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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:费尔南多

出品人:

页数:497

译者:姚勇

出版时间:2006-1

价格:78.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115141767

丛书系列:GPU精粹

图书标签:

图形学
gpu
游戏开发
算法
编程
GPU
游戏编程
CG
GPU
编程
计算机图形学
深度学习
并行计算
硬件架构
显卡技术
高性能计算
机器学习
渲染引擎

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具体描述

《GPU精粹:实时图形编程的技术技巧和技艺》汇集了当今国际上前沿开发者们经多年研究和实践得出的实用的实时图形技术成果。《GPU精粹:实时图形编程的技术技巧和技艺》主要基于当今图形处理器(GPU)的可编程图形管线，除了讲述用于创建高级视觉效果的基础知识和性能优化技术外，还着重介绍了前沿开发者们总结出来的快速技巧。《GPU精粹:实时图形编程的技术技巧和技艺》全体撰稿者和编辑人员将他们多年的经验通过这《GPU精粹:实时图形编程的技术技巧和技艺》贡献给读者，期待能够启发并帮助大家进入神奇的可编程实时图形世界。

《深度视觉：神经网络在图像识别与生成中的突破》本书深入探索了现代计算机视觉领域的核心技术——深度神经网络（DNNs）。我们从最基础的感知机模型出发，逐步剖析了多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）以及生成对抗网络（GANs）等关键架构的原理与演进。第一部分：卷积神经网络的基石在这一部分，我们将详细阐述CNN的每一个核心组成部分。首先，我们会聚焦于“卷积层”，解释其如何通过可学习的滤波器（核）提取图像的空间特征，例如边缘、纹理和形状。我们将深入探讨卷积操作的数学原理，包括步长、填充（padding）以及不同大小核的影响。接着，我们将介绍“池化层”（Pooling Layer），特别是最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），分析它们如何有效降低特征图的维度，减少计算量，并增强模型的平移不变性。随后，我们将讨论“激活函数”，重点介绍ReLU（Rectified Linear Unit）及其变种（如Leaky ReLU），解释它们为何能解决传统激活函数（如Sigmoid和Tanh）在深层网络中出现的梯度消失问题，从而加速训练过程。最后，我们会详细讲解“全连接层”（Fully Connected Layer）在CNN中的作用，即在提取到高级语义特征后，如何将其映射到最终的分类结果。本书还将介绍CNN的经典模型，如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及ResNet。我们将逐一分析这些模型的创新之处，例如AlexNet引入的ReLU和Dropout，VGG系列对网络深度的探索，GoogLeNet的Inception模块如何并行处理不同尺度的特征，以及ResNet的残差连接（Residual Connection）如何有效解决深层网络训练的难题，从而能够构建数千层的网络。第二部分：生成对抗网络与图像生成本部分将聚焦于深度学习在图像生成领域的革命性进展——生成对抗网络（GANs）。我们将清晰地解释GANs的“零和博弈”机制，即生成器（Generator）与判别器（Discriminator）之间相互竞争、共同进步的过程。我们将详细解析生成器的结构，它如何从随机噪声输入开始，逐步生成逼真的图像。同时，我们会深入剖析判别器的作用，它如何学习区分真实图像与生成器产生的虚假图像，并为生成器提供反馈。本书将详细介绍GANs的各种重要变体及其在图像生成方面的应用。我们会探讨DCGAN（Deep Convolutional GAN），它将CNN的思想引入GANs，极大地提升了生成图像的质量和稳定性。接着，我们会介绍Conditional GANs（cGANs），它允许用户通过条件信息（如类别标签或文本描述）来控制生成图像的内容，为图像的个性化生成打开了新的可能。此外，我们将深入研究StyleGAN系列，这是目前在图像生成领域最先进的模型之一。我们将详细讲解StyleGAN如何通过解耦潜在空间（latent space）的各个维度，实现对生成图像风格的精细控制，例如年龄、发型、面部表情等。我们将分析其风格混合（style mixing）以及逐层生成（progressive growing）等关键技术，展示其如何生成超高分辨率、极具细节和多样性的逼真图像。最后，我们将探讨GANs在图像风格迁移（style transfer）、图像修复（image inpainting）、超分辨率（super-resolution）以及图像到图像翻译（image-to-image translation）等实际应用中的强大能力。第三部分：前沿技术与未来展望在本书的最后部分，我们将目光投向深度学习在计算机视觉领域的最新发展趋势。我们将探讨Transformer模型在视觉任务中的应用，特别是Vision Transformer（ViT）及其变种，解释它们如何通过自注意力机制（self-attention mechanism）捕捉全局依赖关系，并在某些任务上超越CNN。我们还将讨论一些其他的关键技术，例如注意力机制（Attention Mechanisms）在CNN中的融合，如何让模型更专注于图像的关键区域。同时，我们会简要介绍一些半监督学习（Semi-Supervised Learning）、自监督学习（Self-Supervised Learning）的方法，它们在减少对大量标注数据依赖方面的重要意义。本书最后将对深度视觉的未来发展进行展望，包括模型的可解释性、鲁棒性、能效以及与机器人、自动驾驶等其他领域的深度融合。我们希望通过本书，读者能够建立起对现代图像识别与生成技术的全面而深刻的理解。

作者简介

费尔南多(Randima Femando)从8岁起就爱上了计算机图形学。现在在NVIDIA的技术开发组工作，同时教授开发者如何利用最新的图形处理技术(GPU)。费尔南多在康奈尔大学获得了计算机科学学士学位和计算机图形学硕士学位。他已经在SigGraph上发表过文章，与Mark Kilgard合著The CG Tutorial: The Definitive Guide to Programmable Real-Time Graphics。.

目录信息

第1部分自然效果
简介
第1章用物理模型进行高效的水模拟
1.1 目标和范围
1.2 正弦近似值的加和
1.3 编辑.
1.4 运行时的处理
1.5 小结
1.6 参考文献
第2章水刻蚀的渲染
2.1 引言
2.2 刻蚀的计算
2.3 方法
2.4 使用opengl实现
2.5 使用高级着色语言实现
2.6 小结
2.7 参考文献
第3章 dawn演示中的皮肤
3.1 引言
3.2 皮肤着色
.3.3 场景的照明
3.4 皮肤如何对光进行响应
3.5 实现
3.6 小结
3.7 参考文献
第4章 dawn演示中的动画
4.1 简介
4.2 网格的动画
4.3 变形网络对象
4.4 蒙皮
4.5 小结
4.6 参考文献
第5章改良的perlin噪声的实现
5.1 噪声函数
5.2 最初的实现
5.3 最初实现的缺点
5.4 对噪声函数的改进
5.5 如何在像素shader中产生好的假噪声
5.6 不考虑相邻顶点制作凹凸贴图
5.7 小结
5.8 参考文献
第6章 vulcan演示中的火
6.1 创建逼真的火焰
6.2 动画精灵的实现
6.3 粒子运动
6.4 性能
6.5 渲染后的效果
6.6 小结
第7章无数波动草叶的渲染
7.1 引言
7.2 概述
7.3 草体的准备
7.4 动画
7.5 小结
7.6 参考文献
第8章衍射的模拟
8.1 什么是衍射
8.2 实现
8.3 结果
8.4 小结
8.5 参考文献
第2部分光照和阴影
简介
第9章有效的阴影体渲染
9.1 引言
9.2 程序结构
9.3 详细的讨论
9.4 调试
9.5 几何优化
9.6 填充率的优化
9.7 将来的阴影
9.8 参考文献
第10章电影级的光照
10.1 引言
10.2 直射光照明模型
10.3 泛光shader
10.4 性能分析
10.5 小结
10.6 参考文献
第11章阴影贴图反走样
11.1 引言
11.2 靠近的百分比过滤
11.3 平滑滤波的实现
11.4 较少地取样
11.5 工作原理
11.6 小结
11.7 参考文献
第12章全方位的阴影映射
12.1 引言
12.2 阴影映射的算法
12.3 实现
12.4 添加模糊的阴影
12.5 小结
12.6 参考文献
第13章使用遮挡区间映射产生模糊的阴影
13.1 加油站
13.2 算法
13.3 创建映射
13.4 渲染
13.5 局限性
13.6 小结
13.7 参考文献
第14章透视阴影贴图
14.1 引言
14.2 psm算法的问题
14.3 获得更好阴影映射的技巧
14.4 结果
14.5 参考文献
第15章逐像素光照的可见性管理
15.1 gpu书中的可见性
15.2 批和逐像素光照
15.3 作为集合的可见性
15.4 各集合的生成
15.5 可见性改善填充率
15.6 实际的应用
15.7 小结
15.8 参考文献
第3部分材质
简介
第16章次表面散射的实时近似
16.1 次表面散射的视觉效果
16.2 简单的散射近似
16.3 用深度映射模拟吸收
16.4 纹空间的漫反射
16.5 小结
16.6 参考文献
第17章环境遮挡
17.1 概述
17.2 预处理步骤
17.3 硬件加速计算遮挡
17.4 用环境遮挡贴图来渲染
17.5 小结
17.6 参考文献
第18章空间的brdfs
18.1 什么是brdfs
18.2 表达式的详述
18.3 使用离散光的渲染
18.4 使用环境贴图的渲染
18.5 小结
18.6 参考文献..
第19章基于图像的光照
19.1 基于图像光照的局部化
19.2 顶点shader
19.3 片元shader
19.4 漫反射ibl
19.5 影子
19.6 使用局部立方体贴图作背景
19.7 小结
19.8 参考文献
第20章纹理爆炸
20.1 纹理爆炸101
20.2 技术上的考虑
20.3 高级特性
20.4 小结
20.5 参考文献
第4部分图像处理
简介
第21章实时辉光
21.1 技术概述
21.2 渲染辉光的步骤
21.3 特定硬件的实现
21.4 模糊的其他用途
21.5 把效果加入一个游戏引擎
21.6 小结
21.7 参考文献
第22章颜色控制
22.1 引言
22.2 基于通道的颜色校正
22.3 多通道的彩色校正和变换
22.4 参考文献
第23章景深:技术综述
23.1 什么是景深
23.2 光线跟踪的景深
23.3 累积缓冲区的景深
23.4 分层的景深
23.5 向前映射的z缓冲区景深
23.6 反向映射的z缓冲区景深
23.7 小结
23.8 参考文献
第24章高质量的过滤
24.1 质量与速度
24.2 对gpu求导的理解
24.3 解析的反走样和纹理化
24.4 小结
24.5 参考文献
第25章用纹理贴图进行快速过滤宽度的计算
25.1 在shader中求导的需求
25.2 用纹理计算过滤宽度
25.3 讨论
25.4 参考文献
第26章 openexr图像文件格式
26.1 什么是openexr
26.2 openexr文件结构
26.3 openexr数据压缩
26.4 openexr的使用
26.5 线性像素值
26.6 创建和使用hdr图像
26.7 小结
26.8 参考文献
第27章图像处理的框架
27.1 引言
27.2 框架设计
27.3 实现
27.4 一个示例应用程序
27.5 性能和局限性
27.6 小结
27.7 参考文献
第5部分性能及实践
简介
第28章图形流水线性能
28.1 概述
28.2 定位瓶颈
28.3 优化
28.4 小结
28.5 参考文献
第29章有效的遮挡剔除
29.1 什么是遮挡剔除
29.2 遮挡查询如何工作
29.3 初步使用遮挡查询
29.4 更进一步的应用
29.5 关于包围盒
29.6 其他问题
29.7 一点小忠告
29.8 一个应用:透镜耀斑
29.9 小结
29.10 参考文献
第30章 fx composer的设计
30.1 工具的开发
30.2 设计初衷和使用对象
30.3 对象设计
30.4 文件模式
30.5 用户接口
30.6 direct3d图形的实现
30.7 场景管理
30.8 小结
30.9 参考文献
第31章 fx composer的作用
31.1 开始
31.2 项目示例
31.3 小结
第32章 shader接口入门
32.1 shader接口的基础
32.2 一个灵活的光源描述
32.3 材质树
32.4 小结
32.5 参考文献
第33章将产品的renderman shader转化为实时的shader
33.1 引言
33.2 光照
33.3 顶点程序与片元程序的比较
33.4 使用顶点和片元程序
33.5 片元程序的优化技术
33.6 小结
33.7 参考文献
第34章将硬件着色整合进cinema 4d
34.1 引言
34.2 把cinema 4d连接到cgfx上去
34.3 shader和参考管理
34.4 模拟离线渲染
34.5 结果和性能
34.6 收获和教训
34.7 参考文献
第35章在实时应用程序中使用高质软件渲染效果
35.1 引言
35.2 用于硬件渲染的内容流水线
35.3 硬件渲染的组件
35.4 组件的产生
35.5 试验情况和结果
35.6 小结
35.7 参考文献
第36章将shader整合到应用程序中去
36.1 引言
36.2 关于shader
36.3 一个effect文件的剖析
36.4 shader数据的类型
36.5 与shader的通信
36.6 effect文件格式的扩展
36.7 小结
36.8 参考文献
第6部分超越三角形
简介
第37章用于gpu计算的工具箱
37.1 用gpu进行计算
37.2 约减
37.3 排序和搜索
37.4 挑战
37.5 小结
37.6 参考文献
第38章在gpu上的快速流体动力学模拟
38.1 引言
38.2 数学背景
38.3 实现
38.4 应用
38.5 扩展
38.6 小结
38.7 参考文献
第39章体渲染技术
39.1 引言
39.2 体渲染
39.3 基于纹理的体渲染
39.4 实现细节
39.5 高级技术
39.6 对性能的考虑
39.7 小结
39.8 参考文献
第40章用于三维超声波可视化的实时着色
40.1 背景
40.2 引言
40.3 结果
40.4 小结
40.5 参考文献
第41章实时立体图
41.1 什么是立体图
41.2 单个图像立体图的创建
41.3 示例应用程序
41.4 参考文献
第42章变形
42.1 什么是变形
42.2 在gpu上的变形
42.3 局限性
42.4 性能...
42.5 例子:波浪变形
42.6 小结
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

非常不错的一本，也是我记忆最深刻的一本书该系列针对shader和gpu的内容比较多建议喜欢华丽效果或者对于cpu负荷太重的问题，应该可以从这本书得到一些启发这本书现在可以从NVIDIA的网站上可以直接看到在线版

评分☆☆☆☆☆

如果豆瓣允许我给半颗星，我恨不得给半颗。通篇翻译连google自动翻译都不如。我怀疑翻译者不是没有专业知识，而是连最基本的语言能力都不具备。翻译的不学术可以，但是语句不通就很奇怪了，这是怎么审核的过的? 难道出版社的人也欠缺语言天赋么？ 60页图下注释：朝向光偏...

评分☆☆☆☆☆

花了几百大洋及两个月的时间从美国亚马逊买的，质量必然比该系列的前两本中文版好太多。这个系列的书有一定高度，涉及到的技术细节不多，更主要的是从方法和思路的角度去诠释CG中的各种热门话题。可惜自97年出了这第三卷以来，nVidia再没继续出了~ 是何原因

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《GPU精粹》，我一直在关注GPU技术的发展，也希望能深入了解其内部运作的奥秘。我一直觉得GPU不仅仅是游戏和图形渲染的工具，它在科学计算、人工智能等领域的巨大潜力更是让我着迷。所以，当看到《GPU精粹》这个书名时，我毫不犹豫地把它加入了我的购书清单。虽然我还没有深入阅读这本书，但仅凭书名，我就对它充满了期待。它似乎暗示着这本书会深入到GPU的核心技术，揭示那些不为人知的“精粹”之处。我希望这本书能够帮助我理解GPU的架构设计，比如它复杂的流水线、内存管理策略，以及不同核心之间的协作方式。同时，我也希望它能解释GPU在并行计算方面的优势是如何实现的，以及在实际应用中，如何通过优化算法和代码来充分发挥GPU的性能。我猜测这本书的读者群体可能涵盖了硬件工程师、软件开发者、以及对高性能计算感兴趣的学术研究人员，因此，我期望它在技术深度和广度上都能达到一定的水平，既有扎实的理论基础，又不乏实际的应用案例。这本书的封面设计也给我留下了深刻的印象，简洁而富有科技感，似乎预示着内容会是清晰、专业且富有洞察力的。我非常好奇书中会如何阐述GPU的发展历程，以及未来可能的发展趋势，这些都是我非常关心的话题。

评分☆☆☆☆☆

我对《GPU精粹》的关注，很大程度上源于我对图形学以及其背后的计算原理的浓厚兴趣。长期以来，我一直对渲染管线、着色器语言以及GPU如何实现逼真的视觉效果感到好奇。这本书的书名，让我觉得它不仅仅会停留在表面的应用层面，而是会深入到GPU的“精粹”之处，也许会探讨一些更底层的计算模型，例如SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）模型，以及它与传统CPU指令集架构的根本区别。我希望书中能够阐述GPU在处理大规模并行计算任务时的优势所在，并结合一些具体的算法和应用场景，例如科学模拟、机器学习训练等，来展示GPU的强大能力。我尤其期待书中能够对GPU的内存带宽、计算能力以及功耗效率等关键指标进行深入分析，并提供相应的优化建议。如果书中能够包含一些历史性的视角，回顾GPU技术的发展脉络，分析不同架构的演进，以及对未来技术趋势的展望，那将更是锦上添花。总之，我对这本书的期待是它能够提供一种全新的视角，帮助我更深刻地理解GPU的内在逻辑，从而更好地将其应用于我的研究和开发工作中。

评分☆☆☆☆☆

我看到《GPU精粹》这本书时，心中涌起一股强烈的求知欲。作为一名一直关注计算技术发展的人，我深知GPU在现代科学和工程领域扮演着越来越重要的角色。这本书的书名，就如同一个引子，邀请我去探索GPU那不为人知的、最精华的部分。我猜想，这本书的内容会非常聚焦，不会泛泛而谈，而是会深入到GPU架构的关键设计决策，例如如何平衡吞吐量和延迟，如何管理大量线程的执行，以及如何优化内存访问模式以最大化性能。我希望书中能提供关于GPU调度机制的详细解释，比如如何将计算任务分配给不同的计算单元，以及如何处理线程块（Thread Blocks）和线程网格（Grids）之间的关系。此外，我也特别关注书中是否会涉及到GPU的功耗管理和散热设计，这些对于大规模GPU部署至关重要。我期望这本书能够为我提供一种理解GPU的“正确”方式，让我不再仅仅将它视为一个黑箱，而是能够对其内部运作有更清晰、更深入的认识，从而在实际应用中更好地发挥其优势。

评分☆☆☆☆☆

《GPU精粹》这个书名，让我脑海中浮现出一幅画面：一位大师级别的工匠，正在用他精湛的技艺，一层层剥开GPU的神秘面纱，将那些最核心、最精髓的知识毫无保留地呈现出来。作为一个对计算机体系结构有着浓厚兴趣的爱好者，我对GPU的并行处理能力一直心存敬畏，并希望能够更深入地理解其背后的设计哲学。我猜测这本书的作者一定是一位在GPU领域有着深厚积累的专家，他能够用清晰、准确的语言，将那些复杂的概念解释得通俗易懂。我期待书中能够详细讲解GPU的计算单元，比如流处理器（Stream Processors）的设计，以及它们如何通过海量并行来处理数据。同时，我也希望书中能探讨GPU的缓存机制，包括L1、L2缓存的组织方式，以及它们在不同访问模式下的性能表现。此外，对于GPU的指令集架构（ISA）以及如何为其编写高效的底层代码，我也有着强烈的学习愿望。这本书的到来，或许能为我打开一扇新的大门，让我能够更深刻地理解GPU的强大之处，并探索其在更广泛领域的应用潜力。

评分☆☆☆☆☆

《GPU精粹》这个名字本身就有一种独特的吸引力，它让我联想到那些经过无数次打磨、提炼出的宝贵知识。作为一个长期从事软件优化工作的人，我深知底层硬件特性对程序性能的影响有多么巨大。GPU的并行计算能力无疑是现代计算领域最令人振奋的进步之一，而要真正驾驭它，就需要对其内在机制有深入的理解。我猜测这本书可能会从GPU的微架构入手，详细解析其核心组成部分，比如流多处理器（SM）、纹理单元（Texture Units）、光栅操作单元（ROP）等等，并解释它们是如何协同工作的。此外，我也非常期待书中能够探讨GPU内存层次结构，包括全局内存、共享内存、寄存器等，以及它们在不同计算场景下的使用技巧和性能考量。我希望书中能有关于CUDA或OpenCL等并行编程模型的详细讲解，包括如何有效地编写并行算法，如何处理线程同步和数据依赖，以及如何避免常见的性能瓶颈，如内存访问延迟和线程发散。我对这本书寄予厚望，希望它能成为我理解和利用GPU进行高性能计算的得力助手，帮助我写出更高效、更优化的并行程序。

评分☆☆☆☆☆

比较旧的书，已经差不多忘了大致内容了，只记得当时各种看不懂。

评分☆☆☆☆☆

翻译得像SHI一样！

评分☆☆☆☆☆

比较旧的书，已经差不多忘了大致内容了，只记得当时各种看不懂。

评分☆☆☆☆☆

這個是我讀過的最深奧的書……因為它並不是什麼教程或者指南，而是類似於各個計算機圖形學專家的筆記，並非面對初學者，因此讀不明也正常啦。

评分☆☆☆☆☆

翻译得像SHI一样！