Mikronautenkern

Dieses Dokument enthält Informationen zu zwei unterschiedlichen Frameworks: Micronaut, ein Full-Stack-Java-Framework zum Erstellen von JVM-Anwendungen; und Mitsuba 3, ein forschungsorientiertes Rendering-System für die Lichttransportsimulation. Beide bieten eine umfassende Dokumentation und unterstützen verschiedene Plattformen und Funktionalitäten.

Micronaut-Framework

Micronaut Framework ist ein modernes, JVM-basiertes Full-Stack-Java-Framework, das für die Erstellung modularer, leicht testbarer JVM-Anwendungen mit Unterstützung für Java, Kotlin und die Groovy-Sprache entwickelt wurde.

Das Micronaut-Framework wurde ursprünglich von einem Team erstellt, das auch am Grails-Framework gearbeitet hatte. Das Micronaut-Framework lässt sich von den Erkenntnissen inspirieren, die im Laufe der Jahre beim Aufbau realer Anwendungen von Monolithen bis hin zu Microservices mit Spring, Spring Boot und dem Grails-Framework gewonnen wurden. Das Kernteam entwickelt und pflegt das Micronaut-Projekt weiterhin mit Unterstützung der Micronaut Foundation.

Ziel des Micronaut Framework ist es, alle zum Erstellen von JVM-Anwendungen erforderlichen Tools bereitzustellen, darunter:

Mit Micronaut Framework können Sie nachrichtengesteuerte Anwendungen, Befehlszeilenanwendungen, HTTP-Server und mehr erstellen, während Micronaut Framework insbesondere für Microservices auch Folgendes bietet:

Gleichzeitig zielt das Micronaut Framework darauf ab, die Nachteile von Frameworks wie Spring, Spring Boot und Grails zu vermeiden, indem es Folgendes bietet:

Dies wird durch eine Vorabberechnung der Framework-Infrastruktur zur Kompilierungszeit erreicht, wodurch die Logik reduziert wird, die zur Laufzeit für das Funktionieren der Anwendung erforderlich ist.

Weitere Informationen zur Verwendung des Micronaut Framework finden Sie in der Dokumentation unter micronaut.io

Beispielanwendungen

Beispielanwendungen für das Micronaut Framework finden Sie im Beispiel-Repository

Aus der Quelle bauen

Um aus dem Quellcode zu erstellen, checken Sie den Code aus und führen Sie Folgendes aus:

Um die Dokumentation zu erstellen, führen Sie ./gradlew docs aus. Die Dokumentation ist auf build/docs/index.html aufgebaut.

Mitwirkender Code

Wenn Sie zur Entwicklung des Micronaut Frameworks beitragen möchten, lesen Sie bitte CONTRIBUTING.md

Versionierung

Micronaut Framework verwendet Semantic Versioning 2.0.0. Um zu verstehen, was das bedeutet, sehen Sie sich bitte die Spezifikationsdokumentation an. Ausschlüsse von der öffentlichen API des Micronaut Framework umfassen alle mit @Experimental oder @Internal annotierten Klassen, die sich im Paket io.micronaut.core.annotation befinden.

Beispiel:

Mitsuba Renderer 3

Dokumentation	Tutorial-Videos	Linux	MacOS	Windows	PyPI

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Warnung

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Derzeit gibt es hier eine große Menge undokumentierter und instabiler Arbeiten

der master . Wir empfehlen Ihnen dringend, unsere zu verwenden

neueste Version

bis auf Weiteres.

Wenn Sie die bevorstehenden Änderungen bereits ausprobieren möchten, schauen Sie sich bitte um

dieser Portierungsanleitung.

Es sollte die meisten kommenden neuen Funktionen und Breaking Changes abdecken.

Einführung

Mitsuba 3 ist ein forschungsorientiertes Rendering-System für Vorwärts- und Rückwärtslicht

Transportsimulation, entwickelt an der EPFL in der Schweiz.

Es besteht aus einer Kernbibliothek und einer Reihe von Plugins, die Funktionen implementieren

von Materialien und Lichtquellen bis hin zu kompletten Rendering-Algorithmen.

Mitsuba 3 ist retargetierbar : Das bedeutet, dass die zugrunde liegenden Implementierungen und

Datenstrukturen können sich verändern, um verschiedene Aufgaben zu erfüllen. Für

Beispielsweise kann derselbe Code beide skalaren (klassischen, jeweils einen Strahl gleichzeitig ausführenden) RGB-Transporte simulieren

oder differenzieller spektraler Transport auf der GPU. Darauf baut alles auf

Dr.Jit, ein spezialisierter Just-in-Time -Compiler (JIT), der speziell für dieses Projekt entwickelt wurde.

Hauptmerkmale

• Plattformübergreifend : Mitsuba 3 wurde unter Linux ( x86_64 ) und macOS getestet

  ( aarch64 , x8664 ) und Windows ( x8664 ).

• Hohe Leistung : Der zugrunde liegende Dr.Jit-Compiler verschmilzt Rendering-Code

  in Kernel, die modernste Leistung erzielen

  ein LLVM-Backend, das auf die CPU abzielt, und ein CUDA/OptiX-Backend

  zielt auf NVIDIA-GPUs mit Raytracing-Hardwarebeschleunigung ab.

• Python zuerst : Mitsuba 3 ist tief in Python integriert. Materialien,

  Texturen und sogar vollständige Rendering-Algorithmen können in Python entwickelt werden,

  die das System im laufenden Betrieb JIT-kompiliert (und optional differenziert).

  Dies ermöglicht die Experimente, die für die Forschung in der Computergrafik erforderlich sind

  andere Disziplinen.

• Differenzierung : Mitsuba 3 ist ein differenzierbarer Renderer, was bedeutet, dass er

  kann Ableitungen der gesamten Simulation in Bezug auf die Eingabe berechnen

  Parameter wie Kameraposition, Geometrie, BSDFs, Texturen und Volumina. Es

  implementiert aktuelle differenzierbare Rendering-Algorithmen, die an der EPFL entwickelt wurden.

• Spektral und Polarisation : Mitsuba 3 kann monochromatisch verwendet werden

  Renderer, RGB-basierter Renderer oder Spektralrenderer. Jede Variante kann

  Berücksichtigen Sie optional die Auswirkungen der Polarisation, falls gewünscht.

Tutorial-Videos, Dokumentation

Wir haben mehrere YouTube-Videos aufgenommen, die eine sanfte Einführung bieten

Mitsuba 3 und Dr.Jit. Darüber hinaus finden Sie komplette Juypter-Notizbücher

Es umfasst eine Vielzahl von Anwendungen, Anleitungen und Referenzdokumentationen

auf readthedocs.

Installation

Wir stellen vorkompilierte Binärräder über PyPI bereit. Mitsuba auf diese Weise zu installieren ist so einfach wie das Ausführen

 pip install mitsuba

auf der Kommandozeile. Das Python-Paket enthält standardmäßig dreizehn Varianten:

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

Die ersten beiden führen eine klassische Einzelstrahl-Simulation mit entweder einem RGB durch

oder spektrale Farbdarstellung, wobei die beiden letzteren für die Umkehrung verwendet werden können

Rendern auf der CPU oder GPU. Um auf zusätzliche Varianten zugreifen zu können, müssen Sie Folgendes tun

Kompilieren Sie eine benutzerdefinierte Version von Dr.Jit mit CMake. Bitte beachten Sie die

Dokumentation

Einzelheiten hierzu finden Sie hier.

Anforderungen

• Python >= 3.8

• (optional) Für Berechnung auf der GPU: Nvidia driver >= 495.89

• (optional) Für vektorisierte / parallele Berechnung auf der CPU: LLVM >= 11.1

Verwendung

Hier ist ein einfaches „Hello World“-Beispiel, das zeigt, wie einfach es ist, ein zu rendern

Szene mit Mitsuba 3 aus Python:

 # Importieren Sie die Bibliothek mit dem Alias ​​„mi“import mitsuba as mi# Legen Sie die Variante des Renderers festmi.setvariant('scalarrgb')# Laden Sie eine Szenescene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Rendern Sie die Szeneimg = mi. render(scene)# Schreiben Sie das gerenderte Bild in eine EXR-Dateimi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Es stehen Tutorials und Beispiel-Notebooks für eine Vielzahl von Anwendungen zur Verfügung

in der Dokumentation.

Um

Dieses Projekt wurde von Wenzel Jakob erstellt.

Wesentliche Funktionen und/oder Verbesserungen am Code wurden von beigesteuert

Sébastien Speierer,

Nicolas Roussel,

Merlin Nimier-David,

Delio Vicini,

Tizian Zeltner,

Baptiste Nicolet,

Miguel Crespo,

Vincent Leroy und

Ziyi Zhang.

Wenn Sie Mitsuba 3 in akademischen Projekten verwenden, geben Sie bitte Folgendes an:

 @software{Mitsuba3,title = {Mitsuba 3 renderer},author = {Wenzel Jakob und Sébastien Speierer und Nicolas Roussel und Merlin Nimier-David und Delio Vicini und Tizian Zeltner und Baptiste Nicolet und Miguel Crespo und Vincent Leroy und Ziyi Zhang},Anmerkung = {https://mitsuba-renderer.org},Version = {3.1.1},Jahr = 2022}