优化GPU到CPU数据传输

Question

我有点超出我的深度（最好的方式让我想到），但我正在寻找可以减少我的应用程序的GPU到CPU数据传输的优化。

我有一个应用程序对GPU中的顶点数据执行一些修改。有时，CPU必须读回修改后的顶点数据的一部分，然后计算一些参数，然后通过制服传递回GPU着色器，形成一个循环。

将所有顶点数据传回CPU，然后在CPU（数百万点）上筛选它需要很长时间，所以我有一个＆＃34; hack＆＃34;尽管不是最佳的，但可以将工作量减少到可用的水平。

我的所作所为：

1. CPU：读取图片
2. CPU：每个像素生成1个顶点，Z基于颜色信息/过滤器等
3. CPU：将所有顶点数据传输到GPU
4. GPU：根据从CPU设置的一些统一参数，实时转换用于实时更新GL_POINT顶点坐标的反馈。

当我只想阅读矩形＆＃34;部分＆＃34;时，我使用glMapBufferRange映射构成所需矩形的整行（坏图警报）：



这应该代表GPU中的图像/顶点集。我的＆＃34; hack＆＃34;涉及必须读取所有蓝色和红色顶点。这是因为我只能指定1个连续范围的数据来回读。

有没有人知道一种聪明的方法来有效地获得红色，没有蓝色？ （无需发出一系列glMapBufferRange调用）

编辑 -

用例是我将图像渲染为3D世界作为GLPoints，在Z中着色和偏移量基于颜色信息（根据距离确定大小等）。然后，用户可以使用鼠标光标刷修改顶点Z数据。一些画笔应用程序代码背后的逻辑需要知道鼠标下面区域的Z（画笔圆圈），例如。最小/最大/平均等，以便CPU可以通过设置一系列馈入着色器的制服来控制着色器对数据的修改。因此，例如用户可以说，我希望光标下的所有点都设置为平均值。这可能完全可以在GPU中完成，但我的想法是，一旦我获得了CPU-GPU＆＃34; loop＆＃34; （根据我可以合理地进行优化），然后我可以扩展min / max / avg的东西来在CPU上做有趣的事情，这些事情很可能（可能）完全在GPU上完成。

干杯！ Laythe

Answer 1

要从GPU获取任何数据到CPU，您需要在任何情况下映射GPU内存，这意味着OpenGL应用程序必须使用mmap之类的内容。我已经检查了x86和ARM的实现，看起来它是页面对齐的，所以你不能在任何给定的时间映射少于1个连续的GPU内存页面，所以即使你可以请求映射只是红色区域，您很可能也会获得蓝色区域（取决于您的页面和像素数据大小）。

解决方案1 ​​ 只需使用glReadPixels，因为这允许您选择帧缓冲区的窗口。我假设像英特尔这样的GPU供应商会优化驱动程序，因此它会映射尽可能少的页面，但这不能保证，在某些情况下，您可能需要映射2个页面仅2个像素。

解决方案2 创建计算着色器或使用几个glCopyBufferSubData调用将您感兴趣的区域复制到GPU内存中的连续缓冲区中。如果你知道你想要的高度和宽度，你就可以解开并在CPU端获得一个2D缓冲区。

上述哪种解决方案更好地取决于您的硬件和驱动程序实施。如果GPU-> CPU是瓶颈而GPU-> GPU速度很快，那么第二种解决方案可能会运行良好，但您必须进行试验。

解决方案3 正如评论中所建议的，在GPU上做一切。这在很大程度上取决于工作是否能够很好地并行化，但如果内存复制对你来说太慢，那么你就没有太多其他选择了。

Answer 2

我想你是在问，因为你不能在着色器上做所有工作，对吧？

如果渲染到帧缓冲对象，然后将其绑定为GL_READ_FRAMEBUFFER，则可以通过glReadPixels读取它的块。