用于深度学习的 GPU 着色器 [关闭]

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深度学习中如何使用着色器？ 根据我在网上的研究，着色器似乎仅用于在计算机图形中绘制阴影。

Answer 1

关键的见解是，传统上 GPU 将像素写入 2D 像素阵列。 什么是像素？ 他们只是价值观。 因此，实际上 GPU 会将您要求它使用着色器计算的值写入二维值数组。 不要将这些值视为像素，而是将它们视为数学方程的结果，您可以使用 GPU 非常快速地计算某些类型的数学。

传统上，GPU 通过纹理访问二维值数组。 您使用输入数据填充 1 个或多个纹理。 该数据可以是 1D、2D 或 3D，当然您也可以使用更多数学方法将更大维度数据的索引转换回任何 1D、2D 或 3D 纹理

最初 GPU 这样做是为了使用像素绘制三角形，这一事实可以说是历史的偶然。 像素只是二维数组中的值。 人们花了一段时间才不再认为它们只是像素。

一个例子让我们使用 GPU 使用 WebGL 添加 2 个数字数组

 const gl = document.createElement('canvas').getContext('webgl'); const ext = gl.getExtension('OES_texture_float'); if (!ext) alert('need OES_texture_float'); // the data const a = new Float32Array([12, 34, 56, 78, 90]); const b = new Float32Array([11, 22, 33, 44, 55]); const numElements = a.length; const vs = ` void main() { gl_Position = vec4(0,0,0,1); gl_PointSize = float(${numElements}); }`; const fs = ` precision highp float; uniform sampler2D aTex; uniform sampler2D bTex; void main() { vec4 a = texture2D(aTex, gl_PointCoord.xy); // get value from array a vec4 b = texture2D(bTex, gl_PointCoord.xy); // get value from array b gl_FragColor = a + b; // write the result }`; // compile the shaders to do the math const programInfo = twgl.createProgramInfo(gl, [vs, fs]); // create a 5x1 RGBA texture to store the results const fbi = twgl.createFramebufferInfo(gl, [ { type: gl.FLOAT, minMag: gl.NEAREST, wrap: gl.CLAMP_TO_EDGE, }, ], numElements, 1); twgl.bindFramebufferInfo(gl, fbi); // copy the data to textures const aTex = twgl.createTexture(gl, { src: a, width: numElements, format: gl.LUMINANCE, minMag: gl.NEAREST, }); const bTex = twgl.createTexture(gl, { src: b, width: numElements, format: gl.LUMINANCE, minMag: gl.NEAREST, }); // tell the GPU to use this shader gl.useProgram(programInfo.program); // bind the texture and tell the shader where to find them twgl.setUniforms(programInfo, { aTex, bTex, }); // draw numElements size pixel point which will result in // numElement values being computed gl.drawArrays(gl.POINTS, 0, 1); // read the result (it's RGBA but we only care about R) const result = new Float32Array(numElements * 4); gl.readPixels(0, 0, numElements, 1, gl.RGBA, gl.FLOAT, result); for (let i = 0; i < numElements; ++i) { console.log(`${a[i]} + ${b[i]} = ${result[i * 4]}`); }

 <script src="https://twgljs.org/dist/4.x/twgl.min.js"></script>

如您所见，GPU 刚刚添加了 2 个数据数组。 数组的加法和乘法几乎是机器学习的核心。

tensorflow 可以在浏览器中使用 WebGL 。

如果您想学习 WebGL，请考虑这些教程。 他们不会做很多非图形的事情，但希望能解释 GPU 的工作原理。 无论API如何（WebGL/DirectX/OpenGL/Vulkan/Metal），知识都几乎相同