Dans le domaine du développement de logiciels, la possibilité d'appeler une fermeture de métaux à partir d'une application rapide est une technique puissante qui peut améliorer considérablement les performances et les fonctionnalités. En tant que fournisseur de fermeture de métaux, j'ai été témoin de première main l'impact transformateur que cette intégration peut avoir sur divers projets. Dans cet article de blog, je vous guiderai tout au long du processus d'appel d'une fermeture de métaux à partir d'une application rapide, offrant des informations et des conseils pratiques en cours de route.
Comprendre les fermetures de métaux
Avant de plonger dans le processus d'appel d'une fermeture de métaux, il est essentiel de comprendre ce que sont les fermetures de métaux et pourquoi elles sont précieuses. Le métal est un cadre graphiques et de calcul à bas niveau d'Apple, conçu pour fournir un accès élevé aux performances au GPU. Les fermetures de métaux sont des blocs de code qui peuvent être exécutés sur le GPU, permettant aux développeurs de décharger des tâches intensives en calcul du CPU vers le GPU, ce qui peut entraîner des améliorations substantielles des performances.
Les fermetures de métaux sont écrites en langage d'ombrage métal (MSL), un langage C - comme optimisé pour la programmation GPU. Ces fermetures peuvent effectuer un large éventail de tâches, du rendu des graphiques 3D complexes à la réalisation de calculs parallèles sur de grands ensembles de données.
Condition préalable
Pour appeler une fermeture de métaux à partir d'une application rapide, vous aurez besoin de quelques choses:
- Code de xé: Il s'agit d'un environnement de développement intégré d'Apple (IDE) et est essentiel pour développer des applications rapides qui interagissent avec le métal.
- Connaissance de base de Swift: Vous devriez avoir une bonne compréhension des concepts de programmation Swift, tels que les variables, les fonctions et les classes.
- Familiarité avec le métal: Une compréhension de base de l'architecture du métal, y compris les files d'attente de commandes, les tampons de commande et les pipelines de calcul, sera utile.
Étape 1: Créez un fichier de shader métallique
La première étape consiste à créer un fichier de shader métallique qui contient la fermeture en métal. Dans xcode, créez un nouveau fichier avec le.métalextension. Par exemple, vous pouvez le nommerMyshader.metal.
#include <talmal_stdlib> en utilisant le métal d'espace de noms; Kernel void MyMetalClosure (Const Device Float4 * InputArray [[Buffer (0)]], périphérique Float4 * OutputArray [[Buffer (1)]], UInt ID [[Thread_Position_in_grid]]) {outputArray [id] = InputArray [id] * 2.0f; }Dans cet exemple, lemymetalclosureest une simple fermeture de métal qui prend un tableau d'entrée defloat4valeurs, multiplie chaque élément par 2 et stocke le résultat dans un tableau de sortie.
Étape 2: Chargez le shader en métal dans Swift
Dans votre application Swift, vous devez charger le shader métallique et créer un état de pipeline de calcul. Voici comment vous pouvez le faire:
Importer la classe de métal MetalManager {Let Device: MtlDevice LET CommandQueue: mtlCommandQueue var composePipelinestate: mtlComputePipelinestate? init () {device = mtlcreateSystemDefaultDevice ()! CommandQueue = Device.MakeCommandQueue ()! Laissez Library = Device.MakeFaultLibrary ()! Laissez Kernelfunction = Library.MakeFunction (nom: "MymetalClosure")! Do {composePipelineState = try device.makeComputePilineNeTate (fonction: kernelfunction)} catch {print ("Erreur créant l'état du pipeline de calcul: \ (erreur)")}}}Dans ce code, nous obtenons d'abord le périphérique métallique par défaut et créons une file d'attente de commandes. Ensuite, nous chargeons la bibliothèque métallique par défaut et récupérons lemymetalclosurefonction. Enfin, nous créons un état de pipeline de calcul pour la fonction.
Étape 3: Préparer les tampons de données
Ensuite, vous devez préparer les tampons de données d'entrée et de sortie. Voici un exemple de la façon de le faire:
Extension MetalManager {Func PerformComptation () {Soit InputData = [Float4 (1, 1, 1, 1), Float4 (2, 2, 2, 2), Float4 (3, 3, 3, 3)] Laissez InputBuffer = Device.MakeBuffer (Bytes: InputData, Longueur: [])! Laissez OutputDatacount = InputData.Count let OutputBuffer = Device.MakeBuffer (Longueur: MemoryLayout <fload4> .stride * OutputDatacount, Options: [.storageMoDeshared])! Laissez CommandBuffer = CommandQueue.MakeCommandBuffer ()! Laissez ComputeEncoder = CommandBuffer.MaKeComputeCommandEncoder ()! calculEncoder.setCompilePipelineState (composePipelineState!) Computeencoder.setBuffer (InputBuffer, offset: 0, index: 0) computeencoder.setBuffer (OutputBuffer, offset: 0, index: 1) Let ThreadExecutionwidth = ComposePilelinestate! MtlSize (largeur: threadExecutionWidth, hauteur: 1, profondeur: 1) Laissez threadGroupSpergrid = mtlSize (largeur: (inputData.Count + ThreadExecutionWidth - 1) / ThreadExecutionWidth ThreadsperThreadGroup) ComputeEncoder.endenCcoding () CommandBuffer.Commit () CommandBuffer.WaiTIlCompleted () Laisse outputpointer = output-ouputBuffer.Contents (). BindMemory (vers: float4f, capacité: OutputDatacount) imprimer (outputArray)}}Dans ce code, nous créons des tampons de données d'entrée et de sortie. Ensuite, nous créons un tampon de commande et un encodeur de commande de calcul. Nous définissons l'état du pipeline de calcul et les tampons d'entrée et de sortie. Après cela, nous calculons le nombre de groupes threads et de threads par threadgroup et envoyons l'opération de calcul. Enfin, nous attendons que le tampon de commande termine et récupére les données de sortie.
Étape 4: Appelez la fermeture du métal
Pour appeler la fermeture du métal, il vous suffit d'appeler leperformanceMéthode dans votre application Swift:
Laissez MetalManager = MetalManager () MetalManager.PerformComputation ()Cela exécutera la fermeture métallique sur le GPU et imprimera le résultat de sortie.
Avantages de l'utilisation de fermetures de métaux
Il y a plusieurs avantages à utiliser des fermetures de métaux dans vos applications rapides:
- Performance: En déchargeant des tâches intensives en calcul vers le GPU, vous pouvez obtenir des améliorations significatives des performances, en particulier pour les tâches qui peuvent être parallélisées.
- Efficacité énergétique: Les GPU sont conçus pour effectuer des calculs parallèles efficacement, ce qui peut entraîner une baisse de la consommation d'énergie par rapport à l'exécution des mêmes tâches sur le CPU.
- Évolutivité: Les fermetures de métaux peuvent facilement évoluer pour profiter du nombre croissant de noyaux dans les GPU modernes.
Nos offres de fermeture en métaux
En tant que fournisseur de fermeture de métaux, nous proposons une large gamme de fermetures de métaux pré-construites qui peuvent être facilement intégrées dans vos applications rapides. Que vous travailliez sur un jeu, une simulation scientifique ou une application de traitement des données, nos fermetures de métaux peuvent vous aider à obtenir de meilleures performances.
Par exemple, si vous êtes dans l'industrie des emballages de boissons, vous pourriez être intéressé par nos plafonds métalliques. Découvrez notreBouchons à vis en métal,Bouchon de bouteille de bière en métal, etCapoffrandes. Ces capuchons métalliques de haute qualité sont conçus pour répondre aux besoins de divers produits de boisson.
Contactez-nous pour les achats
Si vous êtes intéressé par nos fermetures de métaux ou si vous avez des questions sur les intégrer dans vos applications rapides, nous serions ravis de vous entendre. Nous pouvons également fournir des fermetures de métaux personnalisées adaptées à vos besoins spécifiques. Contactez-nous pour commencer une discussion sur les achats et porter les performances de votre demande au niveau supérieur.
Références
- Documentation du développeur Apple - Metal: https://developer.apple.com/documentation/metal
- Spécification du langage de l'ombrage métallique: https://developer.apple.com/metal/metal-shading-language-specification.pdf
