphics-programming challenges. The third book in the series wouldn’t have been possible without the help of many people. First, I would like to thank the section editors for the fantastic job they did. The work of Wessam Bahnassi, Sebastien St-Laurent, Carsten Dachsbacher, and Christopher Oat ensured that the quality of the series meets the expectations of our readers. The great cover screenshots have been provided courtesy of Crytek, GmbH. You can find the article on CryENGINE 3 on page 133. The team at A K Peters made the whole project happen. I want to thank Alice and Klaus Peters, Sarah Chow, and the entire production team, who took the articles and made them into a book. Special thanks go out to our families and friends, who spent many evenings and weekends without us during the long book production cycle. I hope you have as much fun reading the book as we had creating it. —Wolfgang Engel

Bakery 是一款高端、即刻上手、操作简便的 GPU 光照贴图器，可作为 Enlighten 和 Progressive 的替代品。 注意：需要新款 Nvidia GPU（6xx 或更新版本）和 64 位 Windows 系统（7 或以上）。 不支持 AMD 卡烘焙。 不支持 Mac 产品。 已在 Unity 5.6 至 2019.3.4 的每个版本上测试。 生成的光照贴图兼容于所有平台。 用户手册 - 请务必阅读常见问题解答 论坛主题帖 功能： - 物理正确的烘焙光照。- 所有生成结果均与三叶线下渲染器进行了比较。 - 性能：用 GPU 来进行光线跟踪。 - 可利用 RTX 硬件（非必需）。 - 使用 NVidia AI Denoiser 来移除噪点，由深度学习驱动。 - 修复了常见的烘焙伪影，例如光照泄漏和 UV 接缝。 - 全局光照（支持自定义着色器）。 - 天空光照（HDRI 或颜色）。 -发射性纹理网格。 -IES 光线。 -定向、点状、聚光光源。 - 材质：支持反射率、自发光、镂空材质。 - 可生成完整和间接光照贴图，甚至每个光照都可生成混合光