DagorEngine在Windows ARM64平台上的DX12编译与运行问题解析
背景介绍
DagorEngine是一款功能强大的游戏引擎,在跨平台开发中表现优异。本文将重点探讨在Windows ARM64平台上编译和运行DagorEngine测试样例(GITest)时遇到的DirectX 12相关技术问题及其解决方案。
主要问题分析
在Windows ARM64环境下编译DagorEngine测试样例时,开发者可能会遇到以下典型问题:
- DX12驱动编译失败:在ARM64架构下使用Clang编译器时,drv3d_DX12模块可能出现编译错误
- 驱动选择问题:即使设置使用DX12,运行时仍可能默认使用DX11驱动
- 着色器编译缺失:缺少DX12着色器编译器可执行文件
- 运行时错误:使用DX12时出现内存泄漏和移动时的报错
解决方案
编译器选择与配置
针对ARM64平台,建议采用以下配置策略:
-
优先使用VC编译器:相比Clang,Visual C++编译器对ARM64的支持更为完善。可通过修改jamfile指定平台特定的编译器:
PlatformSpec_windows_x86_64 ?= clang ; PlatformSpec_windows_arm64 ?= vc17 ; -
更新开发工具链:确保使用make_devtools.py更新到最新的工具链版本,这对Clang编译DX12模块尤为重要。
DX12驱动配置
-
启用DX12支持:在jamfile中明确指定支持的驱动列表:
UseD3DMulti ?= yes ; UseD3DMultiList = stub DX11 DX12 ; -
运行时验证:检查settings.blk配置文件,确认驱动设置正确。注意DX12仅在x86_64和ARM64平台上可用,32位模式下会因内存映射不足而被禁用。
运行时依赖处理
-
DX12组件部署:需要将最新版本的d3d12core.dll和d3d12sdklayers.dll从DX12 Agility SDK复制到游戏目录的d3d12子文件夹中。
-
预编译着色器:可以直接使用项目发布的预编译着色器包,避免在ARM64平台上编译着色器的复杂性。
性能与稳定性建议
-
ARM64平台优先选择DX12:根据实际测试,ARM64硬件对DX11的驱动支持较差,容易出现随机崩溃,而DX12运行更为稳定。
-
错误处理:某些DX12运行时错误(如移动时的报错)可以暂时忽略,不影响基本功能。这可能是特定硬件或驱动版本的兼容性问题。
-
内存管理:注意监控DX12模式下的内存使用情况,及时处理可能的内存泄漏问题。
总结
在Windows ARM64平台上使用DagorEngine开发时,正确配置编译环境和运行时组件是关键。通过选择合适的编译器、明确驱动支持列表、部署必要的运行时组件,可以充分发挥DX12在ARM64平台上的性能优势。虽然可能会遇到一些兼容性问题,但通过合理的配置和错误处理,仍能获得良好的开发体验。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00