用于常见3D操作的CPU或GPU上的矩阵数学运算

Question

对于常见的3D操作，CPU和GPU之间应该进行多少矩阵数学运算是否存在常识？

典型的3D着色器可能需要多个矩阵。用于计算表面到光计算的世界矩阵。用于正常计算的世界逆转置矩阵。用于3d投影的世界视图投影矩阵。等

有两种基本方法可以解决这个问题。

1. 计算CPU上的矩阵并将计算出的矩阵上传到GPU

   以某种CPU语言

   worldViewProjection = world * view * projection
   worldInverseTranspose = transpose(inverse(world));
   
   upload world, worldViewProjection, worldInverseProjection to GPU
   

   在GPU上使用world, worldViewProjection，worldInverseProjection。

2. 将各种组件矩阵传递给GPU（世界，视图，投影）并在GPU上计算所需的矩阵

   以某种CPU语言

   upload world, view, projection to GPU
   

   在GPU上

   worldViewProjection = world * view * projection
   worldInverseTranspose = transpose(inverse(world));
   

据我所知，在某种程度上我可能只需要在不同的机器和GPU上进行分析，并且在1次绘制调用中绘制一百万个顶点可能与在1次绘制调用中绘制4个顶点有不同的需求但是...我＆＃39我想知道......

关于何时在GPU与CPU进行数学运算以进行矩阵计算，是否有任何共同的智慧。

提出这个问题的另一种方法是我的默认值应该是上面的＃1还是＃2，之后我可以对那些默认不是最佳性能的情况进行分析。

Answer 1

在决定CPU / GPU计算时，问题不是计算，而是流式传输。

GPU计算非常便宜。由于您的计算world * view * projection涉及制服，因此可能会对此进行优化。

但是，如果您选择在GPU上进行计算，则world view和projection必须作为单独的统一矩阵进行流式处理。这比流式传输单个矩阵花费更多时间，并且还在着色器中使用更均匀的组件。

请注意，与纹理数据或缓冲区数据相比，制服的流式传输时间最短。您不太可能因此而达到性能限制，如果您这样做，则很容易进行优化。