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unity广州站gpu resident drawer笔记

时间:2023-12-15 18:36:10浏览次数:31  
标签:render resident srp batch drawer unity gpu

unity广州站gpu resident drawer笔记

什么是gpu resident drawer

  将MeshRenderer数据转为BRG batch(BatchRendererGroup)数据的机制。

  它在unity6正式推出,并关联dots。
  它优化的是CPU耗时,但也可能进而提高gpu的性能。因为需要提交给GPU的绘制调用更少。
  通过gpu resident drawer绘制的dc可以在framedebuger中的Hybrid Batch Group看到。

gpu resident drawer的好处

  1.Persistent batch。更少的合批。
  2.BRG shader data model。 用SoA思想减少cpu与gpu传输数据的时间。(既优化了结构大小,也优化的顺序)
    官网说有1.5倍提升。
  3.gpu渲染n+1帧时,用户可能会尝试对persisent buffer进行写操作,会导致数据乱掉,gpu resident drawer通过双缓存解决这个问题。

gpu resident drawer如何组织batch

  传统srp组织batch的特点:

    srp batch组织根据mesh render顺序进行合批,render间会被不同数据(mesh || meterial)打断。
    srp组织render数据是每个render结构存储一个obj2world矩阵、world2obj矩阵和BaseColor。
    srp随场景复杂度提高,可能会有瓶颈。因为srp组织batch只在主线程中单线程执行(见Profiler的RenderLoop.GPUSrpBatcher)。且srp有减少cpu与gpu传输数据的时间,但不能减少drawcall。

  gpu resident drawer提交dc的大致流程

  MeshRenderer数据转为BRG batch数据。
  上传render数据到gpu
  renderer进行裁剪
  提交drawcall

  gpu resident drawer如何减少drawcall

    遍历一定范围Renderer的mesh和material一样,是否产生阴影,设置归属的BatchDrawRange组。
    重映射remap所有render的顺序。
    根据remap后的BatchDrawRange组提出三个数组(local to world、world to local和color,而srp是单个render一个local2worl、world2local 和colr)。

      前面提到了优化了结构大小便如下图,少了一个float。

    遍历所有相机,与每个相机的视锥6个平面求交,每个相机与每个可产生shadow的灯光进行一次计算。unity用多线程进行裁剪+ smid进行提速。封装成PlanePacked,用 brust对 每四个裁剪屏幕合并成一条指令的计算。
      每个 render分到8bit存储在裁剪屏幕求交的结果visibility mask。8 * 8bit= ulong.
      每个batch的下表都是从0开始。shader如何采用这些数据呢?会生成visable instanced, remap, 类似内存随机访问,类超低端机器上不好(可能会产生负优化)。

如何开启gpu resident drawer

urp

hdrp

此外,它还需要一些必要的设置(见gpu resident drawer兼容性)

gpu resident drawer的选择性关闭

  这在LateUpdate之后但在渲染开始之前每帧发生一次。
  如果在渲染期间移动对象,可能数据会乱掉。
  可以对象添加DisallowGPUDrivenRendering组件让这些对象不采用gpu resident drawer

gpu resident drawer兼容性

必要的设置

失效的案例

参考:
https://forum.unity.com/threads/gpu-driven-rendering-in-unity.1502702/
https://blog.unity.com/engine-platform/batchrenderergroup-sample-high-frame-rate-on-budget-devices

标签:render,resident,srp,batch,drawer,unity,gpu
From: https://www.cnblogs.com/lanyelinxiang/p/17903991.html

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