Les gradients sont les nouveaux intervalles : une nouvelle approche pour le rendu efficace des modèles SDF complexes

2025-05-31

Cet article de blog explore une nouvelle méthode pour le rendu efficace de modèles complexes basés sur des champs de distance signés (SDF). En tirant parti de la propriété de Lipschitz des SDF, l’approche utilise l’évaluation d’un seul point pour obtenir des résultats pseudo-intervalles, en les combinant avec des techniques traditionnelles d’arithmétique d’intervalles. Cela améliore considérablement les performances en évitant le caractère conservateur de l’arithmétique d’intervalles et en gérant les transformations complexes plus efficacement. Bien qu’une normalisation supplémentaire soit nécessaire pour les champs de distance non continus de Lipschitz, l’efficacité globale dépasse les méthodes traditionnelles, ouvrant de nouvelles voies pour la visualisation interactive de modèles complexes.

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Développement

Le Défi Prospero : rendu de surfaces implicites avec des performances extrêmes

2025-03-24
Le Défi Prospero : rendu de surfaces implicites avec des performances extrêmes

Le Défi Prospero invite les développeurs à rendre une surface implicite définie par 7866 expressions mathématiques le plus rapidement possible. Les participants explorent diverses techniques d’optimisation, notamment l’analyse préalable des expressions, l’accélération Numba, le calcul sur GPU et la compilation LLVM, en utilisant des outils tels que Python, Numpy, CUDA et des compilateurs JIT. Les solutions ont atteint des temps de rendu en millisecondes et ont considérablement réduit la consommation de mémoire. Le défi encourage l’expérimentation et le partage des résultats pour faire progresser l’état de l’art du rendu des surfaces implicites.

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Développement surface implicite

Guidé par la beauté de notre suite de tests : une histoire de Rust, Uxn et de rigueur d’ingénierie

2025-01-21

L’été dernier, l’auteur a publié Raven, une implémentation indépendante du processeur Uxn et de l’ordonnateur Varavara. Récemment, pour améliorer la stabilité et les performances, l’auteur a mis en place une infrastructure de test robuste, incluant l’intégration continue GitHub Actions, les tests d’instantanés, la prévention statique des pannes et le fuzzing. Cet article détaille les défis et les solutions rencontrés lors de la création de ces tests, tels que les problèmes de fiabilité des exécuteurs Windows et ARM de GitHub Actions, et les pièges liés à la preuve statique de l’absence de pannes et au fuzzing. L’auteur a réussi à améliorer les performances et la fiabilité de Raven, en garantissant la portabilité multiplateforme. Le processus met en évidence la puissance de Rust, cargo-fuzz et même (soupir) GitHub Actions pour créer des systèmes robustos et corrects.

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Développement Machine Virtuelle

Fidget : une bibliothèque Rust hautes performances pour les expressions mathématiques à grande échelle

2025-01-08

Fidget est une bibliothèque Rust permettant de représenter, de compiler et d'évaluer des expressions mathématiques à grande échelle. Principalement conçue pour les surfaces implicites, sa flexibilité s'étend à diverses applications. Architecturée en couches, Fidget comprend un front-end (script vers bytecode), un back-end (évaluation rapide et flexible) et des algorithmes (rendu et maillage). Son innovation principale combine l'arithmétique intervallaire et la simplification de traces pour gérer efficacement les expressions massives, encore améliorée par la compilation JIT. Offrant diverses démonstrations, y compris une GUI web, Fidget prend en charge la différenciation automatique et l'arithmétique intervallaire.

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