news 2026/4/18 12:01:51

17. 纹理压缩

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
17. 纹理压缩

1.纹理压缩


1.纹理压缩

a.硬盘中:存储压缩后的纹理文件(.unity3d里的ETC2纹理)-状态:压缩态(ETC2/ASTC格式),文件体积小-目的:减少硬盘存储和加载时的IO带宽 b.加载到内存(RAM):依然是压缩态,未解压-状态:压缩态(和硬盘中格式一致)-关键:Unity通过DMA加载时,直接把硬盘的压缩数据拷贝到内存,CPU不做任何解压,内存占用=压缩后的大小-对比:如果是未压缩纹理(RGBA32),内存占用=4MB,压缩后内存占用直接减少87.5%c.上传到显存(VRAM):还是压缩态,未解压-状态:压缩态(和内存中格式一致)-关键:CPU通过PCIe总线把内存中的压缩数据拷贝到显存,依然不解压,显存占用=压缩后的大小(0.5MB)"减少拷贝压力":指拷贝0.5MB压缩数据,比拷贝4MB未压缩数据,占用的PCIe总线带宽减少87.5%,传输更快、更省资源 d.GPU渲染时:实时局部解压,不落地-状态:仅在GPU的"纹理采样器"中临时解压"当前需要的像素块"-核心逻辑:游戏渲染时,GPU只需要读取纹理中"当前帧要显示的部分"(比如屏幕上能看到的角色纹理区域),GPU的专用硬 件(纹理采样器)会把显存中"压缩的像素块"(比如:ETC2的4×4)实时解压成原始像素,供顶点着色器/像素着色器使用 解压后的像素只在GPU的计算单元中临时存在,渲染完成后立即丢弃,不会存储到显存中 —— 显存里始终只保留压缩后的纹理 数据,不会因为解压而增大占用
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/16 19:45:24

使用Git Stash临时保存未完成的TensorFlow代码

使用Git Stash临时保存未完成的TensorFlow代码 在深度学习项目开发中,你是否遇到过这样的场景:正全神贯注地调试一个Transformer模型的注意力层,训练刚跑出第一轮结果,突然收到消息——生产环境的数据预处理流水线出了问题&#x…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/13 17:53:13

transformer模型详解多头注意力:TensorFlow实现细节

Transformer 多头注意力机制与 TensorFlow 实现深度解析 在自然语言处理领域,模型如何“理解”上下文,始终是一个核心挑战。早期的 RNN 结构受限于序列依赖和梯度消失问题,难以捕捉长距离语义关联;CNN 虽然具备局部并行能力&#…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/17 14:32:56

Docker images列出本地TensorFlow镜像信息

Docker 环境下 TensorFlow 镜像的管理与实战应用 在深度学习项目日益复杂的今天,环境配置常常成为开发者面前的第一道门槛。你是否经历过这样的场景:刚接手一个 TensorFlow 项目,却发现本地 Python 版本不兼容、CUDA 驱动缺失、Jupyter 启动报…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/18 18:33:32

从瓶颈到突破:C++实现AIGC推理吞吐量提升的4大关键技术路径

第一章:从瓶颈到突破:C AIGC推理吞吐量提升的挑战与机遇在AIGC(AI Generated Content)应用快速发展的背景下,C作为高性能计算的核心语言,承担着关键的推理服务任务。然而,随着模型规模不断增大和…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/17 0:02:10

手把手教你用Docker安装TensorFlow 2.9 GPU版本

手把手教你用Docker安装TensorFlow 2.9 GPU版本 在深度学习项目开发中,最让人头疼的往往不是模型设计本身,而是环境搭建——明明代码没问题,却因为CUDA版本不匹配、cuDNN缺失或Python依赖冲突导致import tensorflow直接报错。这种“在我机器…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 19:54:21

如何在TensorFlow-v2.9中启用XLA优化提升训练速度

如何在 TensorFlow-v2.9 中启用 XLA 优化提升训练速度 在深度学习模型日益复杂的今天,一个常见的工程挑战浮出水面:明明硬件资源充足,GPU 利用率却始终徘徊在 30%~50%,训练一步耗时几十毫秒,瓶颈到底在哪?…

作者头像 李华