计算着色器(Compute Shaders)

原文： https://catlikecoding.com/unity/tutorials/basics/compute-shaders/

1 将工作转移到GPU(Moving Work to the GPU)

我们图形的分辨率越高，CPU和GPU需要做的工作就越多，即计算位置和渲染方块。点的数量等于分辨率的平方，所以双倍的分辨率会显著的增加工作负载。我们也许在分辨率100的时候能达到60FPS,但是我们又能推进多远？并且如果我们抵达了一个瓶颈我们能否使用不同的方法越过瓶颈？

1.1 分辨率200(Resolution 200)

让我们从将Graph 的最大分辨率从100提升到200开始，并且看一下我们能得到什么样的性能。

 [SerializeField, Range(10, 200)]int resolution = 10;

Graph with resolution set to 200.

我们现在渲染了40 000 个点。我这里的平均分辨率，DRP降到了10FPS，URP降到了15FPS。

Profiling a build at resolution 200, without VSync, DRP and URP.

1.2 GPU 图像(GPU Graph)

排序、批处理，然后将40 000个点的变换矩阵发送给GPU消耗很多时间。单个矩阵包含16个float 数字，每个是4 字节，一个矩阵就是总共64 字节。40 000 个点就是2.56 百万字节--差不多2.44M--每次花这些点时都要复制给GPU。这些事URP每帧要做两次，一次是阴影，一次是常规几何图形。DRP至少要做三次，因为它的额外的深度通道，除此之外，除了主平行光之外的每盏灯都要再加一次。

通常情况下，最好将CPU和GPU间的通信和数据量降到最低。由于我们只需要点的位置来显示他们，最好是这些数据只存在于GPU。这会消除许多数据转换。但是CPU将不再计算位置，转而交由CPU计算。幸运的是它很适合这个任务。

让CPU计算位置需要一个不同的方法。我们将创建一个新的图像，并保留目前的图像作为对比。复制Graph 脚本并重命名为GPUGraph。移除pointPrefab 和 points 字段，并移除 Awake, UpdateFunction, and UpdateFunctionTransition 方法。

using UnityEngine;public class GPUGraph : MonoBehaviour {//[SerializeField]//Transform pointPrefab;[SerializeField, Range(10, 200)]int resolution = 10;[SerializeField]FunctionLibrary.FunctionName function;public enum TransitionMode { Cycle, Random }[SerializeField]TransitionMode transitionMode = TransitionMode.Cycle;[SerializeField, Min(0f)]float functionDuration = 1f, transitionDuration = 1f;//Transform[] points;float duration;bool transitioning;FunctionLibrary.FunctionName transitionFunction;//void Awake () { … }void Update () { … }void PickNextFunction () { … }//void UpdateFunction () { … }//void UpdateFunctionTransition () { … }
}

然后在Update 中移除这些函数的调用

 void Update () {…//if (transitioning) {//   UpdateFunctionTransition();//}//else {//    UpdateFunction();//}}

我们的GPUGraph 组件与Graph 内部不同，但有着相同的配置选项，除了预制件。它包含了功能之间转换的逻辑，但除此之外不做任何事。创建一个游戏对象并添加此组件，resolution为200，Transition Mode 为 Cycle。

GPU graph component, set to instantaneous transitions.

1.3 计算缓冲区(Compute Buffer)

为了保存GPU上的位置，我们需要为他们申请空间。为此我们创建一个ComputeBuffer 对象。在GPUGraph 中添加一个位置缓冲区字段，并在Awake 函数中通过调用new ComputeBuffer()创建对象。

 ComputeBuffer positionsBuffer;void Awake () {positionsBuffer = new ComputeBuffer();}

我们需要传递给缓冲区元素的数量作为参数，也就是分辨率的平方，就像Graph.的位置数组一样。

     positionsBuffer = new ComputeBuffer(resolution * resolution);

compute buffer 包含任意无类型数据。通过第二个参数，我们需要指定每个元素精确的尺寸。我们需要存储3D位置向量，即包含3个float 数字，所以每个元素是3倍的4 bytes。

     positionsBuffer = new ComputeBuffer(resolution * resolution, 3 * 4);

现在我们得到了一个compute buffer，但是这些对象不会再热重载时生存(not survive hot reloads)，也就是说如果我们在play模式下修改代码它就会消失。我们可以将其从Awake 函数替换到 OnEnable 函数，每次组件被激活时它都会被调用。

 void OnEnable () {positionsBuffer = new ComputeBuffer(resolution * resolution, 3 * 4);}

除此之外我们还需要添加 OnDisable 函数，当组件禁用时会被调用，同时在被销毁和热重载之前被调用。通过在其中调用Release 函数来释放缓冲区。这样声明的GPU内存可以被立即释放。

 void OnDisable () {positionsBuffer.Release();}

由于这之后我们不在使用这个对象实例，最好将这个字段设为null 。这使得Unity的垃圾回收机制下次运行时可以回收这个对象，如果我们的图像在play模式时被禁用或销毁。

 void OnDisable () {positionsBuffer.Release();positionsBuffer = null;}

1.4 计算着色器(Compute Shader)

为了在GPU上计算位置，我们必须为其写一个脚本，也就是一个计算着色器，通过 Assets / Create / Shader / Compute Shader 创建。它将成为我们FunctionLibrary 类的GPU等价物，所以也将其命名为FunctionLibrary 。虽然它是作为一个着色器并使用HLSL 语法，但它作为通用程序运行，而不是常规的用作渲染东西的着色器。因此我将其放置在Scripts 文件夹。

Function library compute shader asset.

打开这个文件并移除它默认的内容。一个计算着色器需要包含一个主函数作为核心，通过#pragma kernel 指令后面跟着一个名字来指定，就像我们表面着色器的#pragma surface。这条指令作为第一行也是当前唯一一行，使用名字FunctionKernel

#pragma kernel FunctionKernel

在指令下面来定义函数。

#pragma kernel FunctionKernelvoid FunctionKernel () {}

1.5 计算线程(Compute Threads)

当GPU被安排执行计算着色器时，它将它的任务划分为多个组然后独立的或平行的调度他们。每个组由若干线程组成，这些线程执行相同的计算但是有不同的输入。通过为我们的核心函数添加numthreads 属性，我们必须详细说明每个组有多少个线程。最简单的选项是所有三个参数都使用1，这使每个组只运行一个线程。

[numthreads(1, 1, 1)]
void FunctionKernel () {}

GPU 硬件包含始终执行特定数量的lockstep里的线程的计算单元。它们被称为warps 或 wavefronts。如果一个组的线程数比warp 大小要小，一些线程就会空运转，浪费时间。如果线程数量超出了，CPU会给每个组使用更多warps。通常，默认使用64个线程比较好，因为这和ADM GPU的warp大小匹配，如果是NVidia GPU则是32，所以后者每个组将使用两个warp。在现实中硬件会更复杂并且会对线程组做更多，但是这和我们简单的图形无关。

numthreads 的三个参数可以被用来组织线程是1、 2 还是3维度的。例如，(64, 1, 1)是一维的，而(8, 8, 1) 数量相同但是提供了一个2D 的8X8 方格。由于我们基于2D uv坐标定义我们的点，我们使用后者。

[numthreads(8, 8, 1)]

这里的线程是包含三个无符号整型的向量，我们可以通过给我们的函数添加uint3 参数来实现。

void FunctionKernel (uint3 id) {}

我们必须明确的指明这个参数是作为线程标识。为此我们在参数名字后面添加SV_DispatchThreadID 关键字。

void FunctionKernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) {}

1.6 UV坐标(UV Coordinates)

如果我们知道图像的步长，我们可以将线程标识转换为坐标。给计算着色器添加一个属性命名为_Step ，就像我们给我们的表面着色器添加_Smoothness

float _Step;[numthreads(8, 8, 1)]
void FunctionKernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) {}

然后创建一个GetUV 函数，将线程标识作为它的参数并返回float2型的UV坐标。我们可以使用Graph 中循环点时同样的逻辑。

float _Step;float2 GetUV (uint3 id) {return (id.xy + 0.5) * _Step - 1.0;
}

1.7 设置位置(Setting Positions)

为了存储位置我们需要访问位置缓冲区。在HLSL 中，一个计算缓冲区被看作是一个结构体缓冲区。因为我们需要对其进行读写，所以添加一个RWStructuredBuffer. 字段，命名为_Positions

RWStructuredBuffer _Positions;float _Step;

在这个例子中我们需要列出缓冲区元素的类型。位置是float3 值，我们直接写在RWStructuredBuffer 后面，并用尖括号括起来。

RWStructuredBuffer<float3> _Positions;

为了存储点的位置，我们需要基于线程标识为其分配一个索引。我们需要知道图像的分辨率。所以添加一个_Resolution 属性，类型是uint 以匹配标识的类型。

RWStructuredBuffer<float3> _Positions;uint _Resolution;float _Step;

然后创建一个SetPosition 函数以设置点，传递它一个标识和要设置的点。我们将使用标识的x 部分加上y部分乘以分辨率作为索引。这样我们就将2D数据按顺序存储到了1D数组中。

float2 GetUV (uint3 id) {return (id.xy + 0.5) * _Step - 1.0;
}void SetPosition (uint3 id, float3 position) {_Positions[id.x + id.y * _Resolution] = position;
}

Position indices for 3×3 grid.

需要注意的是我们组的每个计算都是8*8个点的网格。如果图形的分辨率不是8的倍数，我们最后将得到一行和一列的一些点的计算是越界的。这表明那些点会在缓冲区之外或与有效的索引冲突，而这会破坏我们的数据。

Going out of bounds.

可以通过限制标识的X 和 Y 小于分辨率来避免非法的位置

void SetPosition (uint3 id, float3 position) {if (id.x < _Resolution && id.y < _Resolution) {_Positions[id.x + id.y * _Resolution] = position;}
}

1.8 Wave 功能(Wave Function)

我们现在可以通过FunctionKernel 获得UV坐标，并通过我们创建的函数设置位置。先从设置位置为0开始

[numthreads(8, 8, 1)]
void FunctionKernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) {float2 uv = GetUV(id);SetPosition(id, 0.0);
}

我们首先只支持Wave 功能，也就是我们库里最简单的功能。为了让其动起来我们需要知道时间，所以添加一个_Time 属性。

float _Step, _Time;

然后从FunctionLibrary 类复制 Wave 函数，将其插到FunctionKernel 之上。为了将其转换为 HLSL 函数，移除public static 修饰符，用float3 替换Vector3 ，用sin. 替换 Sin。

float3 Wave (float u, float v, float t) {float3 p;p.x = u;p.y = sin(PI * (u + v + t));p.z = v;return p;
}

最后还缺少定义是PI。我们将添加一个宏来定义它。添加#define PI 然后在其后面加上数字，我们使用3.14159265358979323846. 这比一个float 值要精确很多。

#define PI 3.14159265358979323846float3 Wave (float u, float v, float t) { … }

现在我们用 Wave 函数来计算位置。

void FunctionKernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) {float2 uv = GetUV(id);SetPosition(id, Wave(uv.x, uv.y, _Time));
}

1.9 分发一个计算着色器核心(Dispatching a Compute Shader Kernel)

我们现在有一个计算并存储我们图形点位置的核心函数，下一步将其在GPU上运行。为此GPUGraph 需要访问计算着色器，添加一个序列化字段ComputeShader 然后和我们的资源关联起来

 [SerializeField]ComputeShader computeShader;

Compute shader assigned.

我们需要设置一些计算着色器的属性。为此我们需要知道他们在Unity中的标识。它们都是整型，可以通过调用Shader.PropertyToID 并传入一个字符串获得。这些标识是按需声明的，并在app或编辑器运行时保持不变，所以我们可以直接用静态字段存储它们。先从_Positions 属性开始。

 static int positionsId = Shader.PropertyToID("_Positions");

我们永不会修改这些字段，所以我们可以为其添加readonly 修饰符。

 static readonly int positionsId = Shader.PropertyToID("_Positions");

存储 _Resolution, _Step, 和_Time 的标识符

 static readonly intpositionsId = Shader.PropertyToID("_Positions"),resolutionId = Shader.PropertyToID("_Resolution"),stepId = Shader.PropertyToID("_Step"),timeId = Shader.PropertyToID("_Time");

接下来，创建一个UpdateFunctionOnGPU 函数计算步长并设置分辨率、步长和时间属性。通过调用SetInt 和 SetFloat 来实现。

 void UpdateFunctionOnGPU () {float step = 2f / resolution;computeShader.SetInt(resolutionId, resolution);computeShader.SetFloat(stepId, step);computeShader.SetFloat(timeId, Time.time);}

我们还需要设置位置缓冲区，它并不复制任何数据而是将缓冲区链接到核心(kernel)。通过调用 SetBuffer实现，它和其他函数很像只是多了一个参数。它的第一个参数是核心函数的索引，因为一个计算着色器可以包含多个核心，缓冲区可以被链接到特定的一个。我们可以通过调用计算着色器上的FindKernel 来获得核心索引，但我们只有一个核心，它的索引会总是0，所以我们可以直接使用这个值。

     computeShader.SetFloat(timeId, Time.time);computeShader.SetBuffer(0, positionsId, positionsBuffer);

设置完缓冲区后我们可以运行我们的核心，调用计算着色器上的有四个参数的Dispatch 函数。第一个是核心的索引，另外三个是运行的组的数量。所有维度都使用1，意思就是只有第一个有8x8位置的组被计算。

     computeShader.SetBuffer(0, positionsId, positionsBuffer);computeShader.Dispatch(0, 1, 1, 1);

因为我们的组是8X8的尺寸，我们需要X和Y等于分辨率除以8，向上取整。

     int groups = Mathf.CeilToInt(resolution / 8f);computeShader.Dispatch(0, groups, groups, 1);

最后在Update中调用UpdateFunctionOnGPU 来运行我们的核心。

 void Update () {…UpdateFunctionOnGPU();}

现在，在play模式下，我们已经每帧在计算所有图像的位置，即使我们没有注意到这点并且没有对数据做任何事。

2 程序化绘制(Procedural Drawing)

下一步是绘制这些点，且不必从CPU传递任何变换矩阵到GPU。因此着色器需要从缓冲区获得正确的位置而不是标准矩阵。

2.1 绘制许多网格(Drawing Many Meshes)

因为那些点已经在GPU上存在，我们不需要在CPU端记录它们。我们甚至不需要为他们建游戏对象。相反，我们需要通过一个命令通知GPU用特定的材质绘制特定的网格。为了能配置绘制些什么，在GPUGraph. 中添加序列化字段 Material 和 Mesh 。我们先用我们已有的Point Surface 材质来绘制DRP点。网格我们用默认的方块。

 [SerializeField]Material material;[SerializeField]Mesh mesh;

Material and mesh configured.

我们通过调用 Graphics.DrawMeshInstancedProcedural 来实现程序化绘制，并传入网格，子网格索引和材质作为参数。子网格索引是为一个网格包含多个部分时准备的，我们例子没有这种情况所以为0,。

 void UpdateFunctionOnGPU () {…Graphics.DrawMeshInstancedProcedural(mesh, 0, material);}

由于这种方式不使用游戏对象，Unity不知道在场景中哪里绘制。我们需要添加一个参数指定边界。这是一个轴对其框，只是我们正在绘制内容的边界。Unity使用这个来决定是否跳过这个绘制，因为它可能在摄像机视域之外。这被称为视锥剔除。现在是评估一次整个图形边界而不是单个点。这对我们的图形没有影响，因为我们想要完整的看到它。

我们的图形坐落于远点，它的点仍应该在2以内。我们可以用Vector3.zero 和 Vector3.one乘以2来调用Bounds 构造函数以创建一个边界值。

     var bounds = new Bounds(Vector3.zero, Vector3.one * 2f);Graphics.DrawMeshInstancedProcedural(mesh, 0, material, bounds);

但是点也有尺寸，它的一半会在边界之外。所以我们同样需要增加边界。

     var bounds = new Bounds(Vector3.zero, Vector3.one * (2f + 2f / resolution));

最后一个要传递给DrawMeshInstancedProcedural 的参数是要绘制多少实例。这需要和位置缓冲区的元素个数匹配，我们可以通过它的count 属性获得。

     Graphics.DrawMeshInstancedProcedural(mesh, 0, material, bounds, positionsBuffer.count);

Overlapping unit cubes.

进入play模式后，我们可以看到一个彩色的单位方块坐落于原点。每个点渲染一次相同的方块，但都具有单位变换矩阵，所以他们会重叠。现在性能比之前好很多，因为几乎没有数据要被拷贝到GPU，并且所有的点只用一个draw call 绘制。Unity也不需做任何裁剪。也不必根据它们的视空间深度来为他们排序，通常离摄像机最近的点最先被绘制。深度排序对不透明物体的渲染非常有效，因为这可以避免overdraw，但是我们的程序化绘制命令仅仅一个接一个的绘制那些点。然而，消除的CPU工作和数据传输，加上GPU全速渲染所有立方体的能力足以弥补这一点。

2.2 获取位置(Retrieving the Positions)

为了获取我们存在GPU的点的位置，我们需要创建一个新着色器，先重DRP开始。复制Point Surface 着色器并重命名为Point Surface GPU。同样修改其菜单标签。由于我们现在基于一个由计算着色器填充的结构缓冲区，提升着色器的目标级别为4.5。

Shader "Graph/Point Surface GPU" {Properties {_Smoothness ("Smoothness", Range(0,1)) = 0.5}SubShader {CGPROGRAM#pragma surface ConfigureSurface Standard fullforwardshadows#pragma target 4.5…ENDCG}FallBack "Diffuse"
}

程序化渲染的工作类似于GPU instancing，但是我们需要通过#pragma instancing_options 指令指定一个额外的选项。

     #pragma surface ConfigureSurface Standard fullforwardshadows#pragma instancing_options procedural:ConfigureProcedural

这表明表面着色器需要为每个点调用ConfigureProcedural 函数。它是一个没有任何参数，返回空的函数。

     void ConfigureProcedural () {}void ConfigureSurface (Input input, inout SurfaceOutputStandard surface) {surface.Albedo = saturate(input.worldPos * 0.5 + 0.5);surface.Smoothness = _Smoothness;}

默认情况下，只有常规绘制通道(regular draw pass)会调用这个函数。为了在渲染阴影时也调用，我们需要指定一个阴影通道，通过在#pragma surface 指令后添加addshadow

     #pragma surface ConfigureSurface Standard fullforwardshadows addshadow

现在添加一个和计算着色器一样的位置缓冲区。因为这次我们只需要读取它所以用StructuredBuffer替换RWStructuredBuffer

     StructuredBuffer<float3> _Positions;void ConfigureProcedural () {}

但是我们应该只对为程序化绘制专门编译的着色器变体执行此操作。这是定义了UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED 宏时的情况。我们可以通过#if defined(UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED)检查是否定义。这是一个预处理指令，它使编译器只在标签被定义时才包含后面的代码，直到遇到#endif 指令。

     #if defined(UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED)StructuredBuffer<float3> _Positions;#endif

我们还要为ConfigureProcedural 做同样的事。

     void ConfigureProcedural () {#if defined(UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED)#endif}

现在我们可以通过位置缓冲区的索引，也就是当前正在被绘制的实例的标识符，来得到点的位置。我们通过unity_InstanceID 得到标识符，他可以被全局访问。

     void ConfigureProcedural () {#if defined(UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED)float3 position = _Positions[unity_InstanceID];#endif}

2.3 创建变换矩阵(Creating a Transformation Matrix)

我们有了位置之后，下一步就是创建一个object-to-world 变换矩阵。为简单起见，我们将图形放在世界坐标原点，没有旋转和缩放。调整GPU Graph 游戏对象的Transform 不会有任何效果，所以我们不会对他做任何操作。

我们只操作点的位置和缩放。位置被存储在4 x 4 变换矩阵的最后一列，缩放存储在矩阵的对角线。矩阵的最后一位是1，其他都是0。

Transformation matrix with position and scale.

变换矩阵是为了将顶点从对象空间转换到世界空间。它由unity_ObjectToWorld 提供。因为我们是程序化绘制，它是一个单位矩阵，所以我们需要重置他。先把它设为0

             float3 position = _Positions[unity_InstanceID];unity_ObjectToWorld = 0.0;

我们可以通过float4(position, 1.0). 构建一个列向量。我们可以通过unity_ObjectToWorld._m03_m13_m23_m33.将其设为矩阵的第四列。

             unity_ObjectToWorld = 0.0;unity_ObjectToWorld._m03_m13_m23_m33 = float4(position, 1.0);

然后添加一个float _Step 属性并将其赋值给unity_ObjectToWorld._m00_m11_m22. 这是用来缩放的。

     float _Step;void ConfigureProcedural () {#if defined(UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED)float3 position = _Positions[unity_InstanceID];unity_ObjectToWorld = 0.0;unity_ObjectToWorld._m03_m13_m23_m33 = float4(position, 1.0);unity_ObjectToWorld._m00_m11_m22 = _Step;#endif}

还有一个unity_WorldToObject 矩阵，用来变换法线向量。它是用来矫正方向向量的转换，但是我们不需要所以我们可以忽略它。我们通过添加assumeuniformscaling 来通知我们的着色器。

 #pragma instancing_options assumeuniformscaling procedural:ConfigureProcedural

现在为我们的着色器创建一个材质，勾选GPU instancing，并赋值给我们的GPU graph

Using GPU material.

我们还需要设置一下材质的属性，就像我们之前设置计算着色器一样。在UpdateFunctionOnGPU 中，绘制之前调用材质的SetBuffer 和 SetFloat 函数。此时我们不需要提供核心的索引。

     material.SetBuffer(positionsId, positionsBuffer);material.SetFloat(stepId, step);var bounds = new Bounds(Vector3.zero, new Vector3(2f + 2f / resolution));Graphics.DrawMeshInstancedProcedural(mesh, 0, material, bounds, positionsBuffer.count);

40,000 shadowed cubes, drawn with DRP.

我们进入play模式时，我们再次看见了我们的图像，但是现在有40 000个点被渲染并保持60FPS。如果我关闭VSync 它可以达到245FPS。

Profiling a DRP build with VSync.

2.4 百万(Going for a Million)

既然40 000个点表现的这么好，我们看一下是否可以处理百万个点。但在这之前我们需要知道异步着色器编译。这是Unity 编辑器的特色，而非构建(builds)的。编辑器只在需要时编译着色器，这可以节省很多编译时间，但也意味着着色器并不总是立即有效。当这种情发生时，会临时使用一个统一的蓝绿色着色器直到着色器被编译完成。这通常还好，但是这个临时着色器不支持程序化绘制。这会显著的减缓绘制过程，如果要渲染百万个点很可能会使Unity崩溃，甚至整个机器也可能崩溃。

我们可以通过设置关闭异步着色器编译，但只有我们的Point Surface GPU 才有这个问题。幸运的人是我们可以通过添加#pragma editor_sync_compilation 指令通知Unity为某个着色器使用同步编译。

     #pragma surface ConfigureSurface Standard fullforwardshadows addshadow#pragma instancing_options assumeuniformscaling procedural:ConfigureProcedural#pragma editor_sync_compilation#pragma target 4.5

现在我们可以将分辨率限制增加到1000了

 [SerializeField, Range(10, 1000)]int resolution = 10;

Resolution set to 1,000.

在小窗口中它看起来并不漂亮，因为点太小会出现摩尔纹，但它确实运行了。我这里渲染百万个点是24FPS。在编辑器和构建中性能是一样的。此时编辑器开支是无关紧要的，GPU才是瓶颈。并且，是否打开VSync 也并没有明显的不同。

Profiling a build rendering a million points, no VSync.

当VSync 被关闭时，可以看出多数player loop时间花费在等待GPU完工。

注意我们现在是渲染一百万个有阴影的点，对于DPR需要每帧渲染他们三次。关闭阴影和VSync 后帧率会上升到65FPS。

2.5 URP

为了看下URP的表现，我们需要复制我们的 Point URP shader graph，重命名为Point URP GPU 。Shader graph 并不直接支持程序化绘制，但我们可以一些自定义代码使其支持。为了简单化和重用性我们创建一个HLSL文件资源。Unity没有这个选项，所以复制一个表面着色器然后重命名为PointGPU。然后修改扩展名为hlsl.

PointGPU HLSL script asset.

清空文件内容，让后复制一下内容

#if defined(UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED)StructuredBuffer<float3> _Positions;
#endiffloat _Step;void ConfigureProcedural () {#if defined(UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED)float3 position = _Positions[unity_InstanceID];unity_ObjectToWorld = 0.0;unity_ObjectToWorld._m03_m13_m23_m33 = float4(position, 1.0);unity_ObjectToWorld._m00_m11_m22 = _Step;#endif
}

我们现在可以通过 #include "PointGPU.hlsl" 指令在Point Surface GPU 着色器中包含这个文件，原来的代码可以被移除。

     #include "PointGPU.hlsl"struct Input {float3 worldPos;};float _Smoothness;//#if defined(UNITY_PROCEDURAL_INSTANCING_ENABLED)//    StructuredBuffer<float3> _Positions;//#endif//float2 _Scale;//void ConfigureProcedural () { … }void ConfigureSurface (Input input, inout SurfaceOutputStandard surface) { … }

我们将在shader graph 中使用一个Custom Function 节点来包含HLSL文件。那个节点会调用一个文件里的函数。我们给PointGPU 添加一个简单的函数，仅仅传入一个float3 值并将其返回。

给PointGPU 添加一个有两个float3 参数的void ShaderGraphFunction_float 函数，仅仅将输入赋值给输出。

void ShaderGraphFunction_float (float3 In, float3 Out) {Out = In;
}

这里假定了Out 参数是一个输出参数，我们需要在其前面添加 out

void ShaderGraphFunction_float (float3 In, out float3 Out) {Out = In;
}

函数名后面的_float 后缀是必要的的，因为它指定了函数的精度。Shader graph 提供了两种精度，float 和 half. 后者是前者的一半。节点的精度可以被明确的选择或设为继承，继承也是默认值。为了支持两种精度，使用half 添加一个变体函数。

void ShaderGraphFunction_float (float3 In, out float3 Out) {Out = In;
}void ShaderGraphFunction_half (half3 In, out half3 Out) {Out = In;
}

现在给Point URP GPU 添加一个Custom Function 节点。它的Type 默认是File 。将PointGPU 赋值给它的Source 属性。Name 设为ShaderGraphFunction ，不要后缀。然后在Inputs 中添加 In ，Outputs 中添加Out ，都是Vector3. 类型

Custom function via file.

添加一个Position 节点，设为对象空间，并将其与我们的自定义节点的输入链接起来。

Object-space vertex position passed through our function.

现在对象空间的顶点位置就传入了我们的函数，并且我们的代码也被包含进了着色器。但是为了程序化渲染，我们还需要包含#pragma instancing_options 和#pragma editor_sync_compilation 。它们必须被直接注入生成的着色器源代码，不能通过文件引用。所以添加一个 Custom Function 节点，输入和输出与之前一样，但是Type 设为String. 。Name 设一个适当的值，比如InjectPragmas，然后将指令写入Body 文本框。body就像一个函数代码块一样，所以这里我们还需要将输入赋值给输出。

Custom function via string injecting pragmas.

为了看得更清晰，下面是body的代码

#pragma instancing_options assumeuniformscaling procedural:ConfigureProcedural
#pragma editor_sync_compilationOut = In;

将顶点位置传递给这个节点。

Shader graph with pragmas

创建一个材质，启用instancing，使用Point URP GPU 着色器，将其赋值给我们的graph，然后进入play模式。我这里达到了36FPS，在开启阴影的情况下，比DRP快了50%

Profiling URP build.

2.6 可变的分辨率(Variable Resolution)

因为我们总是为缓冲区的每个位置绘制点，降低分辨率会使一些点固定在那里。这是因为计算着色器值更新符合图形的点。

Stuck points after lowering resolution.

计算着色器不能调整大小。我们可以每次改变分辨率时创建一个新的，但简单的方法是总是申请一个最大分辨率的的缓冲区。这样天生的就可以改变分辨率。

我们将最大分辨率设为一个常量，然后在resolution 字段的 Range 属性里使用它

 const int maxResolution = 1000;…[SerializeField, Range(10, maxResolution)]int resolution = 10;

接下来，使用最大分辨率创建缓冲区。

 void OnEnable () {positionsBuffer = new ComputeBuffer(maxResolution * maxResolution, 3 * 4);}

最后，使用当前分辨率的平方替换缓冲区元素数

 void UpdateFunctionOnGPU () {…Graphics.DrawMeshInstancedProcedural(mesh, 0, material, bounds, resolution * resolution);}

3 GPU函数库(GPU Function Library)

现在我们基于GPU的方式是功能化的，让我们将我们整个函数库转到我们的计算着色器。

3.1 所有函数(ll Functions)

我们可以像拷贝修改Wave 一样拷贝其他函数。第二个是MultiWave。它与Wave唯一较大的不同是它包含了float 值。在HLSL中没有 f 后缀，所以将其全部移除。为了指明他们是浮点数，我给他们加了一个点，比如2f 变成了 2.0

float3 MultiWave (float u, float v, float t) {float3 p;p.x = u;p.y = sin(PI * (u + 0.5 * t));p.y += 0.5 * sin(2.0 * PI * (v + t));p.y += sin(PI * (u + v + 0.25 * t));p.y *= 1.0 / 2.5;p.z = v;return p;
}

同样修改其他函数，Sqrt 改为sqrt ，Cos 改为cos.

float3 Ripple (float u, float v, float t) {float d = sqrt(u * u + v * v);float3 p;p.x = u;p.y = sin(PI * (4.0 * d - t));p.y /= 1.0 + 10.0 * d;p.z = v;return p;
}float3 Sphere (float u, float v, float t) {float r = 0.9 + 0.1 * sin(PI * (6.0 * u + 4.0 * v + t));float s = r * cos(0.5 * PI * v);float3 p;p.x = s * sin(PI * u);p.y = r * sin(0.5 * PI * v);p.z = s * cos(PI * u);return p;
}float3 Torus (float u, float v, float t) {float r1 = 0.7 + 0.1 * sin(PI * (6.0 * u + 0.5 * t));float r2 = 0.15 + 0.05 * sin(PI * (8.0 * u + 4.0 * v + 2.0 * t));float s = r2 * cos(PI * v) + r1;float3 p;p.x = s * sin(PI * u);p.y = r2 * sin(PI * v);p.z = s * cos(PI * u);return p;
}

3.2 宏(Macros)

我们现在要为每个图形函数创建一个独立的核心函数，但那会有非常多的重复代码。我们可以通过创建一个宏避免这些。在FunctionKernel 函数上面写上#define KERNEL_FUNCTION

#define KERNEL_FUNCTION[numthreads(8, 8, 1)]void FunctionKernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) { … }

这些定义通常只适用于写在它后面的，同一行的东西，但是我们可以通过给除了最后一行之外的每一行后面添加 \ 反斜杠来扩展到多行。

#define KERNEL_FUNCTION \[numthreads(8, 8, 1)] \void FunctionKernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) { \float2 uv = GetUV(id); \SetPosition(id, Wave(uv.x, uv.y, _Time)); \}

现在，当我们写KERNEL_FUNCTION 时，编译器会用FunctionKernel函数代码将其替换。为了让其有函数功能，我们给宏添加一个参数。这就像函数的参数一样，但是没有类型并且圆括号紧跟着宏名字。给它一个 function 参数并用其代替Wave.

#define KERNEL_FUNCTION(function) \[numthreads(8, 8, 1)] \void FunctionKernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) { \float2 uv = GetUV(id); \SetPosition(id, function(uv.x, uv.y, _Time)); \}

我们还需要修改核心函数的名字。我们使用function 作为前缀，后面跟着Kernel 。我们需要将function 标签分离出，否则它不能被识别为着色器参数。为此我们使用 ## 宏链接操作符将两个字组合起来。

 void function##Kernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) { \

现在所有五个函数都可以用KERNEL_FUNCTION 来定义了。

#define KERNEL_FUNCTION(function) \…KERNEL_FUNCTION(Wave)
KERNEL_FUNCTION(MultiWave)
KERNEL_FUNCTION(Ripple)
KERNEL_FUNCTION(Sphere)
KERNEL_FUNCTION(Torus)

我们还需要为每个函数替换我们的kernel指令

#pragma kernel WaveKernel
#pragma kernel MultiWaveKernel
#pragma kernel RippleKernel
#pragma kernel SphereKernel
#pragma kernel TorusKernel

最后一步是在 GPUGraph.UpdateFunctionOnGPU 中使用当前函数作为kernel索引来替换之前的0

     var kernelIndex = (int)function;computeShader.SetBuffer(kernelIndex, positionsId, positionsBuffer);int groups = Mathf.CeilToInt(resolution / 8f);computeShader.Dispatch(kernelIndex, groups, groups, 1);

All functions at resolution 1,000, with plane to show shadows.

计算着色器非常快所以每个函数的帧率都差不多。

3.3 变形(Morphing Functions)

支持从一个函数变形到另一个函数有点复杂，因为每个变形都需要有一个单独的核心函数。先添加一个转换进程属性，后面的融合函数会用到。

float _Step, _Time, _TransitionProgress;

复制那个核心宏，重命名为KERNEL_MOPH_FUNCTION, 给它添加两个参数：functionA 和functionB.将函数名改为 functionA##To##functionB##Kernel ，然后使用lerp 来对计算的点线性插值。

#define KERNEL_MOPH_FUNCTION(functionA, functionB) \[numthreads(8, 8, 1)] \void functionA##To##functionB##Kernel (uint3 id: SV_DispatchThreadID) { \float2 uv = GetUV(id); \float3 position = lerp( \functionA(uv.x, uv.y, _Time), functionB(uv.x, uv.y, _Time), \_TransitionProgress \); \SetPosition(id, position); \}

每个函数都可以转换为其他，所以每个函数有四个转换。为他们添加核心函数

KERNEL_FUNCTION(Wave)
KERNEL_FUNCTION(MultiWave)
KERNEL_FUNCTION(Ripple)
KERNEL_FUNCTION(Sphere)
KERNEL_FUNCTION(Torus)KERNEL_MOPH_FUNCTION(Wave, MultiWave);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Wave, Ripple);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Wave, Sphere);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Wave, Torus);KERNEL_MOPH_FUNCTION(MultiWave, Wave);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(MultiWave, Ripple);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(MultiWave, Sphere);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(MultiWave, Torus);KERNEL_MOPH_FUNCTION(Ripple, Wave);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Ripple, MultiWave);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Ripple, Sphere);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Ripple, Torus);KERNEL_MOPH_FUNCTION(Sphere, Wave);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Sphere, MultiWave);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Sphere, Ripple);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Sphere, Torus);KERNEL_MOPH_FUNCTION(Torus, Wave);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Torus, MultiWave);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Torus, Ripple);
KERNEL_MOPH_FUNCTION(Torus, Sphere);

我们添加核心以使他们的索引等于functionB + functionA * 5,

#pragma kernel WaveKernel
#pragma kernel WaveToMultiWaveKernel
#pragma kernel WaveToRippleKernel
#pragma kernel WaveToSphereKernel
#pragma kernel WaveToTorusKernel#pragma kernel MultiWaveToWaveKernel
#pragma kernel MultiWaveKernel
#pragma kernel MultiWaveToRippleKernel
#pragma kernel MultiWaveToSphereKernel
#pragma kernel MultiWaveToTorusKernel#pragma kernel RippleToWaveKernel
#pragma kernel RippleToMultiWaveKernel
#pragma kernel RippleKernel
#pragma kernel RippleToSphereKernel
#pragma kernel RippleToTorusKernel#pragma kernel SphereToWaveKernel
#pragma kernel SphereToMultiWaveKernel
#pragma kernel SphereToRippleKernel
#pragma kernel SphereKernel
#pragma kernel SphereToTorusKernel#pragma kernel TorusToWaveKernel
#pragma kernel TorusToMultiWaveKernel
#pragma kernel TorusToRippleKernel
#pragma kernel TorusToSphereKernel
#pragma kernel TorusKernel

回到GPUGraph, 添加转换进程属性的标识

 static readonly int…timeId = Shader.PropertyToID("_Time"),transitionProgressId = Shader.PropertyToID("_TransitionProgress");

如果正在转换，在UpdateFunctionOnGPU 中使用它。

     computeShader.SetFloat(timeId, Time.time);if (transitioning) {computeShader.SetFloat(transitionProgressId,Mathf.SmoothStep(0f, 1f, duration / transitionDuration));}

为了选择正确的索引，如果在转换增加 transition function 乘以5，否则增加自身乘以5

     var kernelIndex =(int)function + (int)(transitioning ? transitionFunction : function) * 5;

Continuous random morphing.

添加的转换对帧率没有影响。很明显渲染才是瓶颈，计算不是。

3.4 函数数量属性(Function Count Property)

为了计算核心索引，GPUGraph 需要知道有多少个函数。我们可以给FunctionLibrary 添加GetFunctionCount 函数来得到个数。这样做的好处是，如果我们添加或移除函数，只需要修改哪两个FunctionLibrary 文件。

 public static int GetFunctionCount () {return 5;}

我们甚至可以移除常量，返回functions 数组的长度，更加减少了我们需要修改的代码。

 public static int GetFunctionCount () {return functions.Length;}

将函数数量改为属性也是一个好方法。

 public static int FunctionCount {get {return functions.Length;}}

这就定义了一个getter属性。由于它唯一要做的就是返回一个值，我们可以将其简化为 get => functions.Length;.

 public static int FunctionCount {get => functions.Length;}

因为没有set 块，我们可以将其更简化为省略get. 这样它就减为只有一行。

 public static int FunctionCount => functions.Length;

GetFunction 和 GetNextFunctionName.也使用这种方法

 public static Function GetFunction (FunctionName name) => functions[(int)name];public static FunctionName GetNextFunctionName (FunctionName name) =>(int)name < functions.Length - 1 ? name + 1 : 0;

在GPUGraph.UpdateFunctionOnGPU.中使用新属性替换常量

     var kernelIndex =(int)function +(int)(transitioning ? transitionFunction : function) *FunctionLibrary.FunctionCount;

3.5 更多细节 (More Details)

由于分辨率的增加，我们的图像可以更加详细。比如，我们可以双倍Sphere.扭曲的频率。

float3 Sphere (float u, float v, float t) {float r = 0.9 + 0.1 * sin(PI * (12.0 * u + 8.0 * v + t));…
}

More detailed sphere.

同样还有Torus. 的星星样式。

float3 Torus (float u, float v, float t) {float r1 = 0.7 + 0.1 * sin(PI * (8.0 * u + 0.5 * t));float r2 = 0.15 + 0.05 * sin(PI * (16.0 * u + 8.0 * v + 3.0 * t));…
}

More detailed torus.