В предыдущем уроке мы узнали о том, какую пользу можно получить от преобразования вершин матрицами трансформаций. OpenGL предполагает, что все вершины, которые мы хотим увидеть, после запуска шейдера будут в нормализованных координатах устройства (NDC — normalized device coordinates). Это означает, что x, y и z координаты каждой вершины должны быть между -1.0 и 1.0; координаты вне этого диапазона видны не будут. Обычно мы указываем координаты в диапазоне, который настраиваем самостоятельно, а в вершинном шейдере преобразовываем эти координаты в NDC. Затем, эти NDC передаются растеризатору для преобразования их в двумерные координаты/пикселы вашего экрана.

Умение писать графические шейдеры открывает перед вами всю мощь современных GPU, которые сегодня уже содержат в себе тысячи ядер, способных выполнять ваш код быстро и параллельно. Программирование шейдеров требует несколько иного взгляда на некоторые вещи, но открывающийся потенциал стоит некоторых затрат времени на его изучение.

Практически каждая современная графическая сцена являет собой результат работы некоторого кода, написанного специально для GPU — от реалистичных эффектов освещения в новейших ААА-играх до 2D-эффектов и симуляции жидкости.


Сцена в Minecraft до и после применения нескольких шейдеров.

Цель этой инструкции

Программирование шейдеров иногда кажется загадочной черной магией. Тут и там можно встретить отдельные куски кода шейдеров, которые обещают вам невероятные эффекты и, возможно, вправду способны их обеспечить — но при этом совершенно не объясняют, что именно они делают и как добиваются столь впечатляющих результатов. Данная статья попробует закрыть этот пробел. Я сфокусируюсь на базовых вещах и терминах, касающихся написания и понимания шейдерного кода, так что впоследствии вы сами сможете менять код шейдеров, комбинировать их или писать свои собственные с нуля.

О чём статья

Лично я лучше всего обучаюсь при помощи небольшого работающего кода, с которым могу поиграться. В этом пособии мы научимся алгоритму обратного распространения ошибок на примере небольшой нейронной сети, реализованной на Python.

Дайте код!

X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
for j in xrange(60000):
    l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0))))
    l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1))))
    l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2))
    l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1))
    syn1 += l1.T.dot(l2_delta)
    syn0 += X.T.dot(l1_delta)

Слишком сжато? Давайте разобьём его на более простые части.