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Enregistrement W2115881468 · doi:10.5555/1280094.1280098

Accelerating real-time shading with reverse reprojection caching

2007· article· en· W2115881468 sur OpenAlexaff
Diego Nehab, Pedro V. Sander, Jason Lawrence, Natalya Tatarchuk, John Isidoro

Notice bibliographique

RevueRare & Special e-Zone (The Hong Kong University of Science and Technology) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceShaderRendering (computer graphics)Real-time renderingCacheComputer visionPixelComputer graphics (images)Artificial intelligenceReal-time computingGlobal illuminationReuseParallel computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluating pixel shaders consumes a growing share of the computational budget for real-time applications. However, the significant temporal coherence in visible surface regions, lighting conditions, and camera location allows reusing computationally-intensive shading calculations between frames to achieve significant performance improvements at little degradation in visual quality. This paper investigates a caching scheme based on reverse reprojection which allows pixel shaders to store and reuse calculations performed at visible surface points. We provide guidelines to help programmers select appropriate values to cache and present several policies for keeping cached entries up-to-date. Our results confirm this approach offers substantial performance gains for many common real-time effects, including precomputed global lighting effects, stereoscopic rendering, motion blur, depth of field, and shadow mapping.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations92
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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