简介
在当今的数字时代，无论是手机、平板电脑还是其他移动终端设备，都离不开强劲的GPU。与PC相比，移动端GPU面临诸多挑战，尤其是在资源紧缺的情况下如何保证更高性能成为首要任务之一。本文将深入探讨移动端GPU优化的各个关键方面，旨在帮助IT专业技术人员全面了解和实施GPU优化策略。
GPU内存结构及其优化
移动端GPU的内存结构十分复杂，涉及到多种类型的内存，如共享内存（Shared Memory）、常量缓存（Constant Cache）以及全局内存（Global Memory）。
共享内存（Shared Memory）
共享内存位于每个流式多处理器（Streaming Multiprocessor， *** ）内部，是用于同一计算单元内的线程组（Thread Blocks）共享数据的地方。由于其位置优势，使得访问速度远超全局内存。由于共享内存容量有限，一般只适用于小范围内的数据共享。
text// 示例代码展示如何使用共享内存
__shared__ float sharedData[MAX_THREADS];
int idx = threadIdx.x;
if(idx < MAX_DATA_SIZE){
// 复制数据至共享内存
sharedData[idx] = data[idx];
__syncthreads; // 确保所有线程都完成了数据复制
// 在这里可以安全地访问共享内存中的数据
float result = sharedData[threadIdx.x + offset];
常量缓存（Constant Cache）
常量缓存专门用于存放那些不会改变的常量数据，如数学常数、预先计算好的值等。通过将这些常量数据放在常量缓存中，可显著减少访存次数，从而提高整体性能。
textconst int PI = 3.14159; // 定义一个常量
// 在kernel函数中使用PI
result *= PI;
全局内存（Global Memory）
全局内存是所有线程公有的唯一公共内存区域。虽然访问速度慢于共享内存，但却拥有极大的容量。在需要大量数据存储时，全局内存必不可少。
textextern __device__ float global_data[MAX_GLOBAL_SIZE];
// kernel函数中访问全局内存
result += global_data[block_idx * BLOCK_SIZE + thread_idx];
GPU Load 和 Store 动作优化
在移动端图形中，GPU Load Actions（加载操作）和Store Actions（存储操作）对性能影响颇大。具体来说，有三个主要的Load Actions：Don’t Care、Load、Clear，而Store Actions则有Dont’Care、Resolve、Store。
Load Actions
Don't Care: 表示不关心当前tile内存中的数据状态。
Load: 将System Memory拷贝到Tile Memory。
Clear: 清空tile内存中的数据，准备新一轮render pass。
text// 示例代码展示Load Actions
cudaMemcpyAsync(tile_memory， system_memory， size_of_tile， cudaMemcpyDeviceToDevice);
// 开始render pass前的准备工作
memset(tile_memory， 0， size_of_tile); // 清空tile内存
Store Actions
Dont’Care: 类似于Load Actions中的Don’t Care，表示不关心当前tile内存中的数据状态。
Resolve: 等待所有write operation完成后，再将data copy到host memory。
Store: 将Tile Memory拷贝到System Memory。
text// 示例代码展示Store Actions
cudaMemcpyAsync(system_memory， tile_memory， size_of_tile， cudaMemcpyDeviceToHost);
// 结束render pass后的提交工作
cudaEventRecord(end_event， stream_id); cudaEventSynchronize(end_event);
Fast Clear 优化
Fast Clear是一种硬件优化机制，当帧缓冲区被清空时，只需将每个像素初始化到一个特定的颜色值即可。这种 *** 比逐步遍历整个缓冲区要快许多。
text// 示例代码展示Fast Clear
glClearColor(0.0f， 0.0f， 0.0f， 1.0f); glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
// 调用Fast Clear时根据硬件支持与驱动设置会触发Fast Clear
Transaction Elimination
Transaction Elimination是一种减少bandwidth占用的有效 *** 。在某些场景下，只有部分Tile中的内容会变化。通过循环冗余校验(CRC值)，判断Tile是否变化。如果不变，则不需要执行Tile到System Memory的store write 回操作。
text// 示例代码展示Transaction Elimination
bool is_changed = compare_crc_values(previous_render_result， current_render_result);
if(!is_changed){ // 如果未变化，则跳过store write 回操作 } else { cudaMemcpyAsync(system_memory， tile_memory， size_of_tile， cudaMemcpyDeviceToHost);}
相关内容的知识扩展
GPU 设计原理
GPU的设计遵循流式多处理器(Streaming Multiprocessor， *** )架构，每个 *** 包含多个核心，它们共享一个指令单元，但能够并行执行不同的线程。每个 *** 中的共享内存允许线程之间进行有效的数据交换和同步。
text// 流式多处理器( *** )架构示意图
*** -> [Core x N] -> [Register File] -> [Instruction Unit] -> [Execution Units]
GPU 内存层次结构
GPU内存层次结构包括多级缓存(L0/L1 Instruction Cache，L1 Data Cache&Shared Memory)，全局内存(Global Memory).不同层次的内存访问延迟不同，Ampere架构下的GPU访问全局内存约380个周期，而一级缓存或访问共享内存仅约34个周期.
text// GPU内存层次结构示意图
L0/L1 Instruction Cache -> L1 Data Cache&Shared Memory -> Global Memory
GPU 并行计算
GPU的并行计算能力源自其天然并行性的设计。无论是对多边形里的顶点进行处理还是屏幕里面的每一个像素进行处理，每个点的计算都是独立的。这使得GPU在各种计算密集型任务中表现出色的优势.
text// GPU并行计算示意图
Multiple Threads -> Multiple Cores -> Single *** -> Multiple *** s
通过深入理解这些概念和技巧，你将能够更好地驾驭移动端GPU，实现更高效的性能优化。希望本文对你的学习和实践带来宝贵的指导作用。
