我最近正在通过opengl教程寻找光线追踪。大多数教程都更喜欢计算着色器。我想知道为什么他们只是渲染到纹理，然后将纹理渲染为四边形。
计算着色器方法在屏幕四边形上的优缺点是什么？
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简短回答：因为计算着色器为您提供了更有效的工具来执行复杂的计算。
答案很长：
或许他们提供的最大优势（在跟踪的情况下）是能够准确控制如何在GPU上执行工作。当您跟踪复杂场景时，这很重要。如果您的场景很简单（例如，康奈尔盒子），那么差异可以忽略不计。全天跟踪片段着色器中的一些球体。检查http://shadertoy.com/，看看现代GPU和片段着色器可以实现的疯狂。
但是。如果场景和阴影非常复杂，则需要来控制工作的完成方式。渲染一个四边形并在一个碎片着色器中进行跟踪，最多会使你的应用程序挂起，同时驱动程序会哭，改变其合法名称，并移动到世界的另一端......最糟糕的是，崩溃驱动程序。如果单个操作花费的时间过长，很多驱动程序都会中止（这在标准使用情况下几乎不会发生，但是当您开始尝试跟踪1M多边形场景时会很快发生。）
所以你在frag shader中做了太多的工作......下一个逻辑呢？好的，限制工作量。绘制较小的四边形以控制您一次跟踪的屏幕数量。或者使用glScissor。使工作负载越来越小，直到您的驱动程序可以处理它。
猜猜我们刚刚重新发明了什么？计算着色器工作组！工作组是控制作业大小的计算着色器机制，它们比片段级hackery更好的抽象（当我们处理这个时）一种复杂的任务）。现在我们可以非常自然地控制我们发送的光线数量，并且我们可以在不与屏幕空间紧密耦合的情况下实现这一点。对于简单的跟踪器，这会增加不必要的复杂性。对于一个真实的＆＃39;一，这意味着我们可以轻松地在抖动的网格上进行亚像素光线投射，如果我们愿意的话，可以在每个像素的大量光线投影中进行路径追踪等。
计算着色器的其他功能对于高性能的工业级跟踪器非常有用：
通常，现代GPU的架构旨在使用计算更自然地支持此类任务。就个人而言，我已经使用MLT，kd树加速和许多其他计算上昂贵的技术（PT已经非常昂贵）编写了实时渐进路径跟踪器。我试图尽可能长时间保持片段着色器/全屏四边形。一旦我的场景足够复杂，需要一个加速结构，我的司机开始窒息，无论我拉什么hackery。我在CUDA中重新实现（与计算不同，但利用相同的基础GPU架构进步），并且全世界都很好。
如果你真的想深入了解，请看一下3.1节：https://graphics.cg.uni-saarland.de/fileadmin/cguds/papers/2007/guenther_07_BVHonGPU/Guenter_et_al._-_Realtime_Ray_Tracing_on_GPU_with_BVH-based_Packet_Traversal.pdf。坦率地说，这个问题的最佳答案将是对GPU微架构的广泛讨论，而且我根本没有资格提供这个。查看上面的现代GPU跟踪文件将让您了解性能考虑的深度。
最后一点：在光线跟踪复杂场景的上下文中，计算优于frag的任何性能优势与光栅化/顶点着色器开销/混合操作开销等完全无关。对于具有复杂着色的复杂场景，跟踪计算中的瓶颈完全，如上所述， compute 着色器具有更高效实施的工具