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Unreal* Engine 4 VR应用的CPU性能优化和差异化：第一部分
作者：王文斓虚拟现实(VR)能够带给用户前所未有的沉浸体验，但同时由于双目渲染、低延迟、高分辨率、强制垂直同步(vsync)等特性使VR对CPU渲染线程和逻辑线程，以及GPU的计算压力较大[1]。如何能有效分析VR应用的性能瓶颈，优化CPU线程提高工作的并行化程度，从而降低GPU等待时间提升利用率将成为VR应用是否流畅、会否眩晕、沉浸感是否足够的关键。Unreal* Engine 4 (UE4)...
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Unreal* Engine 4 VR应用的CPU性能优化和差异化：第二部分
作者：王文斓虚拟现实(VR)能够带给用户前所未有的沉浸体验，但同时由于双目渲染、低延迟、高分辨率、强制垂直同步(vsync)等特性使VR对CPU渲染线程和逻辑线程，以及GPU的计算压力较大[1]。如何能有效分析VR应用的性能瓶颈，优化CPU线程提高工作的并行化程度，从而降低GPU等待时间提升利用率将成为VR应用是否流畅、会否眩晕、沉浸感是否足够的关键。Unreal* Engine 4 (UE4)...
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2017英特尔® 软件大会
2017英特尔® 软件大会介绍2017英特尔® 软件大会于2017年5月在上海、北京和深圳三地隆重举行。 本次大会由英特尔资深专家深入分享软件开发工具与技术，机器学习以及数据中心和IoT领域软件发展的未来趋势。内容涉及英特尔® Parallel Studio XE 2017概述和新功能，DC和IoT的功能，HPC、嵌入式IoT以及IoT 开发工具概述，英特尔®...
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沉浸式虚拟现实体验指南
查看 PDF [134 KB]简介近年来，虚拟现实 (VR) 技术取得显著发展，沉浸式环境成为现实，在该环境中，用户能够感受到更加逼真的真实感，在创造的环境中有一种“真的置身此地”的感觉。CPU 性能、GPU 性能、VR 头盔的视觉保真度和支持 VR 的软件均取得长足发展。很明显，游戏是 VR 技术的最大受益行业，并且已经开始充分利用该技术。其他软件类别也可以从 VR...
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深度学习为何奏效以及何时奏效：深入了解深度学习
Ronny Ronen英特尔计算智能协同研究院 (ICRI-CI)1近年来，深度学习脱颖而出，成为完成各项人工智能任务的领先技术（LeCun 等（2015 年）；Goodfellow 等（2016...
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一个面向图像超高分辨率的低级视觉任务示例
卷积神经网络 (CNN) 正成为计算机视觉的主流。CNN 在高级视觉任务中的应用尤其广泛，如包括 AlexNet* 在内的图像分类。本文（及相关教程）介绍了一个面向图像超高分辨率 (SR) 的 CNN 示例（低级视觉任务）以及如何使用英特尔® Caffe* 分发包框架和英特尔® Python* 分发包进行实施。该 CNN 基于 Chao Dong、Chen Change Loy、Kaiming...
View Article在英特尔® 架构上构建和安装 TensorFlow*
简介TensorFlow* 是一款领先的深度学习和机器学习框架。截至 2017 年 5 月，该框架集成了面向英特尔® 至强® 处理器和英特尔® 至强融核™ 处理器的多项优化。本文是教程系列的第一部分，旨在提供相关信息帮助开发人员通过 GitHub* 存储库中可用的资源构建、安装和探索使用在英特尔® 架构上优化的 TensorFlow*。资源The TensorFlow...
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现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化
英特尔：Elmoustapha Ould-Ahmed-Vall，Mahmoud Abuzaina，Md Faijul Amin，Jayaram Bobba，Roman S Dubtsov，Evarist M Fomenko，Mukesh Gangadhar，Niranjan Hasabnis，Jing Huang，Deepthi Karkada，Young Jin Kim，Srihari...
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《Sundered》中的独立 Metroid-vania 元素
原文由 Intel Game Dev 发表于 VentureBeat*：《Sundered》中的独立 Metroid-vania 元素。请访问 VentureBeat 的英特尔页面，了解更多游戏开发新闻和相关主题。我们会惊讶地发现，独立游戏公司的许多管理人员和游戏开发人员在没有制定清楚、简明与周详的设计和执行计划或具有成功把握的前提下，便开启项目。这正是游戏开发独一无二的美妙之处 -...
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《流放之路》著名的成功之路
原文由 Intel Game Dev 发表于 VentureBeat*：《流放之路》著名的成功之路。请访问 VentureBeat 的英特尔页面，了解更多游戏开发新闻和相关主题。如果您的独立开发工作室刚刚成立，正在到处寻找创作灵感、好的选择和角色模型，可以说很难找到比动作 RPG《流放之路》的创建者 Grinding Gear Games 更好的榜样。2006...
View Article借助 Anaconda* 安装英特尔® Python* 分发包和英特尔® 性能库
我们与 Continuum Analytics* 公司通力合作，致力于使用 Conda* 软件包管理器和 Anaconda 云* 简化英特尔® Python* 分发包和社区论坛支持的英特尔® 性能库（如英特尔® 数学核心函数库（英特尔® MKL））。最低版本要求为 conda 4.1.11，所以，请首先更新您的 conda。conda update conda通知 conda...
View Article面向英特尔 Python* 分发包的 Docker 映像
我们发布了面向英特尔 Python 的 Docker 映像。如欲获取映像，请访问Docker Hub，访问 GitHub获取 Dockerfile。我们为 Python 2 和 Python 3 提供映像，映像分为核心配置和完整配置。核心配置包含 NumPy/Scipy 和关联组件，完整配置包含我们所有分发包。 如果您想自定义 Docker 映像，可以从我们发布的 Dockerfile...
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虚拟现实简介：创建一款面向 Oculus Rift* 的第一人称游戏
查看 PDF [12,544KB]简介本文介绍了虚拟现实 (VR) 概念，讨论了如何将 Unity* 应用集成至 Oculus Rift*，添加 Oculus 第一人称玩家角色至游戏以及将玩家远距传动至场景。本文的目标受众是想要将 Oculus Rift 集成至 Unity 场景的 Unity 开发人员。假定前提是读者的装备能够创建面向 Oculus 的虚拟现实游戏，拥有一台面向 Oculus 的...
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使用可视化制定令人信服的数据案例
目前，数据无处不在。 从网络日志、传感器、网络设备、社交媒体等收集的数据多达每秒数 TB。 数据量非常庞大，只要我们能将无处不在的复杂数据网所隐藏的能力释放出来， 数据可以发挥巨大作用。我们怎样才能释放并利用这个能力？ 使其不仅是为少数的聪明人所用，而是在所有人、所有领域以及各个级别中普及。...
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Playerunknown's Battleground*（绝地求生）背后的公司之内幕
原文由 Intel Game Dev 发表于 VentureBeat*：深入了解《Playerunknown’s Battlegrounds》背后的制作公司。请访问 VentureBeat 的英特尔页面，了解更多游戏开发新闻和相关主题。Playerunknown’s Battlegrounds...
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Twisted Pixel 邀请好莱坞一线明星走进虚拟现实
原文由 Intel Game Dev 发表于 VentureBeat*：Twisted Pixel 邀请好莱坞一线明星走进虚拟现实。请访问 VentureBeat 的英特尔页面，了解更多游戏开发新闻和相关主题。对某些人来讲，面向新兴的虚拟世界发布游戏会带来风险：最终成为采纳新技术的开拓者，抑或是这个无人涉足领域的失败者？对于 Twisted Pixel Games 及其首席创意总监 Josh...
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虚拟现实内容开发人员指南
获得关于开发和设计虚拟现实 (VR) 应用的通用指南，了解如何实现最佳性能。本指南基于多个虚拟现实工作负载的性能特征，定义了常见瓶颈和问题。想办法解决受黑白色束缚的纹理格式选择问题，融合着色器通道，以及如何使用后期抗锯齿技术改进虚拟现实应用工作负载的性能。目标明确整体设计要点和预算建议，针对使用第七代智能英特尔® 酷睿™ i7 处理器和英特尔® 高清显卡 615 (GT2)...
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Digital Happiness 计划打造 VR 版 DreadEye
原文由 Intel Game Dev 发表于 VentureBeat*：Digital Happiness 计划打造 VR 版 DreadEye。请访问 VentureBeat...
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一个身负艰巨使命的人
原文由 Intel Game Dev 发表于 VentureBeat*：一个身负艰巨使命的人。请访问 VentureBeat 的英特尔页面，了解更多游戏开发新闻和相关主题。“我喜欢别人对我发火，这说明他们在乎。”这句大胆且自信的话正是出自 Sorob Raissi，他这样描述自己：Spread Shot Studios...
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解析京东大数据下高效图像特征提取方案
本文主要分享英特尔和京东在基于Spark*和BigDL*的深度学习技术在搭建大规模图片特征提取框架上的实战经验。背景图像特征提取被广泛地应用于相似图片检索，去重等。在使用BigDL1框架（下文即将提到）之前，我们尝试过在多机多GPU卡、GPU集群上分别开发并部署特征抽取应用。但以上框架均存在比较明显的缺点：在GPU集群中，以GPU卡为单位的资源分配策略非常复杂，资源分配容易出问题，如剩余显存不够而导...
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