就不给定义了,直接简单的说,映射(Mapping)后的某块显存,就能被 CPU 访问。
三大图形 API(D3D12、Vulkan、Metal)的 Buffer(指显存)映射后,CPU 就能访问它了,此时注意,GPU 仍然可以访问这块显存。这就会导致一个问题:IO冲突,这就需要程序考量这个问题了。
WebGPU 禁止了这个行为,改用传递“所有权”来表示映射后的状态,颇具 Rust 的哲学。每一个时刻,CPU 和 GPU 是单边访问显存的,也就避免了竞争和冲突。
当 JavaScript 请求映射显存时,所有权并不是马上就能移交给 CPU 的,GPU 这个时候可能手头上还有别的处理显存的操作。所以,GPUBuffer
的映射方法是一个异步方法:
const someBuffer = device.createBuffer({ /* ... */ })
await someBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ, 0, 4) // 从 0 开始,只映射 4 个字节
// 之后就可以使用 getMappedRange 方法获取其对应的 ArrayBuffer 进行缓冲操作
不过,解映射操作倒是一个同步操作,CPU 用完后就可以解映射:
somebuffer.unmap()
注意,mapAsync
方法将会直接在 WebGPU 内部往设备的默认队列中压入一个操作,此方法作用于 WebGPU 中三大时间轴中的 队列时间轴。而且在 mapAsync 成功后,内存才会增加(实测)。
当向队列提交指令缓冲后(此指令缓冲的某个渲染通道要用到这块 GPUBuffer),内存上的数据才会提交给 GPU(猜测)。
由于测试地不多,我在调用 destroy
方法后并未显著看到内存的变少,希望有朋友能测试。
可以在创建缓冲时传递 mappedAtCreation: true
,这样甚至都不需要声明其 usage 带有 GPUBufferUsage.MAP_WRITE
const buffer = device.createBuffer({
usage: GPUBufferUsage.UNIFORM,
size: 256,
mappedAtCreation: true,
})
// 然后马上就可以获取映射后的 ArrayBuffer
const mappedArrayBuffer = buffer.getMappedRange()
/* 在这里执行一些写入操作 */
// 解映射,还管理权给 GPU
buffer.unmap()
JavaScript 这端会在 rAF 中频繁地将大量数据传递给 GPUBuffer 映射出来的 ArrayBuffer,然后随着解映射、提交指令缓冲到队列,最后传递给 GPU.
上述最常见的例子莫过于传递每一帧所需的 VertexBuffer、UniformBuffer 以及计算通道所需的 StorageBuffer 等。
使用队列对象的 writeBuffer
方法写入缓冲对象是非常高效率的,但是与用来写入的映射后的一个 GPUBuffer 相比,writeBuffer
有一个额外的拷贝操作。推测会影响性能,虽然官方推荐的例子中有很多 writeBuffer 的操作,大多数是用于 UniformBuffer 的更新。
这样反向的传递比较少,但也不是没有。譬如屏幕截图(保存颜色附件到 ArrayBuffer)、计算通道的结果统计等,就需要从 GPU 的计算结果中获取数据。
譬如,官方给的从渲染的纹理中获取像素数据例子:
const texture = getTheRenderedTexture()
const readbackBuffer = device.createBuffer({
usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ,
size: 4 * textureWidth * textureHeight,
})
// 使用指令编码器将纹理拷贝到 GPUBuffer
const encoder = device.createCommandEncoder()
encoder.copyTextureToBuffer(
{ texture },
{ buffer, rowPitch: textureWidth * 4 },
[textureWidth, textureHeight],
)
device.submit([encoder.finish()])
// 映射,令 CPU 端的内存可以访问到数据
await buffer.mapAsync(GPUMapMode.READ)
// 保存屏幕截图
saveScreenshot(buffer.getMappedRange())
// 解映射
buffer.unmap()
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原文链接 : https://www.cnblogs.com/onsummer/p/webgpu-buffer-mapping.html
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