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Systems providing low-level abstractions for executing parallel mathematical operations and physics simulations on GPU hardware.
Distinct from Computational Frameworks: Shortlist candidates focus on neural networks or scientific computing platforms; this is a general-purpose rendering engine compute framework.
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Orillusion es un motor de renderizado 3D WebGPU diseñado para escenas de alta fidelidad y efectos visuales en el navegador. Funciona como un framework de computación GPU para operaciones matemáticas paralelas y una tubería de gráficos de renderizado basado en física para materiales y superficies realistas. El sistema también incluye un kit de herramientas de animación 3D basado en web para conducir animaciones esqueléticas e interpolar posiciones de vértices. El motor se distingue por su uso de un sistema de componentes de entidad para la lógica de escena y un sistema de generación de shaders basado en macros que crea múltiples variantes de shader. Optimiza el rendimiento mediante la gestión de búferes mapeados en memoria para reducir la sobrecarga de intercambio de datos entre la CPU y la GPU. El proyecto cubre una amplia gama de capacidades gráficas, incluyendo renderizado forward agrupado, iluminación global basada en sondas y una tubería de post-procesamiento con efectos como rayos de luz volumétricos y profundidad de campo. Además, integra física acelerada por GPU para partículas y fluidos, detección de colisiones e interfaces de usuario aceleradas por hardware.
Provides a GPU compute framework for parallel mathematical operations and physics simulations via WebGPU compute shaders.
gpu.cpp is a lightweight C++ library for executing low-level general-purpose GPU computation across different hardware vendors and operating systems. It functions as a portable GPU wrapper, kernel orchestrator, and tensor management system using the WebGPU specification to abstract device initialization, buffer transfers, and compute shader dispatching. The library provides a framework for defining compute kernels from shader code and managing their asynchronous dispatch and synchronization. It enables the execution of cross-platform compute shaders and the orchestration of GPU tasks through
Offers a portable framework for executing parallel mathematical operations across various GPU hardware vendors.