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3D 沙盒游戏之避障踩坑和实现之旅

背景— 最近在实现一个 3D 的沙盒类游戏,基本的功能就是在一个 3D 平面里,进行建筑物的搭建,可以在场景内添加或者编辑建筑物,然后平面内存在一个人物模型,他可以穿梭行走于建筑物之间。 在实现人物的行走功能的时候,我们很自然地想到取终点和起点两点的坐标,然后连成直线进行行走即可,在没有建筑物的时候这个想法确实很好,可是一旦在地图中出现建筑物之后就会发现:忒喵的人物穿模啦! 至此,寻找避障方案之旅开始了。 使用 Babylon.js 自带的避障功能— 由于我们的项目是使用 Babylon.js 框架来进行开发的,因此本着“能不自己写坚决不自己写”的原则,我们的第一个想法就是使用 Babylon.js 自带的避障功能。 介绍 简单介绍一下 Babylon.js 中自带的避障功能,它属于框架的一种拓展功能,需要结合 RecastJS 依赖进行使用。 利用 RecastJS 进行导航网格(Navigation Mesh)的生成。然后再通过 RecastJS 中的 Crowd Agents 模块进行自动的寻路和避障。 可能看到这里的你会有一个疑问,什么是导航网格,这里引用一段我在其他博客中看到...

TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了Booster GPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性,从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化,最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的设计实现、性能优化及业务落地工作,希望能对从事相关开发的同学有所帮助或者启发。 1 背景 在推荐系统训练场景中,美团内部深度定制的TenorFlow(简称TF)版本[1],通过CPU算力支撑了美团内部大量的业务。但随着业务的发展,模型单次训练的样本量越来越多,结构也变得越来越复杂。以美团外卖推荐的精排模型为例,单次训练的样本量已达百亿甚至千亿,一次实验要耗费上千核,且优化后的训练任务CPU使用率已达90%以上。为了支持业务的高速发展,模型迭代实验的频次和并发度都在不断增加,进一步增加了算力使用需求。在预算有限的前提下,如何以较高的性价比来实现高速的模型训练,从而保障高效率的模型研发迭代,是我们迫切需要解决的问题。 近几年,GPU服务器的硬件能力突飞猛进,新一代的NVIDIA A100 80GB SXM GPU服务器(8卡)[2]...

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