(video) CppCon 2017: Louis Brandy “Curiously Recurring C++ Bugs
Разбор багов в
#cpp #fun
Разбор багов в
fb и немного юмора. #cpp #fun
(video) Tune CPU job scheduling for Apple silicon games
Рассказывают как устроен мобильный ЦП, как ОС распределяет работу по потокам.
В начале полезно для новичнов и чтобы освежить знания.
21:48 - рассказывают как организовать менеджер тасков с учетом E и P ядер и типа задач.
#cpu_opt #apple_cpu #threading
Рассказывают как устроен мобильный ЦП, как ОС распределяет работу по потокам.
В начале полезно для новичнов и чтобы освежить знания.
21:48 - рассказывают как организовать менеджер тасков с учетом E и P ядер и типа задач.
#cpu_opt #apple_cpu #threading
В CMake есть проблема с зависимостями между проектом с динамически загружаемой библиотекой (DLL) и проектом, который эту DLL использует.
При изменении только CPP файла в DLL проекте, перестраивается только один проект, а зависящие от него скрипты, например копирование DLL, не срабатывают и остальные проекты продолжат использовать старую DLL.
Решение есть, хоть и не самое удобное:
* код создает пустой CPP файл при компиляции "DllProject".
* добавляем СPP файл в проект, который использует DLL
Теперь при компиляции "DllProject" будет принудительно компилироваться "ExeProject" и запустятся все связаные с ним скрипты сборки.
Так как меняется только один CPP файл, то скорость сборки замедляется незначительно.
#cmake #snippets
При изменении только CPP файла в DLL проекте, перестраивается только один проект, а зависящие от него скрипты, например копирование DLL, не срабатывают и остальные проекты продолжат использовать старую DLL.
Решение есть, хоть и не самое удобное:
* код создает пустой CPP файл при компиляции "DllProject".
set( DllProject.trigger "DllProject.trigger.cpp" CACHE INTERNAL "" FORCE )
add_custom_command( TARGET "DllProject" POST_BUILD COMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E touch "${DllProject.trigger}" )
* добавляем СPP файл в проект, который использует DLL
add_dependencies( "ExeProject" "DllProject" )
target_sources( "ExeProject" PRIVATE "${DllProject.trigger}" )
set_property( SOURCE "${DllProject.trigger}" PROPERTY GENERATED 1 )
Теперь при компиляции "DllProject" будет принудительно компилироваться "ExeProject" и запустятся все связаные с ним скрипты сборки.
Так как меняется только один CPP файл, то скорость сборки замедляется незначительно.
#cmake #snippets
Authoring Efficient Shaders for Optimal Mobile Performance
1..8 - описание дебагера и профайлера под Mali GPU и офлайн профайлера шейдеров.
9..16 - как разработчики игр используют тулзы от ARM для оптимизации.
17..19 - детали Valhall архитектуры
20.. - пример оптимизации шейдера
#mali #gpu_opt
1..8 - описание дебагера и профайлера под Mali GPU и офлайн профайлера шейдеров.
9..16 - как разработчики игр используют тулзы от ARM для оптимизации.
17..19 - детали Valhall архитектуры
20.. - пример оптимизации шейдера
#mali #gpu_opt
Dropbox
Authoring Efficient Shaders for Optimal Mobile Performance - GDC2022 -Arm & NaturalMotion.pdf
Shared with Dropbox
Cyberpunk 2077. Разница между screen space reflections и трассировкой лучей. Для оптимизации SSR применяется везде, где возможно и только за пределами экрана включается RT. Результат сильно различается.
#raytracing #SSR #cg
#raytracing #SSR #cg
Screen space reflections неправильно обрабатывают двойное отражение, так как отражение зависит от того, под каким углом приходит луч. То же самое относится и к кэшированию освещения при трассировке.
#cg #raytracing #SSR #blog
#cg #raytracing #SSR #blog
Какая должна быть многопоточность в ОС
Сейчас ОС управляет потоками, у кого выше приоритет, тот получает больше времени ядра ЦП. ОС может остановить поток в любой момент и запустить другой поток на этом ядре, может перекинуть поток на другое ядро.
Переключение между потоками очень дорогое (более 1мс), что не позволяет выделить по одному потоку на задачу, а несколько параллельно запущенных приложений могут начать конкуренцию за ЦП с большими потерями на переключение потоков.
В сложных программах используется система тасков, где небольшие задачи раскидываются по разным потокам. Но ОС ничего не знает про эти таски, поэтому может прервать выполнение потока на середине теска и нет способа сказать ОС, что это очень важный таск, остается только надеяться на высокий приоритет потока.
Проблема решается заменой потоков на систему тасков в ОС, но это потребует переделать или отказаться от контекста потока.
Дальше можно оптимизировать доступ к памяти - делать загрузку из ОЗУ в кэш до запуска таска, чтобы сам таск выполнялся максимально быстро, например для модели типа ECS/DOD, где доступ к данным полностью предсказуем.
#threading #blog
Сейчас ОС управляет потоками, у кого выше приоритет, тот получает больше времени ядра ЦП. ОС может остановить поток в любой момент и запустить другой поток на этом ядре, может перекинуть поток на другое ядро.
Переключение между потоками очень дорогое (более 1мс), что не позволяет выделить по одному потоку на задачу, а несколько параллельно запущенных приложений могут начать конкуренцию за ЦП с большими потерями на переключение потоков.
В сложных программах используется система тасков, где небольшие задачи раскидываются по разным потокам. Но ОС ничего не знает про эти таски, поэтому может прервать выполнение потока на середине теска и нет способа сказать ОС, что это очень важный таск, остается только надеяться на высокий приоритет потока.
Проблема решается заменой потоков на систему тасков в ОС, но это потребует переделать или отказаться от контекста потока.
Дальше можно оптимизировать доступ к памяти - делать загрузку из ОЗУ в кэш до запуска таска, чтобы сам таск выполнялся максимально быстро, например для модели типа ECS/DOD, где доступ к данным полностью предсказуем.
#threading #blog
Подборка интервью с Jim Keller
Jim Keller: Moore's Law, Microprocessors, and First Principles
3:43 - Граф зависимостей в ЦП.
12:08 - Предсказание ветвлений.
22:41 - каждые 5 лет архитектура ЦП переделывается с нуля.
Jim Keller: The Future of Computing, AI, Life, and Consciousness
7:33 - Javascript
11:40 - RISC vs CISC
17:09 - Intel vs ARM
37:18 - Модульный дизайн ЦП позволил упростить тестирование, прям как в софте.
49:50 - Специализированное железо для машинного обучения.
Ian Interviews: Jim Keller, Silicon Wizard
19:44 - Arm vs x86 vs RISC-V
1:19:48 - Intel vs AMD, Intel vs Apple
#cpu #hw
Jim Keller: Moore's Law, Microprocessors, and First Principles
3:43 - Граф зависимостей в ЦП.
12:08 - Предсказание ветвлений.
22:41 - каждые 5 лет архитектура ЦП переделывается с нуля.
Jim Keller: The Future of Computing, AI, Life, and Consciousness
7:33 - Javascript
11:40 - RISC vs CISC
17:09 - Intel vs ARM
37:18 - Модульный дизайн ЦП позволил упростить тестирование, прям как в софте.
49:50 - Специализированное железо для машинного обучения.
Ian Interviews: Jim Keller, Silicon Wizard
19:44 - Arm vs x86 vs RISC-V
1:19:48 - Intel vs AMD, Intel vs Apple
#cpu #hw
Особенности шедулера в NVidia
1. Работает 2 очереди, зеленое - пиксельный шейдер, оранжевое - асинхроный компьют шейдер. На NVidia когда активна графическая очередь, на асинхронную компьют очередь выделяется не более 30% варпов.
2. По какой-то причине графическая очередь вытесняет компьют очередь.
3. Заканчивается рендер пасс и начинается обновление юниформ для следующего рендер пасса. Небольшой всплеск похож на рендеринг до фрагментного шейдера, который ждет обновление юниформ.
Барьер никак не затрагивает компьют очередь, асинхронный компьют как раз и нужен чтобы заполнять такие пустоты, но запуск шейдеров не происходит. Как и в начале (1) шедулер раскидывает графику по всем варпам и только потом добавляет к ним асинхронный компьют.
4. Начинаются короткие рендер пассы, разделенные барьерами. При этом на компьют выделяется не более 30% варпов, даже когда часть варпов простаивает (светло-сервый).
5. При более долгом простое (полная остановка графической очереди), компьют очередь занимает более 30%.
В итоге обновление юниформ буфера между рендер пассами может вызвать простой ГП на 0.3мс и даже асинхронные очереди не заполняют простаивающие варпы.
Более правильный способ - обновлять юниформы один раз в начале кадра.
#gpu_sync #nvidia
1. Работает 2 очереди, зеленое - пиксельный шейдер, оранжевое - асинхроный компьют шейдер. На NVidia когда активна графическая очередь, на асинхронную компьют очередь выделяется не более 30% варпов.
2. По какой-то причине графическая очередь вытесняет компьют очередь.
3. Заканчивается рендер пасс и начинается обновление юниформ для следующего рендер пасса. Небольшой всплеск похож на рендеринг до фрагментного шейдера, который ждет обновление юниформ.
Барьер никак не затрагивает компьют очередь, асинхронный компьют как раз и нужен чтобы заполнять такие пустоты, но запуск шейдеров не происходит. Как и в начале (1) шедулер раскидывает графику по всем варпам и только потом добавляет к ним асинхронный компьют.
4. Начинаются короткие рендер пассы, разделенные барьерами. При этом на компьют выделяется не более 30% варпов, даже когда часть варпов простаивает (светло-сервый).
5. При более долгом простое (полная остановка графической очереди), компьют очередь занимает более 30%.
В итоге обновление юниформ буфера между рендер пассами может вызвать простой ГП на 0.3мс и даже асинхронные очереди не заполняют простаивающие варпы.
Более правильный способ - обновлять юниформы один раз в начале кадра.
#gpu_sync #nvidia
Advanced API Performance: Async Compute and Overlap
Статья от NVidia, рассказывают как правильно использовать async compute, как профилировать.
#gpu_sync #nvidia
Статья от NVidia, рассказывают как правильно использовать async compute, как профилировать.
#gpu_sync #nvidia
Advanced API Performance: Async Copy
Рассказывают как оптимизировать стриминг ресурсов через асинхронную очередь.
#gpu_sync #nvidia
Рассказывают как оптимизировать стриминг ресурсов через асинхронную очередь.
#gpu_sync #nvidia
NVIDIA Technical Blog
Advanced API Performance: Async Copy
These quick recommendations give guidelines on how to arrange your work queues to maximize your gains with async copy on NVIDIA GPUs.
Advanced Shading Techniques with Pixel Local Storage
Примеры использования внутренней памяти тайла (tile/pixel local storage).
Поддерживается на OpenGLES с Mali GPU, а так же на Metal с Apple GPU.
На Adreno используется другое расширение, только для сложного блендинга.
Поддержка TLS/PLS на Vulkan добавленна только в новых версиях API и только в новых девайсах из-за невозможности обновления графических драйверов.
#cg #gl #vk #OIT #mali
Примеры использования внутренней памяти тайла (tile/pixel local storage).
Поддерживается на OpenGLES с Mali GPU, а так же на Metal с Apple GPU.
На Adreno используется другое расширение, только для сложного блендинга.
Поддержка TLS/PLS на Vulkan добавленна только в новых версиях API и только в новых девайсах из-за невозможности обновления графических драйверов.
#cg #gl #vk #OIT #mali
(video) CPU design effects - Jakub Beránek
Детально рассказывается про предсказание ветвлений, из интересного - в GCC подсказка
41.53 - пример, где denorm float работает в 2 раза медленее.
51:56 - false sharing, как происходит синхронизация кэшей
#cpp #cpu_opt #intel_cpu
Детально рассказывается про предсказание ветвлений, из интересного - в GCC подсказка
__builtin_expect игнорируется ЦП.41.53 - пример, где denorm float работает в 2 раза медленее.
51:56 - false sharing, как происходит синхронизация кэшей
#cpp #cpu_opt #intel_cpu
Ошибка в системе сборки, которая сразу обнаружилась через pragma detect_mismatch
Есть два проекта: основной и компилятор ресурсов. Компилятор ресурсов может собираться в другой конфигурации для ускорения компиляции ресурсов.
После рефакторинга пути для бинарников совпали и получилось так:
* сборка основного проекта - движок.
* сборка компилятора ресурсов, в результате чего менялись либы движка.
* сборка приложения используя либы движка и динамически подключаемый компилятор ресурсов.
* линковка приложения завершается с ошибкой, так как макросы не совпадают.
Без
#cpp #blog
Есть два проекта: основной и компилятор ресурсов. Компилятор ресурсов может собираться в другой конфигурации для ускорения компиляции ресурсов.
После рефакторинга пути для бинарников совпали и получилось так:
* сборка основного проекта - движок.
* сборка компилятора ресурсов, в результате чего менялись либы движка.
* сборка приложения используя либы движка и динамически подключаемый компилятор ресурсов.
* линковка приложения завершается с ошибкой, так как макросы не совпадают.
При этом во всем основном проекте макрос установлен в 1 и я долго не мог понять откуда приходит 0.
#ifdef MACRO
# pragma detect_mismatch( "MACRO", "1" )
#else
# pragma detect_mismatch( "MACRO", "0" )
endif
Без
pragma detect_mismatch найти ошибку было бы еще сложнее.#cpp #blog
Создание World of Tanks Blitz на базе собственного движка DAVA
Как происходит переход из OOP/сценеграфа в ECS/DOD.
И продолжение: Blitz Engine & Battle Prime: ECS и сетевой код
#cpp #ecs #dod #rus
Как происходит переход из OOP/сценеграфа в ECS/DOD.
И продолжение: Blitz Engine & Battle Prime: ECS и сетевой код
#cpp #ecs #dod #rus
Зачем нужен безразмерный массив юниформ в шейдере
В шейдере можно не указывать размер массива ресурсов (юниформ), но в Vulkan обязательно указывать количество дескрипторово в VkPipelineLayout.
Получается, что безразмерный массив в шейдере никак не избавляет от создания нескольких PSO под разные размеры массива.
В чем же преимущество:
1. Не нужно компилировать несколько шейдеров и хранить несколько бинарников.
2. На мобильных девайсах количество ресурсов сильно ограниченно, поэтому нельзя захардкодить массив на 1000 элементов.
Также, по документации Vulkan, нельзя оставлять дескрипторы без ресурсов, это может привести к крэшу, так как в некоторых случаях происходит неявный доступ к ресурсам, который пользователь никак не контролирует.
Фича nullDescriptor позволяет обойти эту проблему и использовать один большой массив, но может повлиять на производительность.
Новое расширение
#vk #blog
В шейдере можно не указывать размер массива ресурсов (юниформ), но в Vulkan обязательно указывать количество дескрипторово в VkPipelineLayout.
Получается, что безразмерный массив в шейдере никак не избавляет от создания нескольких PSO под разные размеры массива.
В чем же преимущество:
1. Не нужно компилировать несколько шейдеров и хранить несколько бинарников.
2. На мобильных девайсах количество ресурсов сильно ограниченно, поэтому нельзя захардкодить массив на 1000 элементов.
Также, по документации Vulkan, нельзя оставлять дескрипторы без ресурсов, это может привести к крэшу, так как в некоторых случаях происходит неявный доступ к ресурсам, который пользователь никак не контролирует.
Фича nullDescriptor позволяет обойти эту проблему и использовать один большой массив, но может повлиять на производительность.
Новое расширение
buffer_device_address дает большую гибкость - можно сделать storage buffer с динамическим массивом uint64_t/uvec2, что не требует разных VkPipelineLayout, но пока это расширение поддерживается только на десктопах и топовых мобилках.#vk #blog
Как мы отказались от JPEG, JSON, TCP и ускорили ВКонтакте в два раза
То что новые форматы лучше и так понятно, а вот отказ от TCP в пользу UDP уже интереснее.
Рассказывают как работает сеть, ограничение скорости провайдером и тд.
#web #backend #rus
То что новые форматы лучше и так понятно, а вот отказ от TCP в пользу UDP уже интереснее.
Рассказывают как работает сеть, ограничение скорости провайдером и тд.
#web #backend #rus