探索D3D11On12:D3D11与D3D12的无缝连接
1、项目介绍
D3D11On12是一个创新的图形命令映射层,它将D3D11的图形指令转换为D3D12。这个项目并非D3D11 API的直接实现,而是一个用户模式的DDI(设备驱动接口)实施例,即d3d11on12.dll,而不是传统的d3d11.dll。通过选择创建D3D11On12设备,开发者可以在享受D3D11便捷性的同时,利用D3D12的高性能特性。
2、项目技术分析
当应用程序调用D3D11创建设备时,可以选择D3D11On12,此时运行时会加载d3d11on12.dll并初始化。D3D11验证并可能进行调试层的额外验证后,将命令转化为D3D11 DDI发送给D3D11On12。D3D11On12再将这些命令转译为D3D12 API调用,进一步经过D3D12运行时验证和调试层处理,并传递到D3D12驱动。
此外,D3D11On12是一种“启发式”D3D11驱动,具备额外的信息接收能力,以便在API层面而非驱动层面提供信息,或者支持互操作场景。设备创建时,会暴露ID3D11On12Device接口,允许应用同时提交D3D11和D3D12的工作,实现轻量级的共享和同步。
3、项目及技术应用场景
D3D11On12适用于需要升级旧版D3D11游戏或应用以利用D3D12性能优势的场合,而无需修改大量代码。这使得开发者可以逐渐过渡到D3D12,同时保持对现有D3D11生态系统的兼容性。
此外,对于跨平台的游戏开发团队,可以使用D3D11On12作为统一接口,在不同的硬件平台上实现D3D11和D3D12之间的平滑切换。
4、项目特点
- 无缝转换:D3D11On12能够透明地将D3D11命令映射到D3D12,让应用在不修改代码的情况下,享受到D3D12的性能提升。
- 智能驱动:D3D11On12作为“启发式”驱动,拥有更多的上下文信息,增强了API级别的控制和交互。
- 互操作性:提供
ID3D11On12Device接口,简化了D3D11和D3D12之间的资源共享和同步,降低了多API编程的复杂度。 - 持续改进:作为开源项目,社区可参与到bug修复和性能优化中,为Windows 10带来更稳定、高效的表现。
为了了解更多关于D3D11On12的详细信息,包括概念性和参考文档,以及博客更新,请访问DirectX Landing Page。
构建D3D11On12需要安装WDK,并使用CMake管理依赖。尽管该项目是Windows操作系统的一部分,其源码公开使开发者有机会深入了解如何使用D3D12TranslationLayer库,同时也有助于提高软件的质量和性能。
总之,D3D11On12为开发者提供了一个独特的桥梁,链接了D3D11的便利性和D3D12的强大性能,为图形开发开辟了新的可能性。无论是为了提升现有应用的性能,还是为了学习先进的图形技术,都值得你一试。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00