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『SD』平铺纹理Tiling
动手操作 在新版的 SD WebUI 多了一个“平铺图(Tiling)”功能。 但这个功能默认并没有出现在界面里，需要我们手动配置。 进入“设置”模块。 在左侧导航栏到找到“UI便捷设置”。 在这个界面中，文生图和图生图的输入框都输入“tiling”，然后点击“保存设置”，再点击“重载UI”。 重新打开 SD WebUI 后就能在文生图和图生图界面中看到“平铺图(Tiling)”这个功能了。 选中这个功能，然后在提示词输入框输入想要生成的内容，点击生成按钮即可。
49210编辑于 2024-06-19 【POJ】2506 - Tiling（递推，高精度）
Tiling Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8687 Accepted: 4183 Description Here is a sample tiling of a 2x17 rectangle.
21610编辑于 2025-08-26- 来自专栏数据结构与算法
9273:PKU2506Tiling
9273:PKU2506Tiling 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 2000ms 单个测试点时间限制: 1000ms 内存限制: 131072kB描述 对于一个2行N列的走道。
69570发布于 2018-04-12 ATB概念之：算子tiling
1 什么是算子tiling在计算机科学和深度学习领域，算子 tiling（有时也被称作操作符 tiling 或者循环 tiling）是一种优化技术，主要用于提高计算效率，尤其是在处理大规模张量运算时。 在ATB中，存在三种不同的tiling data搬移策略：tiling整体搬移、多stream搬移、tiling随kernel下发搬移，当前默认使用的是tiling随kernel下发搬移这一方式。 3 ATB中的Tiling data搬移策略3.1 整体搬移tiling整体搬移方式会把每次计算出的tiling data存放到一片连续的host内存中，待所有kernel的tiling data计算完成后 注意：多stream搬移方式下的tiling data还是多个kernel的tiling data，不是单kernel的tiling data。 如下图所示，相较于多stream搬移方式，在tiling data搬移速度过快时会导致的device缓存区不足，从而导致tiling data被覆盖，tiling随kernel下发搬移的方式不受两者（tiling
70410编辑于 2024-12-04- 来自专栏机器学习入门
Domino and Tromino Tiling
Domino and Tromino Tiling 传送门：790. Domino and Tromino Tiling Problem: We have two types of tiles: a 2x1 domino shape, and an “L” tromino (In a tiling, every square must be covered by a tile.
78430发布于 2019-05-26 - 来自专栏算法修养
HOJ 2124 &POJ 2663Tri Tiling(动态规划)
Tri Tiling Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9016 Accepted: 4684 Here is a sample tiling of a 3x12 rectangle.
649100发布于 2018-04-26 - 来自专栏全栈程序员必看
Codeforces 432E Square Tiling(结构体+贪婪)
题目连接：Codeforces 432E Square Tiling 题目大意：给出一个n∗m的矩阵，要求对该矩阵进行上色，用大写字母。可是每次上色的区域必须是正方形。
14920编辑于 2022-07-06 - 来自专栏大模型快速上手实践
CATLASS Tiling 模板化设计在算子开发中的应用
背景简介在高性能算子开发中，Tiling 模板化是一种通过将计算任务分块并参数化的方式，提高算子在不同数据形状和硬件上的性能的方法。 因此，如果能将这些 tiling 策略抽象为模板，让开发者方便地针对不同问题实例化合适的 tile 参数，将大大提升开发效率和性能可移植性。 模板设计理念Tiling 模板化设计的核心是在算法实现中引入参数化的“分块”（tile）策略。 综上所述，Tiling 模板化设计在 Ascend 算子开发中展现出了强大的生命力。它让高性能算子开发从“手工艺”走向了“工业化”，既保证了性能，又提高了可复用性和开发效率。
33170编辑于 2026-01-06 ATB算子实现原理解读
4、tiling data计算与搬移tiling data的计算通常放到host侧，tiling data在host侧计算完毕后，ATB再将其拷贝到device侧，作为kernel的输入提供给kernel 4.1 Tiling CacheTiling Cache的作用是缓存kernel的tiling data（参考：ascend 算子tiling - 知乎 (zhihu.com)）。 根据transfomer结构模型的特点，推理过程中大量kernel的tiling data实际可以进行复用，因此ATB会对已计算的tiling data进行缓存，当检测到可复用tiling data时， 如下图所示，ATB内包含两种Tiling Cache，本地Tiling Cache与全局Tiling Cache（以下简称为本地Cache与全局Cache）。 tiling data内存是三部分内存中占用相对较少的部分。ATB对tiling data内存采取的策略是一次性分配所有kernel的tiling data总和的内存空间。
41810编辑于 2024-12-04- 来自专栏CSDNToQQCode
2025年6月 CANN Ascend C算子开发能力认证（中级）环境(ascend910b)与代码
4、基础代码 基础代码说的是： SigmoidCustom/SigmoidCustom/op_host/sigmoid_custom_tiling.h SigmoidCustom/SigmoidCustom sigmoid_custom_tiling.h添加内容 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, totalLength); TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32 (totalLength); tiling.set_tileNum(TILE_NUM); tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData ) { GET_TILING_DATA(tiling_data, tiling); KernelSigmoid op; //补充init和process函数调用内容 op.Init (x, y, tiling_data.totalLength, tiling_data.tileNum); op.Process(); } 6、给予权限 预先给于所有权限，在SigmoidCustom
43510编辑于 2025-07-10 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2再话箱线图之几何填充
ggpattern」包官方文档 https://coolbutuseless.github.io/package/ggpattern/articles/developing-patterns.html ❞ tiling3 FALSE) { args <- as.list(params) args <- args[grep("^pattern_", names(args))] # hexagonal tiling using "regular_polygon" pattern args$pattern <- "polygon_tiling" # three-color tiling using ` prefix <- "" do.call(gridpattern::patternGrob, args) } options(ggpattern_geometry_funcs = list(tiling3 = tiling3_pattern)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(year,lifeExp)) + stat_boxplot(aes(ymin = ..lower..,
56920编辑于 2022-09-21 - 来自专栏用户10004205的专栏
Unity Shader Graph 制作车流效果（UV滚动）
模型用到的是一个简单的管线： 用到的贴图： 首先创建一个新的PBR Graph，在Blackboard面板处创建以下属性： Speed（Vector1 类型）：用于控制UV滚动的速度 Texture Tiling （Vector2 类型）：用于控制Tiling属性 Main Texture（Texture2D 类型）：用于滚动的贴图 Main Color（HDR类型Color）：用于控制颜色 Direction（ Vector2 类型）：用于控制滚动方向 让UV动起来首先需要Time时间节点，为了使用创建的Speed属性来控制滚动速度，使用Multiply节点将两者相乘 创建Tiling And Offset节点，将其Tiling属性与我们创建的Texture Tiling属性相连，为了使用创建的Direction属性控制滚动方向，将Speed与Time相乘后的输出与Direction相乘，连接至 Tiling And Offset中的Offset节点。
1.7K20编辑于 2022-08-29 Ascend C 算子开发入门指南（进阶版）
# Tiling策略定义 ├── op_kernel/ │ └── matmul_custom.cpp # Kernel侧核函数实现 └── scripts/ ├── gen_data.py ) { // 获取Tiling参数 TilingData tilingData; GET_TILING_DATA(tilingData, tiling); & inputs) { // 动态shape下的Tiling策略 size_t totalLength = inputs[0]->GetDataSize(); Tiling tiling ; tiling.tileCount = 4; // 切分为4个Tile tiling.tileSize = totalLength / tiling.tileCount; return tiling; } 四、性能优化实战技巧 4.1 向量化计算优化 // 原始标量计算（低效） c[i] = a[i] + b[i]; // 向量化计算（高效） __vector float16 a_vec
35910编辑于 2025-12-23Ascend C 算子开发高阶进阶：异构计算、算子融合与AI模型定制化优化
实现方式： // 使用动态Tiling参数 extern "C" __global__ __aicore__ void DynamicShapeMatMul(...) { GET_TILING_DATA (TilingParam, tiling, tilingBuffer); auto M = tiling.dynamicM; auto N = tiling.dynamicN; auto K = tiling.dynamicK; // 动态分配UB auto ubA = AllocTensor<half>(tiling.tileHeight * K); auto ubB = AllocTensor<half>(K * tiling.tileWidth); auto ubC = AllocTensor<half>(tiling.tileHeight * tiling.tileWidth); MatMul(ubC, ubA, ubB, tiling.tileHeight, K, tiling.tileWidth); } 3.2 自定义量化算子
22620编辑于 2025-12-23- 来自专栏用户10004205的专栏
Unity Shader Graph 制作Grid网格效果
Rectangle矩形节点、Fraction 关于Rectangle矩形节点的官方文档介绍： 大概含义指根据输入的UV生成一个矩形形状，大小由输入的宽度和高度指定，生成的形状可以通过连接一个Tiling Vector1 类型）：用于控制Rectangle节点宽度，即网格分割线的宽度 Height（Vector1 类型）：用于控制Rectangle节点高度，即网格分割线的高度 Tiling （Vector2 类型）：用于控制Tiling And Offset节点的平铺属性，即网格的规模 Main Color、Second Color（HDR类型 Color）：用于发光效果， 实现两种颜色间的插值变换 创建Rectangle节点，输入Width、Height属性： 创建Fraction节点，输出至Rectangle节点UV： 创建Tiling And Offset节点， 输出至Fraction节点，并输入Tiling属性值： 通过One Minus节点调整Rectangle节点的输出值，再输出至PBR Master主节点中的Albede和Emission
1.5K30编辑于 2022-08-29 - 来自专栏用户10004205的专栏
Unity Shader Graph 制作Hologram全息效果
效果图： 用到网上找的一张线条贴图： 创建一个新的PBR Graph，创建以下属性： Hologram Texture（Texture 2D 类型）：即上面的线条贴图 Tiling（Vector2 Master中Alpha节点： 这时在场景中看不出任何效果，因为还要将Surface Mode改为Transparent模式，在PBR Master主节点的右上角打开设置： 创建Tiling And Offset节点，Tiling属性我们已经在Blackboard中创建，Offset便宜则用时间节点与Scroll Speed相乘后的输出值，最终将输出连接到Sample Texture 2D 中UV节点： 可以发现全息线条已经滚动起来了，但是方向不是我们想要的，所以创建Screen Position节点输出到Tiling And Offset中的UV节点： 接下来先来加一个边缘发光的效果
1K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅绘制阴影填充图
mutate(paired = rep(1:(n()/3), each=3), year=factor(year)) 定义填充函数 # 自定义一个图案填充函数，用于在ggpattern中使用 tiling3 do.call动态调用patternGrob函数，并直接构建参数列表 do.call(gridpattern::patternGrob, c( list(pattern = "polygon_tiling grep("^pattern_", names(params))] )) } # 设置ggpattern的图案函数选项 options(ggpattern_geometry_funcs = list(tiling3 = tiling3_pattern)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(year, lifeExp)) + # 设置绘图的aes，包括x轴为年份，y轴为预期寿命 stat_boxplot geom_boxplot_pattern(aes(pattern_type=year, fill=year), # 应用图案填充 pattern = 'tiling3
56310编辑于 2024-02-23 - 来自专栏人工智能项目落地实战
Lightning Indexer 算子源码解读与性能优化实践
(tilingDataStruct, tiling) \ GET_TILING_DATA_WITH_STRUCT (tilingDataStruct, tiling_data_in, tiling); \ const tilingDataStruct *__restrict tiling_data = &tiling_data_in;template <int DT_Q, int DT_K, int DT_OUT, int PAGE_ATTENTION Lightning Indexer 算子采用了分块处理（Tiling）+ 流水并行的方案来实现这一目标。 首先是分块计算策略。 Tiling分块与片上数据复用将超长输入序列按一定长度切分为小块逐批处理，以适配片上存储和计算资源。
36310编辑于 2026-01-04 Ascend c算子开发流程揭秘。
min(val, 6); // 截断超阈值 store(output + i, val); } } 应用场景 移动端轻量化模型 量化感知训练 六、性能优化黄金法则 6.1 Tiling 策略优化 TilingData ComputeTiling(const Shape& input_shape) { TilingData tiling; tiling.tile_count = ceil(input_shape[0] / 512); // 按512位向量分片 tiling.tile_size = input_shape[0] / tiling.tile_count ; return tiling; } 6.2 内存层次利用 void MemoryOptimizedCompute() { CopyFromL2ToL1(data); // L2→L1 Kit进行自动参数搜索 十、总结 通过本文的系统讲解，开发者可掌握CANN算子开发的完整技能栈： 架构理解：深入掌握CANN异构计算架构 开发流程：从接口设计到部署集成的全流程 优化技巧：内存管理、Tiling
17210编辑于 2025-12-23- 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2021-07-03 深入了解 Rust 中的 Async & Futures
Username::new(" ").is_ok()); // looks kind of invalid though :( Github链接，https://github.com/teenjuna/prae tiling ，构建正多边形库 示例如下：创建一个空的 tiling 模型。 ; Github链接，https://github.com/jonasrmichel/tiling 【视频】1Password 开发者炉边谈话：深入了解 Rust 中的 Async & Futures
62540发布于 2021-07-16
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