ARM Mali GPU: 抽象机器（一）：帧管线化

图形工作负载的优化对于许多现代移动应用程序而言往往必不可少，因为几乎所有渲染现在都直接或间接地由基于 OpenGL ES 的渲染后端负责处理。本文介绍如何将 ARM®DS-5™ Streamline™ 性能分析工具用于 Google Nexus 10，对利用Mali™-T604 GPU 的图形应用程序进行性能分析和优化。Streamline 是一款强大的工具，能够深入细致地洞悉整个系统的行为，但也需要驾驭它的工程师能够解读相关数据，识别问题区域，进而提出修复建议。

对于初涉图形优化的开发人员而言，起步阶段总会遇到一些困难，所以我写了新的系列博文，给开发人员提供必要的知识，以便他们能够成功地针对 Mali GPU进行优化。在整个系列博文中，我将阐述开发人员必须要考虑的基本宏观体系结构和行为、这些因素如何转化为能被内容触发的潜在问题，以及最终如何在

Streamline 中找出这些问题。

　　抽象渲染机器

要想成功分析应用程序的图形性能，必须先掌握一个最基本的知识，也就是对 OpenGL ES API 底下系统运作方式建立一个心智模型，让工程师能够推断他们观察到的行为。

为避免让开发人员陷于驱动程序软件和硬件子系统的实施细节的沼泽之中(这些他们无法控制，因而价值有限)，有必要定义一个简化的抽象机器，用作解读所观察到的行为的基础。这一机器包含三个有用部分，它们大体上是独立不相干的，所以我将在本系列博文的开头几篇中逐一介绍。不过，为了让你对它们有个初步印象，下面列出该模型的三个部分：

CPU-GPU 渲染管线

基于区块的渲染

着色器核心架构

在本篇博文中，我们将探讨第一个部分，即 CPU-GPU 渲染管线。

　　同步API，异步执行

务必要了解的一个基本知识是，OpenGL ES API 上应用程序函数调用和这些 API 调用所需渲染运算的执行之间的临时关系。从应用程序的角度而言，OpenGL ES API被指定为同步 API。应用程序进行一系列的函数调用来设置其下一绘制任务所需的状态，然后调用 glDraw[1] 函数(通常称为绘制调用)触发实际的绘制运算。由于 API是同步的，执行绘制调用后的所有 API 行为都被指定为要像渲染运算已经发生一样进行，但在几乎所有硬件加速的 OpenGL ES 实现上，这只是一种由驱动程序堆栈维持的美妙假象。

与绘制调用相似，驱动程序维持的第二个假象是帧末缓冲翻转。大多数头一次编写 OpenGL ES 应用程序的开发人员会告诉你，调用 eglSwapBuffers将交换其应用程序的前缓冲和后缓冲。虽然这在逻辑上是对的，但驱动程序再一次维持了同步性的假象;在几乎所有平台上，实际的缓冲交换可能会在很久之后才会发生。

　　管线化

正如你所想到的，需要创造这一假象的原因在于性能。如果我们强制渲染运算真正同步发生，你就会面临这样的尴尬：CPU 忙于创建下一绘制运算的状态时，GPU 会闲置;GPU 执行渲染时，CPU 会闲置。对于以性能为重的加速器而言，所有这些闲置时间都是绝然不可接受的。

为了去除这一闲置时间，我们使用 OpenGL ES 驱动程序来维持同步渲染行为的假象，而在面纱之后实际是以异步执行的方式处理渲染和帧交换。通过异步运行，我们可以建立一个小小的工作储备以允许创建一个管线，GPU 从管线的一端处理较旧的工作负载，而 CPU 则负责将新的工作推入另一端。这一方式的优势在于，只要管线装满，就始终有工作在 GPU 上运行，提供最佳的性能。

Mali GPU 管线中的工作单元是以渲染目标为单位进行计划的，其中渲染目标可能是屏幕缓存或离屏缓存。单个渲染目标通过两步处理。首先，GPU 为渲染目标中的所有绘制调用处理顶点着色[2]。然后，为整个渲染目标处理片段着色[3]。因此，Mali 的逻辑渲染管线包含三个阶段：CPU 处理阶段、几何处理阶段，以及片段处理阶段。

　　管线节流

观察力敏锐的读者可能已注意到，上图中片段部分的工作是三个运算中最慢的，被 CPU 和几何处理阶段甩得越来越远。这种情形并不少见;大多数内容中要着色的片段远多于顶点，因此片段着色通常是占主导地位的处理运算。

在现实中，最好要尽可能缩短从 CPU 工作结束到帧被渲染之间的延时 – 对最终用户而言，最让人烦躁的莫过于在操作触控屏设备时，其触控事件输入和屏幕中数据显示之间出现数百毫秒的不同步 – 所以，我们不希望等待片段处理阶段的工作储备变得过大。简而言之，我们需要某种机制来定期减慢 CPU 线程，当管线足够满、能够维持良好性能时停止把工作放入队列。

这种节流机制通常由主机窗口系统提供，而不是图形驱动程序本身。例如，在 Android 上，我们只有在知道缓冲