에스프로크

이 문서에서는 강력한 데이터 컴퓨팅 미들웨어이자 고효율 데이터 웨어하우스인 esProc SPL과 연구 중심 렌더링 시스템인 Mitsuba 3에 대한 개요를 제공합니다. 특징, 기능 및 학습 리소스를 자세히 설명하여 초보자와 숙련된 사용자 모두에게 통찰력을 제공합니다. 정보에는 설치 안내서, 사용 예 및 성능 최적화 기술이 포함됩니다.

esProc SPL 소개

간단히 말해서 esProc SPL은 흥미로운 프로그래밍 언어이자 강력한 데이터 컴퓨팅 미들웨어이며 고효율 데이터 웨어하우스로도 작동할 수 있습니다. 세 가지 측면에서 SPL 이해에서 자세한 내용을 찾아보세요.

텍스트 기반 프로그래밍 언어와 달리 SPL은 눈금선에 코드를 작성합니다. 눈금선으로 코딩하는 프로그래밍 언어에서 자세한 내용을 찾아보세요. 데이터 컴퓨팅 엔진인 SPL은 훨씬 낮은 비용으로 높은 효율성을 제공할 수 있습니다. esProc SPL은 애플리케이션 비용을 N배 절감하는 데이터 분석 엔진입니다.

esProc SPL은 JVM 기반 데이터 컴퓨팅 클래스 라이브러리입니다. SPL: 구조화된 데이터를 처리하는 오픈 소스 Java 라이브러리입니다. JVM 기반의 다른 데이터 처리 언어(예: Kotlin 및 Scala)보다 훨씬 더 많고 더 나은 기능을 가지고 있습니다. JVM의 데이터 처리 언어 경쟁: Kotlin, Scala 및 SPL. 데이터베이스 없이 SQL 스타일 계산을 수행할 수 있습니다. RDB 없이 SQL을 실행할 수 있고 다중/다양한 소스, 혼합 컴퓨팅 기능을 제공하는 오픈 소스 SPL: 다양한 소스 혼합 계산에 이상적인 도구이며 파일에 대한 직접 계산을 지원합니다. 컴퓨팅 개방형 파일 및 WEB의 엔진: WEB의 컴퓨팅 엔진. 특히 esProc SPL은 보다 유연한 마이크로서비스를 가능하게 합니다. 오픈 소스 SPL은 마이크로서비스를 더욱 "마이크로"로 만들고 보고서 쿼리를 위한 편리한 데이터 준비 처리를 제공합니다. 오픈 소스 SPL은 보고서 응용 프로그램을 최적화하고 끝없는 보고서 개발 요구 사항을 처리합니다. esProc은 애플리케이션에 내장되어 내장 데이터베이스 역할을 할 수도 있습니다: SQLite의 도전자인 esProc SPL.

esProc SPL은 미들웨어 개념을 강화합니다. DCM: 미들웨어 제품군의 새로운 구성원입니다.

데이터 웨어하우스로 작업할 때 esProc SPL은 관계형 대수 기반 SQL 구문을 채택하지 않습니다. 대신 이산 데이터 세트라는 대수 시스템을 발명합니다. SPL: 코딩하기 어려운 복잡한 SQL(Why a SQL 문이 자주 구성되는 이유)의 문제를 해결하기 위해 쉽게 작성하고 빠른 실행을 특징으로 하는 데이터베이스 언어(문서: Paper of Discrete Data Set) 수백 줄, KB로 측정?).

SPL을 사용하면 고성능 알고리즘을 편리하게 달성할 수 있으므로 기존 관계형 데이터 웨어하우스보다 훨씬 더 높은 컴퓨팅 성능을 얻을 수 있습니다. 성능이 수십 배씩 향상되는 방법. SPL 성능 테스트에서 테스트 보고서를 찾아보세요. 창의적인 알고리즘을 사용하여 하드웨어 리소스를 최대한 활용할 수 있습니다. 많은 실제 사례에 따르면 esProc은 단일 시스템에서 분산 데이터베이스가 갖는 성능을 달성하거나 초과할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스로서 esProc은 "집"이라는 개념을 버리고 기존 데이터베이스의 폐쇄성을 깨고 개방형 컴퓨팅 시스템을 만듭니다. "집이 없는" 데이터 웨어하우스는 "집"이 있는 데이터 웨어하우스보다 더 나은 성능을 발휘하므로 자격을 갖추었습니다. 더 낮은 리소스 비용과 더 가벼운 프레임워크로 대부분의 MPP 데이터 웨어하우스를 교체하려면: 경량 SPL을 사용할 수 있는 경우 MPP가 얼마나 필요합니까? .

esProc SPL을 배우려면

이 책: SPL 프로그래밍은 SPL 구문을 배우기 위한 좋은 시작입니다. 이 책은 프로그래밍 경험이 없는 초보자를 대상으로 합니다. 베테랑이라면 빨리 살펴보세요. 하지만 섹션 4.4에 설명된 대상 이해는 연구할 가치가 있습니다. 5장도 중요합니다. 다른 언어와는 확연히 다른 SPL의 집합 지향적 사고방식을 설명합니다. 그러나 일단 SPL을 이해하고 마스터하면 우아한 코드를 작성할 수 있습니다. 8~10장은 SPL 학습의 주요 내용입니다. SQL과는 다른 관점에서 구조화된 데이터 계산을 고려합니다. 이는 전문 프로그래머에게도 중요합니다! SPL 관점에서 볼 때 SQL은 세상이 복잡하기 때문에 구조화된 데이터를 이해하는 데 있어서 조금 단순합니다. 다양한 데이터베이스 과정에서 얻은 지식은 충분히 광범위하고 심오하지 않습니다! 검토와 정리가 필요합니다!

초보자를 위한 SPL 개념 게시물에서 기본 SPL 개념을 찾아보세요. 초보자의 경우 초보자를 위한 SPL 연산에서 SPL의 특징적인 기본 계산을 찾을 수 있습니다. 숙련된 프로그래머는 SPL과 SQL의 차이점을 빠르게 이해할 수 있습니다. 소프트웨어 설계자는 esProc Architecture의 Q&A를 읽은 후 SPL과 기존 데이터베이스의 차이점을 이해할 수 있습니다.

SPL 학습 자료에서 포괄적인 SPL 문서를 찾아보세요. 일반적으로 애플리케이션 프로그래머는 데이터베이스 연결에서 기본 작업 처리를 시작할 수 있습니다. SPL: 데이터베이스에 연결 및 데이터베이스 읽기/쓰기 SPL: 데이터베이스 데이터 읽기 및 쓰기 또는 파일 액세스 및 계산 SPL: 구조화된 텍스트 파일 읽기 및 쓰기. 그런 다음 Java 애플리케이션에서 SPL을 통합하는 방법 Java에서 SPL 스크립트를 호출하는 방법을 배울 수 있습니다. 이는 간단한 학습 루프를 만듭니다.

고성능 계산은 상대적으로 어렵지만, 알고리즘에 관한 체계적인 책인 Performance Optimization이 있습니다. 성능 최적화 알고리즘은 SPL에만 국한되지 않습니다. 이러한 알고리즘을 학습한 후에는 다른 프로그래밍 언어(SQL 제외)를 사용하여 고성능 계산을 구현할 수 있습니다. 핵심은 구문이 아닌 알고리즘에 있습니다. 하지만 알고리즘을 더 잘 이해하려면 SPL 개념과 구문을 잘 이해해야 합니다.

위의 SPL 학습 게시물에는 성능 최적화 알고리즘의 응용 프로그램도 포함되어 있습니다.

스토리지는 고성능 컴퓨팅의 초석을 형성합니다. 다음 게시물에서는 초보자를 위한 SPL에서 일반적으로 사용되는 독점 스토리지 스키마를 소개합니다: 초보자를 위한 SPL 스토리지 사용 방법. 일반적으로 성능 최적화의 첫 번째 단계는 적절한 스토리지 스키마를 설계하는 것입니다.

고성능 컴퓨팅을 구현하려고 할 때 발생하는 고민과 문제점을 게시하고 해결책을 찾기 위해 당사와 논의할 수 있습니다. 구함! 참을 수 없을 정도로 느린 쿼리 및 일괄 작업.

유용한 링크

특허

esProc은 Apache 2.0 라이센스를 따릅니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

미츠바 렌더러 3

선적 서류 비치

튜토리얼 비디오

리눅스

맥OS

윈도우

PyPI

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경고

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현재 문서화되지 않은 불안정한 작업이 대량으로 진행되고 있습니다.

마스터 브랜치. 우리는 당신이 우리의 사용을 적극 권장합니다

최신 릴리스

추후 공지가 있을 때까지.

이미 다가오는 변경 사항을 시험해보고 싶다면 다음을 살펴보십시오.

이 포팅 가이드.

여기에는 앞으로 나올 대부분의 새로운 기능과 주요 변경 사항이 포함되어야 합니다.

소개

Mitsuba 3는 순방향 및 역방향 조명을 위한 연구 중심 렌더링 시스템입니다.

스위스 EPFL에서 개발된 운송 시뮬레이션입니다.

핵심 라이브러리와 기능을 구현하는 플러그인 세트로 구성됩니다.

재료와 광원부터 완전한 렌더링 알고리즘까지 다양합니다.

Mitsuba 3는 대상 변경이 가능합니다. 즉, 기본 구현과

데이터 구조는 다양한 작업을 수행하기 위해 변환될 수 있습니다. 을 위한

예를 들어, 동일한 코드로 스칼라(고전적인 한 번에 한 광선) RGB 전송을 모두 시뮬레이션할 수 있습니다.

또는 GPU의 차동 스펙트럼 전송. 이 모든 것이 기반이 됩니다

이 프로젝트를 위해 특별히 개발된 전문 JIT(Just-In-Time) 컴파일러인 Dr.Jit입니다.

주요 특징

크로스 플랫폼: Mitsuba 3는 Linux(x86_64), macOS에서 테스트되었습니다.

(aarch64, x8664) 및 Windows(x8664).

고성능: 기본 Dr.Jit 컴파일러가 렌더링 코드를 융합합니다.

다음을 사용하여 최첨단 성능을 달성하는 커널로

CPU 및 CUDA/OptiX 백엔드를 대상으로 하는 LLVM 백엔드

레이 트레이싱 하드웨어 가속을 통해 NVIDIA GPU를 목표로 합니다.

Python 우선: Mitsuba 3는 Python과 긴밀하게 통합되어 있습니다. 재료,

텍스처, 심지어 전체 렌더링 알고리즘도 Python으로 개발할 수 있습니다.

시스템이 즉석에서 JIT 컴파일(및 선택적으로 차별화)을 수행합니다.

이는 컴퓨터 그래픽 연구에 필요한 실험을 가능하게 하며,

다른 학문.

차별화: Mitsuba 3는 차별화 가능한 렌더러입니다.

입력에 대한 전체 시뮬레이션의 파생물을 계산할 수 있습니다.

카메라 포즈, 기하학, BSDF, 텍스처 및 볼륨과 같은 매개변수. 그것

EPFL에서 개발된 최근 미분 가능 렌더링 알고리즘을 구현합니다.

스펙트럼 및 편광: Mitsuba 3는 단색광으로 사용할 수 있습니다.

렌더러, RGB 기반 렌더러 또는 스펙트럼 렌더러. 각 변형은 다음을 수행할 수 있습니다.

원하는 경우 선택적으로 편광 효과를 고려하십시오.

튜토리얼 비디오, 문서

우리는 부드러운 소개를 제공하는 여러 YouTube 비디오를 녹화했습니다.

미츠바3와 Dr.Jit. 이 외에도 완전한 Juypter 노트북을 찾을 수 있습니다.

다양한 애플리케이션, 사용법 가이드, 참조 문서를 다루고 있습니다.

readthedocs에서.

설치

우리는 PyPI를 통해 사전 컴파일된 바이너리 휠을 제공합니다. 이 방법으로 Mitsuba를 설치하는 것은 실행만큼 간단합니다.

pip 미츠바 설치

명령줄에서. Python 패키지에는 기본적으로 13가지 변형이 포함되어 있습니다.

스칼라_rgb

스칼라_스펙트럴

스칼라 스펙트럼 편광

llvmadrgb

llvmadmono

llvmadmono_편광화

llvmadspectral

llvmadspectral_편광

cudaadrgb

쿠다드모노

cudaadmono_편광화

cudaadspectral

cudaadspectral_편광

처음 두 개는 RGB 중 하나를 사용하여 한 번에 한 광선 시뮬레이션을 수행합니다.

또는 스펙트럼 색상 표현 중 후자 두 개는 역으로 사용될 수 있습니다.

CPU 또는 GPU에서 렌더링합니다. 추가 변형에 액세스하려면 다음을 수행해야 합니다.

CMake를 사용하여 Dr.Jit의 사용자 정의 버전을 컴파일합니다. 다음을 참조하세요.

선적 서류 비치

이에 대한 자세한 내용은.

요구사항

파이썬 >= 3.8

(선택 사항) GPU 계산의 경우: Nvidia 드라이버 >= 495.89

(선택 사항) CPU에서 벡터화/병렬 계산의 경우: LLVM >= 11.1

용법

다음은 렌더링이 얼마나 간단한지 보여주는 간단한 "Hello World" 예제입니다.

Python에서 Mitsuba 3을 사용하는 장면:

# 별칭 "mi"를 사용하여 라이브러리 가져오기 import mitsuba as mi# renderermi.setvariant('scalarrgb')의 변형 설정# 장면 로드 = mi.loaddict(mi.cornellbox())# 장면 렌더링 = mi. render(scene)# 렌더링된 이미지를 EXR 파일에 씁니다mi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

다양한 애플리케이션을 다루는 튜토리얼과 예제 노트북을 찾을 수 있습니다.

문서에서.

에 대한

이 프로젝트는 Wenzel Jakob이 만들었습니다.

코드의 중요한 기능 및/또는 개선 사항은 다음에 의해 기여되었습니다.

세바스티앙 슈파이어러,

니콜라스 루셀,

멀린 니미에-데이비드,

델리오 비치니,

티지안 젤트너,

밥티스트 니콜레,

미구엘 크레스포,

빈센트 르로이,

장쯔이.

학술 프로젝트에서 Mitsuba 3를 사용하는 경우 다음을 인용하십시오.

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