揭秘 MetalKit：用 Metal 开启计算的精彩大门

2023-10-31 11:50:07

MetalKit：Metal 计算的得力助手

在 GPU 编程领域，计算（GPGPU）是除渲染外的另一大用途。两者都涉及 GPU 并行编程，但计算对线程的工作方式有着更精细的控制。当您需要某些线程处理问题的某一部分，而其他线程处理另一部分时，这将非常有用。

MetalKit 是苹果公司为 iOS 和 macOS 系统打造的框架，它使开发者能够使用 Metal API 进行计算。Metal 是苹果公司开发的低级图形 API，它允许开发者直接访问 GPU。MetalKit 简化了 Metal API 的使用，使开发者能够更轻松地编写计算内核。

MetalKit 的优势

使用 MetalKit 进行计算具有许多优势，包括：

高性能： MetalKit 使用 Metal API，可直接访问 GPU，从而实现高性能计算。
易于使用： MetalKit 提供了易于使用的 API，使开发者能够更轻松地编写计算内核。
跨平台： MetalKit 支持 iOS 和 macOS 系统，使开发者能够在多个平台上运行相同的计算代码。

MetalKit 示例

为了更好地理解如何使用 MetalKit 进行计算，我们来看一个简单的示例。该示例将使用 MetalKit 来计算一个向量的长度。

import MetalKit

class ViewController: UIViewController {

    var device: MTLDevice!
    var commandQueue: MTLCommandQueue!
    var computePipelineState: MTLComputePipelineState!

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()

        // 创建 Metal 设备
        device = MTLCreateSystemDefaultDevice()

        // 创建命令队列
        commandQueue = device.makeCommandQueue()

        // 加载计算内核
        let library = device.makeDefaultLibrary()
        let kernel = library.makeFunction(name: "compute_vector_length")

        // 创建计算管道状态
        let pipelineStateDescriptor = MTLComputePipelineDescriptor()
        pipelineStateDescriptor.computeFunction = kernel
        computePipelineState = device.makeComputePipelineState(descriptor: pipelineStateDescriptor)

        // 创建命令缓冲区
        let commandBuffer = commandQueue.makeCommandBuffer()

        // 创建计算命令编码器
        let computeCommandEncoder = commandBuffer.makeComputeCommandEncoder()

        // 设置计算管道状态
        computeCommandEncoder.setComputePipelineState(computePipelineState)

        // 创建向量数据
        let vector = [1.0, 2.0, 3.0]

        // 创建缓冲区
        let vectorBuffer = device.makeBuffer(bytes: vector, length: vector.count * MemoryLayout<Float>.stride, options: [])

        // 设置计算内核参数
        computeCommandEncoder.setBuffer(vectorBuffer, offset: 0, index: 0)

        // 执行计算内核
        let threadGroupCount = MTLSize(width: 1, height: 1, depth: 1)
        let threadGroups = MTLSize(width: 1, height: 1, depth: 1)
        computeCommandEncoder.dispatchThreadgroups(threadGroups, threadsPerThreadgroup: threadGroupCount)

        // 结束计算命令编码器
        computeCommandEncoder.endEncoding()

        // 提交命令缓冲区
        commandBuffer.commit()

        // 读取结果
        let resultBuffer = device.makeBuffer(length: MemoryLayout<Float>.stride, options: [])
        commandBuffer.blit(vectorBuffer, offset: 0, length: vector.count * MemoryLayout<Float>.stride, to: resultBuffer, offset: 0, size: MemoryLayout<Float>.stride)
        commandBuffer.waitUntilCompleted()

        let result = resultBuffer.contents().load(as: Float.self)

        // 打印结果
        print("Vector length: \(result)")
    }
}