Memperluas teori basis p untuk mesin akselerasi GPU game AAA yang diimplementasikan dengan saran AI (beban Forza 6 turun 10%)
(github.com/CookingMathmatics)GitHub: https://github.com/CookingMathmatics/CarryPyramidLossless
Whitepaper riset (Zenodo): DOI 10.5281/zenodo.20002868
Halo. Saya adalah seorang pengembang (matematikawan?) yang beberapa waktu lalu membagikan whitepaper riset tentang keamanan topologi multidimensi dan teori informasi berbasis dinamika carry p-adic (basis-p) melalui GeekNews.
Saat itu pendekatannya lebih bersifat teoretis dan berfokus pada model matematis serta logika entropi perangkat keras, tetapi ketika whitepaper ini saya tingkatkan dan risetnya terus berlanjut, saya menemui titik balik yang menarik.
Dalam proses brainstorming teknis dengan AI, saya mendapat saran dan ide bahwa
"jika algoritma dinamika carry p-adic ini diproyeksikan ke trafik piksel pada pipeline grafis real-time, kita bisa membuat alat optimisasi integritas yang secara drastis mengurangi overhead komputasi."
Berdasarkan saran arsitektur dari AI, saya mendalami perancangan DirectX 11 dan HLSL Compute Shader selama lebih dari seminggu, dan akhirnya menyelesaikan verifikasi pada perangkat keras nyata di lingkungan game balap terbaru, Forza Horizon 6, dengan hasil "selisih frame 1~2, penggunaan GPU turun 10%", sehingga saya membagikan hasil dan open source-nya.
💡 Ide inti: mewujudkan 0-Void matematis (melewatkan operasi vakum) - bahkan dalam game balap yang melaju sangat cepat, seluruh layar tidak berubah secara eksplosif di setiap frame. Gunung di kejauhan, langit, awan, atau area UI statis hanya mengalami perubahan piksel yang sangat kecil antar-frame.
Frame buffer difilter dengan algoritma carry p-adic untuk dengan cepat memask area statis yang perubahan nilainya berada di bawah ambang batas sebagai '0-Void (area vakum komputasi)'.
Ribuan CUDA core pada GPU (RTX 3070 Ti) menahan di level perangkat keras trafik yang sebelumnya membuang-buang buffer atau melakukan komputasi berulang yang tidak perlu pada piksel statis.
🛠️ Arsitektur penghindaran anti-cheat dan optimisasi perangkat keras Untuk memastikan stabilitas setingkat utilitas komersial, saya melakukan rekayasa pipeline tingkat produksi seperti berikut.
Pipeline whitelist dengan penghindaran anti-cheat 100%
Saya sepenuhnya meninggalkan metode DLL Injection yang berisiko, seperti memodifikasi memori game atau secara paksa mencegat fungsi DirectX.
Sebagai gantinya, saya mengadopsi pipeline DXGI Desktop Duplication API, yaitu jalur resmi yang sama seperti OBS Studio atau screen sharing Discord, sehingga risiko pemblokiran keamanan dapat dieliminasi dari akarnya.
Sinkronisasi gear penggerak frame 1:1 (Frame Sync)
Jika loop engine latar belakang dibiarkan berputar tanpa batas, justru frame game bisa jatuh akibat starvation pada perintah GPU. Saya memaksa presisi timer kernel Windows tetap di 1ms, lalu menyelaraskan gear agar compute shader (Dispatch) kami berjalan tepat sesuai sinyal event perangkat keras saat game memancarkan frame baru.
Hybrid GPU laptop (terhubung langsung ke GPU diskret) dan diet VRAM
Dengan melacak pointer kartu grafis diskret fisik yang menangani monitor tempat jendela game aktif, saya menghubungkan device secara 1:1 langsung, lalu membangun struktur pertukaran pointer alamat internal VRAM (in-place ping-pong) tanpa biaya penyalinan data.
📊 Hasil benchmark lapangan (RTX 3070 Ti, lingkungan FHD, pengaturan tertinggi)
pada kondisi default fps terkunci di 60 dengan penggunaan gpu 78%~80%
pada kondisi akselerasi fps 59~60 dengan penggunaan gpu 68~72%
Saya membangun fitur ini agar dapat dinyalakan dan dimatikan secara real-time di dalam game melalui hotkey (Ctrl + Alt + S), dan saat fitur dinyalakan, kelancaran layar tetap mempertahankan 60 full frame yang sama persis seperti kondisi default, sementara hanya tingkat beban GPU yang turun drastis, yang telah diverifikasi secara real-time melalui panel indikator. Proses ketika teori yang sebelumnya hanya ada di whitepaper matematis diwujudkan menjadi kode kontrol perangkat keras melalui kolaborasi dengan AI adalah pengalaman yang sangat menakjubkan.
Karena fondasi yang kokoh (Alpha Core) sudah terbentuk, saya ingin mendengar umpan balik optimisasi untuk berbagai refresh rate layar (144Hz~360Hz) maupun arsitektur kartu grafis lain. Seluruh source code engine dan file shader sudah dibuka di GitHub di atas, jadi saya sangat menantikan banyak saran dan masukan!
1 komentar
Karena tidak bisa diedit, saya tinggalkan tambahan informasi di komentar.
Hal yang perlu diperhatikan saat menjalankan (wajib dibaca pengguna)
Engine ini menggunakan API Desktop Duplication DXGI resmi untuk melewati anti-cheat. Karena sifat mekanisme yang secara legal menangkap komposisi layar milik Windows DWM (Desktop Window Manager), Anda harus mengikuti pengaturan tampilan di bawah ini agar dapat berfungsi normal.