视觉计算

  • 全新上市

    英特尔® 图形性能分析器(又称英特尔® GPA)是一套功能强大且灵活的工具套件,您可以通过它激发基于英特尔® 集成显卡的系统的全部性能潜力。访问ISN视觉计算社区查看英特尔® 图形性能分析器详情.
    - 视觉计算社区经理

  • 下载 Havok 开发工具

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  • 新技术

    了解4核心8线程对于视觉计算应用的作用! 点击此处。
    点击右侧它山之石专栏了解外界对于英特尔Core i7技术和处理器架构的评测。
    结合Core i7的强劲功能以及英特尔集成图形显卡。 ...»

  • Ascaron, Sacred 2 和移动游戏

    德国游戏公司Ascaron讲述英特尔迅驰二代处理器技术。访问在Take Five视频网站上的视觉计算专栏,观看更多的视频片段。


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Roger Chandler眼中的视觉计算

视觉计算软件部 市场总监

在Roger的博客留言外表不是一切---让游戏体验成为现实。 在6月号的《视觉计算的内幕》杂志上阅读全文。订阅视觉计算的内幕/快讯...»

多线程架构上的实时深海模拟

计算机图形专家很久以来一直尝试对真实世界进行建模。在设计令人沉醉的体验时,我们的目标是设计出有如真实世界一般逼真外形风格的环境...»

作者: David Reagin, Adam Lake
发布时间: November 13, 2007 | 最新修改: June 16, 2008

线程化成功案例及其他GDC课程内容

继2007年广受欢迎的"线程化以增加性能"教程的后续,涵盖在PC游戏的多线程设计的现在和未来。是开始实施线程化的良好开端。学习领先的PC游戏开发商的成功方法。...»

作者: Paul Lindberg, Bradley Werth
发布时间: Feb 20, 2008 | 最新修改: May 07, 2008
参与我们多线程的博客。
Geospatial Texture Streaming From Slow Storage Devices

This article presents a high speed pipeline that allows streaming of large amounts of geospatial data from a slow storage device such as a DVD player....»

作者: J.M.P. van Waveren
发布时间: June 17, 2008 | 最新修改: June 17, 2008
主流图形硬件上的多线程阴影锥

阴影可增加 3D 图像的逼真度。纹理精确度低会导致阴影贴图受到抗锯齿假象的影响,而阴影锥可以从物理角度创建准确的阴影,避免上述问题。...»

作者: David Bookout, Satheesh G. Subramanian
发布时间: September 05, 2006 | 最新修改: May 07, 2008
Procedural Terrain Generation with Fractional Brownian Motion

The computer graphics industry has a long history of attempting to model real world terrain. These efforts try to capture the seemingly limitless complexity of natural terrain through modeling and rendering techniques...»

作者: Jeffrey M. Freeman
发布时间: January 14, 2008 | 最新修改: January 31, 2008
对毛发较短的生物的实时毛发渲染

This paper reviews the state of the art in real-time rendering of fur. It also provides a working implementation using a real-time fin and shell technique...»

作者: Adam Lake, Kiefer Kuah
发布时间: October 23, 2007 | 最新修改: March 19, 2008
为多核优化Direct X

关于优化图形应用以及所需要的的CPU和GPU工具介绍...»
游戏的高级线程化

由应用工程师Charles Congdon主讲的系列视频...»

查看有关游戏线程化的博客

英特尔® 集成显卡快速参考指南

本指南旨在使读者了解常用或常见的英特尔芯片组和集成显卡产品的命名惯例。我们希望读者在阅读本文后,能够通过名称辨别不同种类的芯片组,并了解芯片组与平台或能力间的关系。...»

作者: Chris McVay
发布时间: Monday, November 05, 2007 | 最新更新: Wednesday, June 04, 2008

英特尔® GMA 3000 和 X3000 开发人员指南
英特尔® GMA X3000 是第四代英特尔集成显卡。与先前几代产品一样,英特尔® GMA X3000 芯片组又增加了很多特性,能够支持消费者以比独立显卡解决方案更经济的成本拥有丰富的特性。...»

作者: Chuck DeSylva
发布时间: Tuesday, October 23, 2007 | 最新更新: Wednesday, April 16, 2008
英特尔® 3000 和 X3000 系列集成显卡调试工具与技巧

现在,您只要掌握一些基本原理来运用软件开发社区提供的几款工具,即可实现对英特尔® 集成显卡的轻松调试。本文介绍的所有方法都非常简单易行,您可像运用市面上推出的任何显卡硬件那样,轻松移植、调试和开发您的集成显卡代码。 ...»

作者: Chuck DeSylva, Satheesh G Subramanian
发布时间: October 23, 2007 | 最新更新: January 16, 2008
轻装上阵,畅玩游戏
难道便携式游戏程序就只能是小型的吗?即将在Gamasutra 上发布的同名文章将为您揭晓答案。 ...»

作者: Omar Rodriguez, Scott Crabtree, Erik J. Johnson, Brad Werth
发布时间: February 28, 2008 | Last Modified On: May 17, 2008
Success Stories:
了解这些开发商如何利用英特尔集成图形芯片在英特尔合作伙伴计划的帮助下取得佳绩
GameCreators
Multiverse
NetDevil
TD Vision

Image & Video Processing with Intel® Ingtegrated Performance Primitives
This manual describes the structure, operation, and functions of Intel® IPP that operate on two-dimensional signals and are used for video processing...»

Reference Guide, Published September 2007


高品质、高带宽视频的压缩
本文简要介绍了视频压缩和解压缩算法,包括两种广泛使用的视频压缩规范,以及英特尔® 集成性能基元(英特尔® IPP)中视频压缩的处理方法。...»

作者: Stewart Taylor
发布时间: October 23, 2007 | 最新更新: April 25, 2008


视频粗差检测
视频粗差检测 (GED) 方法旨在为测量内容交付和量化视频回放体验提供一种独立于平台的自动化方式。...»

作者: Royce Fernald
发布时间: September 29, 2007 |最新更新: May 22, 2008


Framework for implementing Ping-Pong Texture Algorithms for DirectX
In this document, we demonstrate the use of ping-pong textures, a common technique used in many GPGPU applications, and its application to Scale-space filtering as a post-processing application...»

Author: Raghu Muthyalampalli, Shankar Swamy
Published On: April 02, 2008 | Last Modified On: April 09, 2008


借助多线程能力和英特尔® 集成性能基元(英特尔® IPP)加速视频编码例程
视频编码器中常用的“绝对差值求和(sum of absolute difference)”例程已进行了优化,这是通过将例程分解为多条线程并使用英特尔® 集成性能基元(英特尔® IPP)来实现的。...»

作者: Kiefer Kuah
发布时间: May2007


Deferred Image Processing in Intel ® IPP Library
A new approach to fast processing of big images is proposed. The image size now often exceeds the size of the CPU L2 Cache...»

Author: Alexander Kibkalo, Michael Lotkov,Ignat Rogozhkin, Alexander Turovets


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