LINUX.ORG.RU

Релиз jMonkeyEngine3 SDK alpha

 , , , , , , ,


0

0

17 мая вышел альфа релиз jMonkeyEngine3 SDK со значительными изменениями в функциональности.

jMonkey Engine (jME) это высокопроизводительный 3D-движок на Java, основаный на модели «scenegraph». Он поддерживает рисование как через LWJGL, так и через JOGL. jME полностью открыт и поставляется по лицензии BSD. Текущая стабильная версия это jME2. jME3 сейчас в активной разработке.

Среди наиболее значимых изменений

  • Сборка мусора Java работает для OpenGL обьектов
  • Нет необходимости в java.library.path
  • Поддержка HDR, Tonemapping (планируется depth of view, bloom)
  • Поддержка NiftyGui
  • Поддержка моделей и анимации на основе OgreXML
  • Обьединение джойстика, мыши и клавиатуры в одном интерфейсе, который основан на связывании

А также многие другие, полный список можно прочитать здесь

Для общего ознакомления с возможностями движка можно просмотреть демонстрационные приложения, которые работают через Java Web Start.

>>> Подробности

★★★★☆

Проверено: maxcom ()

ужас какой-то, ява игры заполонят фсё

labrakabra ()
Ответ на: комментарий от Viglim

Какое отношение это имеет к производительности видеокарты?

Или виглим-кун, как настоящий Ъ, даже не удосужился посмотреть, что в дистрибутиве jMonkeyEngine имеются JNI библиотеки?

man libjogl

Bioreactor ★★★★★ ()

Список игр на этой штуке в студию! Иначе неинтересно...

I-Love-Microsoft ★★★★★ ()

Недавно Nightly тестил, интересная штука. Java в данном случае просто негде тормозить - отрисовка, GUI и пр. происходит средствами native-либы движка :) Новость позитивная. Даёшь кроссплатформенные 3D-игрушки на Java! :)

Sadler ★★★ ()
Ответ на: комментарий от Viglim

> Да, GPU это именно то место, где нужно делать вычисления, я забыл.

CPU - десятки MFLOP, GPU - GFLOPы. Вопросы есть?

anonymous ()

У меня игрушка на Java+LWJGL и тянет не много, и работает больше 100 ФПС. Максимум в GPU. Все сделал через VBO, тесты на видимость тоже через расширения. Java только на высоком уровне управляет, так что проигрыша нет никакого. Только выигрыш, собственно говоря потому что Java

vertexua ★★★★☆ ()
Ответ на: комментарий от anonymous

Ты чего сказать-то хотел?

Пиковая производительность CPU - десятки, хорошо если сотни мегафлоп. У современных GPU - это несколько гигафлоп, как у хороших суперкомпьютеров. Вот и спрашивается - на чем лучше считать, на тормозном CPU или на шустрых GPU?

anonymous ()
Ответ на: комментарий от vertexua

По доках NVidia можно на видеокарте выполнить до 30000 тыс. потоков одновременно.

а почему же все дружно не выбросим cpu и не впердолим в компьютер gpu?

chevyk ()
Ответ на: комментарий от chevyk

Во первых, мало кто умеет как следует программировать под GPU, всякое лошье вообще плохо понимает параллелизм. А во вторых, к этому и идет. GPU становятся все более универсальными.

anonymous ()
Ответ на: комментарий от chevyk

Во-первых это в одной из лучших видеокарт.

Во-вторых названия GPU и CPU как бы намекают, что и то и то - processing unit и работают похожим образом. Магии нет. Есть просто разница. Причем GPU сейчас лучше с графикой не связывать, несмотря на название, можно о этом устройстве мыслить как просто о дополнительном устройстве, со своими особенностями.

CPU - процессор с высокой универсальностью. GPU - с высокой паралельной производительность. Большинство алгоритмов на наших компьютерах почти не паралелизируемые. Потому они гоняются на CPU, который значительно быстрее любого еденичного процессора в GPU. И еще имеет доступ к апаратуре. Если их выполнить на GPU то будет нулевой профит, горы танцев с бубном по пересылке данных и слабые control возможности. Поэтому CPU подходит для непаралельных задач намного лучше. Если думаете что многозадачность на GPU лучше, то это не правда, там все расчитано на один и тот же алгоритм, запущеный на всех процессорах. Все потоки делятся на варпы, и к примеру 32 потока работает абсолютно паралельно на одном PU в видеокарте. Работают совместно по одному алгоритму. Стоит сделать один if с разным результатом и сразу сработает код по одному результату, а по другому потоки будут приостановлены. А потом наоборот. Дохнет паралелизм. Потому не все так сладко. Подробнее читаем Single Instruction Multiple Thread

Если вам нужно сложить, поделит и посчитать синус от гектара чисел, то соедени большую кучу компов с Intel i7 и они сольют по скорости одной видяхе от Nvidia. А вот если без ухищрений считать числа Фибоначчи, то 99,99% процентов GPU будет отдыхать, а интеловский CPU обгонит легко.

vertexua ★★★★☆ ()
Ответ на: комментарий от anonymous

Меня поражает не постановка вопроса, а его однотипность. Люди ничего не узнают, ничего сами не тестируют, ничего сами не пишут. Услышали глупость от админа в 90-х годах и повторяют. Причем одно и то же и без аргументов

vertexua ★★★★☆ ()
Ответ на: комментарий от vertexua

Ну так это и есть характерный признак школоты. Школота сама мыслить не способна, да и считает этот процесс чем-то постыдным.

anonymous ()
Ответ на: комментарий от vertexua

>Может это боты... Интеллект похож.

Ваш пост огорчает ботов.

anonymous ()
Ответ на: комментарий от Viglim

>>высокопроизводительный

Java

/0?

Если воспользоваться гуглом, то можно найти интересные результаты тестов, которые покажут, что в общем-то производительность java на очень высоком уровне. Вот кушать память она любит, да.

Demon37 ★★★★ ()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.