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来源:交付加油系统源码 时间:2024-12-28 17:56:59

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暗黑战神游戏源码

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       类型:安卓游戏-动作闯关

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       世界架构在古希腊神话之上,随着剧情的推进,玩家将穿梭于人间.冥界.天界。

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       5.公会调整,任意公会会长若超过天未登录,系统会选取贡献最高并且天内登录过游戏的玩家担任新会长,原会长则自动变更为公会普通成员;

       6.跨服场景中可以直接点击其他玩家角色发出切磋邀请;

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暗黑战神游戏源码如何下载

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       类型:安卓游戏-动作闯关

       版本:暗黑战神游戏v3.1.4

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       语言:中文

       平台:安卓APK

       推荐星级(评分):★★★★★

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       游戏背景游戏取材于希腊神话,玩家将扮演神之末裔,探索充满传奇异想的世界,寻找神格之力,挑战传说中的恶魔与泰坦,拯救即将毁灭的人类末世。

       世界架构在古希腊神话之上,随着剧情的推进,玩家将穿梭于人间.冥界.天界。

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       6.跨服场景中可以直接点击其他玩家角色发出切磋邀请;

       7.新增一套时装,玩家可于游戏商城中购买;不同时装属性可以叠加;

       8.公会多人普通副本和精英副本最低人数限制调整为2人,满2人即可挑战;

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游戏引擎随笔 0x:UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化(下)

       书接上回。

       在展开正题之前,先做必要的铺垫,解释纳尼特(Nanite)技术方案中的Vertex Reuse Batch。纳尼特在软光栅路径实现机制中,将每个Cluster对应一组线程执行软光栅,每ThreadGroup有个线程。在光栅化三角形时访问三角形顶点数据,但顶点索引范围可能覆盖整个Cluster的个顶点,因此需要在光栅化前完成Cluster顶点变换。纳尼特将变换后的顶点存储于Local Shared Memory(LDS)中,进行组内线程同步,满汉楼源码确保所有顶点变换完成,光栅化计算时直接访问LDS,实现软光栅高性能。

       然而,在使用PDO(Masked)等像素可编程光栅化时,纳尼特遇到了性能问题。启用PDO或Mask时,可能需要读取Texture,根据读取的Texel决定像素光栅化深度或是否被Discard。读取纹理需计算uv坐标,而uv又需同时计算重心坐标,增加指令数量,降低寄存器使用效率,影响Active Warps数量,降低延迟隐藏能力,导致整体性能下降。复杂材质指令进一步加剧问题。

       此外,当Cluster包含多种材质时,同一Cluster中的三角形被重复光栅化多次,尤其是材质仅覆盖少数三角形时,大量线程闲置,浪费GPU计算资源。

       为解决这些问题,纳尼特引入基于GPU SIMT/SIMD的Vertex Reuse Batch技术。技术思路如下:将每个Material对应的三角形再次分为每个为一组的Batch,每Batch对应一组线程,每个ThreadGroup有个线程,正好对应一个GPU Warp。利用Wave指令共享所有线程中的变换后的顶点数据,无需LDS,减少寄存器数量,增加Warp占用率,提升整体性能。

       Vertex Reuse Batch技术的启用条件由Shader中的NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏控制。

       预处理阶段,纳尼特在离线时构建Vertex Reuse Batch,核心逻辑在NaniteEncode.cpp中的BuildVertReuseBatches函数。通过遍历Material Range,统计唯一顶点数和三角形数,达到顶点去重和优化性能的目标。

       最终,数据被写入FPackedCluster,根据材质数量选择直接或通过ClusterPageData存储Batch信息。Batch数据的Pack策略确保数据对齐和高效存储。

       理解Vertex Reuse Batch后,再来回顾Rasterizer Binning的数据:RasterizerBinData和RasterizerBinHeaders。在启用Vertex Reuse Batch时,这两者包含的是Batch相关数据,Visible Index实际指的是Batch Index,而Triangle Range则对应Batch的三角形数量。

       当Cluster不超过3个材质时,直接从FPackedCluster中的VertReuseBatchInfo成员读取每个材质对应的BatchCount。有了BatchCount,即可遍历所有Batch获取对应的三角形数量。在Binning阶段的ExportRasterizerBin函数中,根据启用Vertex Reuse Batch的条件调整BatchCount,表示一个Cluster对应一个Batch。

       接下来,遍历所有Batch并将其对应的Cluster Index、Triangle Range依次写入到RasterizerBinData Buffer中。启用Vertex Reuse Batch时,通过DecodeVertReuseBatchInfo函数获取Batch对应的三角形数量。对于不超过3个材质的Cluster,DecodeVertReuseBatchInfo直接从Cluster的VertReuseBatchInfo中Unpack出Batch数据,否则从ClusterPageData中根据Batch Offset读取数据。

       在Binning阶段的招生系统 源码AllocateRasterizerBinCluster中,还会填充Indirect Argument Buffer,将当前Cluster的Batch Count累加,用于硬件光栅化Indirect Draw的Instance参数以及软件光栅化Indirect Dispatch的ThreadGroup参数。这标志着接下来的光栅化Pass中,每个Instance和ThreadGroup对应一个Batch,以Batch为光栅化基本单位。

       终于来到了正题:光栅化。本文主要解析启用Vertex Reuse Batch时的软光栅源码,硬件光栅化与之差异不大,此处略过。此外,本文重点解析启用Vertex Reuse Batch时的光栅化源码,对于未启用部分,除可编程光栅化外,与原有固定光栅化版本差异不大,不再详细解释。

       CPU端针对硬/软光栅路径的Pass,分别遍历所有Raster Bin进行Indirect Draw/Dispatch。由于Binning阶段GPU中已准备好Draw/Dispatch参数,因此在Indirect Draw/Dispatch时只需设置每个Raster Bin对应的Argument Offset即可。

       由于可编程光栅化与材质耦合,导致每个Raster Bin对应的Shader不同,因此每个Raster Bin都需要设置各自的PSO。对于不使用可编程光栅化的Nanite Cluster,即固定光栅化,为不降低原有性能,在Shader中通过两个宏隔绝可编程和固定光栅化的执行路径。

       此外,Shader中还包括NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏,实现软/硬光栅路径、Compute Pipeline、Graphics Pipeline、Mesh Shader、Primitive Shader与材质结合生成对应的Permutation。这部分代码冗长繁琐,不再详细列出讲解,建议自行阅读源码。

       GPU端软光栅入口函数依旧是MicropolyRasterize,线程组数量则根据是否启用Vertex Reuse Batch决定。

       首先判断是否使用Rasterizer Binning渲染标记,启用时根据VisibleIndex从Binning阶段生成的RasterizerBinHeaders和RasterizerBinData Buffer中获取对应的Cluster Index和光栅化三角形的起始范围。当启用Vertex Reuse Batch,这个范围是Batch而非Cluster对应的范围。

       在软光栅中,每线程计算任务分为三步。第一步利用Wave指令共享所有线程中的Vertex Attribute,线程数设置为Warp的Size,目前为,每个Lane变换一个顶点,最多变换个顶点。由于三角形往往共用顶点,直接根据LaneID访问顶点可能重复,为确保每个Warp中的每个Lane处理唯一的顶点,需要去重并返回当前Lane需要处理的唯一顶点索引,通过DeduplicateVertIndexes函数实现。同时返回当前Lane对应的三角形顶点索引,用于三角形设置和光栅化步骤。

       获得唯一顶点索引后,进行三角形设置。这里代码与之前基本一致,只是写成模板函数,将Sub Pixel放大倍数SubpixelSamples和是否背面剔除bBackFaceCull作为模板参数,通过使用HLSL 语法实现。

       最后是光栅化三角形写入像素。在Virtual Shadow Map等支持Nanite的场景下,定义模板结构TNaniteWritePixel来实现不同应用环境下Nanite光栅化Pipeline的细微差异。

       在ENABLE_EARLY_Z_TEST宏定义时,dnf遍历源码调用EarlyDepthTest函数提前剔除像素,减少后续重心坐标计算开销。当启用NANITE_PIXEL_PROGRAMMABLE宏时,可以使用此机制提前剔除像素。

       最后重点解析前面提到的DeduplicateVertIndexes函数。

       DeduplicateVertIndexes函数给每个Lane返回唯一的顶点索引,同时给当前Lane分配三角形顶点索引以及去重后的顶点数量。

       首先通过DecodeTriangleIndices获取Cluster Local的三角形顶点索引,启用Cluster约束时获取所有Lane中最小的顶点索引,即顶点基索引。将当前三角形顶点索引(Cluster Local)减去顶点基索引,得到相对顶点基索引的局部顶点索引。

       接下来生成顶点标志位集合。遍历三角形三个顶点,将局部顶点索引按顺序设置到对应位,表示哪些顶点已被使用。每个标志位是顶点的索引,并在已使用的顶点位置处设置为1。使用uint2数据类型,最多表示个顶点位。

       考虑Cluster最多有个顶点,为何使用位uint2来保存Vertex Mask而非位?这是由于Nanite在Build时启用了约束机制(宏NANITE_USE_CONSTRAINED_CLUSTERS),该机制保证了Cluster中的三角形顶点索引与当前最大值之差必然小于(宏CONSTRAINED_CLUSTER_CACHE_SIZE),因此,生成的Triangle Batch第一个索引与当前最大值之差将不小于,并且每个Batch最多有个唯一顶点,顶点索引差的最大值为,仅需2个位数据即可。约束机制确保使用更少数据和计算。

       将所有Lane所标记三个顶点的Vertex Mask进行位合并,得到当前Wave所有顶点位掩码。通过FindNthSetBit函数找出当前Lane对应的Mask索引,加上顶点基索引得到当前Lane对应的Cluster Local顶点索引。

       接下来获取当前Lane对应的三角形的Wave Local的三个顶点索引,用于后续通过Wave指令访问其他Lane中已经计算完成的顶点属性。通过MaskedBitCount函数根据Vertex Mask以及前面局部顶点索引通过前缀求和得到当前Lane对应的Vertex Wave Local Index。

       最后统计Vertex Mask所有位,返回总计有效的顶点数量。

       注意FindNthSetBit函数,实现Lane与顶点局部索引(减去顶点基索引)的映射,返回当前Lane对应的Vertex Mask中被设置为1的位索引。如果某位为0,则返回下一个位为1的索引。如果Mask中全部位都设置为1,则实际返回为Lane索引。通过二分法逐渐缩小寻找索引范围,不断更新所在位置,最后返回找到的位置索引。

       最后,出于验证目的进行了Vertex Reuse Batch的性能测试。在材质包含WPO、PDO或Mask时关闭Vertex Reuse Batch功能,与开启功能做对比。测试场景为由每颗万个三角形的树木组成的森林,使用Nsight Graphics进行Profiling,得到GPU统计数据如下:

       启用Vertex Reuse Batch后,软光栅总计耗时减少了1.毫秒。SM Warp总占用率有一定提升。SM内部工作量分布更加均匀,SM Launch的总Warp数量提升了一倍。长短板Stall略有增加,但由于完全消除了由于LDS同步导致的Barrier Stall,总体性能还是有很大幅度的提升。

       至此,Nanite可编程光栅化源码解析讲解完毕。回顾整个解析过程,可以发现UE5团队并未使用什么高深的黑科技,而是依靠引擎开发者强悍的工程实现能力完成的,尤其是在充分利用GPU SIMT/SIMD机制榨干机能的同时,保证了功能与极限性能的实现。这种能力和精神,都很值得我们学习。

为什么孙悟空打不赢如来佛祖,有什么办法能打赢吗?

       悟空很难战胜佛祖,不管他愿意不愿意。有脑洞的程序员来也。在西游-Matrix的代码世界里,一切都是对象,Object Oriented。谁也不知道这个世界的能源来自哪里。系统里的对象,要么是系统原生对象,要么是是某种形态的人工智能注入后在虚拟世界中对应克隆(Clone)出来的对应对象。芸芸众生们是没有任何权限的普通对象。仙、佛、道对象的权限和运行空间和普通凡人明显不同。但本质上他们都是一个Object。这么大的系统难免有些运行异常,如果异常发生在场景构建方面,就可能是与黑客帝国动画片中闹鬼的屋子一样,或者是在凡间突然有一块有仙气的小区域。也有可能产生非正常对象。美猴王就是一段由于系统异常而溢出生成的特殊原生代码,这段代码一开始就越界访问,天生具有超越凡人对象的权限,其AI代码还不断进行机器学习和deep learning,它隐约感觉天和地中蕴含的道和规则,于是踏遍天下学道、悟道,试图打破这个代码世界加在他身上的未知感和限制。我感觉在西游系统中,孙悟空对应Matrix中的Smith,在天闹天宫后期,已经基本unplugged了。和Smith一样,悟空在一定程度上取得了自由,可以复制自己,在各系统中来回穿梭,天庭安全软件看到它头疼不已,这个对象具有强大的自我学习升级能力,由于曾是天庭系统的一部分,悟空对天庭系统还相当熟悉,天庭对悟空办法不多这也是原因之一。西游系统世界里,不知道谁是architect。天开辟地的时候,对MATRIX里的人来说是一个奇点,系统启动完成所有初始对象创建。天庭系统、佛教系统在同一Matrix的不同的运行空间运行,有着不同的逻辑和不同的道,不同的规则。但是不同的系统之间有完善的异种系统互联机制,对象可以通过同步和互斥机制协调访问互相调用。    菩提祖师是天庭系统中的一段拥有接近内核权限的代码,但不具有最高权限;一路追溯到基类,他的基类是“道”,ring1级的。顶级应该是Object的,只有玉帝和佛祖是。菩提祖师把提升权限的规则教给了美猴王,override后,权限可以提到ring1级,但不到ring0级。孙悟空的级别和天庭主要作战人员属于同级。天庭作战人员代码为了防止出BUG,写得很死板,提升权限时限制较多,运行还慢。孙悟空代码本身就近乎恶意代码,不需要安全检查,运行奇快,低档次的安全检测代码根本杀不掉,还有具毫毛级复制能力,出大量线程进行攻击,数量巨大,但还好不是无限。而随着和安全软件打交道,孙悟空先进的机器学习算法积累了大量经验,代码越加精练,大数据分析使其AI越来越高。即使代码被天庭老君锁定,放进黑箱丹炉用超级计算机进行长时间破解分析,结果非但没能成功分析出漏洞,反而被孙悟空AI反学习成功,提升了防御级别(坚不可摧的身体),提升了观察力(火眼金睛)。这下完蛋了。 孙悟空再打上天庭时,面对天庭那些熟悉的防火墙和安全软件,他有理由不再害怕。玉帝是一个本身不带安全代码的,但能调用安全软件的RING0级调度程序,这个调度程度想的是以最佳的效率调度系统,把安全问题交给安全子系统,想得倒是不错,可问题是安全软件多年不修补,早已经不能适应各类新型破解程序,而恶意软件却在不断自我学习。当安全软件对恶意进程没办法的时候,玉帝只有向隔离区逃走。而再让悟空发展下去,进程无限复制,就如smith一样充满系统,天庭系统就要崩溃了。佛教系统和天庭系统是联动的,资源通过信号量为双方对象共享,天庭被黑,佛教系统崩溃也是指日可待。但佛教系统和天庭系统不一样,佛教系统类似Linux,系统模块式构建,各模块均有安全措施,安全机制完善。系统的源代码,即佛经是开源的,各对象天天布道讲的就是安全常识,各道场也把安全天天挂在嘴上,连佛像都要放在佛龛里保护起来,这战备水平完全不同。如来是RING0级的代码,内部直接有强大的安全引擎,功能强大。而且悟空对佛教系统不熟悉。 比如瞬间移动功能,孙悟空的调 用代码是:int   somersault(int  distance),,其中的distance是小于等于里的。而佛祖的功能是:int   somersault(Metric distance),其中distance受系统字长限制。佛祖镇压孙悟空的时候,调用palm.enlarge(Dimension  dm),其中的dm也只受系统字长限制,孙悟空再怎么快速调用somersault,加十个循环都来不及对付佛祖。佛祖的权限还能调节分给进程的时间片,孙悟空在somersault的时候,佛祖进行抢先式调度,剥夺孙悟空的时间片,原来很快的悟空在佛祖眼里就和慢动作一样,佛祖抢占大量时间片,秒杀悟空。它还可以改变重力模拟系统,让一花一世界,一沙一世界,原理上一粒沙就能压住悟空。镇压的五行山分明是一个隔离区和沙箱,佛祖对悟空的能力了如指掌,漏洞早就分析完成,用一个金箍把几个关键代码控制住,唐僧只要调用API就能限制这个强大的黑客程序。 

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逆苍穹手游源码如何下载

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       类型:安卓游戏-角色扮演

       版本:天逆苍穹手游v4.0.0

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阴阳决主图指标源码公式如何下载

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       类型:安卓游戏-角色扮演

       版本:阴阳决手游v1.2.7

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