Vulkan 内存模型 + 管理
前言
最近在研究 Vulkan，在 Vulkan 中使用内存是个麻烦的过程，而且容易用错，今天就给大家分享下 Vulkan 的内存模型。
内存，在任何时候都是个稀缺的资源，内存管理更是个让人望而却步的事情。在这个崇尚用户体验的今天，不管是底层系统还是上层应用都在追求极致的性能优化，内存优化也是重中之重。从系统层的分页，池化，脏页回收，连续大内存到上层的优化的数据结构，内存共享，压缩等都在不停地压榨系统内存以获得更高性能的应用程序。
Vulkan 内存初心
我认为简单地理解 Vulkan 区别于 OpenGL 的最大特点就是 Vulkan 可以让应用开发者细粒度的控制，在内存方面也是如此。因为 Vulkan 认为应用自身对于内存占用是最清楚的，内存的创建释放，生命周期都是应用自身的行为导致的。面对复杂的应用场景，很难有通用的优化策略解决所有问题。不管是通过虚拟机还是驱动程序，帮助应用进行内存管理永远是低效的。
基于上述原因，Vulkan 将内存管理的工作交给了开发者负责，如何分配释放内存，怎样制定内存策略都由开发者自己决定，这无疑是返璞归真的至理。但话说回来这样的机制对开发者来说却不是友好的，所以我们更需要知道 Vulkan 的内存模型才能更高效地管理。
Vulkan 内存管理
Vulkan 中的内存分为两种：宿主内存和设备内存。
这两种内存的特点是宿主内存比设备内存慢。但是宿主内存的容量通常更大。另一方面来说，设备内存是直接对物理设备可见的，因此它更有效率也更为快速。
宿主内存
Vulkan 使用宿主内存来存储 API 的内部数据结构。Vulkan 提供了内存分配器机制，允许应用程序控制宿主机端的内存分配。如果应用程序不使用分配器机制，那么 Vulkan 将使用一个默认的分配器来管理内存和数据结构。
主机内存管理通过以下数据结构来完成：
pUserData 是由用户自定义的值，因为每次回调的时候这个值可能会变。
PFN_vkAllocationFunction 是一个指向应用程序定义的内存分配函数的指针，用来管理 Vulkan API 创建的数据结构产生的内存。
PFN_vkReallocationFunction 是一个指向应用程序定义的内存重分配函数的指针，用来重新管理 Vulkan API 创建的数据结构产生的内存。
PFN_vkFreeFunction 是一个指向应用程序定义的内存释放函数。
PFN_vkInternalAllocationNotification 是一个指向应用程序定义的函数的指针，当被 Vulkan 实现调用时，就会给应用程序发内存分配的通知
PFN_vkInternalFreeNotification 是一个指向应用程序定义的函数的指针，当被 Vulkan 实现调用时，就会给应用程序发释放内存的通知
Vulkan 对宿主内存的要求就是内存地址是对齐的，这是因为某些高性能 CPU 指令在对齐的内存地址上效果最佳。通过假定存储 CPU 端数据结构的分配是对齐的，Vulkan 可以无条件使用这些高性能指令，从而提供显著的性能优势。
设备内存
设备内存， 即 GPU 内存，它对于物理设备是直接可见的， 物理设备可以直接读取其中的内存区块。图像对象，缓存对象以及 UBO（uniform buffer objec）都是在设备内存端分配的。
用 vkGetPhysicalDeviceMemoryProperties 函数查询后可以得到一个 VkPhysicalDeviceMemoryProperties 结构体中记载了物理设备上的内存属性。
内存分配
用 vkAllocateMemory 函数来分配 VkDeviceMemory 类型的设备内存对象。
type 代表类型，类型必须是 VK_STRUCTURE_TYPE_MEMORY_ALLOCATE_INFO.
allocationSize 指定了分配的内存大小（字节）
memoryTypeIndex 的值就可以用刚刚的辅助函数获取。
pNext 扩展指针可以填入一个 VkMemoryDedicatedAllocateInfo 结构体，这样就可以在分配内存的时候指定一个专用 Buffer 或 Image 对象.
释放内存
VKDevice 设备句柄
VKDeviceMemory 准备释放的内存对象
allocator 控制内存释放的分配器对象
内存和资源
解决了内存分配的问题，但 GPU 绘制过程中需要各种资源，而资源通常是存储在 CPU 内存中的，和 GPU 内存并不互通，无法被 GPU 直接访问，因此我们需要一个方法把资源放到 GPU 内存中而且能被 GPU 按照一定的规矩访问。
Buffer and Image
Buffer 是最简单的资源类型，可以用来储存线性的结构化的数据，也可以储存内存中原始字节。它可以通过调用命令缓冲区来绑定，交由 GPU 硬件操作。Vulkan 中用 VkBuffer 句柄来指示 Buffer 对象，并且用以下方法进行创建：
flags 是一个 VkBufferCreateFlagBits 类型的枚举
size 是 VkBuffer 映射的一段区域的内存大小，即数据大小。
usage 是 Buffer 的具体功用，例如用作顶点缓存，索引缓存，转移缓存
sharingMode 明确了 Buffer 被多个队列共享访问的模式，一般选 VK_SHARING_MODE_EXCLUSIVE。
queueFamilyIndexCount 和 pQueueFamilyIndices 代表访问这个 Buffer 的队列族
pNext 在 Vulkan1.1 版本后，允许我们使用 VkExternalMemoryBufferCreateInfo 结构体来创建一个用于存储的外部缓冲，在 Vulkan1.2 版本后，允许我们使用 VkBufferOpaqueCaptureAddressCreateInfo 结构体来为 Buffer 要求具体的设备地址。
Image 相对复杂，其具有特殊的布局和格式。Image 的布局（layout）对内存有特殊需求，主要有两种主要的平铺模式：
linear - 其中的图像（Image）数据线性排列在内存中。
optimal - 其中的图像（Image）数据以高度优化的模式进行布局，可以有效利用设备的内存子系统。
线性布局（linear layout）适合连续的单行的读写，但是大多数图形操作都涉及到跨行读写纹理元素，如果图像自身的宽度非常宽，相邻行的访问在线性布局中会有非常大的跳转。这可能会导致性能问题。
优化布局（optimal layout）的好处是内存数据根据不同内存子系统进行优化，比如将所有的纹理像素都优化到一块连续的内存区域中，加快内存处理速度。下图很形象地说明了两种布局的优劣势：
GPU 通常倾向于使用优化布局以实现更有效的渲染。但优化部分因不同品牌有差异且是内部逻辑，所以 CPU 想要读取图像信息还需要多一层转换。
总结
本文讲述了 Vulkan 的内存布局和管理方式，希望能对大家后续实现 Vulkan 程序有所帮助，在此建议大家尽量做到内存复用，因内存分配和释放都需要昂贵的开销。连续内存对象可以享受更好的缓存利用率，内存对齐的数据性能更优。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【江湖修行】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/bcd02cdc36712cb4a71851f11】。
本文遵守【CC-BY 4.0】协议，转载请保留原文出处及本版权声明。
还未添加个人签名 2021-12-05 加入
还未添加个人简介
评论