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全新光线追踪SDK改善游戏中的内存分配

全新光线追踪SDK改善游戏中的内存分配

2021-08-06 14:13

#人工智能 #深度学习


RTX内存实用程序(RTXMU)现已上线,使用开源解决方案降低内存消耗。

实时光线追踪虽然能够提升游戏的视觉效果,但其计算成本很高。为了降低成本,NVIDIA结合了压缩和次分配技术,开发出一个内存实用程序,以优化和减少加速结构的内存消耗。这一SDK解决方案名为RTXMU ,已经以开源形式发布,专为支持DXR或Vulkan光线追踪应用而创建。

通过使用RTXMU对加速结构进行压缩,可以避免初始构建操作中的内存浪费。在使用RTXMU的应用中,NVIDIA RTX显卡的内存占用率减少了约50%。此外,使用RTXMU对加速结构缓冲区进行次分配,可以防止碎片化和空间浪费。而拥有数千个小型独特BLAS的场景将能够大大受益于次分配。

RTXMU如何发挥效用?

RTXMU的集成十分方便而且效果立竿见影。

一个次分配和压缩内存管理器的验证需要耗费大量工程时间,RTXMU能够减少开发者将压缩和次分配集成到RTX中的时间。

RTXMU还能将BLAS的内存和压缩状态管理抽象化,并按照压缩大小回读和压缩副本的要求来管理所有障碍。

详细来说,RTXMU能够通过对BLAS数据结构使用句柄间接层来防止CPU内存出现错误管理,比如访问一个已经被取消分配或不存在的BLAS。另外,次分配能够通过将更多的BLAS打包到64KB或4MB页面中,来减少TLB(Translation Lookaside Buffer)的疏漏。

简而言之,RTXMU将改善实时光线追踪游戏和应用的运行,且无需用户费力。

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