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使用硬件优化 ARINC 661 的 OpenGL 渲染...
摘要 本文讨论了飞行员显示可视化速度的问题。航空电子设备中使用的软件必须遵循许多标准规定的严格规则。研究使用了 OpenGL Safety Critical (SC)，并在飞机实时操作系统 JetOS 中运行 Vivante GPU 硬件支持。航空电子标准之一 ARINC 661 定义了在驾驶舱显示系统中呈现的应用程序。它提出了高效使用 OpenGL SC 以确保可接受的可视化速度的问题。由于 ARINC 661 服务器准备的应用程序的特殊性，未来飞机平台（带有 Vivante GPU 的 i.MX6 处理器）的可视化速度太慢，无法满足航空要求。我们提出并实施了一种高效的可视化速度加速算法。首先优化了 OpenGL 调用。但这种优化不能直接集成到 ARINC 661 服务器中。因此，我们设计并阐述了一个特殊的中间模块。所提出的方法可以实现飞机飞行员显示器可接受的可视化速度。关键词 1 飞行员显示，可视化速度，实时操作系统，OpenGL Safety Critical，GPU加速，ARINC 661服务器
对飞行仪表和...的安全关键可视化
工艺。讨论了现代飞行员显示器的不同内容。考虑了航空电子设备可视化系统开发的特殊性。民航系统中使用的所有软件都是安全关键的，必须符合国际安全标准。这对所使用的硬件和软件开发过程都提出了额外的要求。飞行员显示可视化系统的核心是 OpenGL 安全关键 (SC) 库。本文介绍了我们阐述的软件和硬件 OpenGL SC 实现。我们通过针对航空应用的具体情况优化 OpenGL SC 代码、使用多核处理器以及最终通过利用 GPU 硬件加速的库来描述渲染加速的各个方面。本文报告了针对实际航空应用测量的实现的渲染速度。只有相对简单的应用程序才能在不使用 GPU 的情况下以可接受的帧速率渲染。还讨论了可视化系统认证的进一步发展和可能性。精心设计的可视化软件旨在与俄罗斯实时操作系统 JetOS 一起使用。
对飞行仪表和……的安全至关重要的可视化
8 ORCID：0000-0001-6460-7539，vlgal@gin.keldysh.ru 摘要 本文专门介绍了民用飞机驾驶舱的飞行员显示可视化系统。讨论了现代飞行员显示的不同内容。考虑了航空电子设备可视化系统开发的特殊性。民航系统中使用的所有软件都是安全关键的，必须符合国际安全标准。这对所使用的硬件和软件开发过程都提出了额外的要求。飞行员显示可视化系统的核心是 OpenGL 安全关键 (SC) 库。本文介绍了我们阐述的软件和硬件 OpenGL SC 实现。我们描述了通过针对航空应用的具体情况优化 OpenGL SC 代码、使用多核处理器以及最后通过开发利用 GPU 硬件加速的库来提高渲染速度的方面。本文报告了针对实际航空应用测得的渲染速度。只有相对简单的应用程序才能在不使用 GPU 的情况下以可接受的帧速率进行渲染。此外，还讨论了可视化系统认证的进一步发展和可能性。精心设计的可视化软件旨在与俄罗斯实时操作系统 JetOS 一起使用。
简历 - Patrick Rall 的
技能 编程语言：C、Python、Javascript、Haskell、Rust、HTML、CSS、LA TEX 软件：Git、OpenGL、CUDA、Django、Apache、OpenMP 计算：Arch Linux、Ubuntu Linux、CentOS、Mac OS X、Windows 语言：英语和德语
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Languages C++, Python, CUDA, C, Java, Scala, Bash Graphics Mitsuba, PBRT, OptiX, Houdini, Blender, RenderMan, OpenGL, GLSL, Unity, RSL, Katana, Nuke, Maya Others Git, Pytorch, Visual Studio, Matlab, Mathematica, Photoshop, L A TEX, Microsoft官员，Windows，Linux，MacOS
数据科学与人工智能理学硕士
本课程为计算机图形学提供了理论和实践基础。它广泛概述了计算机图形学各个方面所使用的主题、技术和方法，但重点关注图像合成或渲染。课程的第一部分使用光线追踪作为驱动应用程序来讨论计算机图形学的核心主题，从矢量代数一直到采样理论、人类视觉系统、采样理论以及样条曲线和曲面。第二部分使用光栅化方法作为驱动示例，介绍相机变换、裁剪、OpenGL API 和着色语言以及高级技术。
实习生职位发布2024
● Engineering various sensor interfaces on a robot ● Using Linux, ROS, Python, C/C++, OpenCL, OpenGL, GStreamer, OpenCV or similar ● Using deep learning AI frameworks for both training and inference, including TensorFlow, PyTorch and OpenVINO ● User Interface Development Tools such as QT, Websockets, and JavaScript ● Developing algorithms for robots或在真实或模拟环境中的无人机●通过现场数据收集和迭代来验证和改进设计●机器学习工作流程涉及擦洗，组织和注释图像和视频数据
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
课程大纲-M.TECH-MECH-PLM-2018-19.pdf
第六单元装配建模：表示、配合条件、表示方案、装配序列的生成可视化、多 CAD 系统（JT 等）、如何管理非几何数据，例如可视化数据、轻量级表示技术（如镶嵌/体素化及其动机）、如何从镶嵌、体素化数据中获得视觉表示、逆向工程、进化 AI 方法和 CAD 应用、基于知识的工程、OpenGL、CAD 中的高级可视化主题简介，如现代表示方案（如 FBM、PM）、特征识别、按特征设计、公差建模、系统定制和设计自动化、开源 CAD（如 Open CASCADE）
服务器级 Tesla GPU 上的远程可视化 - NVIDIA
为了克服通过网络传输 X 的低性能问题，必须启用远程节点上的渲染。图 4 显示了具有远程可视化应用程序的配置。该应用程序通过 Xlib 与计算节点上的 X 服务器通信。OpenGL 上下文、窗口和用户交互均由计算节点上的 X 服务器完成。当从本地 GPU 捕获渲染的帧并将其传输到在用户工作站上运行的应用程序客户端时，计算节点上的应用程序完全处于控制之中。鉴于可视化应用程序完全控制客户端和服务器端，因此可以实现压缩协议等，从而实现高性能的图像传输解决方案。这是“远程可视化”部分中描述的情况。