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XXLジョブ

JAVAソースコード

v2.4.2 | 分布式任务调度平台

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このドキュメントでは、分散タスクスケジューリングフレームワークである XXL-JOB と研究向けレンダリングシステムである 2 つのオープンソースプロジェクトの概要を説明します。どちらのプロジェクトも詳細なドキュメント、チュートリアル、および XXL-JOB に焦点を当てたコミュニティサポートを提供します。使いやすさと拡張性を重視する一方、Mitsuba 3 はレンダリングシミュレーションにおける高いパフォーマンスと差別化性を優先します。

XXL-ジョブ

XXL-JOB、分散タスクスケジューリングフレームワーク。

-- ホームページ --

導入

XXL-JOB は、分散タスクスケジューリングフレームワークです。

設計の中心的な目標は、迅速に開発し、シンプル、軽量、簡単に拡張できることを学ぶことです。

現在、それはすでにオープンソースであり、多くの企業が実稼働環境で実際に「すぐに使える」状態で使用しています。

XXL-JOB は、分散タスクスケジューリングプラットフォームであり、その主な設計目標は、迅速な開発、簡単な学習、軽量、簡単な拡張です。現在、ソースコードはオープンであり、多くの企業のオンライン製品ラインに接続されており、そのまま使用できます。

スポンサー

XXL-JOB はオープンソースの無料プロジェクトであり、継続的な開発はもっぱらこれらの素晴らしい支援者のサポートによって可能になっています。

XXL-JOB はオープンソースの無料プロジェクトであり、その進行中の開発は支援者のサポートのおかげで完全に可能です。オープンソースは簡単ではない、プロジェクト開発のスポンサーになる

ドキュメント

コミュニケーション

特徴

発達

2015 年半ばに、私は XXL-JOB プロジェクトウェアハウスを github 上に作成し、最初のコミットを送信しました。その後、システム構造の設計、UI の選択、インタラクションの設計を実行しました。

2015年から11月にかけて、XXL-JOBはついに最初のメジャーバージョンV1.0をリリースし、OSCHINAの@红水さんに勧められてOSCHINAにリリースし、OSCHINAの「Hot Moves」ランキングで1位を獲得しました。 .oschina のオープンソースソフトウェアが月間人気ランキングで 1 位にランクインしました。Hongshu に特別な感謝を表し、皆様のご注目とサポートに感謝いたします。

2015 年から 12 月まで、私は XXL-JOB を社内ナレッジベースに公開し、社内の同僚に認められました。

2016 年 1 月から 1 月にかけて、当社は XXL-JOB の内部アクセスとカスタマイズ作業を開始しました。Yuan と ying の 2 人の同僚に感謝し、また、配慮とサポートを提供してくれた他の社内同僚にも感謝します。

2017年5月13日、上海で開催された「第62回オープンソースチャイナソースイノベーションカンファレンス」の「立ち上げ」セッションで、私はXXL-JOBについて講演するために登壇し、500人の聴衆が熱心に反応しました（写真）記事レビュー）。

2017年10月22日、Cloud Open Talk と Spring Cloud China Community が主催する「Offensive Microservices Practical School Shanghai Station」に参加し、XXL-JOB についての講演を行いました。ミーティング後はXXLとの交流が活発に行われました。

2017 年 12 月 11 日、XXL-JOB は光栄にも「InfoQ ArchSummit グローバルアーキテクトサミット」に参加し、特別トピック「マイクロサービスの原則、インフラストラクチャとオープンソースの実践」。

2017 年 12 月 18 日、XXL-JOB は、当時エントリーされていた約 9,000 の国内オープンソースプロジェクト間で競う「2017 最も人気のある中国オープンソースソフトウェア」コンペティションに参加し、最終的にトップ 30 に入りました。

2018 年 1 月 15 日、XXL-JOB は「2017 Code Cloud Most Popular Open Source Projects」コンペティションに参加し、当時エントリーされていた約 6,500 のコードクラウドプロジェクトの中から競い合い、最終的にトップ 20 に入りました。

2018年4月14日、上海でiTechPlusが開催した「2018 Internet Developers Conference」に登壇し、XXL-JOBについて講演しました。聴衆は熱心に反応し、終了後はXXL-JOBユーザーとの熱い議論が交わされました。。

2018年5月27日、上海で開催された「第75回オープンソース中国ソースイノベーションカンファレンス」の「アーキテクチャ」テーマセッションで、「インフラストラクチャとミドルウェアマップ」に関する基調講演に登壇し、数千人の聴衆が集まりました。メンバーは熱心に反応しました（写真とテキストのレビュー）。

2018 年 12 月 5 日、XXL-JOB は、当時エントリーされていた 10,000 以上のオープンソースプロジェクト間で競う「2018 年最も人気のある中国オープンソースソフトウェア」コンペティションに参加し、最終的に 19 位にランクされました。

2019 年 12 月 10 日、XXL-JOB は、当時エントリーされていた 10,000 以上のオープンソースプロジェクト間で競う「2019 最も人気のある中国オープンソースソフトウェア」コンペティションに参加し、最終的に「開発フレームワークと開発フレームワーク」で 9 位にランクされました。基本コンポーネントカテゴリ」。

2020 年 11 月 16 日、XXL-JOB は、当時エントリーされていた 10,000 以上のオープンソースプロジェクト間で競い合う「2020 最も人気のある中国オープンソースソフトウェア」コンペティションに参加し、最終的に「開発フレームワークと基本」で 8 位にランクされました。コンポーネントカテゴリ」。

2021 年 12 月 6 日、XXL-JOB は「2021 OSC China Open Source Project Selection」コンペティションに参加し、当時エントリーされていた 10,000 を超えるオープンソースプロジェクトの中から競い合い、最終的に「最も人気のあるプロジェクト」に選ばれました。プロジェクト"。

当社 Dianping は現在、「Ferrari」という内部エイリアスを持つ XXL-JOB にアクセスしています (Ferrari は XXL-JOB の V1.1 バージョンに基づいてカスタマイズされており、新しいアクセスアプリケーションは最新バージョンにアップグレードすることをお勧めします)。。

最新の統計によると、2016 年 1 月 21 日から 2017 年 12 月 1 日までに、このシステムは約 100 万回派遣され、優れたパフォーマンスを示しています。新しいアクセスアプリケーションには最新バージョンを使用することをお勧めします。これは、数十回のバージョン更新を経て、システムのタスクモデル、UI 対話モデル、および基礎となるスケジューリング通信モデルが大幅に最適化および改善され、コア機能がより安定して効率的になったためです。

これまでに、XXL-JOB は多くの企業のオンライン製品ラインに接続されており、アクセスシナリオには、電子商取引ビジネス、O2O ビジネス、ビッグデータ運用などが含まれます。最新の統計時点で、XXL-JOB を利用している企業は次のとおりです。には以下が含まれますが、これらに限定されません。

より多くの関連企業が登録アドレスに登録することは、製品のプロモーションのみを目的としています。

皆様もぜひご注目・ご利用ください。XXL-JOBも変化を受け入れて発展していきます。

貢献する

貢献は大歓迎です! プルリクエストを開いてバグを修正するか、問題を開いて新機能や変更について議論してください。

プロジェクトへの貢献を歓迎します!たとえば、PR を送信してバグを修正したり、新しい問題を作成して新しい機能や変更について話し合ったりします。

著作権とライセンス

この製品はオープンソースで無料であり、個人ユーザーまたは企業ユーザーが自由にアクセスして使用できる無料のコミュニティ技術サポートを提供し続けます。

この製品はオープンソースで無料であり、無料のコミュニティ技術サポートは引き続き提供されます。個人でも企業でも自由にアクセスして使用できます。必要に応じて、著者に電子メールで連絡して、無料のプロジェクト承認を取得できます。

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ブランチを使用することを強くお勧めします。

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、さまざまなタスクを実行するために変換できます。

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に基づいて構築されます。

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 マテリアルと緊密に統合されています。
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。
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を使用できます。
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。

この先には、Mitsuba 3 と Dr.Jit があり、完全な Juypter ノートブックが見つかります。

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 Mitoba 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

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 でレンダリングを行うには、追加のバリアントにアクセスする必要があります。

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。を参照してください。

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 = 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年}

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