1.移動端GPU架構

Immediate Mode Rendering Architecture（IMR）

早先PC端的GPU大多數采用的是IMR的架構。IMR架構的大體流程如圖所示，值得注意的是對于每個像素，經過數次的color/depth的讀寫，最終繪制到framebuffer上。這當中的每一次讀寫，都是直接與內存交互。所以，頻繁讀寫內存，會消耗大量的帶寬，這個過程會大量發熱。對PC來說，為了更高的畫質和幀率，可以用更好的風扇和散熱從外部解決發熱問題，但是對于空間十分有限的手機來說，肯定不可能去加裝散熱了。

Tile-Based Rendering Architecture（TBR）

所以為了解決帶寬引起的發熱問題，現在的手機GPU普遍使用的是tiled-based架構，Adreno/Mali/PowerVR的GPU在這個基礎上有自家獨有的優化，比如PowerVR的TBDR架構中的HSR，可以完全消滅不透明物體渲染時的overdraw，這里就不展開討論了。

不過它們的核心思想是一致的，都是為GPU開辟了一塊on-chip memory，這塊on-chip memory的特點就是相比于與內存的交互，GPU讀寫它的開銷非常小。

Tile-based rendering將一個完整的framebuffer分為若干個tile，每個tile的內容完全繪制完畢之前，GPU只讀寫on-chip memory，一塊tile完全渲染完畢之后才會將on-chip memory中的內容一次性寫入內存，下圖描述了整體的繪制流程。

這樣，原本繪制每個像素都需要直接讀寫內存，現在改為全部讀寫開銷極低的on-chip memory，從而節約了帶寬，降低了功耗。

2.為什么用Vulkan？

這也是在移動端渲染開發必然要考慮的問題，要求引擎技術團隊對自己的項需求和Vulkan API，以及相關手機硬件特性都有非常清晰的認知。Vulkan API主要有以下幾點特殊的優勢：

1. 它的驅動更薄。Vulkan更貼近底層，驅動不會像GLES一樣，進行大量的猜測和判斷，所以用得好可以顯著降低CPU的負載；
2. Vulkan提供顯式的同步和帶寬控制指令，有效而正確地使用這些指令，可以提升GPU運行效率和降低GPU功耗。
3. Vulkan 刻錄并提交commandbuffer的架構，更好地支持了多線程渲染。例如Unity PC端實現了用secondary commandbuffer多線程同時渲染同一場景中的物體，UE也利用Vulkan的特性，從渲染線程中抽離出了RHI線程，平均了多核負載，提升了多核效率。
4. 因為Vulkan標準較新，且受到重視，所以在Vulkan標準定制時，直接包含了很多最新的硬件特性的使用方法。

所以在合理調度的情況下，Vulkan可以享受驅動薄和多線程帶來的CPU收益。而GPU端，在充分了解硬件架構和各個驅動的特點的情況下，手動控制同步和帶寬可以有效提升游戲性能。但是，往往一些項目花了非常多的時間和精力去優化渲染算法，改善渲染流程，或者添加自定義渲染管線，可僅僅是因為對某個硬件特性的不了解，或者用錯了某個API，導致性能下降非常嚴重或者導致優化了的算法反而是負提升，甚至包括早期的Unity、Unreal默認移動端的渲染管線，在這塊都或多或少有些不足。

3.游戲中的帶寬與功耗

先看一個非常簡單的例子。

上圖是用Unity的rendering commandbuffer實現的一個自定義后處理的渲染流程。當切換rendertarget的時候，如果我們只是使用了默認的接口去設置RT，傳遞到底層，可以看到Vulkan renderpass的load action是load，也就是保留前面的渲染結果。

而當我們使用下面這個接口顯示地設定了rendertarget的loadaction，使Vulkan的load action變為dontcare，可以看到GPU bound的情況下，幀率提升了1幀多。

這就是因為，當我們load這個rendertarget的時候，在Tile-base架構上，rendertarget從內存中被加載到on-chip memory上，所以產生了額外的開銷。而如果我們顯式地設置了dontcare，就減少了這次加載的時間和帶寬，在GPU bound的情況下，性能的提升直接體現在了幀率上。

Tile-based Rendering在延遲渲染中的應用

傳統延遲渲染的方式，Gbuffer渲染完畢后，寫入內存，然后lighting階段再sample gbuffers。而因為在lighting階段每個像素需要的是自己像素位置上的gbuffer信息，所以我們完全可以利用subpass，將gbuffer存放在on-chip memory中，后續lighting階段直接從on-chip memory里去讀取。省去了先存內存，再sample的兩次帶寬消耗。

下面是一個延遲渲染的demo，左邊是sample的方式，右邊是則是subpass的方式：

兩種情況下，lighting的算法，分辨率，燈的數量，fps包括GPU頻率都是固定不變的。唯一的區別就是是否與內存交互，左邊是采樣內存中存下來的Gbuffer；右邊則完全不與內存交互，直接寫入和讀取on-chip memory。

測試結果可以看到，shader的計算量是一樣的，但是內存頻率和帶寬都是subpass方案有很大提升，這里讀寫帶寬一共減少了4.9Gb/s，內存頻率也有所降低。

在幀率、GPU使用率和頻率均沒有差別的情況下，純因為帶寬的減少，產生了567mW的功率差，GPU平均溫度也降低了5度。

這里有一個大致的參考，內存帶寬所產生的功耗幾乎與GPU的功耗持平，，每消耗1GB的內存帶寬，大約會產生120mW的功耗，這也和之前5GB，567mW的測試結果吻合。

不僅僅是延遲渲染，只要渲染流程中想讀取當前像素位置的歷史顏色、深度，都可以用subpass。比如decal，某些粒子效果的半透明渲染、MSAA抗鋸齒等等，合理利用subpass，在帶寬上能得到可觀的收益。

當然，tile-based架構還是有一些缺點的：

比如tiling階段需要將vs全部計算完畢，并且所有的varying要回存內存，所以相比于IMR，除了共有的fetch geometry data的開銷，Tiling階段也有額外的延遲和帶寬消耗。

所以vertex data的組織也是非常重要的。比如下圖這個自定義的vertex data，aColor將最終傳給fragment shader用作自定義的渲染，

注意到每個數據都是有效數字只有1位的整數，卻用了32位的格式去存儲。在模型復雜，頂點較多的情況下，這也是一筆不小的開銷。實際上16位，甚至8位的格式就夠了。所以在知曉自己項目每個頂點數據的用途的情況下，我們應當使用盡量小的格式。

Index-Driven Vertex Shading（IDVS）

下圖是ARM上為了減少fetch geometry data的帶寬所做的優化，嚴格意義上它不能算是專門為TBR架構而設計的優化，但它的收益確實很大。

IDVS的思路就是vs中只先做position相關的計算，等做完剔除之后，才會去fetch其他attribute的數據，做varying相關的計算。但是這個優化要求開發者將position和其他的attribute分buffer存放，這樣GPU才能單獨fetch。

現在市面上絕大多數的手游都是左邊的這種情況，所有vertex data存在了同一個vkbuffer中；右邊則是推薦的做法，一個vkbuffer僅存position data，剩下的varying存在另一個vkbuffer中，在某些vs較重的情況下，兩者的功耗差距超過了30%。所以如果頂點數據復雜，我們還是值得去拆分一下vertex data的。

4.Vulkan中的同步

Vulkan同步中一個非常重要的元素就是pipeline barriers，只要有項目修改了引擎的原生管線，就一定會涉及到pipeline barrier的修改，而實際看下來幾乎所有的項目都有一些使用不恰當的地方。并且，如果項目開發周期比較長，使用的是較早版本Unity、Unreal引擎，那么原生代碼也或多或少有一些使用不當的地方。

以下三點都是Vulkan spec上面提到的pipeline barrier的作用。

第一，它可以控制執行順序，GPU真正執行指令時，并不一定是按照我們提交指令的順序去執行的，所以在指令之間添加一個pipeline barrier，可以保證barrier之前的指令先于barrier之后的指令執行。

只保證指令開始的順序，在并行的情況下，并不能控制指令結束的順序，牽涉到內存修改的情況下就會出現問題。

第二，pipeline barrier還保證了指令間內存的依賴關系，這個后面會詳細解讀。

第三點image的layout轉換其實同樣重要，有興趣的讀者可以查閱相關資料。

Hazards

因為實際情況要復雜得多，這里我們把讀寫模型簡化成GPU core - cache–內存三個部分：

寫數據時，GPU core完成對cache的修改后要flush cache，將其中的數據拷貝到內存中，這個過程我們稱之為make memory available。

而GPU core讀取數據時，要先invalidate cache，將內存中的數據加載到cache中，這個過程，我們稱之為make memory visible。

了解了這個簡化模型以后，來看內存讀寫的三個hazards：寫后讀、寫后寫、讀后寫。

如果不做同步，比如說寫后讀，很可能讀取指令執行時，前面的寫命令還沒來得及修改內存，從而導致渲染錯誤，這類情況就是需要通過同步指令去避免的。

Pipline Barrier 處理WAR、RAW、WAW的具體流程

三個問題當中最好解決的是讀后寫，對于它來說，只要通過pipeline barrier限制了指令執行順序，就能保證數據讀取的正確性。因為讀取指令先執行，那么數據就已經被加載到了cache中，即使最壞的情況，后面的寫入操作立刻完成，它修改的也僅僅是內存中的內容，無法影響到我們正在讀取的已經被加載到cache中的數據。

接下來我們來看其他兩個稍微復雜一點的同步。

Pipeline stage mask和access mask決定了這個pipeline barrier是對哪段內存生效。那么如果對于同一段內存進行先寫后讀，讀取操作一定要在所有數據都寫入內存之后才能進行。

所以，在pipeline barrier的保護下，整個同步流程如右上所示：

首先，讀取指令會被block住，等待寫指令執行完畢；srcAccessMask意味著將這段內存make available，保證data寫入內存完畢。dstAccessMask意味著將這段內存make visible，也就是保證剛才被寫入內存的data成功加載到cache中。

最后，執行讀取指令。這樣，整個內存同步就完成了。

寫后寫也是差不多的原理，先阻塞第二次寫操作，等待第一次寫操作完成，且data已經flush到了內存中，再執行后一次的寫操作。

上面是一個典型的寫后讀的同步例子，這是一個用采樣方式讀取Gbuffer的延遲渲染demo，模擬是游戲中最常見的一種流程，就是先渲染一張RT，然后后續的某個fragment shader采樣這個RT的結果，除了延遲渲染，常見的還有shadowmap，sss，一些實時的風場，腳印的前置流程等等。

右邊是完全正確的寫法，先block住lighting階段的fs，然后把之前Gbuffer階段color output stage的color attachment寫入的這段內存make available，然后再make visible同一段要被shader讀取的內存，再unblock fs，這樣lighting階段的fs就正確讀取到了Gbuffer。

左邊唯一的不同，是把本應等待的fragment階段改成了vertex，這樣就導致GPU會在vertex shading階段提前block住流水線。

這個問題非常隱蔽，首先Vulkan的validation layer不會報錯，因為它只是效率低，而不是一個錯誤。如果粗略地去測試alu，讀寫帶寬，渲染時間，可以看到這些數據在圖上的測試結果幾乎沒有區別。所以這個問題很容易就被忽略過去了。

測試分析工具的使用

各個Soc廠商都提供了自家GPU的分析測試工具，例如 Mali芯片的Mali streamline，PowerVR的芯片的PVRTune，高通的snapdragon profiler。在這個例子中，我們用的手機是Mali的GPU，所以用Mali的測試工具進行分析：

如上圖，計算量，讀寫帶寬，都沒有差別，唯一有變化的是這個External Bus Read Latency和External Bus Stall。

具體來看，內存總線讀取數據的阻塞周期有6倍的差距，這就是由于我們的同步指令讓該等待的stage提早到了vertex shading階段。但是由于GPU頻率足夠高，場景也不夠復雜，沒有達到GPU bound，這些延遲并沒有高到足以影響幀率的地步。

現在，讓我們人為地限制GPU頻率，模擬GPU bound的情形，這時內存總線讀寫延遲無法被覆蓋，問題就暴露出來了。

可以看到，Bus Stall對幀率的影響還是很明顯的，frametime相差了3毫秒，也就是8幀如果沒有進行足夠深入的測試，就很容會忽略掉這個問題，隨著項目向后期推進，渲染壓力逐漸變大，當問題暴露出來的時候，可能已經無法找到最初的原因了。

綜上，同步問題非常重要，我們要完全理解core-cache-memory這個模型，清楚地知道管線遇到的是哪種hazard，正確地使用pipeline barrier，從而充分發揮手動控制同步帶來的性能收益。

其他同步指令

當然Vulkan中還有很多其他的同步指令，例如subpass dependency，和barrier的用法幾乎一樣，但是只能同步renderpass內attachment相關的內存。Semaphore用于隊列之間的同步，fence用于同步GPU和CPU，Event現在手游上用的比較少，目前除了一兩款游戲自己對引擎進行了改動，只有unreal最新的版本在mobile shading renderer的occlusion query部分使用了它。

5.總結

本文首先介紹了移動端渲染架構及其特點，接著闡述了Vulkan API的優勢，再結合實際測試結果分析了Tile-based rendering的優缺點，最后重點介紹了Vulkan的顯式同步控制，結合具體場景和實測數據，給出了優化方案并分析了根因。

希望讀者可以通過本文更加深入地了解Vulkan API以及移動端渲染架構，結合具體的開發場景，合理利用測試分析工具，改善移動端渲染中的功耗、帶寬和同步問題。