ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਬੇਸਿਸ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਟੈਕਸਟਚਰ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ

ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ ਖੁੱਲ੍ਹਿਆ ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਬੇਸਿਸ, ਕੁਸ਼ਲ ਟੈਕਸਟਚਰ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੋਡੇਕ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ- ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ". ਅਧਾਰ" ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ। ਹਵਾਲਾ ਲਾਗੂਕਰਨ ਕੋਡ C++ ਅਤੇ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਸਪਲਾਈ ਅਪਾਚੇ 2.0 ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ।

ਬੇਸਿਸ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਪੂਰਕ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਡਰਾਕੋ 3D ਡਾਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ GPU ਲਈ ਟੈਕਸਟਚਰ ਸਪਲਾਈ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਹੁਣ ਤੱਕ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਰਹੇ ਹਨ ਪਰ GPU-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਡਿਸਕ ਸਪੇਸ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਫਾਰਮੈਟ ਜੋ ਆਕਾਰ ਘਟਾਉਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ GPU ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਬੇਸਿਸ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਫਾਰਮੈਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੇਟਿਵ GPU ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬੇਸਿਸ ਇੱਕ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੈਸਕਟੌਪ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਿਸ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਲਈ GPU ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਟ੍ਰਾਂਸਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ PVRTC1 (4bpp RGB), BC7 (6 RGB ਮੋਡ), BC1-5, ETC1, ਅਤੇ ETC2 ਫਾਰਮੈਟ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ। ASTC ਫਾਰਮੈਟ (RGB ਜਾਂ RGBA) ਅਤੇ BC4 ਲਈ 5/7 RGBA ਮੋਡ ਅਤੇ PVRTC4 ਲਈ 1bpp RGBA ਲਈ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।

ਬੇਸਿਸ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟਚਰ 6-8 ਗੁਣਾ ਘੱਟ ਵੀਡੀਓ ਮੈਮੋਰੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ JPEG ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਮ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਗਭਗ ਅੱਧਾ ਡਾਟਾ ਅਤੇ RDO ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ 10-25% ਘੱਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 891 KB ਦੇ JPEG ਚਿੱਤਰ ਆਕਾਰ ਅਤੇ 1 MB ਦੇ ETC1 ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਬੇਸਿਸ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦਾ ਆਕਾਰ ਉੱਚਤਮ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੋਡ ਵਿੱਚ 469 KB ਹੈ। ਵੀਡੀਓ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟਚਰ ਰੱਖਣ ਵੇਲੇ, ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ JPEG ਅਤੇ PNG ਟੈਕਸਟ ਨੇ 16 MB ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕੀਤੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ
ਆਧਾਰ ਨੂੰ BC2, PVRTC1 ਅਤੇ ETC1 ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ 1 MB ਮੈਮੋਰੀ, ਅਤੇ BC4 ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ 7 MB ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਮੌਜੂਦਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬੇਸਿਸ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਈਗਰੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਾਫ਼ੀ ਸਰਲ ਹੈ। ਲੋੜੀਂਦੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪੱਧਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ "ਬੇਸੀਸੂ" ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਰੀਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ। ਅੱਗੇ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਕੋਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੇਸਿਊ ਟ੍ਰਾਂਸਕੋਡਰ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ GPU ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਸਮੁੱਚੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ GPU ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਹੋਣਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, GPU ਚੋਣਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਸਿਰਫ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਵਿਪਰੀਤ ਟੈਕਸਟ ਐਰੇ (ਕਿਊਬਮੈਪ), ਵੋਲਯੂਮੈਟ੍ਰਿਕ ਟੈਕਸਟਚਰ, ਟੈਕਸਟ ਐਰੇ, ਮਿਪਮੈਪ ਪੱਧਰ, ਵੀਡੀਓ ਕ੍ਰਮ ਜਾਂ ਆਰਬਿਟਰਰੀ ਟੈਕਸਟਚਰ ਫਰੈਗਮੈਂਟਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਛੋਟੇ ਵਿਡੀਓਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਪੈਕ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਪੈਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਆਮ ਚਿੱਤਰ ਟੈਮਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਕੱਟਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਬੇਸਿਸ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਏਨਕੋਡਰ ਲਾਗੂਕਰਨ OpenMP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟ੍ਰਾਂਸਕੋਡਰ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਕੇਵਲ ਸਿੰਗਲ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਾਧੂ ਉਪਲੱਬਧ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਬੇਸਿਸ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਡੀਕੋਡਰ, WebAssembly ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ WebGL- ਅਧਾਰਿਤ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਬ੍ਰਾਉਜ਼ਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਸਿਸ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ WebGL ਲਈ ਇੱਕ ਪੋਰਟੇਬਲ ਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੋਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੈੱਬਜੀਪੀਯੂ, ਸੰਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ Vulkan, Metal ਅਤੇ Direct3D 12 APIs ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ।

ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ GPU ਸਾਈਡ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਅਗਲੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬੇਸਿਸ ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਨੂੰ WebAssembly ਅਤੇ WebGL 'ਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਹੱਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ CPU ਲੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਸੈਂਕੜੇ ਛੋਟੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ SIMD ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਕੋਡੇਕਸ ਦੇ ਨਾਲ WebAssembly ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਅਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਵੀਡੀਓ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਰਵਾਇਤੀ ਵੀਡੀਓ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਵਾਧੂ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਆਈ-ਫ੍ਰੇਮ ਅਤੇ ਪੀ-ਫ੍ਰੇਮ ਅਨੁਕੂਲ ਪੈਡਿੰਗ (CR) ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ।

ਸਰੋਤ: opennet.ru