用 Metal 框架来协调 CPU 和 GPU

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2023-10-06 13:31:27

在繁重的图形计算领域，CPU 和 GPU 协同工作非常重要。然而，由于资源共享，它们之间不可避免地会出现数据依赖，从而导致性能下降。

本文将深入探讨这种数据依赖的原因，并提供一个实用的解决方案，利用 Metal 框架的优势来消除它。通过使用资源的多个实例，我们可以避免 CPU 和 GPU 工作之间的等待，从而提高应用程序的整体性能。

数据依赖的根源

CPU 和 GPU 之间的数据依赖通常是由资源共享引起的。例如，如果 CPU 和 GPU 都试图访问相同的纹理数据，那么 CPU 必须等待 GPU 完成其操作，才能继续进行。这种等待会对应用程序的性能产生重大影响，尤其是在处理大量数据时。

解决方法：使用资源的多个实例

为了克服数据依赖问题，我们可以使用 Metal 框架提供的资源的多个实例。通过创建纹理、缓冲区和其他资源的多个副本，我们可以允许 CPU 和 GPU 同时访问这些资源，从而消除等待。

例如，我们可以为纹理创建两个实例，一个用于 CPU，另一个用于 GPU。当 CPU 需要访问纹理数据时，它可以使用第一个实例，而当 GPU 需要访问它时，它可以使用第二个实例。这消除了对单个纹理实例的争用，从而提高了性能。

利用 Metal 框架

Metal 框架提供了一种简单的方法来创建资源的多个实例。我们可以使用 MTLDevice 的 newTexture 和 newBuffer 方法来创建资源的多个实例。例如，以下代码创建纹理的两个实例：

MTLTextureDescriptor *textureDescriptor = [[MTLTextureDescriptor alloc] init];
// 设置纹理符的属性...

id<MTLTexture> cpuTexture = [device newTextureWithDescriptor:textureDescriptor];
id<MTLTexture> gpuTexture = [device newTextureWithDescriptor:textureDescriptor];