本文檔概述了集算器SPL(強大的資料計算中間件和高效資料倉儲)和Mitsuba 3(研究型渲染系統)。它詳細介紹了它們的特性、功能和學習資源,為初學者和經驗豐富的使用者提供了見解。這些資訊包括安裝指南、使用範例和效能最佳化技術。
關於集算器SPL
簡單來說,集算器SPL是一門有趣的程式語言,也是一個強大的資料計算中間件,同時也可以作為一個高效的資料倉儲:從三個方面了解SPL。
與基於文字的程式語言不同,SPL 在網格中編寫程式碼:可以在網格中的程式語言編碼中找到更多資訊; SPL作為資料運算引擎,可以以更低的成本產生高效率:集算器SPL,一款降低應用成本N倍的資料分析引擎。
集算器SPL是一個基於JVM的資料計算類別庫:SPL: The Open-source Java Library to Process Structured Data。它比其他基於 JVM 的資料處理語言(如 Kotlin 和 Scala)擁有更多更好的功能: JVM 上資料處理語言的競爭:Kotlin、Scala 和 SPL。它可以在沒有資料庫的情況下執行SQL式運算:開源SPL,可以在沒有RDB的情況下執行SQL,提供多源混合運算能力:哪種工具最適合多源混合運算,並支援對檔案直接計算:計算開放格式檔案和 WEB 上的引擎:WEB 上的計算引擎。特別是,集算器SPL使微服務更加靈活:開源SPL讓微服務更“微”,方便報表查詢的資料準備處理:開源SPL最佳化報表應用,應對無盡的報表開發需求。集算器還可以嵌入到應用程式中,作為內建資料庫:集算器SPL,SQLite的挑戰者。
集算器SPL豐富了中介軟體的概念:DCM:中介軟體家族的新成員。
作為資料倉儲時,集算器SPL不採用基於關係代數的SQL語法。它發明了一種稱為離散資料集的代數系統:SPL:一種易於編寫和快速運行的資料庫語言(文件:離散資料集論文)來解決難以編寫複雜 SQL 的問題(為什麼 SQL 語句通常包含數百行,以KB 為單位?
SPL可以方便地實現高效能演算法,從而獲得比傳統關係型資料倉儲高得多的運算效能:數量級的效能提升是如何發生的。在 SPL 效能測試中尋找測試報告。透過創造性的演算法,可以最大限度地利用硬體資源。根據許多實際實例,集算器在單機上可以達到甚至超過分散式資料庫的效能。
作為資料倉儲,集算器拋棄了「房子」的概念,打破了傳統資料庫的封閉性,創造了一個開放的運算系統:「無房子」的資料倉儲比有「房子」的資料倉儲效能更好,符合條件以更低的資源成本和更輕的框架取代大多數 MPP 資料倉儲:有了輕量級 SPL,MPP 的必要性有多大? 。
學習集算器SPL
這本書:SPL 程式設計是學習 SPL 語法的良好開端。本書適合沒有任何程式設計經驗的初學者。如果你是老手,請快速瀏覽一遍,但 4.4 節中解釋的物件理解值得學習。第五章也很重要。它解釋了SPL面向集合的思維方式,這與其他語言有很大不同。但一旦您理解並掌握了 SPL,您就可以編寫出優雅的程式碼。第 8-10 章是 SPL 學習的主要內容。它從與 SQL 不同的角度看待結構化資料計算。即使對於專業程式設計師來說,這也很重要!從SPL的角度來看,由於世界是複雜的,SQL在理解結構化資料方面有點簡單。你在各種資料庫課程中獲得的知識還不夠廣泛和深刻!你需要複習和溫習!
在這篇文章中尋找基本的 SPL 概念:初學者的 SPL 概念。對於初學者,您可以在初學者的 SPL 操作中找到 SPL 的特徵基本計算。有經驗的程式設計師可以很快地理解SPL和SQL之間的差異。軟體架構師透過閱讀集算器架構問答,可以了解SPL與傳統資料庫的差異。
在 SPL 學習材料中尋找全面的 SPL 文件。一般來說,應用程式設計師可以從資料庫連接開始處理基本操作: SPL:連接資料庫和資料庫讀取/寫入 SPL:讀寫資料庫資料或檔案存取和計算 SPL:讀寫結構化文字檔案。然後您可以學習如何在 Java 應用程式中整合 SPL 如何在 Java 中呼叫 SPL 腳本。這些構成了一個簡單的學習循環。
高效能運算相對困難,但是有一本關於演算法的系統書籍:效能最佳化。效能最佳化演算法並不是 SPL 所獨有的。學習這些演算法後,您可以使用其他程式語言(SQL除外)實現高效能運算。關鍵在於演算法而不是語法。然而,您需要很好地掌握 SPL 概念和語法,才能更好地理解演算法。
上面的SPL學習貼文也包含效能最佳化演算法的應用。
儲存是高效能運算的基石。以下這篇文章為初學者介紹了SPL中常用的專有儲存模式:初學者如何使用SPL儲存。通常,效能最佳化的第一步是設計合適的儲存架構。
歡迎您將您在嘗試實現高效能運算時遇到的麻煩和問題發表出來,與我們一起討論尋找解決方案:誠徵!查詢和批次作業速度慢得難以忍受。
有用的連結
執照
集算器採用Apache 2.0授權。有關詳細信息,請參閱許可證文件。
三葉渲染器 3
文件
教學影片
Linux
蘋果系統
視窗
皮伊
️
警告
️
目前,大量無證且不穩定的工作正在進行
主分支。我們強烈建議您使用我們的
最新版本
直至另行通知。
如果您已經想嘗試即將發生的更改,請查看
本移植指引。
它應該涵蓋大部分新功能和即將到來的重大變化。
介紹
Mitsuba 3 是一款以研究為導向的前向光和反向光渲染系統
瑞士洛桑聯邦理工學院 (EPFL) 開發的交通模擬。
它由一個核心庫和一組實現功能的插件組成
從材質和光源到完整的渲染演算法。
Mitsuba 3 是可重定向的:這意味著底層實作和
資料結構可以轉換以完成各種不同的任務。為了
例如,相同的程式碼可以模擬標量(經典的一次一束)RGB 傳輸
或 GPU 上的差分光譜傳輸。這一切都建立在
Dr.Jit,專為此專案開發的專用即時 (JIT) 編譯器。
主要特點
跨平台:Mitsuba 3 已在 Linux (x86_64)、macOS 上進行測試
(aarch64、x8664)和 Windows (x8664)。
高效能:底層Dr.Jit編譯器融合渲染程式碼
進入內核,使用實現最先進的性能
針對 CPU 的 LLVM 後端和 CUDA/OptiX 後端
針對具有光線追蹤硬體加速功能的 NVIDIA GPU。
Python優先:Mitsuba 3與Python深度整合。材料,
紋理,甚至完整的渲染演算法都可以用Python開發,
系統即時編譯(並可選擇區分)。
這使得電腦圖形學研究所需的實驗成為可能
其他學科。
微分:Mitsuba 3 是一個可微分渲染器,這表示它
可以計算整個模擬相對於輸入的導數
參數,例如相機姿態、幾何形狀、BSDF、紋理和體積。它
實作了 EPFL 最近開發的可微分渲染演算法。
光譜和偏振:Mitsuba 3 可用作單色儀
渲染器、基於 RGB 的渲染器或光譜渲染器。每個變體都可以
如果需要的話,可以選擇考慮極化的影響。
教學影片、文檔
我們錄製了幾個 YouTube 視頻,提供了溫和的介紹
三葉 3 和 Dr.Jit。除此之外,您還可以找到完整的 Juypter 筆記本
涵蓋各種應用程式、操作指南和參考文檔
閱讀文檔。
安裝
我們透過 PyPI 提供預編譯的二進位輪。以這種方式安裝三葉就像運行一樣簡單
pip安裝三葉
在命令列上。 Python 套件預設包含 13 個變體:
標量_rgb
標量譜
標量光譜偏振
llvmadrgb
盧馬德莫諾
llvmadmono_偏振
亮度譜
llvmadspectral_偏振
庫達阿德格布
庫達莫諾
cudaadmono_極化
CUDA光譜
cudaadspectral_偏振
前兩個使用 RGB 執行經典的一次一光模擬
或光譜顏色表示,而後兩者可用於反演
在 CPU 或 GPU 上渲染。要存取其他變體,您需要
使用 CMake 編譯 Dr.Jit 的自訂版本。請參閱
文件
有關詳細資訊。
要求
Python >= 3.8
(可選)對於 GPU 上的計算:Nvidia 驅動程式 >= 495.89
(可選)對於 CPU 上的向量化/平行計算:LLVM >= 11.1
用法
這是一個簡單的「Hello World」範例,展示了渲染一個
使用 Python 中的 Mitsuba 3 的場景:
# 使用別名「mi」導入庫 import mitsuba as mi# 設定渲染器的變體mi.setvariant('scalarrgb')# 載入場景scene = mi.loaddict(mi.cornellbox())# 渲染場景img = mi. render (scene)# 將渲染影像寫入EXR檔案mi.Bitmap(img).write('cbox.exr')
可以找到涵蓋各種應用程式的教學和範例筆記本
在文檔中。
關於
該專案由 Wenzel Jakob 創建。
程式碼的重要功能和/或改進由以下人員貢獻
賽巴斯蒂安·施派爾,
尼古拉斯·羅塞爾,
梅林·尼米爾-大衛,
德里奧·維西尼,
蒂齊安·澤爾特納,
巴蒂斯特·尼科萊特,
米格爾·克雷斯波,
文森·勒羅伊,和
張子怡.
在學術課程中使用 Mitsuba 3 時,請引用:
@software{Mitsuba3,標題= {Mitsuba 3 渲染器},作者= {Wenzel Jakob 和Sébastien Speierer 和Nicolas Roussel 和Merlin Nimier-David 和Delio Vicini 和Tizian Zeltner 和Baptiste Nicolet 和Miguel Crespo 和Vincent Leroy 和Ziyi Zhu},註= {https://mitsuba-renderer.org},版本 = {3.1.1},年份 = 2022}