DirectX-Graphics-Samples中的帧缓冲同步机制解析
2025-06-03 15:02:48作者:薛曦旖Francesca
引言
在DirectX 12图形编程中,CPU与GPU之间的同步是一个关键且复杂的话题。本文将通过分析DirectX-Graphics-Samples项目中的帧缓冲同步实现,深入探讨D3D12中Fence机制的工作原理及其在帧缓冲管理中的应用。
帧缓冲同步的基本原理
DirectX 12采用了显式的同步机制,开发者需要手动管理CPU和GPU之间的执行顺序。Fence是D3D12中实现这一功能的核心对象,它允许开发者在GPU上设置标记点,并在CPU端查询这些标记点是否已被GPU执行完成。
在典型的帧缓冲场景中,我们需要确保:
- 当前帧的渲染命令已提交到GPU
- 前一帧使用相同缓冲区的渲染已完成
- 可以安全地重用缓冲区资源
两种同步实现对比
Microsoft官方实现
void MoveToNextFrame() {
const UINT64 currentFenceValue = m_fenceValues[m_frameIndex];
m_commandQueue->Signal(m_fence.Get(), currentFenceValue);
m_frameIndex = m_swapChain->GetCurrentBackBufferIndex();
if (m_fence->GetCompletedValue() < m_fenceValues[m_frameIndex]) {
m_fence->SetEventOnCompletion(m_fenceValues[m_frameIndex], m_fenceEvent);
WaitForSingleObjectEx(m_fenceEvent, INFINITE, FALSE);
}
m_fenceValues[m_frameIndex] = currentFenceValue + 1;
}
这个实现的特点是:
- 先对当前帧发出Signal命令
- 然后立即查询下一帧的完成状态
- 只等待下一帧缓冲区可用,而不是当前帧
NVIDIA的实现方式
void MoveToNextFrame() {
FrameContext* ctx = &m_frameContext[m_frameIndex];
m_commandQueue->Signal(ctx->m_fence.Get(), ctx->m_fenceValue);
m_frameIndex = m_swapChain->GetCurrentBackBufferIndex();
if (ctx->m_fence->GetCompletedValue() < ctx->m_fenceValue) {
ctx->m_fence->SetEventOnCompletion(ctx->m_fenceValue, m_fenceEvent.Get());
WaitForSingleObjectEx(m_fenceEvent.Get(), INFINITE, false);
}
ctx->m_fenceValue++;
}
这个实现的特点是:
- 每个帧缓冲区有自己的Fence对象
- 等待当前帧完成而不是下一帧
- 采用更细粒度的Fence管理
技术深入分析
同步策略的选择
Microsoft的实现采用了"超前等待"策略,即在当前帧提交后立即检查下一帧缓冲区的可用性。这种设计有以下优势:
- 更高的并行度:CPU不需要等待当前帧完成,可以立即开始准备下一帧
- 减少空闲等待:最大化CPU和GPU的并行工作机会
- 更低的延迟:当GPU负载较重时,这种策略能更好地保持帧率稳定
Fence信号机制保证
关于执行顺序的保证,需要理解几个关键点:
ExecuteCommandLists调用保证命令列表按提交顺序执行Signal命令会等待队列中所有前置命令完成- Fence值的递增是严格有序的
这意味着即使GPU内部可能并行执行某些命令,Fence机制仍能确保正确的执行顺序语义。
性能考量
在实际应用中,Microsoft的实现通常能提供更好的性能,因为:
- 它允许CPU和GPU工作重叠程度更高
- 减少了不必要的等待时间
- 使用单个Fence对象简化了资源管理
然而,NVIDIA的实现提供了更精细的控制,在某些特殊场景下可能更有优势,比如需要单独跟踪每个缓冲区状态的情况。
最佳实践建议
基于以上分析,建议在大多数D3D12应用中使用类似Microsoft的同步策略:
- 使用单个Fence对象管理所有帧缓冲区
- 采用"超前等待"模式检查下一帧状态
- 合理设置帧缓冲数量以平衡内存使用和性能
- 确保Fence值的递增逻辑正确无误
对于需要更复杂同步控制的场景,可以考虑:
- 为特殊资源创建额外的Fence对象
- 使用多队列时注意跨队列同步
- 考虑使用D3D12_FENCE_FLAG_SHARED等高级特性
结论
理解D3D12中的同步机制对于开发高性能图形应用至关重要。通过分析DirectX-Graphics-Samples中的实现,我们可以看到合理的同步策略能显著提升应用性能。Microsoft的帧缓冲同步实现展示了如何在保证正确性的前提下最大化硬件利用率,是值得学习和采用的优秀实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217