क्या कुछ मूल्यों की गणना करने के लिए शेडर का उपयोग करना संभव है और फिर उन्हें आगे के उपयोग के लिए वापस लौटाएं?गणना के लिए शेडर का उपयोग
उदाहरण के लिए मैं जीपीयू को जाल भेजता हूं, इसके बारे में कुछ पैरामीटर के साथ इसे कैसे संशोधित किया जाना चाहिए (शिखर की स्थिति बदलें), और परिणामी जाल वापस लेना? मैं देखता हूं कि यह असंभव है क्योंकि मैंने शेडर्स से सीपीयू तक कम्यूनिकेशन के लिए कोई वैरिएबल नहीं देखा है। मैं जीएलएसएल का उपयोग कर रहा हूं इसलिए केवल वर्दी, गुण और भिन्नताएं हैं। क्या मुझे एट्रिब्यूट या वर्दी का उपयोग करना चाहिए, क्या वे अभी भी प्रतिपादन के बाद वैध होंगे? क्या मैं उन चर के मानों को बदल सकता हूं और उन्हें सीपीयू में वापस पढ़ सकता हूं? GPU में डेटा मैप करने के तरीके हैं लेकिन क्या वे बदले और वैध होंगे?
इस तरह से मैं इस बारे में सोच रहा हूं, हालांकि अन्य तरीका भी हो सकता है, जो मुझे अनजान है। मुझे खुशी होगी अगर कोई मुझे यह समझा सकता है, क्योंकि मैंने जीएलएसएल के बारे में कुछ किताबें पढ़ी हैं और अब मैं अधिक जटिल शेडर्स प्रोग्राम करना चाहता हूं, और मैं इस समय असंभव तरीकों से छुटकारा नहीं लेना चाहूंगा।
धन्यवाद
जैसा कि टेस्टलिनो ने लिखा था, सीयूडीए एनवीडिया विशिष्ट है। जैसा कि मैं राडेन चला रहा हूं, क्या मैं धीमी गति से पीड़ित नहीं हूं, या राडेन पर कुडा चलाने के लिए भी संभव है? ओपनसीएल कम प्रभावी है या आप इसे पहले इस्तेमाल करने की सिफारिश क्यों नहीं करते? – Raven
@ रेवेन हां, सीयूडीए पूरी तरह से एनवीडिया विशिष्ट है।अगर मैं चुनना चाहता था तो मैं CUDA + nVidia पसंद करूंगा। चूंकि आपके पास अति है, आपको ओपनसीएल चुनना है। जहां तक मुझे पता है कि सीयूडीए अधिक परिपक्व है, उपकरण बेहतर हैं, आदि। प्रदर्शन के संदर्भ में मुझे नहीं लगता कि इसमें एक महत्वपूर्ण अंतर है। – Andrey
@ रेवेन, अगर मैं ओपन जीएल का उपयोग कर रहा था, तो मैं डायरेक्ट कंप का चयन करूँगा, अगर मैं डायरेक्ट एक्स का उपयोग कर रहा था, ओपन सीएल। मैंने कहा कारण के लिए कभी भी CUDA का उपयोग नहीं करेंगे। आप यह सुनिश्चित नहीं कर सकते कि आपके आवेदन का उपयोग करने वाले प्रत्येक व्यक्ति के पास एनवीआईडीआईए कार्ड है। – testalino