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我使用计算着色器手动生成 mipmap,因为我不是简单地过滤而是在其中进行一些计算。
直接的方法是,对于级别 1 的每个纹素,读取它在级别 0 中对应的四个纹素,进行过滤,然后写入纹素。对整个级别执行此操作,然后对下一个级别重复。
但必须有一种更快的方法 :) 而不是读取 0 级,编写 1 级,然后再次读取 1 级,编写 2 级等。它可能更有效,例如读取 0 级的图 block ,然后在同一个调度调用中迭代地写入接下来几个级别的所有值。这样,最多可以保存一半的读数。
我的问题是,这已经完成了吗?我对已证明有效的更详细的算法感兴趣。
具体来说,我正在实现一个推拉算法,该算法首先从最大到最小计算这些 miplevel。在第二步中,它会细化 miplevel,从倒数第二个开始,使用原始纹素或 较粗糙 miplevel 中的四个周围纹素的插值。我也希望看到对此的高效计算方案,但无法通过谷歌搜索找到任何方案。
最佳答案
我没有意识到这基本上是一个带有一些约束的并行归约。对于并行缩减,NVIDIA 提供了一份不错的白皮书,其中包含许多可能也适用于此的优化策略:https://docs.nvidia.com/cuda/samples/6_Advanced/reduction/doc/reduction.pdf
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