在通常的渲染流程中我们需要着色器，它一般输出的是RGBA值，而计算着色器则是比着色器更广泛的概念，我们可以自由配置GPU的核心，利用CPU的并行性来加速如大规模顶点计算等内容

unity版本：Unity6000.062f1

1、GPU

在了解计算着色器之前我们需要真正认识一下GPU，明明同样都是计算单元，为什么我们已经有CPU了还需要GPU呢。或许有人听说过CPU的优势在于计算速度，而GPU的优势则在于并行性。这很好的概括了两个处理器的特点。我们可以将CPU看作一个“好学生”，它的作业速度特别快可以快速处理非常复杂的难题，而GPU则相当于一整个学校数量的“普通学生”，他们虽然计算速度不快，但是如果有100份作业的话即使是好学生也需要写好久，而“普通学生”每人做一份，就可以用很快的速度做好这100份作业。所以我们可以这样粗略理解，GPU就是超级多运算速度较慢的CPU的集合。像渲染这种任务其实就像是这100份的作业大礼包，我们shader的着色任务就是将这100个像素的颜色计算出来，而GPU的每个核心（用NVIDIA的说法就是CUDA Core）同时计算这些像素的话，它当然就会比CPU一个一个计算要快很多很多。

2、计算着色器

普通的着色器（shader）是利用GPU的并行性来做渲染这种事情的，显而易见，GPU不止可以用来做这种事情，所以计算着色器（Compute Shader）出现了，它拥有比普通的着色器高的多的自由度，你甚至可以具体分配到底用几组核心来做哪些事情。例如我需要计算出大量粒子在空间中的位置，我需要生成某种特殊的图形，甚至是流体的模拟，光线追踪，我们都可以利用计算着色器来实现。

下面是Unity的默认计算着色器的代码：

#pragma kernel CSMain

RWTexture2D<float4> Result;

[numthreads(8,8,1)]
void CSMain (uint3 id : SV_DispatchThreadID)
{
    Result[id.xy] = float4(id.x & id.y, (id.x & 15)/15.0, (id.y & 15)/15.0, 0.0);
}

而下图则是这个代码生成的效果。

至于它所代表了什么，为什么会有这样的结果我们最后再说，现在只需要知道计算着色器可以做到这种事情就好。

2.1、kernel

我们看第一行：#pragma kernel CSMain

kernel 是内核的意思，而CSMain就是核函数，也就是最后要提交给GPU的指令，每个计算着色器至少要有一个核函数，可以有多个，会依次执行。

2.2、RWTexture2D

实际上就是申请个纹理，RW分别指读和写，意思是一个可读写的纹理。如果想要只读的话可以用Texture2D。

在通常的shader中，我们使用UV来读取纹理中的像素，而在计算着色器中，我们可以通过每个纹理中像素的下标来读取对应的值，如Result[uint2(0,0)]。此外我们也可以以同样的方式将其写入，写入的值当然就是float4，对应RGBA四个数值，例如我们可以利用这种方式制作程序化纹理，例如噪声等，以供正常shader的像素着色器使用。

而在计算着色器中除了RWTexture2D还有RWBuffer和RWStructuredBuffer等类型可以读写。后面也会依次介绍。

2.3、Numthreads

2.3.1、Thread

这是此文最重要的一点，正是它赋予了计算着色器的独特性。

首先我们要有个概念叫做线程（Thread），我们可以粗浅的理解为一个Thread就会执行一个任务，而在GPU中的一个个线程会被划分为多个线程组（Thread Group），一个Thread Group会在单个多留处理器（Stream Multiprocessor，简称SM）上被执行。例如我们的GPU有16个SM，就需要至少16个Thread Group来让GPU不“偷懒”，而为了避免某个SM已经做完某事而等待其他SM的情况，一般会给一个SM两个Thread Group让其可以在此时切换到下一个任务。

而

numthreads(tX, tY, tZ)

指的就是一个Thread Group中Thread的数量，总量为tx * ty * tz个线程，例如numthreads(4, 4, 1) 和numthreads(16, 1, 1) 都指的是16个线程，一般我们会将它设置为64的整数倍个，这与NVIDIA和AMD的架构有关

NVIDIA会将一个线程组的线程分为一个个Warp，每个Warp中有32个线程，而Warp则通过SM来调度。所以对于NVIDIA的GPU来说，每次SM最少得调动一个Warp也就是32个线程，当我们将线程组中线程设置为10的时候，意味着其中有22个线程处于停工状态，以至于没法调动所有性能。

对AMD也是类似，它会将线程组中的线程分为一个个Wavefront，一个Wavefront中带有64个线程。

为了兼顾这两个显卡，一般我们倾向于将线程组中的线程数设置为64的整数倍个。

此外，线程组中的线程是有限制的，一般最多只有1024个

2.3.2、Thread的ID

又回到numthreads(tX, tY, tZ)上面，我们可以看到一个线程是由三维的关系来表示的，我们还可以用之前学生的例子，我们想要找到某个学生（线程）的话，就需要知道这个学生在那排那列（X，Y），可是我们不止有一个班级，一层楼里可能有多个班级，所以我们需要定位那班（Z）

虽然这样能表示的线程很多，足足有1024个，但其实远远不够我们的需求，例如我们用Computer Shader来处理一张贴图，一个线程处理一个像素的话，那我们也就只能同时处理1024个像素，而我们需要处理的像素或许有1920*1080之多。

这就需要多个线程组，与线程相对的，线程组也有好多好多个，用类似 computeShader.Dispatch(kernel, 60, 34, 1);的方式表示，它同样也是三维结构。那我们可以这样想象，一个学校有多栋楼，一个线程组就是某个楼的某一层，那么，我们想要某个层的话，就需要知道它到底在哪个楼的哪一层（X，Y），而这个市有多个学校，那么我还需要知道具体是哪个学校（Z）。想要精确的找到某个同学，我们就需要找到学校、大楼、楼层、班级、横列、纵列。

下图来自于微软关于HLSL的介绍，表示了线程组和线程之间的关系。

上面提到了4种ID，分别是SV_GroupID、SV_GroupThreadID、SV_DispatchThreadID、SV_GroupIndex。他们所代表的含义如下表：

让我再拿刚才的比喻说明下各个ID的含义（要牢记计算机的世界中数字是从0开始的）。

SV_GroupID

指的就是现在这个学生的楼层编号。

例如：

SV_GroupID    = （2,1,0）

指的是这个学生在这个市的第1所学校上学，在这个学校的第3栋楼的第2层

SV_GroupThreadID

指的是这个学生的座位在哪

例如：

SV_GroupThreadID = （7,5,0）

指的就是这个学生在当前所在这个楼层的第1个教室、第8列，第6行

SV_GroupIndex

我们现在假设一个楼层是一整个年级，我们对整个年级的所有学生进行一个排号，SV_GroupIndex指的是这个学生在这个年级的号是多少。

还是这个学生：

SV_GroupThreadID = （7,5,0）

而整个楼层（年级）所能容纳的学生是

numthreads(10, 8, 3)

一共240人

我们前面有0个班级，一共0x10*8=0个人，在我们前面有5排，一排10个人一共5x10=50人，而我们在第六排的第8名

所以我们是第0x10*8+5x10+8=58号，而在计算机的世界中编号是从0开始。所以实际上是第57号。

SV_DispatchThreadID

这次我想要知道这个学生在整个市的排名（SV_DispatchThreadID），不过我们使用的形式并不是某个数字，而是以矩阵的形式。

我们假设这个市里有2个学校，每个学校有三个教学楼，每个教学楼有五层

Dispatch（5,3,2）

然后每层有3个教室，10列，8行

numthreads(10, 8, 3)

还是这个同学：第一个学校，第三个教学楼，二层

第一个教室，第七列，第五排

SV_GroupID = （2,1,0）
SV_GroupThreadI = （7,5,0）

那么就是

（2,1,0）* （10,8,3） = (20,8,0)

(20,8,0) + （7,5,0） = （27 ， 13 ， 0）

（27 ， 13 ， 0） = 27 * 13  = 351

2.3.3、Thread的ID的使用

讲了这么多关于ID的内容，肯定是他实际上是有用的，我们可以在写核函数的时候引入这些ID

如

void CSMain (uint3 id : SV_DispatchThreadID)
{
    Result[id.xy] = float4(id.x & id.y, (id.x & 15)/15.0, (id.y & 15)/15.0, 0.0);
}

我们当然也可以拿到所有自己想要的ID

void KernelFunction(uint3 groupId : SV_GroupID,
    uint3 groupThreadId : SV_GroupThreadID,
    uint3 dispatchThreadId : SV_DispatchThreadID,
    uint groupIndex : SV_GroupIndex)
{
    
}

当我们想要给纹理的像素赋值的时候，如果是以前的CPU中我们就需要一个一个赋予：

for (int i = 0; i < x; i++)
    for (int j = 0; j < y; j++)
        Result[uint2(x, y)] = float4(a, b, c, d);

而现在我们有了一大堆线程，我们可以同时让每个线程给一个像素赋值，这时候这些ID就起作用了，还记得untiy的示例代码吗：[numthreads(8,8,1)]。

其中每个线程组中有64个线程，当我们使用SV_DispatchThreadID的时候，第一个线程组（0，0，0）的ID就是(0,0)~(7,7) ，第二个线程组（1，0，0）则是（8，0）~（7，15）对于第（a，b，0）个线程组，他的取值范围就是(ax8, bx8, 0)到(ax8+7, bx8+7, 0)。那么如果我们想要处理分辨率为1024*1024 的图，我们只需要dispatch(1024/8, 1024/8, 1)个线程组。

从前需要一个一个赋值的图像，我们只需要

Result[uint2(SV_DispatchThreadID.x,SV_DispatchThreadID.y)] = float4(a, b, c, d);

就可以全部赋值。

至于其他ID则可以类似这样自由灵活的使用，这里就不举例了。