[发明专利]用于去耦合采样的基于分类的块延迟着色体系结构

说明书

背景技术

本申请一般地涉及图形处理。

期望运动模糊和场景深度的随机呈现以增加真实性并改善图像质量。然而，需要高可见度采样率来将随机采样所导致的噪声减少到可接受的程度。对于高质量的空间图形保真而言也需要高采样率，这在提高实时图形的可视保真度中是重要因素。

随着高可见度采样率，像素着色可能成为主要瓶颈。为保持着色成本低，将着色从可见度去耦合并在多个可见度样本上重新使用着色是重要的，这可空间地延伸在图像上。将着色的完成延迟到流水线中尽可能的迟以便避免对将最终被遮挡的样本进行着色也是重要的。通常在游戏中使用的经延迟的着色，在这种意义上讲是优选的，因为仅仅最终可见的样本被着色。然而，已知的去耦合机制中没有特别设计来与已延迟着色一起操作，这使得着色器重新使用困难。此外，在传统已延迟着色中，去往G缓冲器的带宽可能是高的。

附图简述

参照以下附图描述一些实施例。

图1是一个实施例的体系结构概览；

图2是示出一个块中的原语的呈现的一个实施例的流程图；以及

图3是一个实施例的示意性描绘。

详细描述

我们解决在实时图形流水线中高效去耦合和重新使用着色的问题。我们的目的是支持高可见度采样率和随机效果，而仅仅对最小的一组可见样本进行着色。为此目的，我们将着色延迟直到光栅化之后，并将所生成的可见样本分类来提取一致性。为使之高效，我们的体系结构在块上操作以将所有数据保持在碎片上，并且每个可见度样本仅持有对一个着色点的紧致参考。

在一些实施例中，样本后可见度的显式分类具有一些独特益处。首先，不需要着色器缓冲机制，减少了硬件复杂性。其次，已延迟的着色仍将以三角形次序进行，它允许随后的三角形属性的着色，并使得传统的逐三角形内插设置成为可能。它也允许呈现期间的状态改变，使得应用对于已延迟的着色的使用不可知，从而避免对单个大型着色器的需要。缺点在于分类所需的片上存储器和带宽，但这些成本是恒定的且独立于场景复杂性，因此很适合硬件实现。

我们提出了新颖的块的(中间分类)硬件体系结构，它将去耦合采样与延迟着色的益处进行组合。我们的体系结构是针对具有高可见度速率以及跨图像、镜头和时间随机分布的样本的高效经延迟着色，同时最小化片外的带宽使用来设计的。对于每个块，向前的传递随每个可见度样本存储一个着色点，而不是完全的G－缓冲器条目。该着色点包括原语标识符和着色坐标。在一些实现中，着色坐标以莫顿(Morton)序来编码。在解析传递中，块中的各着色点的片上基数分类产生要被着色的各组着色点的一致性列表。在一些实施例中，这些组是四边形的使得导数可通过有限差异来逼近。在一些其它实施例中，组是各单个着色点，使得各着色点单独被着色。四边形将被用作非限制性示例。使用现有机制将这些分派到着色器核心，例如，在一些图形处理器中使用的重新排序缓冲器。仅有的改变是在四边形退役之前，结果可被散出到样本阵列，而不是仅仅一个像素。

在向前传递中，着色坐标可使用同一个映射策略来计算，如现有着色器基于高速缓存的方案，例如〔Ragan-Kelley等，图形流水线的去耦合采样，图形上的ACM事务处理，2011，30(3)册〕。对我们的算法的输入是密集的可见度样本集，从中我们找到着色点的代表集。这允许跨多个样本重新使用着色，即使这些样本是空间扩展出去的。输入样本的生成与我们的工作不相关，但是我们从包括高效随机光栅化器的未来图形硬件流水线的视角来看它。

时空封闭挑选对于降低光栅化成本和相关联的深度缓冲器带宽而言是重要的。然而，它不降低着色器执行的数量。我们的体系结构与封闭挑选的使用无关，因为挑选在光栅化之前发生，且真实的系统将可能整合流水线中的时空封闭的变体。

在解析传递中，所有的着色点被分类，例如使用基数分类。基数分类是用于快速分类密钥值对的直接方法，很适合硬件实现。该算法查看固定尺寸的数字，并执行通过数据的预定数量的传递。也可使用其它分类算法。