GPU体积渲染的高级照明技术及NNIE网络分段

"高级光照技术在GPU驱动的体积渲染中的应用" 在GPU驱动的体积渲染中，先进光照技术是提升图像质量和真实感的关键因素。本文档着重介绍了如何在GPU上实现这些高级技术，以及如何利用NNIE（Neural Network Inference Engine）进行高效的神经网络计算。 2.2.1 重要概念 1. **网络分段**：当NNIE不支持特定的网络层时，用户可以通过网络分段技术来处理。这意味着不被NNIE支持的部分由CPU接管，以确保整个网络模型的执行。尽量使用NNIE支持的层能提高效率，因为不支持的段数增加会导致更频繁的软硬件交互，降低整体性能。 2. **句柄(handle)**：在调用NNIE API创建任务时，系统会分配一个唯一的handle，标识不同的任务实例。这使得系统能够管理和跟踪多个并发的任务。 3. **及时返回结果标志bInstant**：用户可以根据需求设置此标志。若希望立即获取任务完成信息，将其设为HI_TRUE；反之，若不关心任务完成状态，可设为HI_FALSE，这样任务可与其他任务链接执行，减少中断次数，提高性能。 4. **查询(query)**：通过handle，用户可以调用HI_MPI_SVP_NNIE_Query函数来检查对应操作任务是否完成，这是监控任务状态的关键方法。 5. **及时刷cache**：由于NNIE硬件只能从DDR获取数据，当CPU已访问过且数据存于cache时，为避免CPU cache干扰NNIE的输入输出数据，用户需要调用HI_MPI_SYS_MmzFlushCache接口来刷新cache，确保数据一致性。 这篇文档针对的是HiSVP平台，它提供了API参考，适用于Hi3559CV100和Hi3559AV100芯片的智能分析方案开发。开发者可以利用这些API和工具来实现高级的媒体处理和分析功能。 读者群体主要是技术支持工程师和软件开发工程师，他们在使用海思半导体的芯片时，需要理解这些API、头文件和错误码，以便有效地开发和优化基于SVP平台的应用。 本文档强调了安全注意事项，提醒工程师在操作过程中遵循安全规范，避免潜在的风险和危害。同时，由于产品版本的升级，文档内容可能会更新，所以开发者需要定期查阅最新版本的文档以获取准确信息。海思半导体提供了客户服务联系方式，包括电话、传真和电子邮件，以便用户在遇到问题时寻求帮助。