esProc

Este documento proporciona una descripción general de esProc SPL, un potente middleware de computación de datos y almacén de datos de alta eficiencia, y Mitsuba 3, un sistema de renderizado orientado a la investigación. Detalla sus características, funcionalidades y recursos de aprendizaje, ofreciendo información tanto para principiantes como para usuarios experimentados. La información incluye guías de instalación, ejemplos de uso y técnicas de optimización del rendimiento.

Acerca de esProc SPL

En pocas palabras, esProc SPL es un lenguaje de programación intrigante y un poderoso middleware de computación de datos, y también puede funcionar como un almacén de datos de alta eficiencia: encuentre más información en Comprender SPL en tres aspectos.

A diferencia del lenguaje de programación basado en texto, SPL escribe código en líneas de cuadrícula: encuentre más en Un lenguaje de programación que codifica en una cuadrícula; Como motor de computación de datos, SPL puede generar alta eficiencia a un costo mucho menor: esProc SPL, un motor de análisis de datos que reduce el costo de la aplicación N veces.

esProc SPL es una biblioteca de clases de computación de datos basada en JVM: SPL: la biblioteca Java de código abierto para procesar datos estructurados. Tiene muchas más y mejores funcionalidades que los otros lenguajes de procesamiento de datos basados ​​en JVM (Como Kotlin y Scala): Competencia de lenguajes de procesamiento de datos en JVM: Kotlin, Scala y SPL. Puede realizar cálculos de estilo SQL sin bases de datos: SPL de código abierto que puede ejecutar SQL sin RDB, proporciona capacidad informática mixta de fuentes múltiples/diversas: Qué herramienta es ideal para cálculos mixtos de fuentes diversas y admite cálculos directos en archivos: Computación motor sobre archivos de formato abierto y en WEB: Motor informático en WEB. En particular, esProc SPL permite microservicios más flexibles: el SPL de código abierto hace que los microservicios sean más "micro" y un procesamiento de preparación de datos conveniente para consultas de informes: el SPL de código abierto optimiza la aplicación de informes y maneja las infinitas necesidades de desarrollo de informes. esProc también se puede integrar en una aplicación para que actúe como una base de datos integrada: esProc SPL, el desafío de SQLite.

esProc SPL enriquece el concepto de middleware: DCM: un nuevo miembro de la familia Middleware.

Cuando funciona como almacén de datos, esProc SPL no adopta la sintaxis SQL basada en álgebra relacional. En su lugar, inventa un sistema algebraico llamado conjunto de datos discretos: SPL: un lenguaje de base de datos que presenta una escritura fácil y una ejecución rápida (Documentación: Documento sobre conjunto de datos discretos) para resolver los problemas de SQL complejo difícil de codificar (Por qué una declaración SQL a menudo consiste de cientos de líneas, medidas en KB?).

SPL hace que sea conveniente lograr algoritmos de alto rendimiento y, por lo tanto, obtener un rendimiento informático mucho mayor que el almacén de datos relacional tradicional: cómo se produjo la mejora del rendimiento en órdenes de magnitud. Encuentre informes de prueba en SPL Performance Testing. Puede aprovechar al máximo los recursos de hardware mediante el uso de algoritmos creativos. Según muchos casos prácticos, esProc puede alcanzar, incluso superar, el rendimiento que tienen las bases de datos distribuidas en una sola máquina.

Como almacén de datos, esProc abandona el concepto de “casa”, rompe el carácter cerrado de las bases de datos convencionales y crea un sistema informático abierto: el almacén de datos sin “casa” funciona mejor que el que tiene “la casa”, lo que lo califica Reemplazar la mayoría de los almacenes de datos MPP con un menor costo de recursos y con un marco más liviano: con SPL liviano disponible, ¿qué tan necesario es MPP? .

Para aprender esProc SPL

Este libro: Programación SPL es un buen comienzo para aprender la sintaxis SPL. El libro está dirigido a principiantes que no tienen experiencia en programación. Léalo rápidamente si es un veterano, pero vale la pena estudiar la comprensión del objeto explicada en la sección 4.4. El capítulo 5 también es importante. Explica la forma de pensar orientada a conjuntos de SPL, que es bastante diferente de los otros lenguajes. Pero una vez que comprenda y domine SPL, podrá escribir código elegante. Los capítulos 8 a 10 son básicos para el aprendizaje de SPL. Considera los cálculos de datos estructurados desde una perspectiva diferente a la de SQL. ¡Esto es importante incluso para los programadores profesionales! Desde el punto de vista de SPL, SQL es un poco sencillo a la hora de comprender los datos estructurados, ya que el mundo es complejo. ¡Los conocimientos que obtuvo en varios cursos de bases de datos no son lo suficientemente amplios y profundos! ¡Necesitas una revisión y un repaso!

Encuentre conceptos básicos de SPL en esta publicación: Conceptos de SPL para principiantes. Para los principiantes, pueden encontrar cálculos básicos característicos de SPL en Operaciones SPL para principiantes. Los programadores experimentados pueden comprender rápidamente las diferencias entre SPL y SQL. Un arquitecto de software puede comprender las diferencias entre SPL y las bases de datos tradicionales después de leer las preguntas y respuestas de esProc Architecture.

Encuentre documentación completa de SPL en los materiales de aprendizaje de SPL. Generalmente, un programador de aplicaciones puede comenzar a manejar operaciones básicas desde la conexión de la base de datos: SPL: Conexión a bases de datos y lectura/escritura de bases de datos SPL: Lectura y escritura de datos de bases de datos o acceso y cálculo a archivos SPL: Lectura y escritura de archivos de texto estructurados. Luego podrá aprender cómo integrar SPL en una aplicación Java. Cómo llamar a un script SPL en Java. Estos forman un ciclo de aprendizaje simple.

Los cálculos de alto rendimiento son relativamente difíciles, pero existe un libro sistemático sobre algoritmos: Performance Optimization. Los algoritmos de optimización del rendimiento no son exclusivos de SPL. Puede implementar cálculos de alto rendimiento utilizando otro lenguaje de programación (excepto SQL) después de aprender estos algoritmos. La clave está en el algoritmo y no en la sintaxis. Sin embargo, es necesario comprender bien el concepto y la sintaxis de SPL para comprender mejor los algoritmos.

Las publicaciones de aprendizaje de SPL anteriores también contienen aplicaciones de los algoritmos de optimización del rendimiento.

El almacenamiento constituye la piedra angular de la informática de alto rendimiento. La siguiente publicación presenta el esquema de almacenamiento propietario que se usa comúnmente en SPL para principiantes: Cómo usar el almacenamiento SPL para principiantes. Normalmente, el primer paso para optimizar el rendimiento es diseñar un esquema de almacenamiento adecuado.

Le invitamos a publicar sus problemas y dificultades al intentar lograr una informática de alto rendimiento y discutir con nosotros para encontrar una solución: ¡Se busca! Consulta y trabajo por lotes insoportablemente lentos.

Enlaces útiles

Licencia

esProc está bajo la licencia Apache 2.0. Consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Renderizador Mitsuba 3

Documentación

Vídeos tutoriales

linux

Mac OS

ventanas

PyPI

️

Advertencia

️

Actualmente hay una gran cantidad de trabajo indocumentado e inestable en

la rama maestra. Le recomendamos encarecidamente que utilice nuestro

último lanzamiento

hasta nuevo aviso.

Si ya desea probar los próximos cambios, eche un vistazo a

esta guía de portabilidad.

Debería cubrir la mayoría de las nuevas funciones y los cambios importantes que se avecinan.

Introducción

Mitsuba 3 es un sistema de renderizado de luz directa e inversa orientado a la investigación

Simulación de transporte desarrollada en EPFL en Suiza.

Consiste en una biblioteca central y un conjunto de complementos que implementan funciones.

que van desde materiales y fuentes de luz hasta algoritmos de renderizado completos.

Mitsuba 3 es reorientable: esto significa que las implementaciones subyacentes y

Las estructuras de datos pueden transformarse para realizar varias tareas diferentes. Para

Por ejemplo, el mismo código puede simular transporte RGB escalar (clásico de un rayo a la vez)

o transporte espectral diferencial en la GPU. Todo esto se basa en

Dr.Jit, un compilador especializado justo a tiempo (JIT) desarrollado específicamente para este proyecto.

Características principales

Multiplataforma: Mitsuba 3 ha sido probado en Linux (x86_64), macOS

(aarch64, x8664) y Windows (x8664).

Alto rendimiento: el compilador Dr.Jit subyacente fusiona el código de renderizado

en núcleos que logran un rendimiento de última generación utilizando

un backend LLVM dirigido a la CPU y un backend CUDA/OptiX

dirigido a GPU NVIDIA con aceleración de hardware de trazado de rayos.

Python primero: Mitsuba 3 está profundamente integrado con Python. materiales,

Se pueden desarrollar texturas e incluso algoritmos de renderizado completos en Python.

que el sistema compila JIT (y opcionalmente diferencia) sobre la marcha.

Esto permite la experimentación necesaria para la investigación en gráficos por ordenador y

otras disciplinas.

Diferenciación: Mitsuba 3 es un renderizador diferenciable, lo que significa que

Puede calcular derivadas de toda la simulación con respecto a la entrada.

parámetros como la pose de la cámara, la geometría, los BSDF, las texturas y los volúmenes. Él

implementa algoritmos de representación diferenciables recientes desarrollados en EPFL.

Espectral y polarización: Mitsuba 3 se puede utilizar como monocromático

renderizador, renderizador basado en RGB o renderizador espectral. Cada variante puede

Opcionalmente, tenga en cuenta los efectos de la polarización si se desea.

Vídeos tutoriales, documentación.

Hemos grabado varios vídeos de YouTube que proporcionan una suave introducción.

Mitsuba 3 y Dr.Jit. Más allá de esto puedes encontrar cuadernos Juypter completos.

que cubre una variedad de aplicaciones, guías prácticas y documentación de referencia

en readthedocs.

Instalación

Proporcionamos ruedas binarias precompiladas a través de PyPI. Instalar Mitsuba de esta manera es tan sencillo como ejecutar

instalar pip mitsuba

en la línea de comando. El paquete Python incluye trece variantes por defecto:

escalar_rgb

escalar_espectral

escalarespectralpolarizado

llvmadrgb

llvmadmono

llvmadmono_polarizado

llvmadspectral

llvmadspectral_polarizado

cudaadrgb

cudaadmono

cudaadmono_polarizado

cudaadspectral

cudaadspectral_polarizado

Los dos primeros realizan la simulación clásica de un rayo a la vez usando un RGB

o representación de color espectral, mientras que los dos últimos se pueden utilizar para representación inversa.

renderizado en la CPU o GPU. Para acceder a variantes adicionales, deberá

compilar una versión personalizada de Dr.Jit usando CMake. Por favor vea el

documentación

para obtener detalles sobre esto.

Requisitos

Pitón >= 3.8

(opcional) Para cálculo en la GPU: controlador Nvidia >= 495,89

(opcional) Para cálculo vectorizado/paralelo en la CPU: LLVM >= 11.1

Uso

A continuación se muestra un ejemplo sencillo de "Hola mundo" que muestra lo sencillo que es representar un

escena usando Mitsuba 3 de Python:

# Importar la biblioteca usando el alias "mi" importar mitsuba como mi # Establecer la variante de renderermi.setvariant('scalarrgb')# Cargar una escena = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Renderizar la escenaimg = mi. render(scene)# Escribe la imagen renderizada en un archivo EXRmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Se pueden encontrar tutoriales y cuadernos de ejemplo que cubren una variedad de aplicaciones.

en la documentación.

Acerca de

Este proyecto fue creado por Wenzel Jakob.

Funciones y/o mejoras significativas al código fueron aportadas por

Sébastien Speierer,

Nicolás Roussel,

Merlín Nimier-David,

Delio Vicini,

Tizian Zeltner,

Bautista Nicolet,

Miguel Crespo,

Vicente Leroy y

Ziyi Zhang.

Cuando utilice Mitsuba 3 en proyectos académicos, cite:

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