특강 - 그래픽스와 셰이더

CPU - 모든 연산을 처리

RAM - 주 기억장치

SSD(하드디스크) - 보조 기억장치

 

- 모니터의 해상도가 커지면서, 모니터의 모든 픽셀을 CPU가 연산하여 처리하기에는 비 효율적

→ 낮은 연산능력의 코어를 여러개 가져서, 낮은 수준의 많은 연산을 동시 처리하는 GPU가 등장하게됨

 

다수의 픽셀 처리를 GPU가 당담하게 되어 CPU는 중요 연산만 처리하고, 화면은 GPU가 당담

※ 여담, 이러한 병렬처리 능력 때문에 딥러닝에서 GPU를 주로 사용하게 된다.

컨벌루젼 네트워크를 통해 학습을 진행하는데, 이것이 점마다 연산을 처리한 뒤, 결과물을 다시 연산하는것을 반복하기 때문이다.

 

랜더링 파이프라인

• 3차원으로 만들어진 모델을, 2차원으로 투영하는 과정

3차원 도형은 버텍스라는 이름의 점으로 이루어져있으며, 버텍스는 어느 버텍스와 연결될지 저장되어있음

 

폴리곤에서 삼각형을 사용하는 이유

• 3개의 점은 3차원 공간 어느 위치에 존재하든 하나의 평면 내에 들어가기 때문

유니티의 랜더링 파이프라인

• 빌트인 - 유니티 자체 랜더링 파이프라인
• URP, HDRP - 커스텀 가능한 랜더링 파이프라인

 

※ 셰이더 그래프

셰이더를 코드 없이 제작할 수 있게 도와주는 기능

해당 이미지는, 기존 디졸브(dissolve) 이펙트를 제작하였던 셰이더 그래프