跨平台渲染框架尝试 - constant buffer的管理

1. Preface

Constant buffer是我们在编写shader的时候，打交道最多的一种buffer resource了。constant表明了constant buffer中的数据，在一次draw call的执行过程中都是不变的；而在不同的draw call之间，我们可以修改其中的数据。它是我们把数据从CPU传递到GPU最常见的方法。constant buffer的概念和定义就不在这里赘述了，鄙文主要讨论如何优雅的管理constant buffer.

2. How to create and manipulate constant buffer gracefully.

Constant buffer在各种api中都有很好的支持，如在DX11中，以cbuffer为类型的闭包，可以定义一个constant buffer.

 cbuffer Transforms
 {
         matrix world;
         matrix view_project;
         matrix skin[];
 };

 cbuffer change_every_frame
 {
         float3 light_positoin;
         float4 light_color;
 };

 float4 dummy_vec4_variable;

cbuffer可以根据你自己对它的功能或者buffer数据改变的策略来定义。在DX11中，我通过shader reflection的接口发现，没有在cbuffer闭包中的变量，都会被放到一个名叫@Globals的constant buffer中。当然这也取决你的fxc.exe的版本。其实让我们苦恼的并不是如何使用DX或者GL等这些api创建一个constant buffer对象，而是我们为了使用constant buffer，通常情况下需要在我们的引擎或者客户端的程序代码中，创建一个内存布局和大小与GPU端统一的数据结构。例如，我们要使用 transforms和change_every_frame这两个cbuffer，我们还要写这些C++的代码。

struct transform
{
        your_matrix_type    world_matrix;
        your_matrix_type    view_project_matrix;
        your_skin_matrices  skin_matrices[];
};

struct change_every_frame
{
        your_float3_type  light_positoin;
        your_float_type   pack;
        yourefloat4_type  light_color;
};

这是一件很让人困扰的事情。首先，如果你开发了一个新的shader并使用了一个新的cbuffer的定义，那么你不得不修改你的引擎或者客户端代码。添加新的数据结构，还有使用和更新的代码。如果是这样，我们的程序或者引擎的扩展性就太差了！其次，你得非常小心的处理constant buffer内存布局的规则，否则你的数据不会正确的传递。例如，light_position后面要更一个float作为补位。我们应该把这些交给程序自己，而不是自己来做重复的工作。在C++中，我们必须要把这些与类型相关，也就是受限于编译期的，改成到运行期当中来计算。管理的基本方法如图所示：

我将一个cbuffer分成的两个部分，一个大小跟GPU中cbuffer大小一致的memory block，和一个对cbuffer各个成员的描述meta data. 如何来实现呢？在最开始，我们需要一个枚举来描述所有的基本类型，例如float，float3，float4x4，这是从编译期转向运行期的第一步。

 enum class data_format
 {
     float_, float2, float3, float4,
     float2x2, float2x3, float2x4,
     float3x2, float3x3, float3x4,
     float4x2, float4x3, float4x4,
     int_, int2, int3, int4,
     uint, uint2, uint3, uint4,
     structured,
 };

然后，我们需要一个结构体来描述整个constant buffer，例如change_every_frame这个cbuffer，我们要描述整个buffer的大小，light_color的data format，还有相对于cbuffer头地址的偏移量等。并且还要支持在cbuffer中使用结构体和数组。所以这个结构体应该是自递归的。如下面的代码

     // numeric layout
     class numeric_layout
     {
         using sub_var_container = std::vector<numeric_layout>;
         static constexpr size_t sub_count = ;

     public:
         // construct
         numeric_layout(data_format format, uint16_t count, uint16_t size, uint16_t offset)
             : format_(format)
             , count_(count)
             , size_(size)
             , offset_(offset)
         {
             sub_variables_.reserve(sub_count);
         }

         template <typename T>
         numeric_layout(large_class_wrapper<T> t)
             : numeric_layout(
                 data_format::structured, ,
                 structure_size<T>::value, )
         {
             detail::init_variable_layout_from_tuple(*this, t);
         }

         // attribute access
         data_format format() const noexcept
         {
             return format_;
         }

         uint16_t count() const noexcept
         {
             return count_;
         }

         uint16_t size() const noexcept
         {
             return size_;
         }

         uint16_t offset() const noexcept
         {
             return offset_;
         }

         // sub variables
         void add_sub(data_format format, uint16_t count, uint16_t size, uint16_t offset)
         {
             //assert(data_format::structured != format_);
             assert(offset + size <= size_);

             sub_variables_.emplace_back(format, count, size, offset);
         }

         numeric_layout& operator[] (size_t index)
         {
             return sub_variables_[index];
         }

         numeric_layout const& operator[] (size_t index) const
         {
             return sub_variables_[index];
         }

     private:
         data_format            format_;
         uint16_t               count_;
         uint16_t               size_;
         uint16_t               offset_;
         sub_var_container      sub_variables_;
     };

在我们编译自己的shader之前，还需要多做一件事情，就是解析shader code中的cbuffer，把这些meta data都获取出来，创建好我们的numeric_layout对象。自己写的constant_buffer类如下：

 template<>
 struct buffer_traits<constant_buffer>
 {
     static constexpr object_type type() noexcept
     {
         return object_type::constant_buffer;
     }
 };

10 class constant_buffer : public buffer<constant_buffer>
 {
     using base_type = buffer<constant_buffer>;

 public:
     constant_buffer(string&& name, numeric_layout&& layout)
         : base_type(std::move(name), layout.size(), , device_access::write, device_access::read)
         , layout_(std::move(layout))
     {
         allocate();
     }

     constant_buffer(string&& name, numeric_layout const& layout)
         : base_type(std::move(name), layout.size(), , device_access::write, device_access::read)
         , layout_(layout)
     {
         allocate();
     }

     void resize(numeric_layout&& layout)
     {
         auto elem_size = layout.size();
         base_type::resize(elem_size, );
         layout_ = std::move(layout);
     }

     numeric_variable operator[](size_t index)
     {
         return{ layout_[index], data() };
     }

 private:
     numeric_layout        layout_;
 };

这个是基于之前的buffer和resource之上写的，对resource和buffer还有texture的管理和设计可以参阅之前的随笔，还有这个很low的仓库。

当然，都已经解析了cbuffer，讲道理应该把整个shader codes都解析一遍，创建一个完整的effect框架。这部分的功能，我正在研究和开发中，希望能顺利完成并同大家分享。然后在渲染框架的与平台无关的代码部分，抽象一个constant buffer类型，并使用这个numeric_layout创建与平台无关的constant buffer对象。有了这个constant buffer对象，平台相关的代码就有足够多的信息正确创建设备上的cbuffer的对象了，无论是dx还是gl. 那么总体的流程如图：

在很多图形api中，对cbuffer的部分更新做的并不是很好，如只更新change_every_frame中的light_color分量。DX的UpdateSubresource无法实现，gl3.1之后有了ubo，才可以使用glSetBufferSubData来实现。在我们管理的cbuffer下，我们可以部分更新cpu中的cbuffer的memory，在一起update到gpu上来模拟这种部分更新的实现。

3. Use the powerful compile time computation of C++ to manipulate constant buffer

接下来聊聊如何利用C++新标准强大的编译期计算来方便我们创建cbuffer. 上述将编译期迁移到运行期的方法，很适合在渲染框架中使用。运行期化的代码，虽然能解决问题，但是创建的过程还是比较复杂。在我们写实验和测试的代码这类很小的程序，上图的流程就显的笨重了。所以，我在实现numeric_layout的时候，提供了使用用户自定义类型来创建cbuffer的metadata的方法，以便小型程序使用。使用起来非常简单，代码如下：

 // test constant buffer
 struct global_cbuffer
 {
     float3        light_position;
     float4        ambient_color;
     float4        diffuse_color;
     float4x4    model_view;
     float3        light_direction;
 };

 BOOST_FUSION_ADAPT_STRUCT(
     global_cbuffer,
     (float3,    light_position)
     (float4,    ambient_color)
     (float4,    diffuse_color)
     (float4x4,    model_view)
     (float3,    light_direction)
     );

 void test_constant_buffer()
 {
     numeric_layout_t layout = wrap_large_class<global_cbuffer>();
     constant_buffer_t cbuffer{ "global cbuffer", std::move(layout) };
 }

首先定义自定义的cbuffer的结构体，跟shader code中的一模一样的结构体；然后使用boost::fusion做编译期的反射；最后使用numeric_layout的另外一个构造函数创建cbuffer的metadata，共cbuffer创建使用。这里用了几个技巧。

1. 使用large_class_wrapper<T>来避免不必要的栈内存分配。由于定义我们的constant buffer的数据结构往往是一个结构体，而我们创建numeric_layout对象并不需要这个结构体的实例或者实例的引用，只需要编译期的反射信息。我们没有必要去创建一个无用的对象，而是把类型传递给large_class_wrapper<T>类模板，让它带上类型信息，但是这个类模板本身是一个空类，大小为1，甚至会被编译期优化掉。所以这里使用large_class_wrapper<T>可以避免不比较的内存开销。

2. 使用编译期计算C++的结构体在gpu中的大小。具体算法就是按照微软constant buffer内存对齐的规则文档来构建的。在实现中使用了index_sequence展开参数，编译期整形向16对齐，递归模板和模板特化等技巧，详细代码如下：

     namespace detail
     {
         template <size_t Reg, size_t Offset>
         struct structure_size_helper
         {
             static constexpr size_t reg = Reg;
             static constexpr size_t offset = Offset;
         };

         template <typename Helper, typename ... Args>
         struct structure_size_impl_expand_impl;

         template <typename Helper, typename T>
         struct export_calculate_result
         {
             using traits_t = array_traits<T>;
             using numeric_traits_t = typename traits_t::numeric_traits_t;
             using helper_t = Helper;

             static constexpr size_t count = traits_t::count;
             static constexpr size_t numeric_size = numeric_traits_t::size();
             static constexpr size_t numeric_reg = numeric_traits_t::reg();

             static constexpr bool new_four_component =
                 (count > ) || (helper_t::reg + numeric_reg >= );

             static constexpr size_t new_reg = new_four_component ?
                  : (helper_t::reg + numeric_reg) % ;
             static constexpr size_t new_size = new_four_component ?
                 align<>(helper_t::offset) + numeric_size : helper_t::offset + numeric_size;
         };

         template <typename Helper, typename First, typename ... Rests>
         struct structure_size_impl_expand_impl<Helper, First, Rests...> : export_calculate_result<Helper, First>
         {
             using next_helper = structure_size_helper<new_reg, new_size>;
             using next_type = structure_size_impl_expand_impl<next_helper, Rests...>;
             static constexpr size_t value = next_type::value;
         };

         template <typename Helper, typename Last>
         struct structure_size_impl_expand_impl<Helper, Last>
             : export_calculate_result<Helper, Last>
         {
             static constexpr size_t value = align<>(new_size);
         };

         template <typename T, typename Indices>
         struct structure_size_impl;

         template <typename ... Args>
         struct structure_size_impl_expand
         {
             static constexpr size_t value = structure_size_impl_expand_impl
                 <structure_size_helper<,>, Args...>::value;
         };

         template <typename T, size_t ... Is>
         struct structure_size_impl<T, std::index_sequence<Is...>>
         {
             static constexpr size_t value = structure_size_impl_expand<
                 type_at<T, Is>...>::value;
         };
     }

     template <typename T>
     struct structure_size
     {
         static_assert(is_sequence<T>::value, "!!!");
         static constexpr size_t size = sequence_size<T>::value;

         static constexpr size_t value = detail::structure_size_impl<
             T, std::make_index_sequence<size>>::value;
     };

3. 最后从struct初始化的时候，使用了bool[]数组配合index_sequence展开struct中的每一个分量，分别计算meta信息，调用numeric_layout::add_sub逐一创建。计算的方法同编译期类似，代码如下：

     namespace detail
     {
         struct offset_register
         {
             uint16_t offset;
             uint16_t reg;
         };

         template <typename T>
         void bind_numeric(numeric_layout& layout, offset_register& helper)
         {
             using traits_t = array_traits<T>;
             using traits_type = typename traits_t::numeric_traits_t;

             // get the current register position
             auto reg = detail::reg_size(traits_type::format());

             // if we need to begin a new four component ?
             auto begin_new_four_component = traits_t::count >  || reg + helper.reg >= ;
             if (begin_new_four_component)
             {
                 helper.reg = ;
                 helper.offset = detail::align<>(helper.offset);
             }

             // calculate the size of current variable
             auto size = detail::size_of(traits_type::format(), traits_t::count);

             // add the container
             layout.add_sub(traits_type::format(), traits_t::count, size, helper.offset);

             // update helper object, which acts like a context of this calculation process
             helper.offset += size;
             helper.reg += reg & 0x03;        // helper.reg = （helper.reg + reg） % 4
         }

         template <typename T, size_t ... Is>
         void init_variable_layout_from_tuple(numeric_layout& layout, large_class_wrapper<T> tuple, std::index_sequence<Is...> seq)
         {
             offset_register helper = { ,  };
             using swallow_t = bool[];

             swallow_t s = { (bind_numeric<type_at<T, Is>>(layout, helper), true)... };
         }

         template <typename T>
         void init_variable_layout_from_tuple(numeric_layout& layout, large_class_wrapper<T> tuple)
         {
             init_variable_layout_from_tuple(layout, tuple, std::make_index_sequence<sequence_size<T>::value>{});
         }
     }

目前还不支持struct中嵌套struct，我想不久的将来应该会支持的。

4. Tail

constant buffer曾经是我引擎开发工作当中一个比较痛苦的环节，每写一个shader，每多一个effect就得在C++代码中添加相应的数据结构和逻辑显得很DRY。而后错误的更新cbuffer招致的痛苦的调试过程也是历历在目。还有当我看到maya的cgfx如此灵活和强大功能更让我觉得cbuffer是得好好管理一下了。Powered by modern cpp and modern graphics api，希望我自己实现的渲染框架，可以在不添加一行C++代码的同时，还能高效的正确渲染新加入的effect，杜绝DRY的设计和实现。