消灭延迟：体积着色器性能优化深度解析

实时体积渲染的挑战

体积渲染（尤其是光线行进）是实时图形中最昂贵的任务之一。与光栅化不同，每个像素都会触发复杂的循环与数学计算。想要在 16 毫秒内完成这些工作，就意味着数以百万计的迭代必须保持一致。一旦出现驱动停顿、缓存未命中或着色器效率低下，就会以肉眼可见的延迟表现出来，直接破坏基准数据的可信度。

为什么“无延迟”是基准测试的圣杯

在基准环境中，延迟不仅是视觉问题，更是数据缺陷。基准的目的在于产出稳定、可复现的指标；帧时间波动意味着负载不稳定。当我们在Benchmark 页面中关注最小/最大帧率区间时，实际上就是在衡量测试是否进入了稳定状态。只有紧凑的帧时间区间才能代表硬件的真实吞吐，而非噪声。

分解渲染循环：延迟从何而来

要实现零延迟，必须先定位瓶颈。体积着色器的热点几乎都集中在片段着色器中。

光线行进循环

我们使用 Signed Distance Field (SDF) 描述 Mandelbulb，每一帧都会遍历多个样本点。常见问题包括：

• 循环发散：同一 Warp 内像素如果步数不同，硬件无法高效执行。
• 距离估计不稳定：步长过小会浪费算力，过大会错过细节或导致超采样。
• 函数复杂度：使用大量三角函数会拖慢低功耗 GPU；合理的缓存或近似能换来稳定性。

通过调节迭代次数与步长，我们可以找到在特定硬件上既不卡顿又保持视觉效果的甜蜜点。

驱动、主线程与资源管理

即使着色器已经优化，主线程仍可能引入“卡顿”：例如在渲染循环中进行昂贵的对象分配、频繁读回 GPU 数据、或在 UI 更新周期内执行密集计算。

• 在渲染循环外构建所有常量与缓冲，避免 GC 突然介入。
• 将统计数据计算在单独的节奏中更新，避免 UI 刷新拖慢渲染。
• 谨慎使用 `readPixels` 或同步查询，必要时改用异步 API。

这些实践能保证渲染线程保持“瘦身”，以持续输出稳定的帧时间。

优化关键参数：迭代、步长与分辨率

毒蘑菇性能测试 提供的 Preset 已经覆盖常见场景，但你仍可以针对不同硬件调节：

• Kernel Iterations：决定细节密度，也是影响帧时间的第一因素。
• Step Size：决定光线穿越体积的步伐，过大易跳过细节，过小会浪费计算量。
• Resolution Scale：直接影响像素数量，适合在演示模式与调试模式间切换。

通过分享链接锁定这些参数，团队成员能在各自硬件上对比，快速判断是什么限制了帧时间。

案例研究：本网站的 Mandelbulb 基准

我们的Benchmark 工具就是上述原则的实践。统计信息使用滑动窗口计算，UI 更新频率低于渲染频率，从而避免“显示数据”这件事影响渲染本身。当你拖动滑块时帧率可能短暂波动，但很快会回到稳定区间，便于观察改动的真实影响。

当 `FPS Min` 与 `FPS Max` 接近 `FPS Avg` 时，说明你已经进入“零延迟”状态；如果区间过大，就需要继续调整迭代或分辨率，直到稳定下来。

结语：未来属于无延迟体验

“无延迟”来自巧妙的设计，而非蛮力。它需要优化着色器、精简渲染循环，并为重负载任务提供良好的隔离。随着 GPU 持续进步，实时体积渲染的潜力越来越大，但性能工程的原则不会过时：识别瓶颈、削减开销、保持稳定。掌握这些方法，你就能同时打造震撼的视觉体验与值得信赖的基准测试。