我手动生成带有计算着色器的mipmap，因为我不是简单地过滤，而是在那里进行一些计算。
直接方法是，对于级别1的纹素，读取级别0中的四个对应纹素，进行过滤，然后写入纹素。为整个级别做到这一点，然后重复下一个级别。
但必须有更快的方式:)而不是读取0级，写入1级，然后再次读取1级，写入2级等等，它可能更有效率。读取0级的磁贴，然后在同一个调度调用中迭代地写下接下来几个级别的所有值。这样，最多可以保存一半的读数。
我的问题是，这已经完成了吗？我对更详细的算法感兴趣，这种算法已被证明是有效的。
具体来说，我正在实现一种推拉算法，该算法首先计算从最大到最小的那些miplevels。然后在第二步中，使用原始纹理元素或粗糙 miplevel中四个周围纹素的插值，从第二个到最小的一个细化级别。我希望看到有效的计算方案，但通过谷歌搜索无法找到。
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我没有意识到这基本上是一个带有一些约束的平行减少。对于并行缩减，有一个很好的白皮书来自NVIDIA，其中有许多优化策略也适用于此：https://docs.nvidia.com/cuda/samples/6_Advanced/reduction/doc/reduction.pdf
此外，我在这里找到了一个使用计算着色器降尺度的示例实现：https://mynameismjp.wordpress.com/2011/08/10/average-luminance-compute-shader/虽然它有点过时，但是，例如明确地试图对指令进行矢量化。