Unity Compute Shader入门（大量对象随机赋值颜色实验）

前言

好久不见！今天使用Unity Compute Shader来实现一个大量正方体的随机颜色赋值，作为我的Unity ComputeShader入门练习。这个练习可以说很经典了。

Compute Shader的简单介绍

使用Compute Shader可以让GPU参与任意数据类型的运算，以此减小CPU的运算负荷。总所周知GPU十分擅长执行大量并行的简单算法，所以将此类运算交给GPU将能有效提升项目运行效率。Unity的Compute Shader使用的是HLSL书写。
你可以将Compute Shader当做C#脚本的一种延申，Compute Shader需要通过脚本来告诉它该什么时候执行以及如何执行。

Compute Shader在Editor中

你可以在Create -> Shader -> Compute Shader新建一个Compute Shader。

Unity Compute Shader代码原理简介

// Each #kernel tells which function to compile; you can have many kernels
#pragma kernel CSMain

// Create a RenderTexture with enableRandomWrite flag and set it
// with cs.SetTexture
RWTexture2D<float4> Result;

[numthreads(8,8,1)]
void CSMain (uint3 id : SV_DispatchThreadID)
{
    
    
    // TODO: insert actual code here!

    Result[id.xy] = float4(id.x & id.y, (id.x & 15)/15.0, (id.y & 15)/15.0, 0.0);
}

这就是Compute Shader默认代码，你在里面先声明Compute Shader运行时（从C#里面Dispatch时）要调用的函数（#pragma kernel CSMain），kernel可以有很多个。用于和C#脚本传递数据的参数（这里是RWTexture2D，要处理任意数据一般使用StructuredBuffer类型），以及函数本身的定义（在这里他产生了一堆float4的数据，其实就是一张图），函数参数括号里面的东西是线程的ID。
此外，你还需要调整numthreads里的参数，这个玩意指定了Compute Shader会生成的线程数，需要根据情况设置，具体的我也不懂了，先保持默认。
函数内部的运算要尽可能简单，GPU不能很好的执行分支操作，所以也不要在里面做if之类的操作。
如果你对细节感兴趣，链接这篇老外写的文章能解释更多。

Getting Started With Compute Shaders In Unity
知乎中文翻译版：
Unity3d | 浅谈 Compute Shader
简书大佬教程
Unity Compute Shader入门初探

CPU对照组

为了体现Compute Shader的作用，我们先实现一个单纯使用CPU的对照组方法。

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

struct Cube
{
    
    
    public Vector3 position;
    public Color color;
}

public class ComputeShaderDemo : MonoBehaviour
{
    
    
    public int repetions;
    public List<GameObject> objects;

    public int count = 50;

    private void Start()
    {
    
    
        CreateCubes();
    }

    private void CreateCubes()
    {
    
    
        for (int i = 0; i < count; i++)
        {
    
    
            for (int j = 0; j < count; j++)
            {
    
    
                var go = GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Cube);
                go.transform.position = new Vector3(i, j, 0);
                Color color = UnityEngine.Random.ColorHSV();
                go.GetComponent<MeshRenderer>().material.SetColor("_Color", color);
                objects.Add(go);
                go.transform.SetParent(this.transform);
            }
        }
    }

    [ContextMenu("OnRandomize CPU")]
    public void OnRandomizeCPU()
    {
    
    
        for (int i = 0; i < repetions; i++)
        {
    
    
            for (int c = 0; c < objects.Count; c++)
            {
    
    
                GameObject obj = objects[c];
                obj.transform.position = new Vector3(obj.transform.position.x, obj.transform.position.y, UnityEngine.Random.Range(-0.1f, 0.1f));
                obj.GetComponent<MeshRenderer>().material.SetColor("_Color", UnityEngine.Random.ColorHSV());
            }
        }
    }

上述为C#脚本，干的事情就是给一堆正方体对象随机赋予颜色和y轴坐标，然后重复若干次，目的就是为了模拟需要大量运行的简单运算。

在50 * 50个正方体，执行1000次时，我的CPU运行起来就已经相当卡了，10000次重复直接卡死。

运用Compute Shader解决问题

现在我们将运用Compute Shader调用GPU来进行运算。

#pragma kernel CSMain

struct Cube {
    
    
    float3 position;
    float4 color;
};
// StructuredBuffer
RWStructuredBuffer<Cube> cubes;
float repetions;
float resolution;

// GPU将用到的随机算法
float rand(float2 co)
{
    
    
    return(frac(sin(dot(co.xy, float2(12.9898, 78.233))) * 43758.5453)) * 1;
}

[numthreads(10,1,1)]
void CSMain (uint3 id : SV_DispatchThreadID)
{
    
    
    float xPos = id.x / resolution;
    Cube cube = cubes[id.x];
    for (int i = 0; i < repetions; i++)
    {
    
    
        float zPos = rand(float2(xPos, cube.position.z));
        cube.position.z = zPos;
        float r = rand(float2(cube.color.r, cube.color.g));
        float g = rand(float2(cube.color.g, cube.color.b));
        float b = rand(float2(cube.color.b, cube.color.r));
        cube.color = float4(r, g, b, 1.0);
    }
    cubes[id.x] = cube;
}

这是用来做这件事的Compute Shader代码，基本上干的就是OnRandomizeCPU的事情，当然，数据要从C#脚本中传递给Compute Shader，Compute Shader拿数据做完运算后再将运算结果返回给C#脚本，脚本最后再运用这些结果。

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    [ContextMenu("OnRandomize GPU")]
    public void OnRandomizeGPU()
    {
    
    
        int colorSize = sizeof(float) * 4;
        int vector3Size = sizeof(float) * 3;
        int totalSize = colorSize + vector3Size;
		// 这玩意将与Compute Shader中的StructuredBuffer绑定
        ComputeBuffer cubeBuffer = new ComputeBuffer(data.Length, totalSize);
		// 将需要处理的数据放到buffer里面
        cubeBuffer.SetData(data);
		// 将cubeBuffer与Compute Shader中的StructuredBuffer绑定(可以这么说吧)
		// 现在cubeBuffer相当于CPU与GPU之间的输入输出缓冲区
        computeShader.SetBuffer(0, "cubes", cubeBuffer);
        computeShader.SetFloat("resolution", data.Length);
        computeShader.SetFloat("repetions", repetions);
        // 执行Compute Shader
        computeShader.Dispatch(0, data.Length / 10, 1, 1);
		// 从缓冲区获取数据
        cubeBuffer.GetData(data);
        // 运用数据
        for (int i = 0; i < objects.Count; i++)
        {
    
    
            GameObject obj = objects[i];
            Cube cube = data[i];
            obj.transform.position = cube.position;
            obj.GetComponent<MeshRenderer>().material.SetColor("_Color", cube.color);
        }
        cubeBuffer.Dispose();
    }
}

这是C#脚本，干的就是我刚刚说的，传递数据给Compute Shader，运行Shader，拿到结果并将结果赋值给对象。

效果

效果可以说非常好了，10000次重复都是秒完成，当次数到100万次时才出现了一点点延迟，Compute Shader的性能瓶颈往往来自数据传递过程。