Vulkan SDK for Android 使用教程
1. 项目介绍
Vulkan SDK for Android 是由 ARM 公司开发的一个开源项目,旨在为使用 Mali GPU 和 ARM 处理器的平台提供 Vulkan 应用程序开发的资源集合。该项目包括创建新应用程序、培训和探索实现可能性的资源。Vulkan 是一个高性能的图形和计算 API,适用于现代 GPU,广泛应用于游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- 操作系统:Linux(Android Studio)或 Windows(Android Studio)。
- Android NDK:最低要求为 android-ndk-r12。建议使用 Android Studio 2.2 或更高版本提供的 NDK。
- Android Studio:3.4 或更高版本。
2.2 下载项目
首先,克隆 Vulkan SDK 项目到本地:
git clone https://github.com/ARM-software/vulkan-sdk.git
cd vulkan-sdk
2.3 初始化子模块
该项目使用了 GLM 和 STB 作为子模块,因此在构建之前需要初始化这些子模块:
git submodule init
git submodule update
2.4 构建和运行示例
2.4.1 使用 Android Studio 构建和运行
- 打开 Android Studio 并导入项目。
- 在 Android Studio 中,选择
File -> Open,然后导航到vulkan-sdk目录并选择它。 - 等待项目加载完成后,点击
Build -> Make Project。 - 在设备上运行应用程序,点击顶部工具栏中的
Play按钮。
2.4.2 在桌面 Linux 上构建和运行
-
创建一个构建目录并进入该目录:
mkdir build cd build -
使用 CMake 生成构建文件:
cmake .. make -j8 -
运行生成的二进制文件:
./sample_binary
3. 应用案例和最佳实践
3.1 游戏开发
Vulkan SDK 提供了高性能的图形渲染能力,适用于开发高质量的游戏。通过使用 Vulkan,开发者可以更好地控制 GPU 资源,从而实现更流畅的游戏体验。
3.2 虚拟现实和增强现实
Vulkan 的高性能和低延迟特性使其成为虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用的理想选择。开发者可以使用 Vulkan SDK 来创建沉浸式的 VR/AR 体验。
3.3 科学计算
Vulkan 不仅适用于图形渲染,还可以用于高性能的科学计算。通过利用 Vulkan 的并行计算能力,开发者可以加速各种科学计算任务。
4. 典型生态项目
4.1 Vulkan-Samples
Vulkan-Samples 是一个由 Khronos Group 维护的项目,提供了大量的 Vulkan 示例代码和教程。这些示例代码涵盖了从基础到高级的各种 Vulkan 使用场景,是学习和实践 Vulkan 开发的宝贵资源。
4.2 MoltenVK
MoltenVK 是一个将 Vulkan API 映射到 Apple 的 Metal API 的实现。它允许开发者在 iOS 和 macOS 平台上使用 Vulkan API 进行开发,从而实现跨平台的图形渲染。
4.3 Vulkan-Hpp
Vulkan-Hpp 是 Vulkan API 的 C++ 绑定库,提供了更简洁和现代的 C++ 接口。它简化了 Vulkan 的开发流程,使得开发者可以更高效地编写 Vulkan 应用程序。
通过以上模块的介绍,您应该能够快速上手 Vulkan SDK for Android,并了解其在不同应用场景中的最佳实践和相关生态项目。
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
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】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