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[引擎开发] 杂谈ue4中的Vulkan

news 文章来源：https://blog.csdn.net/ZJU_fish1996/article/details/133530844 2024/12/15 20:50:09

接触Vulkan大概也有大半年，概述一下自己这段时间了解到的东西。本文实际上是杂谈性质而非综述性质，带有严重的主观认知，因此并没有那么严谨。

使用Vulkan会带来什么呢？简单来说就是对底层更好的控制。这意味着我们能够有更多的手段去提升绘制的效率。这里Vulkan主要能够提升的是CPU端的效率，GPU端的效率是无法直接提升的。

这里所说的提升CPU的效率，实际上描述的是Vulkan能够更好地控制渲染数据的准备，那么这个渲染数据的准备具体来说就是完成渲染指令的编码。

那么作为开发者来说，在已经封装好的Vulkan框架下，还有必要了解Vulkan的实现细节吗？在我看来，还是很有必要的。一个通用的引擎提供的是比较普适性的封装，这意味着它基本不会出错，但并不会考虑到每个项目的实际情况，进而没有办法发挥出Vulkan本身的优越性。

编码渲染指令

Vulkan的工作简单来看就是编码渲染数据，提交给GPU，如此反复。编码渲染数据是在CPU段发生的事情，因此会消耗CPU时间。而直到数据被提交到GPU，GPU才会知道自己需要做什么。

在Vulkan中，Command Buffer就是用于记录绘图操作、内存传输以及计算调度等任务的缓冲区。我们所谓的编码渲染数据，就是填充Command Buffer，所谓的提交到GPU，就是把Command Buffer从CPU传输到GPU，整个过程从另外一个角度来看就是一个数据流的过程。

从这里可以看出来，我们之所以说Vulkan提供了更底层的控制，也就是说它其实把渲染的本质暴露了出来：填充编码了渲染任务的缓冲区，并把这个缓冲区数据传输到GPU。而在传统图形API中，Command Buffer的概念是隐藏的，我们只能指定要做什么，而我们指定的事情看起来就像是GPU即时去做的。

从功能性上来看，Command Buffer包含如下三种类：

① 编码绘制指令

② 编码计算指令

③ 编码上传指令

Command Buffer提交频率

把Command Buffer暴露出来，一个好处就是它更贴近底层实际在做的事情，第二个就是我们可以直观地去控制CPU和GPU的调度。

一个Command Buffer可以编码非常多个指令，这意味着我们可以在一帧的所有指令都放到一个Command Buffer中去编码。

由于频繁提交Command Buffer本身是耗时的，我们可以仅在必要的时候去拆分Command Buffer。我们多次提交Command Buffer是为了GPU尽快地响应我们的任务。

如图1所示，在我们不限帧的理想情况下，把一帧拆成两个Command Buffer使得整个绘制流程变得更紧凑了，GPU能够尽早地结束绘制任务，屏幕也能更快地拿到需要绘制的数据。这个越紧凑，那么拖累后续流程造成等待的情况也就越少。

这里实际上有一个容易让人产生误会的点，因为哪怕是仅用1个Command Buffer来提交，看起来CPU和GPU的利用率也没有直观上的下降，因为GPU只是较晚开始执行当前帧的任务，并不是完全停摆了，因为在当前帧CPU还没有准备好数据时，GPU可能还在执行上一帧的任务，整个流程仅仅是“滞后”了。

所以这里想要描述的Command Buffer数量的影响并不直接体现在利用率上，而是体现在周期上。也就是从CPU开始准备数据，到GPU结束的周期变短了，流程越短可能出现的卡顿越少。当我们后面讨论到交换链的时候，应该会对此有更好的理解。

再来考虑另外一个极端的现象，如果我们把Command Buffer的粒度设置的足够小，那么整个渲染周期也会变得足够短，这相当于CPU端发起一个任务，GPU端立即执行一个任务。但是我们需要考虑到渲染指令的提交本身会产生一些额外的成本，这类似于文件系统多次少量写入效率会低于少次大量写入一样。所以通常来说我们会取一个折中的数值。

我们来看ue4引擎中对于Command Buffer拆分的设计。

它把传输指令(Upload）和渲染指令(Graphics,Compute)分配到不同的Command Buffer中，因为我们在执行渲染前通常需要保证数据都上传了，所以在Render Command Buffer提交前，需要确保Upload Command Buffer全部提交。

这样的话可以有效地把数据传输和图形渲染隔绝开，不过也仅仅是时序上的隔绝，ue4默认并没有添加额外的屏障，资源屏障需要我们上层正确的设置。但它也提供了相关的调试接口让我们来排除资源有效性的问题。

Upload Command Buffer什么时候提交，实际上ue4也并没有明确，而是提供了两种选项，一个是编码完成一个资源后立即提交，这是默认的选项；另一个是等到执行渲染指令的时候再去提交前面的Upload Command Buffer。前者的弊端是在纹理流式加载的时候，帧首可能会出现大量的Submit，这个是非常耗时的；后者的弊端是资源提交的过晚会阻塞渲染任务的提交，这里如何改进是一个值得思考的地方。

而对于其它渲染指令（Graphics,Compute），ue4默认拆分成两个Command Buffer，它首先会在Render主函数中的中间部分显式调用一次Submit，然后会在present之前强制调用一次Submit（不然无法保证正确性）。

在ue4默认的情况下，我们会有2个绘制的Command Buffer，至少一个Upload Command Buffer，CPU端可能会有多帧数据引用不同帧的Command Buffer，那么整体的一个Command Buffer画面静止情况下是个位数，在移动的过程中会涨到两位数。

Upload Command Buffer

我们刚刚说到默认情况下移动过程中Command Buffer会上涨，这里主要说的是Upload Command Buffer。我想对于绘制Command Buffer，由于它每帧都比较固定，大家不会有什么疑问。但是，究竟是什么情况下需要使用Upload Command Buffer呢？

首先需要明确一个前提，虽然Vulkan提供了桌面端的支持，但是绝大部分我们使用Vulkan的场景是在移动端，也就是统一内存(unified memory）环境。

Vulkan中资源的类型我们可以认为就是两种，Buffer和Texture，之所以这么区分是因为它们的内存排布不一样，Buffer是线性的，Texture可能是zigzag形状排列的，这是为了GPU端相邻四个像素访问的连续性。

这里的Buffer我们根据功能来说可能有Index Buffer, Vertex Buffer, Uniform Buffer, Texture Buffer。但这些对于上传来说都不重要，重要的是这个数据是否是Voliate的，也就是说它是否是单帧使用的。

如果它是多帧使用的，比如Index Buffer我们基本上不会去变动它，那么考虑到统一内存架构，我们在创建这个Buffer后就能直接拿到它映射后的CPU内存指针，可以直接进行内存操作，也不需要借助于Upload Command Buffer，因为我们可以在统一内存上操作，就不需要涉及到CPU到GPU的交互了。

而对于单帧使用的场景，我们可能会把它们标记为Voliate，比较常见的就是Uniform Buffer了，因为我们会有一些shader参数需要经常更新。这里最大的区别是非Voliate的Buffer会有固定的CPU句柄，而Voliate的Buffer会映射到一些临时分配的Buffer上，这样的话可以尽可能节约一些内存空间。为了降低Voliate类型的Uniform Buffer的临时缓冲区管理成本，ue也引入了业内常见的Ring Buffer方案。

但无论是什么类型的Buffer，在统一内存架构的情况下都是不需要Upload Command Buffer的。而纹理就比较特殊了，我们在前面说到纹理的GPU内存排布一般都不是线性的，但是我们在CPU中通常要么按行要么按列去存储纹理。这就涉及到一个转换问题，我们要保证上传到GPU的数据是正确排序的，这就需要依赖于硬件层提供的transition layout。

对于共享内存来说，我们实际上做的事情是直接操纵GPU端最终可以访问到的内存，但问题在于我们并不知道纹理在GPU中的排布方式，因为这可能和硬件的实现有关，并没有统一的标准，所以我们没有办法通过获取CPU映射的方式直接拷贝并修改纹理布局，而只能借助于Upload Command Buffer上传，并调用vkCmdCopyBufferToImage完成格式的转换。

因此，在这堆长篇大论之下的结论其实非常简单，目前只有纹理是需要Upload Command Buffer的。而在我们移动过程中，可能会触发纹理的streaming或新纹理的出现，这个时候才会出现Upload Command Buffer。

Command Buffer的管理

上面这张官方文档的图片比较清晰地描述了单个Command Buffer的生命周期。我们在使用Command Buffer的时候，也遵循以下的调用顺序：

① 初始化

vkAllocateCommandBuffers ：在初始化的时候，首先需要分配内存。

② 编码

vkBeginCommandBuffer，vkEndCommandBuffer：调用这两个函数来标记编码的开始和结束，我们提交Command Buffer前一定要确保编码已经完成了。

③ 提交

vkQueueSubmit：提交Command Buffer需要借助于vkQueue来完成，

④ 回收

vkFreeCommandBuffer，vkResetCommandBuffer：对于已经提交的Command Buffer来说，首先我们需要回收内存，然后可以重置并继续使用，如果我们选择重置的话，意味着我们不需要重新申请一个新的Command Buffer。

重置的话我们可以单个重置，也可以整个pool进行重置，后者的性能会更好一些，但这和具体的业务情况有关，在对我们需要对Command Buffer做更精细管理的情况下，我们会去选择单个重置。

我们来看ue4中对于Command Buffer是怎么管理的。

对于每帧固定的提交来说，Command Buffer是可以一直复用的，比如ue4中每帧有两次固定的提交，这意味着我们只需要申请两个Command Buffer，每次使用前重置就可以了。对于上传而言，如果我们固定只在帧首上传一次，那么也只需要一个就够了。

但是在维护Command Buffer的时候，还需要考虑一些特殊情况，比如说通常我们认为数据在帧首一次性上传是一个比较好的选择，一个是数据尽早地准备好不会影响渲染等待，另外一次性提交也会更加高效。

假如说我们在执行渲染任务的中间，再去执行上传，这个时候如果我们Lock的是一个Buffer，我们会在渲染时序中看到一个Blit，这个传输的时间如果安排不合理的话可能会切断一些GPU的任务。

但如果我们Lock的是一个纹理，那么这个时候由于涉及到了Upload Command Buffer，ue4会先暂停Render Command Buffer的编码，而是先去编码并立即提交这个Upload Command Buffer，因为它有可能在接下来的渲染被使用。这样的话表现就是有一个额外的提交打断了Render Command Buffer。

此外，如果我们对每个上传任务单独使用一个Upload Command Buffer，那么在上传比较密集的时候，这个时候可能没有那么多Command Buffer，所以ue4就会去分配，这个时候就会产生一个耗时上的峰值。这些分配出来的Command Buffer可能只会在这一帧使用，之后如果比较长一段时间没有使用这些Command Buffer，ue4还会将它们销毁，那么这个时候又会产生一个耗时的峰值。

对于所有的Command Buffer来说，在使用前都是需要重新分配内存，在使用完成后都需要释放内存。ue4在这里设计了两个Command Buffer数组，一个是普通的Command Buffer数组，一个是Free Command Buffer数组，这两者之间可以相互转化。

简单来说，当我们需要使用Command Buffer的时候，就会从Free Command Buffer列表中找到一个类型匹配的，这个时候它就转化为正在使用的Command Buffer。当我们很长一段时间没有使用Command Buffer的时候，它就会释放内存并转化为Free Command Buffer。特别地，对于刚刚提交的Command Buffer，我们不能立即释放它的内存，因为这个时候可能会存在一些CPU端的引用，所以通常来说并不是理想中的第n帧的Command Buffer释放后立即给第n+1帧使用，而可能会同时存在多帧的Command Buffer，它们在几帧后才会被回收利用。

SwapChain

Vulkan在实现绘制前必须要做的一件事情就是创建交换链，这个交换链创建之后可以一直使用，除非分辨率发生了变化或者经过了旋转。在移动设备上分辨率一般都是固定的，即使我们可能会以低分辨率渲染，最终显示到屏幕上依然会上采样到原始分辨率。

SwapChain里面会包含了我们绘制的多个图像，这里我们称作BackBuffer，我们可以将其看作是等待显示的图像，屏幕刷新的时候会交换BackBuffer和FrontBuffer。一般来说我们会维护多个BackBuffer，ue4中的数量是3个。这样的话，在屏幕刷新的时候，我们能确保拿到的图像是完整的，这样就避免了画面的撕裂；另一方面，也可以让刷新和Buffer的填充同时进行。

那么整个的绘制流程如下所示：

① 请求图像

因为整个Swapchain最多只有3个图像，所以在绘制的时候，需要请求可用的图像，通过调用vkAcquireNextImage获取下一帧绘制图像的ImageIndex。

这个时候如果并没有空余的图像，整个渲染流程暂时还不会停滞，因为我们仅仅是需要拿到一个ImageIndex而已。只有当渲染指令被提交到GPU后，才真正需要BackBuffer。所以这个时候我们会先同时申请一个ImageIndex空闲的信号量，我们称为信号量A。

ue4设计了多种执行AcquireNextImage的时机。我们可以直接请求，也就是发生在比较早的时期，也可以惰性请求，直到我们第一次需要下标的时候再去申请；还有一个比较特别的是我们可以延迟请求，就是完成了渲染之后，下一帧再去请求。

② （可选）CopyToBackBuffer

在我们选择延迟请求ImageIndex的时候（DelayAcquire），我们就需要额外申请一个RenderingBackBuffer，渲染实际上是画在这个临时的RenderingBackBuffer上的。
我们在需要使用当前帧的RenderingBackBuffer之前，才去把上一帧的RenderingBackBuffer拷贝到实际的BackBuffer中。

这种做法会带来一些额外的带宽消耗，但是会降低我们等待可用图像的时间。

③ EndCommandBuffer

结束当前的编码，准备提交。

④ SubmitCommandBuffer

在执行提交前，我们需要保证GPU有可用的BackBuffer，所以这里就需要等待ImageIndex空闲的信号量A。

提交了编码好的缓冲区指令后，可以申请一个信号量用于GPU通知CPU绘制完成，我们称为信号量B。

⑤ Present

我们执行Present操作，并且对Present事件绑定GPU绘制完成的信号量B。这意味着Present也不是在调用后立即触发的，因为它至少需要等待GPU把BackBuffer填充完成才能将其显示到视口。

在以上流程中出现了两个信号量，一个是AcquireNextImage的信号量，它可能会导致CPU的停滞。另一个是Present的信号量，它影响的是绘制，所以不会直接导致CPU的停滞，但是只有在Present完成后，BackBuffer才能得到释放。

那么，应用程序什么时候会卡在AcquireNextImage上，也就是什么时候会出现三张图像都不可用的情况呢？这可能是CPU执行的足够快，但GPU处理得很慢，这时Present还在等待GPU完成第n帧的绘制，而CPU已经完成了n+2帧的编码。这个时候CPU就被迫停下来等待GPU。

这个时候延迟请求ImageIndex可能会有所缓解，不过更优的做法一个是优化GPU的时间，另一个就是限帧（锁帧）和稳帧，这也是对于硬件的保护和画面流畅性的保障。

平滑帧率

CPU和GPU之间像一条单向的流水线，也就是说CPU一直都是快于GPU的，当GPU在处理第n帧的事情时，CPU可能已经开始执行第n+1帧的数据了。这意味着更优的方式是让CPU单向控制GPU，也就是CPU端只负责提交任务，GPU端只负责执行任务。

在这种情况下，我们一般极力避免CPU当帧回读GPU的数据，因为这相当于强制同步CPU和GPU，CPU必须等待GPU完成任务之后，才能执行下一帧的任务。

比如上图中，CPU本来可以在GPU执行任务的时候开始下一帧的编码，却由于我们在中间发起了一个回读，导致CPU停滞等待GPU，严重影响了性能。所以我们通常会避免这样的设计，或者尽可能改成回读上一帧或者上两帧的数据。

我们的初衷是提高CPU和GPU的利用率。我们在游戏性能测评的时候，有时候会看到这样的说法：GPU利用率高，说明榨干了GPU的性能，是优化好的一种表现，这样的说法实际上是片面的。

每个工程的情况都会有所差异，但是不外乎就是CPU Bound或者GPU Bound，因为总会有一个跑的比另一个慢。

完全没有Bound的情况也是存在的，那就是CPU和GPU都跑的非常快，而屏幕的刷新率是有限的，比如60Hz，也就是一秒刷新60次，这个时候我们可以认为是Display Bound。这个时候我们就可以锁帧，比如锁到60帧，这样的话整个绘制图像就是这样的比较平稳的：

在限帧的情况下，如果CPU和GPU都没有瓶颈，那么我们就认为在当前限帧下属于优化到位的情况。但是这个时候CPU和GPU可能都是没有完全跑满的，所以CPU和GPU的利用率不能作为优化是否到位的衡量指标。

我们在绘制前一般会考虑两个因素，一个是稳定帧率，另一个是垂直同步。考虑垂直同步时，一般可以在逻辑层上设置60Hz和30Hz两种情况，一般会根据项目的实际帧率来设置，如果整体高于60帧，那么就可以设置为60Hz，相当于限帧到60帧；同样的，如果跑不满60帧，那么就可以设置为30Hz，相当于限帧到30帧。相当于强制让画面的渲染和屏幕显示同步。

但如果连30帧都跑不满，那么这个时候应该也没有时间去考虑刷新的事情，当务之急是降低CPU和GPU的绝对耗时。

由于要考虑到屏幕刷新，我们一般以屏幕刷新的时间去衡量一帧的结束，换言之就是GPU尽可能在此之前完成不多于一帧的绘制，如果离下一次显示还有很长的一段时间，那么CPU就可以先等待休息。处理不得当就可能出现丢帧的现象，也就是说GPU辛苦算出的一帧完全没有被绘制；这样的话，如果我们锁定在30Hz，那么项目有可能实际上跑不满30fps，哪怕CPU和GPU耗时并没有那么高。

最原始的稳帧算法就是设置固定的时间间隔，每次Present之前确保和上一次Present间隔了一定长的时间，否则就在执行Present操作前等待；更加完善的做法是结合屏幕刷新时间和GPU绘制完成时间去判断在Present之前需要等待多久。

在合理的稳帧算法下，基本上就比较难出现前面所说的卡在AcquireImageIndex的情况了，它更多地出现在不限帧或者跑不满限帧的情况，比较理想的情况下我们甚至不会用满三张BackBuffer，除非帧间插入了一个非常耗时的任务打断了这种同步。

对于Vulkan运行的移动平台而言，减少CPU和GPU在特定时间内的工作量，可以有效地降低设备的功耗。因为无论是计算还是带宽，都会带来功耗的增加。

内存管理

移动平台由于Unified Memory的存在会让内存管理变得更简单，因为不需要考虑到太多CPU和GPU交互的事情，这一部分的内容在Upload Command Buffer这一节已经详细的阐述了。

内存管理这边主要说的是这几件事，一个是内存怎么分配，另外一个是内存的可访问性。

Vulkan这边管理内存的主要特点是子分配（SubAllocate），也就是一次申请一大块内存，然后具体使用的时候再划出一小块使用，这个做法在内存池中非常常见，这样可以避免频繁申请带来的开销。

如果我们去截帧的话我们就会发现很多不同的Buffer共享同一个Buffer Id，只是设置了不同的偏移，甚至不同类型的Buffer我们也可以分配到同一个物理Buffer上，因为对于GPU来说它们在存储形式上并没有太大差异。

这样的设计让我们可以在不切换绑定的Buffer的情况下，通过动态偏移(dynamic offset）去访问到不同的数据，这个特性非常重要。

接下来我们来讨论资源的访问性。

一种是主机内存，我们可以理解为CPU上的内存；另一种就是设备内存，我们理解为GPU上的内存；这里我们主要讨论的还是设备内存。

比较简单的就是只会在GPU访问的内存了（Device local），一般来说，我们只有在初始化这段Buffer的时候会执行一次Lock/Unlock去初始化它的数据，比如一些不会变的贴图，顶点数据。

较为麻烦的是CPU也能够访问的内存，这些通常是我们需要频繁从CPU端更新的一些数据。在Unified Memory下之所以说相对简单，是源于我们对于这种需要频繁更新的数据只需要将其标记为Host Visible和Host Coherent就可以了，因为我们访问的实际上就是统一内存的数据。

但是对于非统一内存就比较麻烦，因为需要借助于共享内存来传输。同一个数据在CPU和GPU上有两份，有两份就意味着可能存在不同的现象，也就是可能会持有一份过时的缓存，众所周知，缓存是万恶之源。为了保证数据一致性，就需要在必要的时间去刷新缓存。

好在移动端的Vulkan开发在一块比较友好，我们在创建资源前，只需要问一问自己，创建后还会更新吗(Static还是Dynamic）？一帧临时使用还是多帧使用（是否Volatile）？

Descriptor

在Vulkan中，我们使用Descriptor来描述不同类型的资源，可以简单地把它理解为资源的引用，包括Buffer, Texture, Sampler，Uniform Buffer，Input Attachment。比如对于Texture来说，它的描述符就是ImageView，我们可以通过ViewId去唯一标识它，对于Buffer来说，它的描述符就是Buffer View，我们可以用ViewId和Offset去唯一标识它。

Descriptor比较复杂的地方在于更新。这里涉及到一个事实就是，假如Descriptor引用的资源如果更新，那么View也需要重新创建，这两者的生命周期是强绑定的，毕竟View是作为引用存在的。由于这一部分内容涉及到了绑定，我会在接下来的一个章节阐述这一点。

Descriptor Set

我认为资源绑定是Vulkan中比较重要的一个环节，比如说dx12的资源绑定设计的就比较复杂，不得不说Root Signature，Resource Table这一堆奇奇怪怪的名词非常的劝退。Vulkan的资源绑定看上去会更加纯粹一些，因为它就是不同Descriptor的集合，也就是只有一个Descriptor Set。

你可以认为Vulkan的设计就是万物皆数据，什么渲染指令的提交？就是往GPU上传存储指令的缓冲区；什么又是资源绑定？也就是往GPU上传存储资源句柄的缓冲区。

因为我们会把单个资源的句柄称作描述符（Descriptor），那么一次绑定的所有资源就是描述符集（Descriptor Set），描述符集的每个描述符的具体类型我们使用描述符集布局（Descriptor Set Layout）来概述。

Descriptor Set本身的概念比较简单，它比较麻烦的我们如何去管理Descriptor Set，一个比较直接的做法就是为每个drawcall分配一个独立的Descriptor Set。这个做法下，一个是Descriptor的数量会随着drawcall的增加而增加，另一个是调用Allocate DescriptorSet/Update Descriptor的频率会增加，而实测下来会发现Allocate/Update DS的调用在CPU端上非常耗时。

既然我们知道Descriptor Set本质上是一个记录资源句柄的缓冲区，那这就意味着如果两个不同的drawcall如果使用了相同的资源，那它们可以共享Descriptor Set；另一方面，如果前后帧同一个drawcall的资源绑定没有发生变化，这个Descriptor Set也是可以复用的。针对Descriptor Set复用的优化我们称为Descriptor Set Cache。

对于后者来说我想比较好理解，对于静态材质的物件，它的资源基本上是不变的，或者说我们只要确保它绑定资源的id和offset不发生变化即可。

而对于前者来说，不同drawcall绑定相同资源这件事情看起来有些难以实现，即使是两个使用了相同材质实例的物件，最起码它们的一些私有Uniform Buffer是不一样的（比如记录位置信息的Primitivie Uniform Buffer）。

针对这种情况，我们可以考虑使用Dynamic Offset来优化，也就是先确保Uniform都分配在同一个Buffer上，这样Id就是一致的，Descriptor Set中记录的Offset设置为0，直到调用BindDescriptorSet后才去指定Dynamic Offset。

这样的话，使用的Uniform不一样，但其它资源（纹理、采样器）一样的物件，都可以共享Descriptor Set了，这就大大提高了Descriptor Set的复用率，动态偏移的使用仅仅会对GPU带来一些非常小的影响。

我们刚刚讨论了Descriptor Set Cache，并描述了它在不同drawcall之间的复用，那么它在不同帧之间的复用又是怎样的一个情况呢？

在shader编程中，我们应该会发现资源输入是比较死板的，我们必须在编写特定shader的时候，就把所有输入格式以及对应的插槽位置都指定好。如果有些数据是不定长的，那么我们也必须指定一个上限，有些纹理只在有些情况下需要去访问，我们也必须传输一个内容，这个时候就会出现blackdummy/whitedummy这样奇怪的贴图。既然这些数据在GPU中都是可见的，我为什么不能自由的决定访问哪些内容呢？在这样的疑问下，bindless出现了，不过这并不是我们今天讨论的重点。

在这样“固定”输入格式的情况下，Descriptor Set唯一可能发生变化的情况就是Descriptor本身发生了变化。

我们来看不同的情况，对于Uniform Buffer来说，如果我们开启了Dynamic Offset，对于Volatile类型的，我们使用Ring Buffer更新，只要Ring Buffer的句柄没有发生变化就能够复用，这意味着即使我们使用动态材质更新了一些常量，可能并不会影响缓存；而对于非Volatile类型的，我们借助staging buffer进行拷贝，这也没有破坏句柄。

同理，对于Buffer，由于我们可以直接拿到CPU映射更新，也不会让Descriptor变化；除非我们切换了绑定的Buffer对象，或者说我们把Buffer指定为Volatile的。

对于纹理而言，就会稍微复杂点，除了我们主动在逻辑层去切换的纹理，还有Texture Mipmap Steaming机制也会影响TextureView，这个机制简单来说，就是虽然GPU会为我们自动计算合适的mipmap，但在物件比较远的时候，用到的mipmap一般都是比较高级别的，这个时候去全部加载mipmap就会占用过多的内存，这个时候我们就可以只加载到最低级别的mipmap。这实际上就是一个牺牲运行时效率去换取内存占用的优化，如果我们在游戏中看到有贴图突然由模糊变得清晰，这就是texture streaming机制在加载。

mipmap在运动中可能会发生切换，这个切换不仅会生成新的Upload Command Buffer，还会导致纹理的句柄发生变化，Texture View重新创建，进而破坏Descriptor Set Cache。

所以我们会发现，在运动过程相比起静止过程会更卡，逻辑层上它可能在加载新的内容，做一些缓存的计算更新；渲染层上它可能由于新的物件进入视野或者资产发生变化，在做一些渲染数据的更新。

还有一个值得探讨的问题，那就是一个drawcall实际上可以绑定多个Descriptor Set，我们应该如何把数据拆分到不同Descriptor Set。像Vulkan的一些教程中可能会给出这样的建议，那就是按照资源的更新频率去设置，比如所有物件共享、逐材质共享、逐物件专享的数据分别放到不同的DS里，这样可以尽可能复用公共数据。

这种建议实际上和ue4最终采取的做法差的比较远，ue4这里要么把所有数据都放到同一个Descriptor Set里，要么可以选择按照vertex shader和pixel shader拆开放到两个Descriptor Set，它也提供了公共数据拆成独立的Descriptor Set的可选项。这有可能和移动端支持最多绑定的Descriptor Set数量比较少有关（最多4个），使得基于DS拆分的设计没有什么施展的空间。

像vs和ps分开存储的做法，有一个好处就是对于使用了相同母材质，不同材质实例（可能切换了纹理）的物件来说，vs的Descriptor Set有可能是可以复用的，因为变化的纹理大部分都是在ps里采样的。而vs和ps合并存储的话，一些vs和ps共享的数据就不用记录两遍，整体Buffer的大小可能会小于vs和ps加起来的大小。

我们创建Descriptor Set，一般是从Descriptor Pool中去创建的。如果是走了Descriptor Set Cache的对象，我们可以用多个DS共用一个Pool去分配，在Pool不够用时通过增加Pool数量的方式去扩容。

而如果没有走Descriptor Set Cache，我们通常认为绑定中含有Volatile的资源（主要是Buffer，我们不考虑Uniform和texture），这就意味着资源会每帧更新，这样的话，Descriptor Set Cache在不同帧之间一定无法复用，所以就没有必要去走Descriptor Set Cache了。

对于这类不走缓存的Descriptor Set，ue4会为其维护一个独立的Descriptor Pool，这样的话，每帧就会反复产生创建Descriptor Pool和重置Descriptor Pool产生的开销，如果我们在截帧工具中在一帧结束的时候看到大量ResetDescriptorPool的调用，意味着没有走Descriptor Set Cache的drawcall比较多，如果我们看到绘制中大量AllocateDescriptorSet和UpdateDescriptorSet的调用，意味着没有命中Descriptor Set Cache的drawcall比较多。

默认情况下，ue4为所有Graphics的绘制开启了Descriptor Set Cache，而对Compute默认不执行，因为它认为Compute大概率会有Volatile的资源，因此我们在profile的过程中会发现Compute的性能可能总是要差一点，有一部分的问题可能就出在这里。

渲染调用

在完成一次drawcall前，我们通常需要：

① bind pipeline state

② bind index buffer, vertex buffer

③ bind descriptor set

④ set render state (viewport, scissor等）

⑤ draw

大部分渲染状态量都封装在pipeline state中，大部分参数都封装在descriptor set中，但需要注意的是ib和vb的设置是独立于descriptor set的。

对于Vulkan而言，它所做的事情可以大致分为两个阶段，一个是准备并更新资源（比如更新纹理、Buffer、Uniform Buffer等数据），这个事情一般都是在渲染开始前完成的，这样的话可以不阻塞后续的渲染流程。

第二个阶段就是执行drawcall了，每个drawcall所做的事情就是完成上述的绑定，drawcall数量越多，理论上CPU的耗时也会越高。

由于图形管线的状态机机制，在数据没有发生变化的时候，我们不需要重新绑定，比如第n个drawcall和第n+1个drawcall使用的是相同的pipeline，那么我们可以不重复绑定pipeline。因此良好的排序可以让我们更好地利用状态的缓存。

实际上绑定本身，也就是调用bindxxx的消耗并不算太高，比较麻烦的是绑定对象的创建。比如pipeline state的创建就非常耗时，所以我们通常都选择预收集pso的做法。

另一方面，我们可能会听到过这样的说法，CPU中资源绑定是非常耗时的。这里比较耗时的实际上是准备资源绑定的buffer，也就是我们前面说的allocateDS和updateDS。

这个记录资源绑定的buffer对于传统图形API而言是隐藏起来的，因此它可能无条件地为每次drawcall都创建并填充新的buffer，从感官上就会觉得资源绑定非常耗时。而Vulkan层开放了descriptor set后，我们就有办法显式复用这个绑定buffer，从而降低资源绑定的消耗。

从优化的角度来看，带给我们的启示就是：

① 合理排序，复用状态设置，合理设计架构去规避冗余绑定

② 复用descriptor set

③ 减少每个shader绑定的内容，降低单个descriptor set更新的时间

Barrier

Barrier是对于资源安全性的保护。因为GPU在执行任务的时候，只要线程是空闲的，就会从队列中取出下一个任务执行，而不会考虑资源的可用性，因此这个依赖关系需要我们人为指定告知GPU。

GPU一般都是按照一定顺序执行，看起来似乎不会出现资源不可用的现象，比如我们一般都会在前一个pass写入数据，在后面的pass读取数据，理论上在后面pass读取数据的时候资源应该准备好了。但实际上由于GPU中复杂的缓存机制，我们不能保证读到的数据就是最新的，因此barrier是必要存在的。

另一方面，一些GPU硬件中可能会支持多个硬件插槽，比如vertex, fragment, compute这三个计算单元可能是独立的，那么这三者是可以并行执行任务的。这时候，假设前一个pass的fragment正在执行，此时vertex插槽可能就会去取下一个pass的任务开始执行，如果不幸这个vertex需要访问上一个fragment写入的数据，而没有正确设置屏障，这个时候可能会发生device lost。在这个例子中，如果屏障正确设置，那就意味着vertex和fragment没有办法并行，GPU执行效率下降，也就是说屏障会带来安全，但更优的设计是避免屏障导致的等待，比如这里就可以调整渲染顺序，把vertex中读取数据的pass安排在和它没有ps->vs的依赖关系的pass之后。

Vulkan中包括执行屏障和内存屏障，前者只保证了顺序的先后，后者能够保证内存读写的安全性，内存屏障根据内存对象的不同又分为全局屏障、纹理屏障和缓冲区屏障。

我们在设置Barrier的时候，通常会去指定访问形式(Access），比如读或者写，还有访问阶段（Stage)，比如vertex,pixel,compute，这个粒度可以到某个stage的前后，比如执行vertex之前。

Access和Stage的设置通常需要我们指定开始和结束的阶段，这个阶段范围越精确，比如说开始的越晚，结束的越早，那么它可能带来阻塞的概率就会下降。如果设置得不够准确，可能会导致一些不必要的等待，降低GPU的性能。

ue4中对于屏障的设置就是相对宽泛的，也就是说它确保了正确性，但并没有确保最优性。我们在渲染逻辑编写的时候，ue4也开放了Transition的设置，但是它开放的参数并不多，我们只能描述一下资源和它大致所处的阶段，而无法直接设置Access和Stage。而ue4的翻译对于Access和Stage的设置都是以性能不一定好但绝不会出错为原则来设置的。ue4最新的RDG系统甚至让我们省去了Transition设置的工作，但是这样的二次封装也让barrier的冗余变得更严重。

barrier这个东西本身设置有开销，但更为严重的一个是barrier本身设置错误导致的异常访问，另一个是barrier设置的过于宽松带来的gpu stall。但barrier只是一种保护，所以大部分情况下如果资源是安全的，并不会触发stall，所以我们可以仅在出现了明显不合理设置导致停滞时再去考虑优化。
compute阶段的屏障有一些比较特别的地方，因为假如我们连续请求多个compute任务，它在GPU中可以合并到一个Surface中，也就是说不同的compute任务是可以并行执行的，除非它们之间有依赖关系，比如下一个compute需要读取上一个compute的UAV。这就是compute的优势所在，它既可以和外部并行，也可以在内部并行（但并行情况可能会因机型而异，有些可能不支持）

如果我们需要强制不同任务不能并行，这个时候执行屏障就能够派上用场，ue4对于compute中的UAV会统一翻译成全局屏障。

RenderPass和SubPass

Render Pass是我们在Vulkan层指定的，一般来说如果切换了Render Target，通常就需要我们切换Render Pass。每个pass结束后我们会把数据写入到系统内存，这就会产生带宽消耗，所以我们当然是期望pass越少越好的，这里的一个Pass就会对应GPU中的一个Surface。

我们应该都知道移动平台有Tile Memory这样的机制，对于一个Pass来说会自动选择Direct或是Tile的执行形式。如果选择了Tile的绘制形式，那么会根据设备的情况和渲染的thread memory负载来计算拆分成多少个Tile来执行。在实际的绘制中，会先完成Binning阶段（顶点处理），再进入Rendering阶段，逐个Tile执行Render，每个Tile执行完成后直接把当前Tile的内容写入到系统内存。

所以我们看到的一个Surface内，GPU执行顺序就是先把所有顶点处理完，再去一块块的绘制。

也正是因为有了Tile Memory，我们可以引入subpass的概念，如果一些数据仅仅作为下一个pass相同像素位置的输入，并不需要实际写入系统内存，最终输出的Render Target是固定的，那么我们就可以把这几个步骤做为subpass，避免切换Render Target和Load Store带来的消耗。

假如我们引入了subpass，那么GPU上的绘制顺序时，就会先去执行第一个Tile的多个subpass，再去执行第二个Tile的多个subpass，表现上还是一块块的画完。

ue4对subpass的封装并没有那么彻底，这意味着假如我们增加删减subpass，都可能需要改动到Vulkan层的一些Layout的东西。

subpass可以设置的内容还是比较丰富的，因为不同subpass可能会有自己的输入输出，所以我们可以去设置InputAttachments和OutputAttachments；另外比较重要的就是可以去设置subpass中Attachment的屏障，类似资源的barrier，我们可以指定Stage和Access属性。对于存在数据依赖的subpass之间屏障如果设置不正确，那么就很可能会发生严重的渲染错误甚至崩溃。