我最近在学习编写着色器。我经常看到人们向 GPU 发送数兆字节的纹理或粒子数据，但有时却没有任何实际问题。
但是当我读到将数据从 GPU 发送回 CPU 时 — — 最好避免这样做，因为它很慢，尤其是在数据量很大的情况下。
我在尝试实现傅立叶变换 (FFT) 算法时遇到了这个问题，然后通过纹理在 CPU 上每帧采样结果……将数据发送回 CPU 的速度太慢了。这是为游戏设计的，因此性能很重要。
为什么硬件制造商不设计他们的硬件来解决这个问题？
答案1
为什么硬件制造商不设计他们的硬件来解决这个问题？
首先，请允许我先说明一下，我不是 PCI Express 或 GPU <-> CPU 通信低级实现方面的专家。我相信该级别的一些细节可能会使性能偏向于 CPU 到 GPU。
但在大多数情况下，我认为瓶颈是在软件/API 级别。GPU 在 GPU -> CPU 方向上具有足够的性能。
OpenGL 和 DirectX 等图形 API 旨在实现图形管线在 GPU 上。最简单的形式是，管道是一个单程数据从 CPU 流向 GPU，再流向显示器。这些 API 旨在尽可能优化该管道，以便游戏和其他图形应用程序能够实现高帧率。
尽管如此，仍然有方法从 GPU 检索数据，例如在 OpenGL 中：
使用这些方法就像在管道的某个地方放置一个交通信号灯。这是因为将数据传输回 CPU 内存意味着必须锁定数据。但是渲染管道可能需要该内存来处理下一帧，因此每帧将共享数据复制回 CPU 将迫使 GPU 在复制数据和处理管道之间交替进行。
为了避免该问题，可以进行的最大优化是在每帧之间切换两个或多个缓冲区，以便 GPU 下载不必阻塞管道。
我还应该提到，CUDA 和 OpenCL 等 GPU 计算 API 旨在让开发人员更好地控制着色器的使用方式；它们不会强迫您在任何预制管道中使用它们。您可以在计算着色器中生成波浪几何图形，将其复制回 RAM 进行物理处理，然后将其传回图形 API 进行渲染。您还可以让计算 API 与图形 API 进行互操作，以便顶点数据可以在 GPU 内存本身中移交。