[发明专利]图形渲染方法、装置和计算机可读存储介质在审
申请号: | 201910231774.8 | 申请日: | 2019-03-26 |
公开(公告)号: | CN111754381A | 公开(公告)日: | 2020-10-09 |
发明(设计)人: | 张璠;吴江铮;石鑫栋;王术 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | G06T1/20 | 分类号: | G06T1/20 |
代理公司: | 北京龙双利达知识产权代理有限公司 11329 | 代理人: | 张振;张欣 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图形 渲染 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种图形渲染方法,其特征在于,包括:
中央处理器CPU获取待处理顶点数据,所述待处理顶点数据是供图形处理器GPU进行图形渲染处理的顶点数据;
所述CPU对所述待处理顶点数据进行处理,以得到用户视角范围内的顶点数据;
所述CPU将所述用户视角范围内的顶点数据送入到所述GPU中,以进行图形渲染处理。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述CPU获取待处理顶点数据,包括:
所述CPU从存储模块获取所述待处理顶点数据;
所述CPU将所述用户视角范围内的顶点数据送入到GPU中,以进行渲染处理,包括:
所述CPU将所述用户视角范围内的顶点数据存储到所述存储模块,以使得所述GPU从所述存储模块获取所述用户视角范围内的顶点数据,并进行图像渲染处理。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述待处理顶点数据为用于渲染一帧图像的一次draw call指令抓取的顶点数据。
4.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,在所述CPU对所述待处理顶点数据进行处理之前,所述方法还包括:
所述CPU根据所述待处理顶点数据、所述CPU的负载量以及所述GPU的负载量中的至少一种确定对所述顶点数据进行处理。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述CPU根据所述待处理顶点数据、所述CPU的负载量以及所述GPU的负载量中的至少一种确定对所述待处理顶点数据进行处理,包括:
在下列至少一种情况发生时,所述CPU确定对所述待处理顶点数据进行处理:
所述待处理顶点数据的数量大于或者等于第一数量阈值;
所述CPU的当前负载量小于第一负载量阈值;
所述GPU的当前负载量大于或者等于第二负载量阈值。
6.如权利要求1-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述待处理顶点数据为位于本地坐标系的顶点数据,所述CPU对所述待处理顶点数据进行处理,以得到用户视角范围内的顶点数据,包括:
所述CPU根据辅助数据,对所述位于本地坐标系的顶点数据进行坐标转换,以得到位于裁剪坐标系的顶点数据,其中,所述辅助数据包括对位于所述本地坐标系的顶点数据进行坐标变换的变换矩阵;
所述CPU对所述位于裁剪坐标系的顶点数据进行剪裁和剔除操作,以得到所述用户视角范围内的顶点数据。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述辅助数据包括MVP矩阵,所述CPU根据辅助数据,对所述位于本地坐标系的顶点数据进行坐标转换,以得到位于裁剪坐标系的顶点数据,包括:
所述CPU根据所述MVP矩阵,对所述位于本地坐标系的顶点数据进行坐标转换,以得到所述位于裁剪坐标系的顶点数据,其中,所述MVP矩阵是模型矩阵、视图矩阵以及投影矩阵的乘积。
8.如权利要求1-7中任一项所述的方法,其特征在于,所述CPU包括M个核,所述CPU对所述待处理顶点数据进行处理,包括:
在所述待处理顶点数据的数量小于第二数量阈值时,所述CPU将所述待处理顶点数据分配到所述CPU中的单个核中进行处理;
在所述待处理顶点数据的数量大于或者等于所述第二数量阈值时,所述CPU将所述待处理顶点数据分配到所述CPU中的N个核中进行处理,其中,M和N均为大于1的整数,并且N小于或者等于M。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述N个核的当前平均负载量小于N-M个核的当前平均负载量,其中,所述N-M个核为所述CPU中除所述N个核之外的其他核。
10.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述CPU将所述待处理顶点数据分配到所述CPU中的单个核中进行处理,包括:
所述CPU将所述待处理顶点数据分配到所述CPU中当前负载量最小的核中进行处理。
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