WebGPU 实例化渲染:如何用一次 draw call 画十万个矩形
无限画布最硬的性能瓶颈,是当画布上堆了十万个对象时还要保持 60fps。本文记录在给 sky-canvas 做 WebGPU 渲染底座时,如何用实例化渲染把海量矩形的绘制从 O(N) 个 draw call 压到 O(1),实现 50 万对象单次 draw call 满帧 60FPS。
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无限画布最硬的性能瓶颈,是当画布上堆了十万个对象时还要保持 60fps。本文记录在给 sky-canvas 做 WebGPU 渲染底座时,如何用实例化渲染把海量矩形的绘制从 O(N) 个 draw call 压到 O(1),实现 50 万对象单次 draw call 满帧 60FPS。
复盘 Orca runtime-owned typed surface 重构从普通 TUI turn 到 Goal、workflow、background、ACP 和 JSONL 的完整迁移,包括原子 batch、snapshot/cursor、interaction、terminal、restart recovery 与发布验证。
复盘 Orca runtime-owned typed surface 重构:从 TUI 与 runtime 的状态分叉,到原子持久化、snapshot/cursor、request-scoped interaction、terminal settlement、restart recovery 和真实 PTY 验证。
介绍 symlock 的设计与实现:基于 tree-sitter 的符号级冲突预防机制,以及保守的三向语义合并策略。解决多 AI 编码智能体并行工作时,因 git 行级合并导致的假性冲突问题。
Orca Goal Mode 第二轮重构:固定 64 轮上限误判 NoProgress,到 runtime 收回生命周期,以及 admission 矩阵如何替代无语义计数器。
复盘 Orca v0.2.46 Goal Mode 事故:session 取证、thread-local 失效、schema 与执行能力分叉,对照 Codex / Claude Code / Grok Build 重构 ownership,并用真实 DeepSeek 和 Linux CI 收口。
结合 Orca 实践,拆解 AI Agent 工程师真正要用到的工程能力:软件基础、模型边界、Context/RAG、工具治理、状态与 Loop、Harness、评估、安全和产品判断,并给出四个可落地的练习项目。
ChatGPT Computer Use 逆向笔记:@oai/sky 的平台路由、策略包装、动作编码、服务拉起和遥测,再沿 8 MiB 长度前缀 JSON-RPC 进原生服务、AX Tree、截图与权限边界。
本文复盘 Orca v0.2.21 的一次真实生产事故:长任务已完成并提交,但 DeepSeek 最终没有产生可见 content 或 tool call,导致 Goal 被判失败。文章涵盖日志取证、语义恢复、会话历史保护、usage 统计、失败持久化、预算治理、回归测试和正式发布。
Orca @ 文件搜索从同步 git ls-files / ignore 索引迁到 ignore + Nucleo 流式会话:对比 Claude Code 与 Codex、latest-wins、三层 stale guard、browse、warm catalog、线程所有权和百万路径门槛。