ヘーゼルキャスト

このドキュメントでは、リアルタイム データ プラットフォームである Hazelcast と研究指向のレンダリング システムである Mitoba 3 という 2 つの異なるプロジェクトに関する情報を提供します。 Hazelcast はその機能、使用例、貢献ガイドラインについて詳しく説明していますが、Mitsuba 3 はその機能、インストール、使用例に焦点を当てています。どちらもユーザーに包括的なドキュメントとサポート リソースを提供します。

ヘーゼルキャスト

ヘーゼルキャストとは

世界の大手企業は、Hazelcast を信頼してアプリケーションを最新化し、移動中のデータに対して即時にアクションを実行して、新たな収益源を創出し、リスクを軽減し、より効率的に運営します。企業は、Hazelcast の統合リアルタイム データ プラットフォームを使用して、ストリーミング データを処理し、履歴コンテキストでデータを強化し、データベースやデータ レイクに保存される前に、標準または ML/AI 主導の自動化で即座にアクションを実行します。

Hazelcast は、Gartner Market Guide to Event Stream Processing で名前が挙げられており、ストリーミング データ プラットフォームの GigaOm Radar Report ではリーダーとして挙げられています。 Lowe's、HSBC、JPMorgan Chase、Volvo、New York Life などのブランドの CXO、アーキテクト、開発者のコ​​ミュニティに参加するには、hazelcast.com にアクセスしてください。

Hazelcast を使用する場合

Hazelcast は、複数の種類のワークロードを処理できるプラットフォームを提供します。

リアルタイムアプリケーションの構築。

主な特長

ステートフルなデータ処理

Hazelcast には、と呼ばれるデータ処理エンジンが組み込まれています。

Jet、ストリーミング/リアルタイムの両方を構築するために使用できます

弾力性のあるバッチ/静的データ パイプライン。 Hazelcast の単一ノードは 1,000 万を集約することが証明されています

1秒あたりのイベント数

レイテンシーは 10 ミリ秒未満です。 Hazelcast ノードのクラスターは 10 億個のノードを処理できます

ごとのイベント

2番。

始めましょう

「はじめに」に従ってください

ガイド

Hazelcast をインストールして使用を開始します。

ドキュメント

のドキュメントを読んでください

Hazelcast のインストール方法と機能の概要について詳しく説明します。

助けてもらう

Hazelcast に関するサポートを受けるには Slack を使用できます。

貢献方法

貢献にご関心をお寄せいただきありがとうございます。最も簡単な方法は、プルを送信することです

リクエスト。

ソースから構築する

Hazelcast をビルドするには、少なくとも JDK 17 が必要です。

リポジトリを作成し、Maven インストール (またはパッケージ) を使用してビルドします。

付属の Maven ラッパー スクリプトを使用することをお勧めします。

同じものでローカルの Maven ディストリビューションを使用することもできます。

Maven ラッパー スクリプトで使用されるバージョン。

さらに、-Dquick システムを設定することでアクティブ化されるクイック ビルドもあります。

ローカルビルドを高速化するために検証タスクをスキップするプロパティ (テスト、チェックスタイルなど)

検証、javadoc、ソースプラグインなど)、拡張機能や配布は構築しません。

モジュール。

テスト

デフォルトのビルドでは数千のテストが実行されることを考慮してください。

かなりの時間がかかります。 Hazelcast には 3 つのテスト プロファイルがあります。

クイック/統合テストを実行します (これらは実行できます)

-PParallelTest プロファイルを使用して、ネットワークを使用せずに並列に実行します)。

遅いテストを実行するには

または並列実行できません。

すべてのテストをシリアルに実行するには

ネットワーク。

一部のテストでは Docker を実行する必要があります。それらを無視するように -Dhazelcast.disable.docker.tests システム プロパティを設定します。

PR を開発するときは、新しいテストといくつかのテストを実行するだけで十分です。

関連するテストのサブセットをローカルで。当社の PR ビルダーが運営を担当します

完全なテストスイート。

ライセンス

このリポジトリのソース コードは、次の 2 つのライセンスのいずれかによってカバーされます。

リポジトリ全体のデフォルトのライセンスは、Apache License 2.0 です。

ヘッダーは別のライセンスを指定します。

謝辞

CLI ツール (の良い部分) のユーザー エクスペリエンスは、次のおかげです。

ピコクリ。

著作権

著作権 (c) 2008-2024、Hazelcast, Inc. 全著作権所有。

詳細については、www.hazelcast.com をご覧ください。

例：

ミツバレンダラー3

ドキュメント	チュートリアルビデオ	Linux	MacOS	窓	PyPI

️

警告

️

現在、文書化されていない不安定な作業が大量に行われています。

masterブランチ。ぜひご利用ください。

最新リリース

追って通知があるまで。

今後の変更をすでに試してみたい場合は、こちらをご覧ください。

この移植ガイド。

今後の新機能と重大な変更のほとんどがカバーされているはずです。

導入

ミツバ 3 は、順光と逆光の研究指向のレンダリング システムです。

スイスのEPFLで開発された輸送シミュレーション。

コア ライブラリと機能を実装するプラグインのセットで構成されます。

マテリアルや光源から完全なレンダリング アルゴリズムに至るまで。

ミツバ 3 は再ターゲット可能です。これは、基礎となる実装と

データ構造は、さまざまな異なるタスクを実行するために変換できます。のために

たとえば、同じコードで両方のスカラー (一度に 1 レイずつの古典的な) RGB トランスポートをシミュレートできます。

または GPU 上の差分スペクトル転送。これはすべてに基づいています

Dr.Jit は、このプロジェクトのために特別に開発された特殊なジャストインタイム(JIT) コンパイラーです。

主な特長

• クロスプラットフォーム：Mitsuba 3 は Linux ( x86_64 )、macOS でテストされています

  ( aarch64 、 x8664 )、および Windows ( x8664 )。

• 高いパフォーマンス: 基盤となる Dr.Jit コンパイラーがレンダリング コードを融合します

  を使用して最先端のパフォーマンスを実現するカーネルに組み込まれます。

  CPU をターゲットとする LLVM バックエンドと CUDA/OptiX バックエンド

  レイ トレーシング ハードウェア アクセラレーションを備えた NVIDIA GPU をターゲットとしています。

• Python ファースト: ミツバ 3 は Python と深く統合されています。材料、

  テクスチャ、さらには完全なレンダリング アルゴリズムさえも Python で開発できます。

  これは、システムによってオンザフライで JIT コンパイル (およびオプションで微分) されます。

  これにより、コンピュータ グラフィックスの研究に必要な実験が可能になり、

  他の分野。

• 微分: ミツバ 3 は微分可能なレンダラーです。

  入力に関するシミュレーション全体の導関数を計算できます

  カメラのポーズ、ジオメトリ、BSDF、テクスチャ、ボリュームなどのパラメータ。それ

  EPFL で開発された最近の微分可能レンダリング アルゴリズムを実装します。

• スペクトルと偏光：Mitsuba 3 は単色として使用可能

  レンダラー、RGB ベースのレンダラー、またはスペクトル レンダラー。各バリアントでは、

  必要に応じて、分極の影響をオプションで考慮します。

チュートリアルビデオ、ドキュメント

優しい紹介を提供する YouTube ビデオをいくつか録画しました。

ミツバ3とドクタージット。さらに、完全な Juypter ノートブックを見つけることができます。

さまざまなアプリケーション、ハウツー ガイド、リファレンス ドキュメントを網羅

readthedocs で。

インストール

PyPI 経由でコンパイル済みのバイナリ ホイールを提供します。この方法でのMitsubaのインストールは、実行するのと同じくらい簡単です

pip インストールミツバ

コマンドラインで。 Python パッケージにはデフォルトで 13 のバリアントが含まれています。

• scalar_rgb

• scalar_spectral

• scalarspectralpolarized

• llvmadrgb

• llvmadmono

• llvmadmono_polarized

• llvmadspectral

• llvmadspectral_polarized

• cudaadrgb

• cudaadmono

• cudaadmono_polarized

• cudaadspectral

• cudaadspectral_polarized

最初の 2 つは、RGB のいずれかを使用して、一度に 1 レイずつの古典的なシミュレーションを実行します。

またはスペクトル色表現、後者の 2 つは逆変換に使用できます。

CPU または GPU でのレンダリング。追加のバリアントにアクセスするには、次のことを行う必要があります。

CMake を使用して Dr.Jit のカスタム バージョンをコンパイルします。をご覧ください。

ドキュメント

詳細については。

要件

• Python >= 3.8

• (オプション) GPU での計算の場合: Nvidia driver >= 495.89

• (オプション) CPU でのベクトル化/並列計算の場合: LLVM >= 11.1

使用法

これは、レンダリングがいかに簡単であるかを示す単純な「Hello World」の例です。

PythonからMitsuba 3を使用したシーン:

 # エイリアス "mi" を使用してライブラリをインポートしますimport tsuba as mi# renderer のバリアントを設定しますmi.setvariant('scalarrgb')# シーンをロードしますscene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# シーンをレンダリングしますimg = mi。 render(scene)# レンダリングされたイメージを EXR ファイルに書き込みますmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

さまざまなアプリケーションをカバーするチュートリアルとノートブックの例が見つかります。

ドキュメントにあります。

について

このプロジェクトは Wenzel Jakob によって作成されました。

コードの重要な機能や改善は、次の寄稿者によって行われました。

セバスチャン・シュパイラー

ニコラ・ルーセル

マーリン・ニミエ＝デイヴィッド

デリオ・ヴィチーニ

ティツィアン・ツェルトナー

バティスト・ニコレット

ミゲル・クレスポ

ヴァンサン・リロイと

チャン・ツィイー。

学術プロジェクトでMitsuba 3を使用する場合は、以下を引用してください。

 @software{Mitsuba3,title = {Mitsuba 3 renderer},author = {Wenzel Jakob、Sébastien Speierer、Nicolas Roussel、Merlin Nimier-David、Delio Vicini、Tizian Zeltner、Baptiste Nicolet、Miguel Crespo、Vincent Leroy、Ziyi Zhang},note = {https://tsuba-renderer.org}、バージョン = {3.1.1}、年 = 2022}