To strive, to seek, to find, and not to yield.
To follow knowledge like a sinking star Beyond the utmost bound of human thought.
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文章67
全部归档Write a software CUDA path tracer from scratch: the road to better parallelism
CUDA-PT I. Intro I decide to write this blog post in English, which might potentially help more people, I guess. It's been a while since I've finished…
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NeRF-GS Interview Preparation
NeRF-3DGS 找实习的时候也投了一些相关的岗位（三维重建、NeRF/GS等等），考虑到我本科是搞SLAM的，大四到研二上学期也断断续续做了一年半的NeRF，面相关的岗位时感觉还是比较轻松的，基本上比赛、开源项目吹吹水，回答一些简单的基础问题，做一些简单的题目就结束了，目前面试相关岗位还没碰…
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高性能异构计算相关知识
HPC I 投了几个 HPC 岗... 虽然不是科班出身，但个人觉得 HPC 还是挺有意思的（尤其是自己写 CUDA kernel 加速几百几千倍，那种成就感简直...）。HPC 的魅力之一在于，反馈非常及时：某种优化策略可能可以瞬间带来 profiling 时某一项的提高（比如 through…
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AdaPT - Volumetric Path Tracer I
Ada Path Tracer III AdaPT 进入了 volumetric path tracing 阶段。由于本人的研究方向（暂定）为散射介质渲染的研究，了解基于 particles 的（Lagrangian表征的）散射渲染是非常有必要的（烟雾渲染多有意思，虽然现在只能渲染 homoge…
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AdaPT - Monte Carlo Path Tracer II
Ada Path Tracer II 本文为 Ada Path Tracer I 的续文。在上一篇博客中，我只是说明了 Monte Carlo 积分在path tracing中的应用以及path tracing的理论、实现流程。并没有深入讨论 PDF 如何计算、采样如何进行、PDF的选择如何影响…
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AdaPT - Monte Carlo Path Tracer I
Ada Path Tracer I Path tracing背后的概率与数学理论较为复杂，如果不深入理解则很难进行正确的实现，更勿论在此基础上进行创新了。结合笔者在实现过程中的一些体会，笔者认为非Whitted光线追踪渲染器有一个这样的特点：即使是很大的逻辑错误可能也很难使用定性的方法观察出来，…
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Taichi-Learning-II
Taichi Lang II I. Intros 深入了解Taichi语言，简单的并行算法设计无法满足我（毕竟真要说并行算法设计，Taichi所需的工作量与CUDA暂时没办法比）。Taichi中重要的两个features：稀疏数据结构（SSDS），可微编程（differentiable prog…
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Taichi Learning I
Taichi Lang I I. Intros 巨佬们的工作（胡渊明，李子懋 both from MIT CSAIL）： Taichi: A Language for High-Performance Computation on Spatially Sparse Data Structures…
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Ref NeRF复现
Ref NeRF复现 I. Intros 科研恢复性训练。之前把CUDA加速的全并行shadow caster写完了，算是复习了CUDA、Rust以及FFI的使用。深度学习方面就以复现Ref NeRF为一个小任务。论文CVPR 2022 Best Student Honorable Mentio…
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