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Chat plein-écran
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Raytracing Python compat NumWorks+Nspire+Casio & performance

Raytracing Python compat NumWorks+Nspire+Casio & performance

Message non lude Admin » 15 Avr 2020, 00:36

12450Casio a sorti la semaine dernière des mises à jour 3.30 et 3.40 pour ses Graph 35+E II et Graph 90+E, avec un nouveau module Python casioplot te permettant de contrôler les pixels de l'écran. Pour te donner une référence, c'est donc l'équivalent du module kandinsky chez NumWorks.

Des possibilités déjà fort bien exploitées sur Graph 90+E par LightMare avec un script Python de rendu 3D en raytracing ! :bj:

Malheureusement, une fois les appels graphiques corrigés ce même script ne marchait pas sur la NumWorks, déclenchant une erreur de mémoire.

Pourquoi ? :'(

Il faut savoir que dans le cadre du MicroPython ou similaire des calculatrices il y a 3 types de mémoire avec les rôles suivants :
  • la mémoire de stockage qui accueille et conserve tes scripts Python
  • le stack (pile) qui, à l'exécution, accueille les références vers les objets Python créés
  • le heap (tas) qui, à l'exécution, accueille les valeurs de ces objets Python

En gros le stack / pile limite donc le nombre d'objets différents pouvant exister simultanément en mémoire, alors que le heap / tas limite la taille globale occupée par ces objets.

L'appel mem() avec le script mem.py suivant permet justement d'estimer la capacité du heap / tas :
Code: Tout sélectionner
def sizeenv():
  s=0
  import __main__
  for o in dir(__main__):
    try:s+=size(eval(o))
    except:pass
  return s
def size(o):
  s,t=0,type(o)
  if t==str:s=49+len(o)
  if str(t)=="<class 'function'>":s=136
  if t==int:
    s=24
    while o:
      s+=4
      o>>=30
  if t==list:
    s+=64
    for so in o:s+=8+size(so)
  return s
def mem(v=1,r=1):
  try:
    l=[]
    try:
      l+=[r and 793+sizeenv()]
      if v*r:print(" ",l[0])
      l+=[0]
      l+=[""]
      l[2]+="x"
      while 1:
        try:l[2]+=l[2][l[1]:]
        except:
          if l[1]<len(l[2])-1:l[1]=len(l[2])-1
          else:raise(Exception)
    except:
      if v:print("+",size(l))
      try:l[0]+=size(l)
      except:pass
      try:l[0]+=mem(v,0)
      except:pass
      return l[0]
  except:return 0





Aux examens français :
  1. 1,032942 Mo :
    Casio Graph 90+E
  2. 1,022145 Mo :
    HP Prime (version alpha)
  3. 100,560 Ko :
    Casio Graph 35+E II
  4. 32,339 Ko
    NumWorks (firmware Omega)
  5. 31,624 Ko
    NumWorks
  6. 20,200 Ko
    TI-83 Premium CE Edition Python
En classe :
  1. 2,049276 Mo :
    TI-Nspire (appli MicroPython)
  2. 1,032942 Mo :
    Casio Graph 90+E
    Casio fx-CG50
  3. 1,022145 Mo :
    HP Prime (version alpha)
  4. 257,636 Ko :
    Casio Graph 35/75+E
    Casio Graph 35+USB SH4
    Casio Graph 75/95 SH4
    Casio fx-9750/9860GII SH4

    (appli CasioPython)
  5. 100,560 Ko :
    Casio Graph 35+E II
    Casio fx-9750/9860GIII
  6. 31,899 Ko :
    Casio Graph 35+E II
    Casio Graph 35+USB SH3
    Casio Graph 75/95 SH3
    Casio fx-9750/9860GIII
    Casio fx-9750/9860GII SH3
    Casio fx-9860G

    (appli CasioPython)
  7. 32,339 Ko
    NumWorks (firmware Omega)
  8. 31,624 Ko
    NumWorks
  9. 22,605 Ko
    TI-83 Premium CE + TI-Python (firmware tiers)
  10. 20,200 Ko
    TI-83 Premium CE Edition Python (version 5.4)
  11. 19,924 Ko
    TI-83 Premium CE + TI-Python
  12. 17,954 Ko
    TI-83 Premium CE Edition Python (version 5.5)

12385La différence devrait te sauter aux yeux, la Graph 90+E a plus de 1 Mo de heap / tas et la NumWorks autour de 32 Ko.

12453Ce n'est pas la taille du script qui compte, mais elle donne un point de repère. Le script de raytracing original faisait 14 Ko.

Nous avons optimisé l'écriture de ce script et réussi à en réduire la taille à seulement 4,5 Ko soit à peine le tiers de la taille initale, et maintenant ça passe parfaitement sur NumWorks ! :bj:

12455Nous avons de plus commencé à développer et rajouté une classe de compatibilité graphique polyscr qui permet au même script Python de contrôler les pixels de l'écran aussi bien sur Casio Graph 90/35+E II que NumWorks ou TI-Nspire CX Ndless ! :D

Pas besoin de réécriture, la classe intercepte et traite les appels graphiques prévus respectivement pour casioplot, kandinsky et nsp, et ça marche ! :bj:

Cela devrait permettre à chacun de pouvoir développer des scripts Python graphiques compatibles avec l'ensemble des modèles, à commencer par nous pour un éventuel concours de rentrée 2020. :)

Le script aura juste à tenir compte quelque part du nombre de pixels de l'écran, information que la classe permet justement de récupérer. ;)

1246112460Le script tourne sur Graph 35+E II, mais son écran ne gère pas les niveaux de gris. Chaque pixel donne donc du noir ou du blanc selon la couleur qui est jugée être la plus proche, et malheureusement c'est apparemment ici toujours le noir qui l'emporte.

Ce qui est par contre extrêmement surprenant, c'est que nous n'obtenons pas mieux sur TI-Nspire. Pourtant ici il s'agit bien d'un écran en niveaux de gris 4-bits (24=16 niveaux de gris différents), et jusqu'à présent les programmes Ndless prévus pour les TI-Nspire CX couleur n'avaient aucun problème à afficher en niveaux de gris lorsque lancés sur TI-Nspire monochrome... :'(

Hélas, nous n'avons rien pu faire pour la TI-83 Premium CE Edition Python.

Son heap / tas dans sa version actuelle ne fait que 20 Ko, et il devient difficilement envisageable de réduire encore de moitié la consommation du script.
Et ce n'est hélas pas près de s'arranger, dans la prochaine version 5.5 le heap / tas tombe pour le moment à moins de 18 Ko, sans doute une conséquence involontaire de toutes les superbes nouveautés Python dont nous avons commencé à te parler et allons bien évidemment continuer.

C'est certes génial d'avoir toutes ces nouveautés Python, mais avec moins de 18 Ko de heap / tas désormais, nous craignons a priori d'être fortement limités dans la possibilité de les exploiter, avec des scripts plutôt académiques de quelques lignes au lieu de choses sortant des sentiers battus. :'(

Bon ben puisqu'il n'est plus envisageable de compresser le script davantage, étoffons-le un petit peu. Avec une interface bilingue français-anglais permettant de choisir :
  • la langue
  • les dimensions du rendu en pixels avec même l'indication des bornes
  • le type de la sphère, bille opaque bleue ou transparente
  • et même, lorsque supporté par la machine, la possibilité d'accélérer un petit peu le rendu en ne rafraichissant l'affichage qu'une fois par ligne ou encore à la fin plutôt qu'à chaque nouveau pixel calculé


Terminons enfin avec les performances, vu que vous avez été nombreux à nous les demander.

Nous ferons des rendus plein écran avec la bille transparente (ce qui génère un peu plus de calculs puisque déviant les rayons lancés plutôt que de les stopper).
Par équité la rafraîchissement sera effectué à chaque pixel, vu que la NumWorks ne supporte pas cette optimisation.
Aucun overclocking, ce sont donc les performances d'usines atteignables par n'imorte quel utilisateur.

Précisions bien qu'il ne s'agit pas ici d'une mesure de la puissance de calcul, mais des performances dans le cas bien particulier de ce script, avec donc mélange de calculs et de sorties sur écran.

Avec le script d'aujourd'hui qui est, rappelons-le, optimisé pour le tas / heap et la compatibilité mais absolument pas pour les performances, nous avons :
  • NumWorks N0110 : 2min35
  • NumWorks N0100 : 2min36
  • NumWorks N0100 : 2min43 (firmware Omega)
  • NumWorks N0110 : 3min22 (firmware Omega)
  • Casio Graph 35+E II : 2min40
  • Casio Graph 90+E : 10min28
  • TI-Nspire CX CR4+ : 14min48
  • TI-Nspire CX CR3- : 24min
  • TI-Nspire : 7min09

Mais ces écrans ont des définitions différentes, et nécessitent donc plus ou moins de calculs. Ramenons tout ceci par proportionnalité à ce que donnerait un rendu 128×64 pixels équivalent au plus petit écran, celui de la Graph 35+E II :
  1. 17,9s : NumWorks N0110 (32 bits : Cortex-M7/ARMv7 @216MHz)
  2. 18,0s : NumWorks N0100 (32 bits : Cortex-M4/ARMv7 @100MHz)
  3. 18,8s : NumWorks N0100 + firmware Omega (32 bits : Cortex-M4/ARMv7 @100MHz)
  4. 23,3s : NumWorks N0110 + firmware Omega (32 bits : Cortex-M7/ARMv7 @216MHz)
  5. 45,8s : TI-Nspire (32 bits : ARM9/ARMv5 @120MHz)
  6. 1min09,8s : Casio Graph 90+E (32 bits : SH4 @117,96MHz)
  7. 1min34,7s : TI-Nspire CX CR4+ (révisions W+) (32 bits : ARM9/ARMv5 @156MHz)
  8. 2min33,5s : TI-Nspire CX CR3- (32 bits : ARM9/ARMv5 @132MHz)
  9. 2min40,0s : Casio Graph 35+E II (32 bits : SH4 @58,98MHz)

Quelques surprises pas toujours agréables.

Pour une raison que nous ignorons l'installation du firmware tiers Omega diminue apparemment les performances de ta NumWorks. C'est particulièrement marqué pour la NumWorks N0110 qui avec une perte d'environ 25% devient alors même moins performante que l'ancien modèle NumWorks N0100 pourtant moins puissant. Mais que se passe-t-il ?... :#roll#:



Téléchargement : démo raytracing + classe de compatibilité graphique polyscr (pour NumWorks, Casio Graph 90/35+E II et TI-Nspire Ndless)
 
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Re: Raytracing Python compat NumWorks+Nspire+Casio & perform

Message non lude redgl0w » 15 Avr 2020, 08:14

critor a écrit:
Pour une raison que nous ignorons l'installation du firmware tiers Omega diminue apparemment les performances de ta NumWorks. C'est particulièrement marqué pour la NumWorks N0110 qui avec une perte d'environ 25% devient alors même moins performante que l'ancien modèle NumWorks N0100 pourtant moins puissant. Mais que se passe-t-il ?... :#roll#:



Très bonne question :|
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Re: Raytracing Python compat NumWorks+Nspire+Casio & perform

Message non lude critor » 15 Avr 2020, 10:05

Qui a des idées pour réussir à faire une version qui puisse aussi marcher sur TI-83 Premium CE Edition Python ?
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Histoire que l'on puisse comparer les performances.

Il faut passer la consommation de tas / heap de près de 32K à moins de 18K, ça me dépasse à ce jour.

Merci. :)
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Re: Raytracing Python compat NumWorks+Nspire+Casio & perform

Message non lude CaptainLuigi » 15 Avr 2020, 10:51

critor a écrit:Qui a des idées pour réussir à faire une version qui puisse aussi marcher sur TI-83 Premium CE Edition Python ?
Image

Histoire que l'on puisse comparer les performances.

Il faut passer la consommation de tas / heap de près de 32K à moins de 18K, ça me dépasse à ce jour.

Merci. :)


Si j'avais eu accès à l'OS 5.5 , j'aurais pu tenter :D , et j'attends donc la mise à jour pour tenter quelque chose :whistle:
Honnêtement , je penses que je réussirai :'D
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Re: Raytracing Python compat NumWorks+Nspire+Casio & perform

Message non lude critor » 15 Avr 2020, 10:56

Pas besoin de l'OS 5.5, tu auras pareil une erreur de mémoire au chargement en version 5.4.

Et rien ne t'empêche de remplacer les appels graphiques manquants par des appels à d'autres fonctions built-ins.
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Re: Raytracing Python compat NumWorks+Nspire+Casio & perform

Message non lude CaptainLuigi » 15 Avr 2020, 10:56

critor a écrit:Pas besoin de l'OS 5.5, tu auras pareil une erreur de mémoire au chargement en version 5.4.

Et rien ne t'empêche de remplacer les appels graphiques manquants par d'autres fonctions.

Bonne idée :) , je vais tester ça dès que j'ai le temps !
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Re: Raytracing Python compat NumWorks+Nspire+Casio & perform

Message non lude cirekraft » 20 Aoû 2022, 13:54

Bonjour à tous,

Après avoir découvert ce tweet contenant un lien vers un programme écrit en BASIC pour le BBC Micro :

Image

Je l'ai traduit en Python (Numworks + Ti-83 ci-dessous), en regardant le programme de plus près on reconnait du Ray Tracing mais il semble adapté uniquement pour la représentation de 2 sphères.

Code: Tout sélectionner
import ti_graphics as scr
from math import *
from random import random
from ti_system import *

for n in range(223):
  for m in range(320):
    x,y,z,u,v = 0,-.1,-3,(m-159.9)/160,(.8*n-92.9)/111
    w = 1/sqrt(u*u+v*v+1)
    u *= w
    v *= w
    i = 0 if u == 0 else copysign(1, u)
    b, k = 0, 1
    while k !=0:
      k,e,f = 0, x-i, y-i
      p = u*e+v*f+w*z
      d = p*p-e*e-f*f-z*z+1
      if d > 0:
        t = -p-sqrt(d)
        if t > 0:
          k, b = 1, 1
          x += t*u
          y += t*v
          z += t*w
          e,f,p = x-i,y-i,2*(u*e+v*f+w*z)
          u -= p*e
          v -= p*f
          w -= p*z
          i = -i
    if v < 0:
      p = (y+2)/v
      b = (int(x-u*p)+int(z-w*p)) % 2
    scr.setPixel(m, 222-n, (255*b,)*3)
c = wait_key()


On obtient ça :

Image

Et en faisant quelques changements sur z et les couleurs, j'obtiens cet autre visuel plutôt sympa :

Image

Code: Tout sélectionner
import ti_graphics as scr
from math import *
from random import random
from ti_system import *

for n in range(223):
  for m in range(320):
    x,y,z,u,v = 0,0,-.9,(m-159.9)/160,(.8*n-85.9)/111
    w = 1/sqrt(u*u+v*v+1)
    u *= w
    v *= w
    i = copysign(1, u)
    k = 1
    while k !=0:
      k,e,f = 0, x-i,y-i
      p = u*e+v*f+w*z
      d = p*p-e*e-f*f-z*z+1
      if d > 0:
        t = -p-sqrt(d)
        if t > 0:
          k = 1
          x += t*u
          y += t*v
          z += t*w
          e,f,p = x-i,y-i,1.3*(u*e+v*f+w*z)
          u -= p*e
          v -= p*f
          w -= p*z
          i = -i
    cc = max(0,min(255,20*int(12*w-7*v-5*u+random())))
    scr.setPixel(m, 222-n, (cc,)*3)
c = wait_key()
Dernière édition par cirekraft le 21 Aoû 2022, 12:41, édité 1 fois.
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