• 跨平台渲染框架尝试


    1. Preface

          Constant buffer是我们在编写shader的时候,打交道最多的一种buffer resource了。constant表明了constant buffer中的数据,在一次draw call的执行过程中都是不变的;而在不同的draw call之间,我们可以修改其中的数据。它是我们把数据从CPU传递到GPU最常见的方法。constant buffer的概念和定义就不在这里赘述了,鄙文主要讨论如何优雅的管理constant buffer.

    2. How to create and manipulate constant buffer gracefully.

           Constant buffer在各种api中都有很好的支持,如在DX11中,以cbuffer为类型的闭包,可以定义一个constant buffer.

         

     1 cbuffer Transforms
     2 {
     3         matrix world;
     4         matrix view_project;
     5         matrix skin[32];
     6 };
     7 
     8 cbuffer change_every_frame
     9 {
    10         float3 light_positoin;
    11         float4 light_color;
    12 };
    13 
    14 float4 dummy_vec4_variable;

          cbuffer可以根据你自己对它的功能或者buffer数据改变的策略来定义。在DX11中,我通过shader reflection的接口发现,没有在cbuffer闭包中的变量,都会被放到一个名叫@Globals的constant buffer中。当然这也取决你的fxc.exe的版本。其实让我们苦恼的并不是如何使用DX或者GL等这些api创建一个constant buffer对象,而是我们为了使用constant buffer,通常情况下需要在我们的引擎或者客户端的程序代码中,创建一个内存布局和大小与GPU端统一的数据结构。例如,我们要使用 transforms和change_every_frame这两个cbuffer,我们还要写这些C++的代码。

    struct transform
    {
            your_matrix_type    world_matrix;
            your_matrix_type    view_project_matrix;
            your_skin_matrices  skin_matrices[32];   
    };
    
    struct change_every_frame
    {
            your_float3_type  light_positoin;
            your_float_type   pack;
            yourefloat4_type  light_color;
    };

           这是一件很让人困扰的事情。首先,如果你开发了一个新的shader并使用了一个新的cbuffer的定义,那么你不得不修改你的引擎或者客户端代码。添加新的数据结构,还有使用和更新的代码。如果是这样,我们的程序或者引擎的扩展性就太差了!其次,你得非常小心的处理constant buffer内存布局的规则,否则你的数据不会正确的传递。例如,light_position后面要更一个float作为补位。我们应该把这些交给程序自己,而不是自己来做重复的工作。在C++中,我们必须要把这些与类型相关,也就是受限于编译期的,改成到运行期当中来计算。管理的基本方法如图所示:

          我将一个cbuffer分成的两个部分,一个大小跟GPU中cbuffer大小一致的memory block,和一个对cbuffer各个成员的描述meta data. 如何来实现呢?在最开始,我们需要一个枚举来描述所有的基本类型,例如float,float3,float4x4,这是从编译期转向运行期的第一步。

     1 enum class data_format
     2 {
     3     float_, float2, float3, float4,
     4     float2x2, float2x3, float2x4,
     5     float3x2, float3x3, float3x4,
     6     float4x2, float4x3, float4x4,
     7     int_, int2, int3, int4,
     8     uint, uint2, uint3, uint4,
     9     structured,
    10 };

           然后,我们需要一个结构体来描述整个constant buffer,例如change_every_frame这个cbuffer,我们要描述整个buffer的大小,light_color的data format,还有相对于cbuffer头地址的偏移量等。并且还要支持在cbuffer中使用结构体和数组。所以这个结构体应该是自递归的。如下面的代码

     1     // numeric layout
     2     class numeric_layout
     3     {
     4         using sub_var_container = std::vector<numeric_layout>;
     5         static constexpr size_t sub_count = 8;
     6 
     7     public:
     8         // construct
     9         numeric_layout(data_format format, uint16_t count, uint16_t size, uint16_t offset)
    10             : format_(format)
    11             , count_(count)
    12             , size_(size)
    13             , offset_(offset)
    14         {
    15             sub_variables_.reserve(sub_count);
    16         }
    17 
    18         template <typename T>
    19         numeric_layout(large_class_wrapper<T> t)
    20             : numeric_layout(
    21                 data_format::structured, 1, 
    22                 structure_size<T>::value, 0)
    23         {
    24             detail::init_variable_layout_from_tuple(*this, t);
    25         }
    26 
    27         // attribute access
    28         data_format format() const noexcept
    29         {
    30             return format_;
    31         }
    32 
    33         uint16_t count() const noexcept
    34         {
    35             return count_;
    36         }
    37 
    38         uint16_t size() const noexcept
    39         {
    40             return size_;
    41         }
    42 
    43         uint16_t offset() const noexcept
    44         {
    45             return offset_;
    46         }
    47 
    48         // sub variables
    49         void add_sub(data_format format, uint16_t count, uint16_t size, uint16_t offset)
    50         {
    51             //assert(data_format::structured != format_);
    52             assert(offset + size <= size_);
    53 
    54             sub_variables_.emplace_back(format, count, size, offset);
    55         }
    56 
    57         numeric_layout& operator[] (size_t index)
    58         {
    59             return sub_variables_[index];
    60         }
    61 
    62         numeric_layout const& operator[] (size_t index) const
    63         {
    64             return sub_variables_[index];
    65         }
    66 
    67     private:
    68         data_format            format_;
    69         uint16_t               count_;
    70         uint16_t               size_;
    71         uint16_t               offset_;
    72         sub_var_container      sub_variables_;
    73     };

          在我们编译自己的shader之前,还需要多做一件事情,就是解析shader code中的cbuffer,把这些meta data都获取出来,创建好我们的numeric_layout对象。自己写的constant_buffer类如下:

     1 template<>
     2 struct buffer_traits<constant_buffer>
     3 {
     4     static constexpr object_type type() noexcept
     5     {
     6         return object_type::constant_buffer;
     7     }
     8 };
     9     
    10 class constant_buffer : public buffer<constant_buffer>
    11 {
    12     using base_type = buffer<constant_buffer>;
    13     
    14 public:
    15     constant_buffer(string&& name, numeric_layout&& layout)
    16         : base_type(std::move(name), layout.size(), 1, device_access::write, device_access::read)
    17         , layout_(std::move(layout))
    18     {
    19         allocate();
    20     }
    21 
    22     constant_buffer(string&& name, numeric_layout const& layout)
    23         : base_type(std::move(name), layout.size(), 1, device_access::write, device_access::read)
    24         , layout_(layout)
    25     {
    26         allocate();
    27     }
    28     
    29     void resize(numeric_layout&& layout)
    30     {
    31         auto elem_size = layout.size();
    32         base_type::resize(elem_size, 1);
    33         layout_ = std::move(layout);
    34     }
    35     
    36     numeric_variable operator[](size_t index)
    37     {
    38         return{ layout_[index], data() };
    39     }
    40     
    41 private:
    42     numeric_layout        layout_;
    43 };

          这个是基于之前的buffer和resource之上写的,对resource和buffer还有texture的管理和设计可以参阅之前的随笔,还有这个很low的仓库

          当然,都已经解析了cbuffer,讲道理应该把整个shader codes都解析一遍,创建一个完整的effect框架。这部分的功能,我正在研究和开发中,希望能顺利完成并同大家分享。然后在渲染框架的与平台无关的代码部分,抽象一个constant buffer类型,并使用这个numeric_layout创建与平台无关的constant buffer对象。有了这个constant buffer对象,平台相关的代码就有足够多的信息正确创建设备上的cbuffer的对象了,无论是dx还是gl. 那么总体的流程如图:

          在很多图形api中,对cbuffer的部分更新做的并不是很好,如只更新change_every_frame中的light_color分量。DX的UpdateSubresource无法实现,gl3.1之后有了ubo,才可以使用glSetBufferSubData来实现。在我们管理的cbuffer下,我们可以部分更新cpu中的cbuffer的memory,在一起update到gpu上来模拟这种部分更新的实现。

    3. Use the powerful compile time computation of C++ to manipulate constant buffer

          接下来聊聊如何利用C++新标准强大的编译期计算来方便我们创建cbuffer. 上述将编译期迁移到运行期的方法,很适合在渲染框架中使用。运行期化的代码,虽然能解决问题,但是创建的过程还是比较复杂。在我们写实验和测试的代码这类很小的程序,上图的流程就显的笨重了。所以,我在实现numeric_layout的时候,提供了使用用户自定义类型来创建cbuffer的metadata的方法,以便小型程序使用。使用起来非常简单,代码如下:

     1 // test constant buffer
     2 struct global_cbuffer
     3 {
     4     float3        light_position;
     5     float4        ambient_color;
     6     float4        diffuse_color;
     7     float4x4    model_view;
     8     float3        light_direction;
     9 };
    10 
    11 BOOST_FUSION_ADAPT_STRUCT(
    12     global_cbuffer,
    13     (float3,    light_position)
    14     (float4,    ambient_color)
    15     (float4,    diffuse_color)
    16     (float4x4,    model_view)
    17     (float3,    light_direction)
    18     );
    19 
    20 void test_constant_buffer()
    21 {
    22     numeric_layout_t layout = wrap_large_class<global_cbuffer>();
    23     constant_buffer_t cbuffer{ "global cbuffer", std::move(layout) };
    24 }

          首先定义自定义的cbuffer的结构体,跟shader code中的一模一样的结构体;然后使用boost::fusion做编译期的反射;最后使用numeric_layout的另外一个构造函数创建cbuffer的metadata,共cbuffer创建使用。这里用了几个技巧。

          1. 使用large_class_wrapper<T>来避免不必要的栈内存分配。由于定义我们的constant buffer的数据结构往往是一个结构体,而我们创建numeric_layout对象并不需要这个结构体的实例或者实例的引用,只需要编译期的反射信息。我们没有必要去创建一个无用的对象,而是把类型传递给large_class_wrapper<T>类模板,让它带上类型信息,但是这个类模板本身是一个空类,大小为1,甚至会被编译期优化掉。所以这里使用large_class_wrapper<T>可以避免不比较的内存开销。

          2. 使用编译期计算C++的结构体在gpu中的大小。具体算法就是按照微软constant buffer内存对齐的规则文档来构建的。在实现中使用了index_sequence展开参数,编译期整形向16对齐,递归模板和模板特化等技巧,详细代码如下:

     1     namespace detail
     2     {
     3         template <size_t Reg, size_t Offset>
     4         struct structure_size_helper
     5         {
     6             static constexpr size_t reg = Reg;
     7             static constexpr size_t offset = Offset;
     8         };
     9 
    10         template <typename Helper, typename ... Args>
    11         struct structure_size_impl_expand_impl;
    12 
    13         template <typename Helper, typename T>
    14         struct export_calculate_result
    15         {
    16             using traits_t = array_traits<T>;
    17             using numeric_traits_t = typename traits_t::numeric_traits_t;
    18             using helper_t = Helper;
    19 
    20             static constexpr size_t count = traits_t::count;
    21             static constexpr size_t numeric_size = numeric_traits_t::size();
    22             static constexpr size_t numeric_reg = numeric_traits_t::reg();
    23 
    24             static constexpr bool new_four_component =
    25                 (count > 1) || (helper_t::reg + numeric_reg >= 4);
    26 
    27             static constexpr size_t new_reg = new_four_component ?
    28                 0 : (helper_t::reg + numeric_reg) % 4;
    29             static constexpr size_t new_size = new_four_component ?
    30                 align<16>(helper_t::offset) + numeric_size : helper_t::offset + numeric_size;
    31         };
    32 
    33         template <typename Helper, typename First, typename ... Rests>
    34         struct structure_size_impl_expand_impl<Helper, First, Rests...> : export_calculate_result<Helper, First>
    35         {
    36             using next_helper = structure_size_helper<new_reg, new_size>;
    37             using next_type = structure_size_impl_expand_impl<next_helper, Rests...>;
    38             static constexpr size_t value = next_type::value;
    39         };
    40 
    41         template <typename Helper, typename Last>
    42         struct structure_size_impl_expand_impl<Helper, Last>
    43             : export_calculate_result<Helper, Last>
    44         {
    45             static constexpr size_t value = align<16>(new_size);
    46         };
    47 
    48         template <typename T, typename Indices>
    49         struct structure_size_impl;
    50 
    51         template <typename ... Args>
    52         struct structure_size_impl_expand
    53         {
    54             static constexpr size_t value = structure_size_impl_expand_impl
    55                 <structure_size_helper<0,0>, Args...>::value;
    56         };
    57 
    58         template <typename T, size_t ... Is>
    59         struct structure_size_impl<T, std::index_sequence<Is...>>
    60         {
    61             static constexpr size_t value = structure_size_impl_expand<
    62                 type_at<T, Is>...>::value;
    63         };
    64     }
    65 
    66     template <typename T>
    67     struct structure_size
    68     {
    69         static_assert(is_sequence<T>::value, "!!!");
    70         static constexpr size_t size = sequence_size<T>::value;
    71 
    72         static constexpr size_t value = detail::structure_size_impl<
    73             T, std::make_index_sequence<size>>::value;
    74     };

           3. 最后从struct初始化的时候,使用了bool[]数组配合index_sequence展开struct中的每一个分量,分别计算meta信息,调用numeric_layout::add_sub逐一创建。计算的方法同编译期类似,代码如下:

     1     namespace detail
     2     {
     3         struct offset_register
     4         {
     5             uint16_t offset;
     6             uint16_t reg;
     7         };
     8 
     9         template <typename T>
    10         void bind_numeric(numeric_layout& layout, offset_register& helper)
    11         {
    12             using traits_t = array_traits<T>;
    13             using traits_type = typename traits_t::numeric_traits_t;
    14 
    15             // get the current register position
    16             auto reg = detail::reg_size(traits_type::format());
    17 
    18             // if we need to begin a new four component ? 
    19             auto begin_new_four_component = traits_t::count > 1 || reg + helper.reg >= 4;
    20             if (begin_new_four_component)
    21             {
    22                 helper.reg = 0;
    23                 helper.offset = detail::align<16>(helper.offset);
    24             }
    25 
    26             // calculate the size of current variable
    27             auto size = detail::size_of(traits_type::format(), traits_t::count);
    28 
    29             // add the container
    30             layout.add_sub(traits_type::format(), traits_t::count, size, helper.offset);
    31 
    32             // update helper object, which acts like a context of this calculation process
    33             helper.offset += size;
    34             helper.reg += reg & 0x03;        // helper.reg = (helper.reg + reg) % 4
    35         }
    36     
    37         template <typename T, size_t ... Is>
    38         void init_variable_layout_from_tuple(numeric_layout& layout, large_class_wrapper<T> tuple, std::index_sequence<Is...> seq)
    39         {
    40             offset_register helper = { 0, 0 };
    41             using swallow_t = bool[];
    42     
    43             swallow_t s = { (bind_numeric<type_at<T, Is>>(layout, helper), true)... };
    44         }
    45     
    46         template <typename T>
    47         void init_variable_layout_from_tuple(numeric_layout& layout, large_class_wrapper<T> tuple)
    48         {
    49             init_variable_layout_from_tuple(layout, tuple, std::make_index_sequence<sequence_size<T>::value>{});
    50         }
    51     }

           目前还不支持struct中嵌套struct,我想不久的将来应该会支持的。

    4. Tail

          constant buffer曾经是我引擎开发工作当中一个比较痛苦的环节,每写一个shader,每多一个effect就得在C++代码中添加相应的数据结构和逻辑显得很DRY。而后错误的更新cbuffer招致的痛苦的调试过程也是历历在目。还有当我看到maya的cgfx如此灵活和强大功能更让我觉得cbuffer是得好好管理一下了。Powered by modern cpp and modern graphics api,希望我自己实现的渲染框架,可以在不添加一行C++代码的同时,还能高效的正确渲染新加入的effect,杜绝DRY的设计和实现。

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