эсПрок

В этом документе представлен обзор esProc SPL, мощного промежуточного программного обеспечения для обработки данных и высокоэффективного хранилища данных, а также Mitsuba 3, исследовательско-ориентированной системы рендеринга. В нем подробно описаны их функции, возможности и учебные ресурсы, предлагая информацию как новичкам, так и опытным пользователям. Информация включает руководства по установке, примеры использования и методы оптимизации производительности.

О esProc SPL

Проще говоря, esProc SPL — это интересный язык программирования и мощное промежуточное программное обеспечение для обработки данных, а также может работать как высокоэффективное хранилище данных: дополнительную информацию можно найти в разделе «Понимание SPL в трех аспектах».

В отличие от текстового языка программирования, SPL записывает код в виде линий сетки: дополнительную информацию можно найти в разделе «Кодирование языка программирования в сетке»; В качестве механизма вычисления данных SPL может обеспечить высокую эффективность при гораздо меньших затратах: esProc SPL, механизм анализа данных, снижает стоимость приложения в N раз.

esProc SPL — это библиотека классов вычислений данных на основе JVM: SPL: библиотека Java с открытым исходным кодом для обработки структурированных данных. Он имеет гораздо больше и лучшие функциональные возможности, чем другие языки обработки данных, основанные на JVM (например, Kotlin и Scala): Конкуренция языков обработки данных на JVM: Kotlin, Scala и SPL. Он может выполнять вычисления в стиле SQL без баз данных: SPL с открытым исходным кодом, который может выполнять SQL без RDB, обеспечивает смешанные вычислительные возможности с несколькими/разнообразными источниками: Какой инструмент идеально подходит для смешанных вычислений с различными источниками и поддерживает прямые вычисления над файлами: Вычисления движок для файлов открытого формата и в Интернете: Вычислительный движок в Интернете. В частности, esProc SPL обеспечивает более гибкие микросервисы: SPL с открытым исходным кодом делает микросервисы более «микро» и удобную обработку подготовки данных для запросов отчетов: SPL с открытым исходным кодом оптимизирует приложение отчетов и удовлетворяет бесконечные потребности в разработке отчетов. esProc также может быть встроен в приложение и действовать как встроенная база данных: esProc SPL, соперник SQLite.

esProc SPL расширяет концепцию промежуточного программного обеспечения: DCM: новый член семейства промежуточного программного обеспечения.

При работе в качестве хранилища данных esProc SPL не использует синтаксис SQL на основе реляционной алгебры. Вместо этого он изобретает алгебраическую систему, называемую дискретным набором данных: SPL: язык баз данных, отличающийся простотой написания и быстрой работой (Документация: Документ о дискретном наборе данных) для решения проблем сложного в кодировании сложного SQL (Почему оператор SQL часто состоит из сотен строк, измеряемых КБ?).

SPL позволяет удобно создавать высокопроизводительные алгоритмы и, таким образом, получать гораздо более высокую вычислительную производительность, чем традиционное реляционное хранилище данных: как произошло повышение производительности на порядки. Найдите отчеты об испытаниях в разделе «Тестирование производительности SPL». Он может максимально эффективно использовать аппаратные ресурсы, используя творческие алгоритмы. Согласно многочисленным практическим примерам, esProc может достичь и даже превзойти производительность распределенных баз данных на одном компьютере.

В качестве хранилища данных esProc отказывается от концепции «дома», разрушает закрытость, характерную для традиционных баз данных, и создает открытую вычислительную систему: хранилище данных «без дома» работает лучше, чем хранилище данных с «домом», что делает его квалифицированным. заменить большинство хранилищ данных MPP с меньшими затратами ресурсов и более легкой структурой: Насколько необходим MPP при наличии легкого SPL? .

Изучить esProc SPL

Эта книга: «Программирование SPL» — хорошее начало для изучения синтаксиса SPL. Книга предназначена для новичков, не имеющих опыта программирования. Если вы опытный пользователь, просмотрите его быстро, но понимание объекта, описанное в разделе 4.4, заслуживает изучения. Глава 5 также важна. Это объясняет ориентированный на множество образ мышления SPL, который сильно отличается от других языков. Но как только вы поймете и освоите SPL, вы сможете писать элегантный код. Главы 8–10 являются основой изучения SPL. Он рассматривает вычисления структурированных данных с точки зрения, отличной от SQL. Это важно даже для профессиональных программистов! С точки зрения SPL, SQL немного прост в понимании структурированных данных, поскольку мир сложен. Знания, полученные вами на различных курсах по базам данных, недостаточно широки и глубоки! Вам нужен обзор и доработка!

Основные концепции SPL вы найдете в этом посте: Концепции SPL для начинающих. Для новичков характерные базовые расчеты SPL можно найти в разделе SPL Operations for Beginners. Опытные программисты могут быстро понять разницу между SPL и SQL. Архитектор программного обеспечения может понять различия между SPL и традиционными базами данных, прочитав вопросы и ответы по esProc Architecture.

Подробную документацию по SPL можно найти в учебных материалах по SPL. Как правило, прикладной программист может начать выполнять основные операции с подключения к базе данных: SPL: подключение к базам данных и чтение/запись базы данных SPL: чтение и запись данных базы данных или доступ к файлам и вычисления SPL: чтение и запись структурированных текстовых файлов. Затем вы сможете узнать, как интегрировать SPL в приложение Java. Как вызвать сценарий SPL на Java. Это простой цикл обучения.

Высокопроизводительные вычисления относительно сложны, но существует систематическая книга по алгоритмам: «Оптимизация производительности». Алгоритмы оптимизации производительности не являются уникальными для SPL. После изучения этих алгоритмов вы сможете реализовать высокопроизводительные вычисления, используя другой язык программирования (кроме SQL). Ключ заключается в алгоритме, а не в синтаксисе. Тем не менее, вам необходимо хорошо понимать концепцию и синтаксис SPL, чтобы лучше понимать алгоритмы.

Вышеупомянутые обучающие статьи по SPL также содержат применение алгоритмов оптимизации производительности.

Система хранения данных является краеугольным камнем высокопроизводительных вычислений. В следующем посте представлена ​​проприетарная схема хранения, обычно используемая в SPL для начинающих: Как использовать хранилище SPL для начинающих. Обычно первым шагом оптимизации производительности является разработка соответствующей схемы хранения.

Вы можете опубликовать свои проблемы и проблемы при попытке добиться высокой производительности вычислений и обсудить с нами поиск решения: Требуется! Невыносимо медленный запрос и пакетное задание.

Полезные ссылки

Лицензия

esProc находится под лицензией Apache 2.0. Подробности смотрите в файле ЛИЦЕНЗИИ.

Мицуба Рендерер 3

Документация

Обучающие видео

Линукс

MacOS

Окна

ПиПИ

️

Предупреждение

️

В настоящее время в мире ведется большой объем недокументированной и нестабильной работы.

главная ветка. Мы настоятельно рекомендуем вам воспользоваться нашим

последний выпуск

до дальнейшего уведомления.

Если вы уже хотите опробовать предстоящие изменения, ознакомьтесь с

это руководство по портированию.

Он должен охватывать большинство новых функций и предстоящих кардинальных изменений.

Введение

Mitsuba 3 — это исследовательская система рендеринга прямого и обратного света.

транспортное моделирование, разработанное в EPFL в Швейцарии.

Он состоит из базовой библиотеки и набора плагинов, реализующих функциональность.

начиная от материалов и источников света и заканчивая полными алгоритмами рендеринга.

Mitsuba 3 можно перенацелить: это означает, что базовые реализации и

Структуры данных могут трансформироваться для выполнения различных задач. Для

Например, один и тот же код может моделировать скалярный (классический по одному лучу) транспорт RGB

или дифференциальный спектральный транспорт на графическом процессоре. Все это основано на

Dr.Jit — специализированный JIT-компилятор, разработанный специально для этого проекта.

Основные характеристики

Кроссплатформенность: Mitsuba 3 протестирована на Linux (x86_64), macOS.

(aarch64, x8664) и Windows (x8664).

Высокая производительность: базовый компилятор Dr.Jit объединяет код рендеринга.

в ядра, которые достигают высочайшей производительности, используя

серверная часть LLVM, ориентированная на ЦП, и серверная часть CUDA/OptiX

ориентированы на графические процессоры NVIDIA с аппаратным ускорением трассировки лучей.

Python прежде всего: Mitsuba 3 глубоко интегрирован с Python. Материалы,

текстуры и даже полные алгоритмы рендеринга могут быть разработаны на Python,

который система JIT-компилирует (и, при необходимости, дифференцирует) на лету.

Это позволяет проводить эксперименты, необходимые для исследований в области компьютерной графики и

другие дисциплины.

Дифференциация: Mitsuba 3 — это дифференцируемый рендерер, то есть он

может вычислять производные всей симуляции относительно входных данных

такие параметры, как поза камеры, геометрия, BSDF, текстуры и объемы. Это

реализует последние алгоритмы дифференцируемого рендеринга, разработанные в EPFL.

Спектральный и поляризационный: Mitsuba 3 можно использовать как монохроматический.

рендерер, рендерер на основе RGB или спектральный рендерер. Каждый вариант может

при необходимости, при необходимости, учтите эффекты поляризации.

Обучающие видеоролики, документация

Мы записали несколько видеороликов на YouTube, которые дают краткое представление.

Мицуба 3 и Доктор Джит. Помимо этого вы можете найти полные блокноты Juypter.

охватывающий различные приложения, практические руководства и справочную документацию.

на прочтенной документации.

Установка

Мы предоставляем предварительно скомпилированные двоичные колеса через PyPI. Установить Mitsuba таким способом так же просто, как запустить

pip установить Мицубу

в командной строке. Пакет Python по умолчанию включает тринадцать вариантов:

скалярный_rgb

скалярный_спектрал

скалярспектральнополяризованный

llvmadrgb

llvmadmono

llvmadmono_polarized

llvmadspectral

llvmadspectral_polarized

cudaadrgb

кудаадмоно

cudaadmono_polarized

Кудаадспектральный

cudaadspectral_polarized

Первые два выполняют классическое моделирование по одному лучу с использованием RGB

или спектральное представление цвета, тогда как последние два могут использоваться для обратного

рендеринг на CPU или GPU. Чтобы получить доступ к дополнительным вариантам, вам необходимо

скомпилируйте собственную версию Dr.Jit с помощью CMake. Пожалуйста, ознакомьтесь с

документация

для получения подробной информации об этом.

Требования

Питон >= 3,8

(необязательно) Для вычислений на графическом процессоре: драйвер Nvidia >= 495,89.

(необязательно) Для векторизованных/параллельных вычислений на ЦП: LLVM >= 11.1

Использование

Вот простой пример «Hello World», который показывает, насколько просто визуализировать

сцена с использованием Mitsuba 3 из Python:

# Импортируйте библиотеку, используя псевдоним "mi"import mitsuba as mi# Установите вариант renderermi.setvariant('scalarrgb')# Загрузите сценуscene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# Отрисуйте сценуimg = mi. render(scene)# Запишите визуализированное изображение в файл EXRmi.Bitmap(img).write('cbox.exr')

Учебные пособия и блокноты с примерами, охватывающие различные приложения, можно найти.

в документации.

О

Этот проект создал Венцель Якоб.

Значительные функции и/или улучшения кода были внесены

Себастьян Шпейерер,

Николя Руссель,

Мерлин Нимье-Дэвид,

Делио Вичини,

Тициан Зельтнер,

Батист Николе,

Мигель Креспо,

Винсент Лерой и

Цзыи Чжан.

При использовании Mitsuba 3 в академических проектах указывайте:

@software{Mitsuba3,title = {рендерер Mitsuba 3},author = {Венцель Якоб и Себастьян Шпейерер и Николя Руссель и Мерлин Нимьер-Давид и Делио Вичини и Тициан Зельтнер и Батист Николе и Мигель Креспо и Винсент Лерой и Зийи Чжан},note = {https://mitsuba-renderer.org},версия = {3.1.1}, год = 2022}