探索 Vulkan 音视频技术（9）：性能优化示例

这个系列文章我们来介绍一位海外工程师如何探索 Vulkan 音视频技术，对于想要开始学习音视频技术的朋友，这些文章是份不错的入门资料，本篇介绍 Vulkan 性能优化示例。

——来自公众号“关键帧Keyframe”的分享

性能优化对于创建能够充分利用现代 GPU 硬件的高性能 Vulkan 应用程序至关重要。SaschaWillems/Vulkan 仓库提供了几个全面的示例，展示了可显著提高应用程序性能的高级优化技术。本文将探讨仓库中可用的关键性能优化示例，并解释如何在自己的应用程序中利用这些技术。

Vulkan 为开发者提供了前所未有的 GPU 控制权，但权力越大，责任越大。与更高级别的图形 API 不同，Vulkan 需要显式管理资源、同步和执行流程。这种低级别控制使得复杂的优化策略成为可能，从而显著提高性能。

该仓库展示了几种针对不同性能瓶颈的优化策略：

• 通过 GPU 驱动渲染减少 CPU 开销
• 通过剔除和可见性测试减少 GPU 冗余工作
• 通过多线程利用并行处理
• 通过专业化和现代着色技术优化着色器执行

1、计算着色器剔除和细节层次

computecullandlod 示例展示了使用计算着色器进行视锥体剔除和动态细节层次（LOD）选择的强大 GPU 驱动优化技术。这种方法将可见性计算从 CPU 转移到 GPU，显著减少了具有大量对象场景中的 CPU 开销。

// 计算着色器基于可见性更新间接绘制命令
struct VkDrawIndexedIndirectCommand {
    uint32_t indexCount;
    uint32_t instanceCount;
    uint32_t firstIndex;
    int32_t vertexOffset;
    uint32_t firstInstance;
};

这里的关键优化是使用间接渲染，其中计算着色器确定哪些对象是可见的以及处于什么 LOD 级别，然后填充间接绘制命令缓冲区。图形管线随后执行这些命令，而无需 CPU 干预每个绘制调用。

这种技术对于具有数千个对象的场景特别有效，因为它消除了 CPU 瓶颈，即每帧确定可见性和为每个对象选择适当 LOD 级别的需求。

来源：computecullandlod.cpp#L1-L50, computecullandlod.cpp#L51-L150

2、多线程命令缓冲区生成

multithreading 示例展示了如何利用多个 CPU 核心进行并行命令缓冲区生成，这是对现代多核处理器的关键优化。Vulkan 的显式同步模型使其特别适合多线程渲染。

struct ThreadData {
    VkCommandPool commandPool;
    std::vector<VkCommandBuffer> commandBuffer;
    std::vector<ThreadPushConstantBlock> pushConstBlock;
    std::vector<ObjectData> objectData;
};

该示例展示了一个线程池模式，其中每个线程为对象子集生成命令缓冲区。主线程然后将这些辅助命令缓冲区组装成主命令缓冲区，提交给 GPU。

这种方法可以显著减少 CPU 帧时间，特别是在具有大量绘制调用的复杂场景中。关键是确保每个线程处理独立的对象以避免同步开销。

来源：multithreading.cpp#L1-L50, multithreading.cpp#L51-L150

3、间接绘制以减少 CPU 开销

indirectdraw 示例说明了如何使用 Vulkan 的间接绘制功能来最小化 CPU-GPU 同步开销。间接绘制允许 GPU 从缓冲区读取绘制命令，而不是直接从 CPU 接收它们。

// 存储在 GPU 缓冲区中的间接绘制命令
std::vector<VkDrawIndexedIndirectCommand> indirectCommands;

这种技术在结合计算着色器时（如剔除示例中所见）特别强大。计算着色器可以基于可见性计算更新间接绘制命令缓冲区，图形管线可以在没有任何 CPU 干预的情况下执行这些命令。

好处包括：

• 每帧减少 CPU 开销
• 更好的 CPU-GPU 并行性
• 能够实现 GPU 驱动的渲染管线

来源：indirectdraw.cpp#L1-L50

4、遮挡查询用于可见性测试

occlusionquery 示例演示了硬件遮挡查询，这是一种通过测试深度缓冲区来确定对象可见性的技术。这允许应用程序跳过渲染完全隐藏在其他对象后面的对象。

// 遮挡查询的查询池
VkQueryPool queryPool;

// 渲染前检查对象是否可见
uint32_t visible = 0;
vkGetQueryPoolResults(device, queryPool, 0, 1, sizeof(uint32_t), &visible, sizeof(uint32_t), VK_QUERY_RESULT_WAIT_BIT);

遮挡查询对于具有复杂几何体的场景特别有效，其中许多对象可能从视图中隐藏。该技术通过渲染对象的简化版本（或仅其边界框）并检查是否有任何像素会可见来工作。

来源：occlusionquery.cpp#L1-L50

5、现代 GPU 的可变速率着色

variablerateshading 示例展示了可变速率着色（VRS），这是一种现代优化技术，可在最近的 GPU 上使用，允许屏幕的不同区域以不同的速率着色。

VRS 特别适用于：

• 减少外围视觉区域的着色工作量
• 优化 VR 渲染，其中视图中心需要更多细节
• 在运动模糊或失焦区域减少着色器工作

当策略性应用时，这种技术可以提供显著的性能改进，同时视觉影响最小。

来源：variablerateshading.cpp#L1-L50

6、管线统计用于性能分析

pipelinestatistics 示例展示了如何使用 Vulkan 的管线统计查询来收集有关渲染管线的详细性能指标。

// 管线统计的查询池
VkQueryPool queryPool;

// 用于存储管线统计结果的向量
std::vector<uint64_t> pipelineStats{};

这些统计信息提供了对以下方面的宝贵见解：

• 处理的顶点数量
• 生成的图元数量
• 片段着色器调用次数
• 计算着色器调用次数

理解这些指标对于识别性能瓶颈和有效优化渲染管线至关重要。

来源：pipelinestatistics.cpp#L1-L50

7、专业化常量用于着色器优化

specializationconstants 示例展示了如何使用专业化常量来优化着色器性能。专业化常量允许在管线创建时设置常量值，使编译器能够专门为这些值优化着色器。

// 使用不同专业化常量的相同着色器的不同管线
struct Pipelines {
    VkPipeline phong;
    VkPipeline toon;
    VkPipeline textured;
} pipelines;

这种技术特别适用于：

• 基于材质属性启用/禁用着色器功能
• 为特定光照类型优化光照计算
• 为不同类型的对象创建优化的着色器变体

专业化常量提供了一种在维持灵活着色器代码的同时仍然受益于编译时优化的方法。

来源：specializationconstants.cpp#L1-L50

8、结合优化技术

这些优化技术的真正威力来自于战略性地结合它们。例如，你可以：

1. 使用多线程并行生成命令缓冲区
2. 采用计算着色器剔除来确定可见性
3. 使用间接绘制来执行可见对象
4. 对复杂对象应用遮挡查询
5. 对最终渲染利用可变速率着色

关键是分析你的应用程序并识别特定的瓶颈，然后应用适当的优化技术来解决它们。

9、性能优化的最佳实践

在实现这些优化技术时，请记住以下最佳实践：

1. 先分析：在优化之前始终分析你的应用程序以识别实际瓶颈
2. 衡量影响：使用管线统计和其他指标来衡量优化的影响
3. 考虑目标硬件：不同的优化技术在不同的硬件配置上效果更好
4. 平衡复杂性：更复杂的优化技术可能更难维护
5. 彻底测试：性能优化可能会引入细微的错误，所以要仔细测试

10、结论

SaschaWillems/Vulkan 仓库中的性能优化示例为最大化 Vulkan 应用程序的性能提供了全面的工具包。从通过多线程和间接绘制减少 CPU 开销到通过剔除和可变速率着色最小化 GPU 工作，这些技术涵盖了现代图形优化的全光谱。

通过理解并适当应用这些技术，你可以创建充分利用现代图形硬件能力的 Vulkan 应用程序，同时保持干净、可维护的代码。关键是仔细分析，战略性优化，并始终衡量更改的影响。

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