在最近的项目中，尝试进行了一些小实验，并记录了数据作为比较。实验机器的显卡是NVidia Geforce 8800 GT。
1. Skinning
skinning on CPU
skinning on GPU
从图中可以清晰的看出，对于骨骼蒙皮计算，CPU和GPU的差距可见一斑，GPU比CPU要快上10倍之多！这就是GPU并行计算的魅力！
2. Instancing & Stream Output
人物模型延用上面的这个模型（该模型差不多有1300个面），采用instancing技术渲染上千人（所有的Instance的动画在每一帧保持一致），并且实现了SO的版本，对它们的FPS进行比较。
Instancing without SO
1,000 Instances 2,000 Instances 3,000 Instances
Instancing with SO
1,000 Instances 2,000 Instances 3,000 Instances
|
Number of Instances |
FPS(Without SO) |
FPS(With SO) |
|
1,000 |
40 |
56 |
|
2,000 |
19 |
36 |
|
3,000 |
13 |
24 |
3. Frustum Culling
换了一个低质量的模型（只有不到200个面），基本上万人级别是没有问题了，加上了Frustum Culling，则可以跑得更快！
使用3种方法实现了Frustum Culling，前两个都是基于CPU的，最后一个是基于GPU
- 顺序执行（最简单的对所有Instance遍历执行Frustum Culling算法）
- 四叉树（四叉树裁剪，我这里用四叉树用得有点牵强，因为人物不能移动且必须保持边长为2的N次方的阵型。这么简单的处理四叉树，只是为了做实验比较而已）
- GPU上的Frustum Culling（算法基本上跟1是一致的，只不过是在GPU上执行）
三个方法在同一个视角，使得它们截取和渲染的数量是一致的。总共65536个Instance，当前绘制都是15485个。
顺序执行 四叉树 在GPU
效率比较如下表。
| Current Rendering / Number of Instances |
FPS (Sequential Frustum Culling) |
FPS (Frustum Culling With Quad-tree) |
FPS (Frustum Culling on the GPU) |
| 4388/16384 | 61 | 143 | 102 |
| 15485/65536 | 16 | 43 | 32 |
发现最快的是使用四叉树，而GPU的算法反而相对比较慢。原因很有可能是后者需要处理GPU和CPU的同步问题，在GPU进行Frustum Culling需要CPU从GPU读取Frustum Culling执行的结果（为了知道有多少个instance需要被渲染），在DX10的SDK文档里可清楚的写着，从GPU向CPU进行Map读取操作，是比较严重影响效率的，因为总有一方要停下来去等待另外一方的数据。
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