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嵌入主线程消息循环的任务调度器
这篇文章记录了 soluna/ltask 在移植到 wasm 和非 Windows 平台过程中遇到的一个典型工程难题:如何在主线程事件循环中执行特定任务,同时仍保留原有多线程调度模型。
问题的核心来自图形 API 和平台约束。sokol 并非线程安全,OpenGL 又依赖当前线程状态,而 wasm 环境下主线程、worker、pthread API 的边界进一步放大了调度复杂度。
作者的解决思路不是重写整个调度器,而是在 ltask 中“打洞”:让某些必须在主线程回调中执行的 Lua 任务,临时从调度表中移出,由主线程接管执行,完成后再归还给调度器。
文章最有价值的地方,是把 coroutine、Lua 虚拟机、C 栈、主线程事件循环和图形 API 约束放在同一个工程场景中分析。它不适合泛泛阅读,但对做游戏引擎、wasm 移植或复杂运行时调度的开发者很有参考价值。
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工人任务分配系统
在矮人要塞 like 的游戏中,都有一套基于工人的任务分发系统。玩家通常不能像 RTS 中那样直接操作工人去工作,而是对要做的事情下达任务,等着工人自主去完成。
由于任务数量通常远多于工人数量,这个任务分发系统中大多配有优先级设置,可以让诸多任务有条不紊的进行。调整优先级变成玩家主动操控的渠道。初玩这类游戏,会有点不习惯:感觉难以在微观层面直接做自己像做的事情。像捡块石头放进指定仓库这件事,无法像玩 RTS 游戏那样,先点选工人,再针对石头发出拾取指令…… 但习惯之后,恐怕又回不去了。比如我在玩 Ratopia 时,就对操控鼠王直接干活烦躁不已。
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本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
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