PowerVR圖像架構(gòu)：延遲渲染 - 全文

在上一篇文章中，我談到了GPU架構(gòu)的工作原理。這是一個比較新穎的架構(gòu)，與其他架構(gòu)的工作方式不太相同，我們稱之為基于區(qū)塊貼圖的延遲渲染或TBDR。從概念而言，其基本前提非常簡單。

首先，我們把屏幕分成小的區(qū)塊，使之操作簡單且大小適于完全放在GPU上，大量減少訪問內(nèi)存。這部分我先做闡釋，不熟悉此部分的請先行了解。

第二部分需使用第一部分生成的信息——渲染貼圖的原語列表——盡可能多地延遲隨后生成的像素，所以渲染盡量不會放過每個細節(jié)之處。讓我們先來看看硬件的工作。

參數(shù)緩沖區(qū)

在我的上一篇文章中提到，硬件所需完成的最后一件事便是填滿參數(shù)緩沖區(qū)(PB)?；仡櫼幌?，PB本質(zhì)上是一個打包的區(qū)塊貼圖列表，填充了形成貼圖的轉(zhuǎn)換幾何圖，硬件同樣可以對其進行有效的計算。記住，我們不必使用簡單且效率低下的方法來計算究竟是哪個幾何對象構(gòu)成了貼圖。實際上，我們可以準確地計算貼圖，因而不必要浪費時間處理那些最終不會對貼圖產(chǎn)生影響的原語。

因此，GPU建立了中間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并具有完整的三角形列表。接下來便是光柵化，,并把那些三角形變成像素，且在內(nèi)核中對像素進行著色。對于我們的架構(gòu)而言，光柵化尤為復雜：驅(qū)動GPU效率的關鍵事物投射在這部分管道中，接下來讓我們逐步了解相關過程。

另外，一些讀者可能會很驚訝地發(fā)現(xiàn)，光柵化并不僅僅發(fā)生在一個簡單的稱之為光柵格的單片上。在所有GPU中，無論大小，都是由許多子塊組成的比較緊湊的面向數(shù)據(jù)流的管道在運行。使之在不成為影響吞吐量的瓶頸下保持平衡則非常困難，且由于任務的性質(zhì)，固定功能邏輯比可編程著色器內(nèi)核更加合適。

提取PB數(shù)據(jù)至內(nèi)核中

首先，我們需要從內(nèi)存中提取貼圖列表至內(nèi)核中，然后解析他們的狀態(tài)、位置數(shù)據(jù)和一些控制位，使GPU可以恰當?shù)倪\行幾何對象。數(shù)據(jù)可以被壓縮，所以區(qū)塊負責讀取數(shù)據(jù)，即我們所說的參數(shù)獲取，其也能解壓數(shù)據(jù)。由于區(qū)塊存在內(nèi)存訪問，一些獲取內(nèi)存延遲的情況必須容許，所以可以從內(nèi)存中預讀取及突發(fā)讀取數(shù)據(jù)，使PB中的數(shù)據(jù)可以再次進入內(nèi)核中。目前為止，一切很順利。

邊緣方程

既然我們已經(jīng)把三角形放置在內(nèi)核中，接下來便是將它們變成像素。注意，我們是在3D而非2D空間處理幾何對象，而您的屏幕是一個2D平面。所以我們需要采取某種方式，將渲染的3D計算視圖映射到2D屏幕上。

接受來自參數(shù)提取物的原語的硬件字節(jié)，在柵格化像素的過程中負責設置定義三角形邊界的三角方程，因此我們在屏幕上看到的不僅僅是點，還有三角形的呈現(xiàn)。由于涉及到一些計算，硬件字節(jié)在固定的設置下有其專用且實際上非常復雜的浮點單元。

接下來便是三角形的邊界計算方程。三角形共享準確深度值時，深度偏置可以起作用。這樣便不必糾結(jié)于哪個邊界應該可視化，且一些角度的計算可以為進一步形成的區(qū)塊提供有關幾何圖像構(gòu)成的信息。

平面方程

有了一組邊界方程，便可結(jié)合邊界方程定義三角幾何，猶如3D空間中的三棱鏡。在頭腦中想象圖像可能有違直覺，因為您從未真正看過其3D效果。您需要一些想象的線條來構(gòu)建可視化的圖像。

其次，需要一個穿過棱鏡的2D切片，這樣當三角形的2D效果呈現(xiàn)在屏幕上時，可以基本拉平圖像，并找出棱鏡的字節(jié)。這是一個重要的里程碑。要實現(xiàn)上述過程，便需要一個四階方程來定義通過棱鏡的平面片，而棱鏡則由邊界方程定義。

在硬件中評估四階方程，其給出的平面片可以映射到貼圖的像素中。接下來對屏幕貼圖做一些闡述以助于理解此部分內(nèi)容。

貼圖大小

任何貼圖架構(gòu)都要在貼圖大小和存儲空間之間進行一些權(quán)衡。在我們的案例中，我們需要一些用于參數(shù)緩沖區(qū)的存儲空間來儲存貼圖的三角形列表。而這個存儲空間位于系統(tǒng)內(nèi)存中。其次，還需要GPU芯片內(nèi)的存儲空間，用于處理貼圖中的像素。

因此對于這兩個貼圖理論上的尺寸，一個貼圖是另一個的四倍 (兩倍X軸和兩倍Y軸)，且渲染分辨率是1080 p。顯然，如果尺寸較小，則需要較多的貼圖，這意味著參數(shù)緩沖區(qū)中需要有更多的貼圖列表，但可與貼圖交叉的三角形則更少，因此所需GPU存儲也更小。反之亦然。我們只需較少的貼圖列表，因為貼圖不可能足夠多，但每個貼圖的三角形平均數(shù)量則可能會增多，且由于每個貼圖是像素的4倍，因此需要4倍的GPU存儲空間。

所以，在我們的架構(gòu)中，貼圖的尺寸趨于偏小。John和他的團隊在計算最優(yōu)尺寸時則考慮的更多，但尺寸等都是最大的考慮因素。目前，Rogue上用于一般渲染的像素是32×32，但其比起過去在SGX上的渲染像素要更小，且架構(gòu)也非方形矩陣。

多重采樣

在一般渲染時，還需考慮一件事情：多重采樣。這里不對MSAA作全面介紹——以后發(fā)表的文章中將會詳述——但它卻可以提高圖像質(zhì)量，因為它比常規(guī)的渲染（通常為一個像素）所生成的像素樣品更多，且使用這些額外的數(shù)據(jù)可以在樣品中濾除圖像中的高頻信號。

因此如果為每個像素生成的數(shù)據(jù)更多，我們需要相應的存儲空間。幾個方式可以嘗試。一個是在系統(tǒng)內(nèi)存中存儲額外的樣品；另一個是使用GPU存儲，這樣在處理MSAA時便不需要消耗非GPU帶寬。

采用第二種方式時，在GPU中為多重采樣數(shù)據(jù)分配一些存儲，以提高效率及降低外部內(nèi)存帶寬。存儲的形式不在本文討論范圍之內(nèi)，但顯然這應該著色器內(nèi)核的一部分，這樣USC便可以迅速對之訪問。

實際柵格化

回到我們之前討論的柵格化。每個區(qū)塊貼圖中的三角形都會生成一個邊界方程，我們在合成圖像處理器(ISP)中對這些邊界方程和平面方程進行共同評估。ISP是GPU設計的核心，因為有了ISP，延期渲染才得以進行。

評估方程后，對貼圖中每個像素樣品位置的三角形顯示結(jié)果進行測試(或如果是多重采樣，則對采樣位置進行測試)，看看哪些像素位于即將產(chǎn)生的三角形內(nèi)。這時，我們才最終完成柵格化：通過評估邊界方程且對貼圖像素的結(jié)果進行測試后，使三角形形成2D圖像，這樣便知道其覆蓋的屏幕區(qū)域。

消除隱藏面

消除隱藏面才意味著GPU開始真正地節(jié)約效率。貼圖操作把屏幕分成很多適宜于GPU的小字節(jié)，這樣，既可將數(shù)據(jù)儲存在GPU上，又可以在運行數(shù)據(jù)時避免過多消耗且保證內(nèi)存訪問時功率充足。但我們還可以做到更極致。

在進行像素柵格化時，對其在深度緩沖區(qū)中的深度(在圖表中用Z表示)進行了測試。如果深度測試（通常是“是否比深度緩沖區(qū)像素位置最后的值更接近屏幕？”）通過，則用最新的像素值更新深度緩沖區(qū)，且將數(shù)據(jù)“此三角形中的此像素形成了貼圖”進行存儲。

可以想象，這一處理的結(jié)果是一組貼圖數(shù)據(jù)，且僅對通過了深度測試的可見像素進行編碼。這里再重點強調(diào)一遍。處理的結(jié)果是一組貼圖數(shù)據(jù)，且僅有通過深度測試的可見像素才進行編碼。

處理過程中節(jié)約效率尤為重要。我們可以在GPU工作之前預先捕獲給定渲染的繪制調(diào)用。在其他GPU中，驅(qū)動器將發(fā)送命令到GPU，使之盡快在應用程序中完成繪制調(diào)用。它不會在乎前一個或接下來的繪制是什么。但在命令較多的時候，知曉前后繪制調(diào)用的內(nèi)容便可以大量節(jié)省功率。嘗試及避免在其他架構(gòu)上工作的傳統(tǒng)方式類似于這種情況，即在像素渲染前便已完成深度測試。但是測試往往不如我們測試像素這般精準。

在給GPU輸送命令之前，我們啟用所有影響給定緩沖區(qū)的繪制調(diào)用。這個過程可以讓我們獲取影響緩沖區(qū)渲染的所有幾何對象，使我們可以完成貼圖和HSR，盡可能避免多余的工作。

對于非透明的幾何對象，這種方式非常有效，文末將對此進行簡要介紹。

透明度

顯然，當透明物體被擋后，ISP需要克服障礙。我們處理透明度的方法相當簡單，即節(jié)省效率。當透明的物體從先前的區(qū)塊中進入ISP時，我們可以有效地停止操作，直接沖刷所有通過深度測試的像素進入著色器內(nèi)核。為何？因為我們可以在頂點對透明物進行混合，我們所需了解的是混合值。

所以，我們清空ISP進入USC(或SGX中的USSE)，對所有阻擋物體的可見非透明阻擋物進行渲染，并使用最終像素值更新緩沖區(qū)，這樣我們便可以在頂點混合。到這一步先稍安勿躁，先看看接下來進入ISP的對象是什么，因為我們需要維持API提交順序，以滿足所有當前的API規(guī)范。

如果一個透明物進入后，再次進入另一個透明物，我們需再次沖刷以確保正確的渲染。不管非透明對象如何覆蓋所有透明對象，只要通過深度測試，便不影響繼續(xù)操作。

因此要確定沖刷對效率的損失有多少，取決于何種渲染物以何種順序完成渲染。立即模式渲染值得一提：它們從不在意渲染的類型，并一直在消耗帶寬的情況下進行混合。但我們的架構(gòu)旨在盡可能節(jié)省成本，我們要做的是一個權(quán)衡了原始性能的產(chǎn)品。

所以你還未曾見過我們的開發(fā)人員推薦文件，但最后會要求開發(fā)人員公開相關文件。

并行性

這里我要講一點有關并行性的內(nèi)容。由于我們操作貼圖，而貼圖通常是獨立儲存，可以想象要在硬件層進行并行處理理論上來說是非?，嵥榈氖虑?。而Rogue配置了兩個前端。我們讓一個在列表中分配貼圖的前端控制器處于并行工作狀態(tài)，然后再同時關閉，完成上述描述的整個流程。

節(jié)省了什么？

總結(jié)一句，HSR部分是我們在架構(gòu)中節(jié)省效率最大的一部分。但保存至芯片且僅處理可見像素到底節(jié)省了什么？首先，所有的紋理和目標在像素渲染過程中要渲染緩沖出入口帶寬，渲染這些像素時會引起消耗。像素渲染將紋理作為輸入，并需要在最后編寫最終值。而對于延遲渲染，我們可以創(chuàng)建和使用芯片上的整個G-buffer區(qū) (如果它適合每個像素空間)且沒有外部內(nèi)存訪問。

我們還保留了所有在ISP中舍棄的像素的渲染運算操作：現(xiàn)代著色器有數(shù)以百計的周期，USC是設計中消費功率的最大部分。最重要的是，USC在運行著色程序時，還需要在最后一個值寫入貼圖內(nèi)存之前讀寫其內(nèi)部寄存器來存儲中間值。而注冊訪問則消耗內(nèi)部寄存器文件的帶寬和大量的功率。

因此，潛在成百上千的ALU操作和寄存器讀寫，而這些本是不必要的。為像素點亮USC才形成最終看到的畫面。相比同類產(chǎn)品，我們最大的優(yōu)勢很大程度上是由于這種由ISP驅(qū)動的機制及運用各層級管道來實現(xiàn)的。

在我們使用GPU的產(chǎn)品中，功率優(yōu)勢對于您使用手機、電腦或智能手表時的體驗尤為重要。實際上，任何設備均需要強大有效且可以最佳利用電池的GPU。