优化64位平台PC游戏性能:AMD_GDC_2005_Mike_Wall研讨会

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在2005年的AMD GDC(Game Developers Conference)演讲中,Michael Wall,来自Advanced Micro Devices, Inc.的高级技术成员,就如何最大化PC游戏在64位平台上的性能进行了深入探讨。该演讲针对的是Microsoft Tech·Ed 2004 Europe的DEV430会议,标题是"Maximizing Performance of PC Games on 64-bit Platforms",旨在帮助经验丰富的Windows游戏开发者提升他们在64位系统中的优化技巧。 首先,演讲者强调了64位PC系统的高门槛,特别是对于那些追求性能的玩家,比如最低要求为Model 3000+ CPU、512MB RAM以及支持DirectX 9的硬件配置。这样的系统规格在当时是相当高端的,但为了满足日益增长的图形密集型游戏需求,这是必要的基础。 64位PC游戏平台的主要优势在于能够利用更多的内存带宽和更复杂的处理器架构,这对于图形密集型游戏尤为重要。随着技术的发展,高端PC开始朝着双核CPU(如支持PCI Express和SLI的配置)以及4GB以上的RAM迈进,这些特性使得游戏可以运行在更高的细节设置下,提供极致的游戏体验。 演讲的核心内容包括: 1. **64位操作系统兼容性**:开发者需要快速了解64位Windows操作系统的特点及其与32位系统的兼容性挑战,以便有效地设计游戏以充分利用新平台的优势。 2. **性能优化策略**:开发者需要针对64位架构进行游戏引擎和代码优化,这可能涉及到内存管理、多线程编程和GPU调度等方面,以避免性能瓶颈。 3. **硬件需求分析**:明确指出哪些特性(如多核心CPU、高速内存和图形处理能力)对于提高游戏性能至关重要,以及如何平衡不同硬件配置下的游戏体验。 4. **游戏设计考虑**:讨论如何设计游戏来最大化利用新平台的性能潜力,比如通过动态调整图形设置,根据用户的硬件配置实时调整游戏性能,确保所有玩家都能享受流畅的游戏体验。 5. **未来趋势预测**:提到了64位技术的持续发展,包括更多核心的CPU和不断提升的内存容量,以及图形技术的进步,这些都是推动游戏性能提升的关键因素。 该演讲提供了对64位平台游戏开发的实用指导,帮助开发者紧跟技术发展趋势,确保他们的游戏能在不断进化的硬件环境中保持最佳性能。这对于任何关注游戏性能优化的专业人士来说,都是一个非常有价值的学习资源。

用R语言优化并更改以下代码的变量名称set.seed(123) n <- 1000 mu1 <- c(0,4) mu2 <- c(-2,0) Sigma1 <- matrix(c(3,0,0,0.5),nr=2,nc=2) Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2) phi <- c(0.6,0.4) X <- matrix(0,nr=2,nc=n) for (i in 1:n) { if (runif(1)<=phi[1]) { X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1) }else{ X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2) } } ##initial guess for parameters mu10 <- runif(2) mu20 <- runif(2) Sigma10 <- diag(2) Sigma20 <- diag(2) phi0 <- runif(2) phi0 <- phi0/sum(phi0) ##EM algorithm k=2 prob <- matrix(rep(0,k*n),ncol = 2) weight <- matrix(rep(0,k*n),ncol = 2) phi <- phi0 mu <- matrix(c(mu10,mu20),nr=2) Sigma <- matrix(c(Sigma10,Sigma20),nr=2) #for loop,set up max iterations (200) for (step in 1:200) { for (j in 1:k) { for (i in 1:1000) { prob[i,j] <- dmvnorm(X[,i], mu[,j], Sigma[,(2*j-1):(2*j)]) weight[i,j] <- phi[j] * prob[i,j] } } row_sum <- rowSums(weight) prob <- weight/row_sum #prob denotes "wij" hear # note the parameters of the last iteration oldphi <- phi oldmu <- mu oldSigma <- Sigma # M-step:calculate the next theta by maximizing g(theta) for (j in 1:k) { sum1 <- sum(prob[, j]) sum2 <- X%*%prob[, j] phi[j] <- sum1/n mu[,j] <- sum2/sum1 sum3 <- matrix(c(0,0,0,0),nr=2) for (m in 1:n) { sum30 <- ((X[,m]-mu[,j])%*%t(X[,m]-mu[,j]))*prob[m,j] sum3 <- sum3+sum30 } Sigma[,(2*j-1):(2*j)] <- sum3/sum1 } # Set threshold: convergence is considered when the parameter obtained from the previous iteration has little change from the parameter obtained from the next iteration threshold <- 1e-5 if (sum(abs(phi - oldphi)) < threshold & sum(abs(mu - oldmu)) < threshold & sum(abs(Sigma - oldSigma)) < threshold) break #print the parameters in every iteration cat('step', step, 'phi', phi, 'mu', mu, 'Sigma', Sigma, '\n') }

2023-04-20 上传