DiligentEngine中多实例绘制与绘制ID获取技术解析
2025-06-18 22:53:45作者:邬祺芯Juliet
多实例绘制基础概念
在现代图形编程中,多实例绘制(MultiDraw)是一项关键技术,它允许开发者通过单次API调用执行多个绘制操作。DiligentEngine作为跨平台图形引擎,提供了完整的多实例绘制支持,包括DrawIndirect和MultiDrawIndirect功能。
跨平台支持情况
DiligentEngine的多实例绘制功能在所有平台和图形API上都有良好支持:
- 原生支持:在Vulkan和OpenGL中,当设备支持相关扩展时,引擎会启用NativeMultidDraw特性,实现真正的单命令多绘制
- 模拟实现:对于不支持原生多实例绘制的设备(如部分Direct3D配置),引擎会自动将多绘制命令分解为多个单次绘制调用
绘制ID获取方案比较
在实现多实例绘制时,获取当前绘制ID是一个常见需求。DiligentEngine提供了多种解决方案:
1. GLSL原生方案
在Vulkan和OpenGL后端使用GLSL着色器时,可以直接使用内置变量:
gl_DrawID // 多绘制命令中的绘制索引
gl_InstanceID // 实例化绘制中的实例索引
2. HLSL兼容方案
对于需要跨API或使用HLSL的项目,可以采用以下方法:
方法一:实例数据重用法
- 设置每个绘制命令的FirstInstanceLocation
- 使用实例数据缓冲区传递ID序列(0,1,2,3...)
- 注意Direct3D与Vulkan/GL在SV_InstanceID行为上的差异
方法二:顶点缓冲区方案
- 创建包含绘制ID的顶点缓冲区
- 这种方法在所有API和平台上都能一致工作
方法三:HLSL到SPIR-V的特殊编译
- 使用SHADER_COMPILE_FLAG_HLSL_TO_SPIRV_VIA_GLSL标志
- 允许在HLSL中访问GLSL特有的内置变量
- 仅推荐在特定需求下使用,会增加编译复杂性
性能优化建议
- 优先使用原生多实例绘制:检查并启用NativeMultidDraw设备特性以获得最佳性能
- 合理选择ID传递方式:根据目标平台选择最高效的ID获取方案
- 避免不必要的标志使用:SHADER_COMPILE_FLAG_HLSL_TO_SPIRV_VIA_GLSL会增加编译开销,应谨慎使用
实际应用示例
以下是一个典型的多实例绘制实现流程:
- 准备包含多个绘制命令的间接缓冲区
- 根据目标API选择合适的着色语言和ID获取方案
- 配置管线状态和资源绑定
- 调用DrawIndirect或DrawIndexedIndirect方法
- 在着色器中使用适当的ID变量处理各绘制实例的特殊逻辑
总结
DiligentEngine提供了灵活的多实例绘制解决方案,开发者可以根据项目需求选择最适合的技术方案。理解不同API间的行为差异和性能特性,能够帮助开发者构建高效、跨平台的图形应用。在实际项目中,建议进行充分的平台测试,确保绘制逻辑在所有目标设备上都能正确执行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C045
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0122
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
699
162
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
696
374
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.23 K
675
Ascend Extension for PyTorch
Python
243
281
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
271
328