多核處理器環(huán)境下實時圖形渲染并行化設(shè)計與實現(xiàn)

摘要：多核處理器的普及對實時圖形渲染提出了更高的并行化要求。文章提出了一種面向多核環(huán)境的實時圖形渲染架構(gòu)，重點優(yōu)化任務(wù)分解、負(fù)載均衡和同步機(jī)制。通過設(shè)計動態(tài)任務(wù)調(diào)度、分層同步和GPU協(xié)同計算策略，顯著提升復(fù)雜場景中的渲染效率。實驗表明，在復(fù)雜幾何體和多紋理渲染的場景中，使用并行渲染框架后，平均幀率提升了約300%，并且多核利用率保持在90%以上。同步開銷得到了有效降低。實驗進(jìn)一步驗證了動態(tài)任務(wù)調(diào)度和空間分塊方法在負(fù)載均衡方面的作用，線程計算時間的方差減少了約30%，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的資源利用率。

關(guān)鍵詞：多核處理器；圖形渲染；GPU協(xié)同計算；分層同步

中圖分類號：TP311" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）12-0095-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

隨著高幀率和高質(zhì)量圖像需求的增加，傳統(tǒng)單線程渲染無法滿足復(fù)雜渲染任務(wù)的計算需求。多核處理器的普及為圖形渲染并行化提供了新的解決方案。本文提出了一種面向多核環(huán)境的實時圖形渲染架構(gòu)，重點解決任務(wù)劃分、負(fù)載均衡和線程同步等問題。通過任務(wù)分解、GPU協(xié)同計算和分層同步等策略，本文提出的架構(gòu)顯著提高了多核處理器的利用率，并在復(fù)雜渲染場景中有效提升了性能。

1 多核環(huán)境下實時渲染的基礎(chǔ)問題

1.1 渲染管線的任務(wù)特性

圖形渲染管線包括幾何處理、光柵化和像素著色3個主要階段，每個階段具有較高的獨立性。幾何處理主要負(fù)責(zé)頂點變換、視錐裁剪和光照計算，光柵化將幾何體投影到屏幕平面并生成片段，而像素著色則進(jìn)一步完成紋理映射和像素顏色計算。在多核環(huán)境中，這些階段可以被拆分為獨立的并行任務(wù)，以提升渲染效率。然而，由于任務(wù)間存在前后依賴性，各階段的并行化需要合理分解任務(wù)，避免出現(xiàn)資源競爭和線程閑置的情況[1]。通過對不同階段的任務(wù)粒度進(jìn)行劃分和優(yōu)化，可以減少計算冗余并提升數(shù)據(jù)吞吐量。例如，在幾何處理階段可按模型分割任務(wù)，在光柵化階段可基于屏幕區(qū)域劃分工作負(fù)載。

1.2 負(fù)載均衡的核心問題

多核環(huán)境中的負(fù)載均衡問題直接影響系統(tǒng)的整體渲染效率。場景的幾何復(fù)雜度和片段密度在不同區(qū)域內(nèi)分布不均，導(dǎo)致線程的計算負(fù)載出現(xiàn)差異，進(jìn)而降低處理器的資源利用率。針對這一問題，需要采用動態(tài)任務(wù)調(diào)度策略，根據(jù)線程的實時負(fù)載對任務(wù)進(jìn)行調(diào)整。在場景分割時，可通過視錐裁剪將場景劃分為多個子區(qū)域，每個線程負(fù)責(zé)一個或多個子區(qū)域的渲染任務(wù)[2]。此外，在光柵化和像素著色階段，任務(wù)可以基于屏幕分塊或片段分片的方式分配給不同線程。為了進(jìn)一步優(yōu)化負(fù)載均衡，可引入實時反饋機(jī)制，動態(tài)監(jiān)控各線程的計算狀態(tài)，通過增加或減少任務(wù)分配量實現(xiàn)負(fù)載平衡[3]。

1.3 數(shù)據(jù)一致性與同步效率

在多線程并發(fā)執(zhí)行體系中，對于深度緩沖區(qū)、紋理資源及幀緩存這類共享資源的操作，常面臨數(shù)據(jù)一致性問題。多線程同時訪問資源，易使計算結(jié)果偏差，形成性能瓶頸，阻礙系統(tǒng)效能提升，構(gòu)建高效同步機(jī)制迫在眉睫。傳統(tǒng)全局同步策略雖能維持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，但線程間通信頻繁，帶來高昂開銷，削弱多核并行優(yōu)勢。分層同步策略則獨辟蹊徑，在任務(wù)處理階段利用局部緩存降低全局資源訪問，僅在必要時才同步；任務(wù)完成階段合并局部結(jié)果生成最終輸出，從而有效提升效率。無鎖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可減少鎖操作開銷，保障資源安全訪問，不過其實現(xiàn)依賴復(fù)雜算法與底層邏輯，對開發(fā)者要求頗高。實際應(yīng)用時，需要綜合系統(tǒng)需求、性能指標(biāo)、開發(fā)成本等因素，合理選擇同步機(jī)制[4]。

2 并行渲染架構(gòu)的設(shè)計

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)概述

并行渲染架構(gòu)分為三大模塊。如圖1所示。

2.2 空間分塊與任務(wù)劃分

基于視錐裁剪的空間分塊算法，首先以攝像機(jī)視角構(gòu)建視錐，利用視錐邊界與場景幾何體進(jìn)行相交檢測，篩除視錐外的無效幾何體，降低計算量。接著，依據(jù)場景的幾何分布特征，如幾何體的疏密程度，將剩余場景按均勻網(wǎng)格或八叉樹結(jié)構(gòu)劃分為多個子區(qū)域。任務(wù)劃分策略上，為每個子區(qū)域分配一個線程。針對復(fù)雜區(qū)域，采用動態(tài)任務(wù)調(diào)整策略，如定期檢測各子區(qū)域計算時長，若某區(qū)域耗時過長，從簡單區(qū)域調(diào)配線程增援；簡單區(qū)域則少分配線程，以此提升整體資源利用率 。

2.3 分層同步機(jī)制

為解決全局同步帶來的高通信開銷和性能瓶頸問題，架構(gòu)設(shè)計了分層同步機(jī)制，優(yōu)化多線程間的資源訪問。局部同步策略使每個線程在本地緩存中獨立執(zhí)行任務(wù)，避免直接訪問共享資源，從而顯著降低線程間的競爭沖突。在任務(wù)完成階段，采用全局合并策略，通過批量合并各線程的中間結(jié)果生成最終渲染輸出，以簡化同步流程并減少鎖操作對性能的影響。為進(jìn)一步優(yōu)化資源訪問效率，引入無鎖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如環(huán)形緩沖區(qū)或原子操作，替代傳統(tǒng)的鎖機(jī)制，在降低線程通信開銷的同時確保數(shù)據(jù)一致性。分層同步機(jī)制在不同粒度的任務(wù)中靈活調(diào)整同步方式，例如在片段級別任務(wù)中采用細(xì)粒度同步，在幀級別任務(wù)中使用粗粒度同步，兼顧性能和正確性，全面提升多核并行渲染的執(zhí)行效率[5]。

3 并行渲染的實現(xiàn)與優(yōu)化

3.1 多線程技術(shù)實現(xiàn)

多線程動態(tài)調(diào)度是并行渲染的重要基礎(chǔ)。工作隊列模型被廣泛用于任務(wù)分配，以動態(tài)調(diào)整線程的計算負(fù)載。假設(shè)總?cè)蝿?wù)數(shù)為 [N]，線程數(shù)為 [M]，每個線程初始分配的任務(wù)量為：

[Qi=NM+Ri]" " （1）

其中，[Qi]表示第[i]個線程的任務(wù)數(shù)量；[Ri]為動態(tài)調(diào)整余量，根據(jù)線程負(fù)載進(jìn)行實時調(diào)整。

線程的總計算時間[Ti]可表示為：

[Ti=j=1Qitj+ΔTcomm]" " （2）

其中，[tj]為第[j]個任務(wù)的計算時間；[ΔTcomm]表示線程間通信產(chǎn)生的開銷。

為提升多核處理器的資源利用率，需要最小化所有線程計算時間的方差：

[min（σ2Ti）]" " （3）

動態(tài)調(diào)度策略通過監(jiān)控各線程的實時狀態(tài)，將高負(fù)載線程的部分任務(wù)轉(zhuǎn)移至低負(fù)載線程，從而實現(xiàn)任務(wù)的負(fù)載均衡，有效降低線程空閑時間。

3.2 GPU 與 CPU 的協(xié)同計算

GPU 的高并行性使其在光柵化和像素處理階段的表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)的 CPU 計算。為了充分利用兩者的性能優(yōu)勢，需要合理分配任務(wù)，使 GPU 處理密集型任務(wù)，CPU 負(fù)責(zé)調(diào)度和預(yù)處理任務(wù)。系統(tǒng)加速比[S]可由 Amdahl 定律描述：

[S=1（1-P）+PN]" " （4）

其中，[P]為任務(wù)可并行化的比例；[N]為 GPU 核心數(shù)量。系統(tǒng)整體性能的計算時間為：

[Ttotal=Tcpu+Tgpu]" " （5）

其中：[Tcpu]為 CPU 的計算時間；[Tgpu]為 GPU 的計算時間。為確保資源的高效利用，GPU 計算任務(wù)的比例應(yīng)動態(tài)調(diào)整，滿足以下條件：

[Pgpu=TcpuTcpu+Tgpu]" " （6）

協(xié)同計算的關(guān)鍵在于均衡 CPU 和 GPU 的計算負(fù)載，通過任務(wù)調(diào)度優(yōu)化減少二者間的等待時間，提高整體并行渲染效率。

3.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在加速場景管理和查詢中具有重要作用。八叉樹和 BVH（邊界體積層次） 是常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于減少場景遍歷和幾何體檢測的計算復(fù)雜度。

1） 八叉樹的空間分割

假設(shè)場景的總體積為[Vtotal]，通過八叉樹遞歸分割后，每個子節(jié)點的體積為：

[Vcot=Vtotal8d]" " （7）

其中，[d]表示分割深度。八叉樹將場景分割為更小的區(qū)域，用于加速視錐裁剪和碰撞檢測，避免全局遍歷帶來的高計算開銷。

2） BVH 的 SAH 成本函數(shù)

在 BVH 構(gòu)建中，節(jié)點合并的成本可通過表面積啟發(fā)式（SAH） 計算：

[Cost=SAH=Aparent-（Achild1+Achild2）]" nbsp; （8）

其中：[Aparent]為父節(jié)點的表面積；[Achild1]和[Achild2] 為子節(jié)點的表面積。通過最小化 SAH，能夠有效減少場景查詢的訪問次數(shù)，提高幾何體檢測的速度。

4 實驗與分析

4.1 實驗設(shè)置

實驗在高性能計算平臺上進(jìn)行，硬件環(huán)境包括 AMD EPYC 多核 CPU 和 NVIDIA RTX 4090 GPU，軟件支持 OpenGL、Vulkan、CUDA 和 OpenMP。測試場景包含動態(tài)光源、多層紋理映射以及高復(fù)雜度幾何模型，用于分析并行渲染框架的性能表現(xiàn)。

設(shè)置的實驗變量包括線程數(shù)量（1、2、4、8個線程） 、渲染模式（CPU 渲染、GPU 加速、CPU-GPU 協(xié)同渲染） 及場景復(fù)雜度（低、中、高） 。通過幀率、多核利用率、同步開銷和線程負(fù)載均衡性等指標(biāo)，全面評估渲染性能。實驗中使用 NVIDIA Nsight 和 Intel VTune 等工具記錄線程運行狀態(tài)、任務(wù)分配及計算開銷，并通過曲線和熱圖可視化結(jié)果，驗證并行架構(gòu)在多核環(huán)境下的優(yōu)化效果與實際表現(xiàn)。

4.2 結(jié)果與分析

實驗結(jié)果表明，多核并行渲染框架在復(fù)雜渲染任務(wù)中的性能顯著優(yōu)于單線程渲染。如表1所示總結(jié)了關(guān)鍵性能指標(biāo)的對比結(jié)果：

幀率提升。使用并行渲染框架時，幀率提升效果隨線程數(shù)量增加而愈發(fā)明顯。單線程渲染幀率提升為 1x，2 線程時提升至 1.5x，4 線程時達(dá)到 2.2x，8 線程時平均幀率提高約 3 倍。這得益于多核并行計算對各個渲染階段進(jìn)行了有效的任務(wù)分解和調(diào)度，極大地縮短了每幀渲染的時間。

多核利用率。在多核處理器環(huán)境下，通過動態(tài)任務(wù)調(diào)度與線程負(fù)載均衡，系統(tǒng)多核利用率表現(xiàn)出色。2 線程時多核利用率達(dá) 92%，4 線程時為 93%，8 線程時穩(wěn)定在 94%，始終保持在 90% 以上 ，充分發(fā)揮了多核處理器的性能優(yōu)勢。

同步開銷優(yōu)化。引入分層同步機(jī)制后，線程間通信開銷顯著降低。相較于傳統(tǒng)全局同步方式的高性能損耗，分層同步機(jī)制通過局部同步減少了全局鎖的使用。2 線程時同步開銷減少約 30%，4 線程時減少約 45%，8 線程時減少約 60%，有效避免了頻繁同步操作對性能的影響。

4.3 負(fù)載均衡驗證

在多核并行渲染中，負(fù)載均衡對系統(tǒng)性能影響重大。通過線程計算時間方差監(jiān)控法，運用時間戳標(biāo)記記錄各線程任務(wù)階段時間，收集不同場景下的負(fù)載數(shù)據(jù)并繪制負(fù)載分布圖。實驗表明，未優(yōu)化時線程計算時間方差大，部分線程 80ms，部分僅 20ms ，負(fù)載不均衡影響效率。采用動態(tài)任務(wù)調(diào)度與空間分塊方法優(yōu)化后，線程計算時間方差減少約 30%，各線程負(fù)載集中在 40～60ms之間，避免了線程閑置與過載，保障系統(tǒng)高效運行。

5 結(jié)束語

本文提出的多核并行渲染架構(gòu)，通過優(yōu)化任務(wù)分解、負(fù)載均衡和分層同步策略，顯著提升了復(fù)雜渲染場景的處理效率。實驗表明，該并行渲染框架在多核環(huán)境下，能有效提升幀率、充分利用處理器資源并減少同步開銷。動態(tài)任務(wù)調(diào)度實現(xiàn)的負(fù)載均衡優(yōu)化了多核資源配置，分層同步機(jī)制降低了線程通信開銷，在復(fù)雜幾何體和多紋理場景中驗證了其高效與可擴(kuò)展性。未來研究將聚焦 GPU 與 CPU 協(xié)同計算優(yōu)化，在更大場景測試性能，以滿足復(fù)雜實時渲染需求，推動圖形渲染技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展。

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