上篇文章簡單聊了下?NVIDIA RTX 架構(gòu)，這回接著更新。重點主要放在?Shader Execution Reordering 這項新技術(shù)上來。

這里首先就要回到 GPU 的本質(zhì)上了。GPU 是一種并行度極其高的硬件，并發(fā)處理相似任務(wù)的效率非常高。

這里不得不提到一個概念，內(nèi)存的局部性原理：

時間局部性：內(nèi)存位置被引用了一次，在未來可能再次被引用。

空間局部性：內(nèi)存位置被引用了一次，那么程序很可能在未來會引用其附近的一個內(nèi)存位置。

對 GPU 這樣的硬件來說，相鄰光線之間內(nèi)存局部性越好，執(zhí)行效率越高。這一點 NVIDIA 早在十多年前就做出了行動，F(xiàn)ermi 架構(gòu)正是通過對內(nèi)存子系統(tǒng)的 L1 進(jìn)行改進(jìn)，提高了內(nèi)存局部性，從而提高了光追效率。

以路徑跟蹤 (Path-tracing) 為例（目前使用廣泛的一種光線追蹤形式），存在著一個叫“著色器分歧 (shader divergence) ”的限制，尤其是光線多次反彈以及用了很多種著色器的場景下體現(xiàn)得尤為明顯。

擊中物體并反彈以后，衍生光線擊中的其它表面可能使用了多種和原先截然不同的著色器。著色器分歧導(dǎo)致數(shù)據(jù)的相關(guān)性，局部性差。在這里著色器分歧主要體現(xiàn)在線程的任務(wù)執(zhí)行分歧，光線反彈以后，擊中使用不同著色器的表面，不同線程之間執(zhí)行著完全不同的著色器代碼，代碼路徑亂，相關(guān)性差，對 GPU 來說難以合并地高效執(zhí)行。

怎么辦呢？

在業(yè)內(nèi)最常見的做法就是直接在場景里使用簡化的著色器，這個是從根源上把問題給優(yōu)化了（不是解決?。阅茈m得到優(yōu)化，但從另一方面來講，簡化后的著色器肯定不如原來的。

而這次 NVIDIA 在 Ada 架構(gòu)上引入了一種叫 著色器執(zhí)行重排序 (Shader Execution Reordering, SER)?的技術(shù)，不解決前面的著色器本身復(fù)雜度的問題，而是直接把后面相似度非常差的任務(wù)們進(jìn)行?相關(guān)性排序 (coherency sort)，從而提升并行計算的效率。這里回到之前的局部性概念，SER 正是通過優(yōu)化數(shù)據(jù)的局部性，最大化利用了 GPU 的特性。

對著色器任務(wù)進(jìn)行相關(guān)性排序之后，對 GPU 來說達(dá)成了一個非常理想的任務(wù)狀態(tài)，效率大幅提高。

該技術(shù)讓高分歧場景 (路徑跟蹤就是其中一類) 下 光追著色器 的執(zhí)行效率提升了高達(dá) 100% 以上，?即便體現(xiàn)在一些混合光追游戲里，也有大幅度提升。NV 描述的 2077 的 RT: Overdrive 模式的 路徑跟蹤全局光照，因?SER 得到了游戲總體?44% 的幀率提升。

今天就先到這里吧 =￣ω￣=