深入理解ComputeShader

一、ComputeShader排序

1、ComputeShader是一种在GPU上执行的程序，它被广泛应用于高性能计算和图形渲染领域。在介绍ComputeShader之前，让我们先了解一下传统的渲染管线。

void Render()
{
    // 顶点着色器(Vertex Shader)
    // 三角形装配(Triangle Assembly)
    // 光栅化(Rasterization)
    // 像素着色器(Pixel Shader)
    // 输出到帧缓冲区(Frame Buffer)
}

2、以上的渲染管线是现代图形渲染的核心，但是，它并不适用于所有情况。比如，当我们需要进行大量的通用计算时，传统的渲染管线很难胜任，这时我们需要一种全新的渲染方式。这就是ComputeShader的出现背景。

3、ComputeShader和传统的渲染管线不同，它并不涉及顶点和三角形的处理，它的作用主要是在GPU上执行计算。在ComputeShader中，我们可以通过编写算法来对数据进行处理，比如排序、求和、搜索等等。基本的ComputeShader程序长这样：

#pragma kernel ComputeShaderFunction
RWTexture2D ResultTexture;

[numthreads(32, 32, 1)]
void ComputeShaderFunction(uint3 DispatchThreadID : SV_DispatchThreadID)
{
    // 在这里编写算法
}

  

4、在以上的程序中，我们定义了一个ComputeShader函数ComputeShaderFunction，该函数接收一个DispatchThreadID参数，用于获取当前线程的索引。通过这个函数，我们可以对输入数据进行处理，并将结果输出到RWTexture2D中。

5、举个例子，如果我们需要对一个包含10万个元素的数组进行排序，可以使用ComputeShader实现。具体程序如下：

// CPU端代码
Texture2D inputTexture; // 用于输入数据
RWTexture2D
    outputTexture; // 用于输出结果

int groupSize = 256; // 每个线程组中有256个线程
int dispatchSize = (inputTextureWidth + groupSize - 1) / groupSize;

ComputeShaderKernel.Dispatch(dispatchSize, dispatchSize, 1); // 执行ComputeShader

// ComputeShader中的代码
[numthreads(256, 1, 1)]
void ComputeShaderFunction(uint3 DispatchThreadID : SV_DispatchThreadID)
{
    int id = DispatchThreadID.x;
    // 根据线程索引计算数组索引
    int idx = id + DispatchThreadID.y * 256;
    // 每个线程读取一个元素
    float4 value = inputTexture.Load(int3(idx, 0, 0));
    // 对元素进行排序
    // ...
    // 将排序后的元素写入输出Texture
    outputTexture[int3(idx, 0, 0)] = value;
}

   
  

6、以上的程序中，我们将输入数据保存在CPU端的Texture2D中，计算结果保存在GPU端的RWTexture2D中。通过调用Dispatch方法执行ComputeShader，在ComputeShader中，每个线程读取一个元素，进行处理后将其写入输出Texture中，最终得到排序结果。

二、ComputeShader HIZ

1、ComputeShader HIZ是一种基于ComputeShader的层次化裁剪技术，它可以实现高效的渲染遮挡剔除。HIZ全称为Hierarchical Z-Buffer，它的原理是将场景按照深度值进行层次化划分，对每一层进行可见性测试，剔除不可见的像素，从而提高渲染效率。

2、在HIZ中，我们需要通过ComputeShader计算每个层次的深度值和可见性，并且将结果保存在MipMap中。由于MipMap是一种自适应纹理，可以根据场景的层次化结构进行分层，并且可以通过纹理采样的方式进行快速访问，因此非常适合用于HIZ技术。

3、以下是一个简单的HIZ示例程序：

// 在CPU端创建一个包含深度信息的纹理
Texture2D depthTexture;

// 在GPU端创建一个空的MipMap纹理
Texture2D
    mipTexture;
mipTexture.MipLevels = log2(max(width, height));
mipTexture.Initialize();
RWTexture2D
     rwMipTexture = mipTexture;

// 执行HIZ算法
for (int i = 0; i < mipTexture.MipLevels; i++)
{
    // 计算当前层次的分辨率
    int mipWidth = max(1, width >> i);
    int mipHeight = max(1, height >> i);

    // 计算当前层次的采样半径
    int sampleRadius = pow(2, i);

    // 调用ComputeShader进行计算
    ComputeShaderKernel.Dispatch(mipWidth, mipHeight, 1);
}

// 在ComputeShader中进行可见性计算
[numthreads(32, 32, 1)]
void ComputeShaderFunction(uint3 DispatchThreadID : SV_DispatchThreadID)
{
    // 获取当前像素的坐标
    int x = DispatchThreadID.x;
    int y = DispatchThreadID.y;

    // 根据坐标计算深度值
    float depthValue = depthTexture.Load(int3(x, y, 0));

    // 求解可见性
    bool isVisible = true;
    for (int i = 0; i < sampleRadius; i++)
    {
        float mipDepth = rwMipTexture.Load(int3(x >> i, y >> i, i + 1));
        if (depthValue < mipDepth) {
            isVisible = false;
            break;
        }
    }

    // 将可见性写入MipMap
    rwMipTexture[int3(x >> (mipLevels - 1), y >> (mipLevels - 1), 0)] = isVisible ? 1.0f : 0.0f;
}

    
   
  

三、ComputeShader性能优化

1、和传统的计算机程序一样，ComputeShader程序也需要进行性能优化。以下是一些常见的ComputeShader性能优化技巧。

2、使用合适的线程组尺寸。线程组的尺寸会影响到ComputeShader的性能，一个合适的线程组尺寸可以让ComputeShader达到最佳的执行效率。

3、避免使用全局内存。全局内存是一种非常慢的内存类型，不如寄存器和共享内存快。因此在ComputeShader中避免使用全局内存。

4、使用共享内存。共享内存是一段供线程组内所有线程共享的内存，它的访问速度比全局内存快很多。在ComputeShader中，可以使用GroupShared关键字定义共享内存。

5、使用内联函数。在ComputeShader中使用内联函数可以有效地减少代码量，提高程序的执行效率。

6、使用SIMD指令。GPU支持SIMD指令，这意味着所有的线程可以同时执行相同的指令，从而提高了执行效率。