得mobile者得天下，江湖谣传，android己经倒向vulkan,vulkan崛起，大势己定。
Vulkan在今年二月份已经正式发布，再加上过去一年内各类科技媒体的宣传以及网上的热烈讨论，关于Vulkan大家想必早已耳熟能详。作为下一代图形API以及OpenGL的继承者，Vulkan也保留了GL跨平台和开发等特性。然而Vulkan诞生的最重要的理由是性能，更具体的说，是优化CPU上图形驱动相关的性能。
安卓7.0将会迎来更烧脑的Vulkan图形接口，颤抖吧程序员
下面首先大概谈谈传统图形API，例如OpenGL和D3D11，在设计上面有哪些潜在的不够高效的地方。
传统图形API的局限
上图是一段比较典型的图形应用程序中的主循环伪代码。循环的最外层，通常每一帧都会有好几个render pass，例如shadow map和gbuffer的渲染，光照以及各种后处理等。每个pass都有需要设定特定的管线状态，例如blending，depth，raster的状态等等。在下面几层循环中通畅需要遍历所有的shader和着色系统需要的材质参数，如纹理，常量等等。在最内层的循环中，则是需要遍历共享材质的几何体，在这里同场需要绑定vertex buffer和index buffer，以及针对物体的常量参数例如矩阵等。
这里潜在的问题是，当渲染的场景非常复杂的时候（集合数量多，材质系统复杂，纹理，参数多，渲染管线复杂等），所有这些每一帧大量的状态更新，资源绑定操作所花费的计算时间就不能被简单的忽略了。而在现在的图形程序中，复杂场景，大量的多边形，材质、shader的组合以及复杂的渲染管线却正是所有高质量渲染所需要的。
在处理这些修改管线状态的操作时，驱动会在后台运行许多工作，包括下载纹理，Mipmap Downsample，资源访问的同步，渲染状态组合正确性验证，以及错误检查等等等等。对于3D App开发者来说，这些工作什么时候发生，是否发生，都是在API层面无法确定的。所以这样的结果就是在CPU端造成卡顿。卡顿也许是你第一次给管线绑定特定的Shader，VBO或者Blend Mode，Render Target的时候。由于不同的硬件厂商的驱动处理这些工作的方式都不一样，所以App在不同显卡上运行的症状以及优化的方式都会有差别，优化也是无从下手。
传统图形API的另一个问题就是，并不多线程友好。现在多核的系统以及不能再更加普及，然而大多数的图形应用和游戏在CPU端并没有将这些放在手边的计算资源利用起来。当在驱动的工作非常费时的情况下，利用CPU端的多线程非常可能有效的提高整个程序的性能。
无论OpenGL还是Direct3D，都包含一个Context的概念。Context包括当前渲染管线中的所有状态，绑定的Shader，Render Target等。在OpenGL中Context和单一线程是绑定的，所以所有需要作用于Context的操作，例如改变渲染状态，绑定Shader，调用Draw Call，都只能在单一线程上进行。NV_CommandList拓展可以让App支持多线程的任务生成，但是所有渲染状态的操作还是只能在主线程进行，此处不展开。在D3D中，多个线程访问Context时需要App显示的做Synchronization，程序写起来比较麻烦，而且也会有一定性能的影响。
Vulkan的设计哲学及架构
Vulkan，亦或者Direct3D12的诞生都是为了摆脱以上提到的局限。Vulkan的API在设计上很明显的可以看到以下几个思路：
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更依赖于程序自身的认知，让程序有更多的权限和责任自主的处理调度和优化，而不依赖于驱动尝试在后台的优化。程序开发者应该程序的最优化行为最为了解，传统图形API则靠驱动分析程序中调用API模式来揣测并且推断所有操作的优化方法。
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多线程友好。让程序尽可能的利用所有CPU计算资源从而提高性能。Vulkan中不再需要依赖于绑定在某个线程上的Context，而是用全新的基于Queue的方式向GPU递交任务，并且提供多种Synchronization的组件让多线程编程更加亲民。
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强调复用，从而减少开销。大多数Vulkan API的组件都可以高效的被复用。
下面通过简单介绍Vulkan的API架构来讨论下Vulkan是如何实践这些哲学的。下图是Vulkan中主要的组件以及它们之间的关系。
首先是Device：
Device很好理解，一个Device就代表着一个你系统中的物理GPU。它的功能除了让你可以选择用来渲染（或者计算）的GPU以外，主要功能就是为你提供其他GPU上的资源，例如所有要用到显存的资源，以及接下来会提到的Queue和Synchronization等组件。
第二个主要的组件，比Device复杂很多，就是Pipeline。一个Pipeline包含了传统API中大部分的状态和设定。只不过Pipeline是需要事先创建好的，这样所有的状态组合的验证和编译都可以在初始化的时候完成，运行时不会再因为这些操作有任何性能上的浪费。但正是因为这一点，如果你不同的Pass需要不同的状态，你需要预先创造多个不同的Pipeline。然而我们不能把所有渲染需要的信息全都prebake进pipeline中，一个Pipeline应该是可以通过绑定不同的资源而复用的。接下来介绍的几个组件就可以被动态的绑定给任何Pipeline。
接下来是Buffer。Buffer是所有我们所熟悉的Vertex Buffer, Index Buffer, Uniform Buffer等等的统称。而且一个Buffer的用途非常多样。在Vulkan中需要特别注意Buffer是从什么类型的内存中分配的，有的类型CPU可以访问，有的则不行。有的类型会在CPU上被缓存。现在这些内存的类型是重要的功能属性，不再只是对驱动的一个提示了。
Image在Vulkan中代表所有具有像素结构的数组，可以用于表示文理，Render Target等等。和其他组件一样，Image也需要在创建的时候指定使用它的模式，例如Vulkan里有参数指定Image的内存Layout，可以是Linear，也可以是Tiled Linear便于纹理Filter。如果把一个Linear layout的Image当做纹理使用，在某些平台上可能导致严重的性能损失。类似传统的API，纹理本身并不直接绑定给Pipeline。需要读取和使用Image则要依赖于ImageView。
讲了几种不同类型的内存， 但是内存是从什么地方分配的呢？在Vulkan中，所有内存都分配与一个指定的Heap。一个Device也许支持几种不同类型的Heap，有些也许可以分配Mappable的内存，有些不行。具体的类型取决于程序运行的平台。值得注意的是，Vulkan Heap分配的内存和最终的Vulkan组件例如Buffer和Image直接可以不，也不应该是一对一的映射。一段内存可以分配成数段，并且分配给不同的资源使用。某种程度上这样的资源复用也是Vulkan基本的设计哲学之一。
上面提到，Buffer和Image可以动态的绑定给任意Pipeline。而具体绑定的规则就是由Descriptor指定。和其他组件一样，Descriptor Set也需要在被创建的时候，就由App指定它的固定的Layout，以减少渲染时候的计算量。Descriptor Set Layout可以指定绑定在指定Descriptor Set上的所有资源的种类和数量，以及在Shader中访问它们的索引。App可以定义多个不同的Descriptor Set Layout，所以如何为你的程序或者引擎设计Descriptor Set的Layout将是优化的重要一环。当然，程序也可以拥有多个指定Layout的Descriptor Set。因为Descriptor Set是预先创建并且无法更改的，所以改变一个绑定的资源需要重新创建整个Descriptor Set，但改变一个资源的Offset可以非常快速的在绑定Descriptor Set的时候完成。一会我会讨论如何利用这一点来实现高效的资源更新。
介绍了那么多组件，都是渲染需要的数据。那么Command Buffer就是渲染本身所需要的行为。在Vulkan里，没有任何API允许你直接的，立即的像GPU发出任何命令。所有的命令，包括渲染的Draw Call，计算的调用，甚至内存的操作例如资源的拷贝，都需要通过App自己创建的Command Buffer。Vulkan对于Command Buffer有特有的Flag，让程序制定这些Command只会被调用一次（例如某些资源的初始化），亦或者应该被缓存从而重复调用多次（例如渲染循环中的某个Pass）。另一个值得注意的是，为了让驱动能更加简易的优化这些Command的调用，没有任何渲染状态会在Command Buffer之间继承下来。每一个Command Buffer都需要显式的绑定它所需要的所有渲染状态，Shader，和Descriptor Set等等。这和传统API中，只要你不改某个状态，某个状态就一直不会变，这一点很不一样。
最后一个关键组件， Queue，是Vulkan中唯一给GPU递交任务的渠道。Vulkan将Queue设计成了完全透明的对象，所以在驱动里没有任何其他的隐藏Queue，也不会有任何的Synchronization发生。在Vulkan中，给GPU递交任务不再依赖于任何所谓的绑定在单一线程上的Context，Queue的API极其简单，你向它递交任务（Command Buffer），然后如果有需要的话，你可以等待当前Queue中的任务完成。这些Synchronization操作是由Vulkan提供的各种同步组件完成的。例如Samaphore可以让你同步Queue内部的任务，程序无法干预。Fence和Event则可以让程序知道某个Queue中指定的任务已经完成。所有这些组件组合起来，使得基于Command Buffer和Queue递交任务的Vulkan非常易于编写多线程程序。后文会简单讨论一些常见的多线程模式。最后，和前面提到的一样，Queue不光接收图形渲染的调用，也接受计算调用和内存操作。
Vulkan编程模式
下面讨论一些使用Vulkan时候比较常见的编程模式，这些模式也都各自彰显了前面提到的Vulkan的设计哲学。例如对于内存的管理，Vulkan更加依赖于程序本身对自己资源寿命范围的理解来达到更优化的内存分配和释放。这里提到的许多事情，在传统的API中驱动可能会尝试帮你做一部分，但是在Vulkan中，所有的控制权和责任都在程序本身上。
传统API中，内存的分配，资源的创建以及资源的使用都是一对一的映射，很明显这不是最佳的资源管理模式。在Vulkan中，一次来自Heap的资源分配可以同时创建多个Buffer，每个Buffer又可以用于不同的格式以及用途。这样相对传统的情况已经有不少的优化。Vulkan甚至允许讲一个Buffer对象的不同子区间划分给格式以及用途不同的子Buffer，例如索引和顶点Buffer可以共享同一个Buffer，只要在绑定的时候指定不同的偏移量即可。这也是最优的做法，它既减少了内存分配的频率，也减少了Buffer绑定的频率。
正是因为Vulkan在Descriptor Set中绑定资源的时候，不仅需要指定Buffer，也需要指定Buffer的中资源的偏移量，所以我们可以利用这个特性达到高效的更新以及绑定的资源。因为我们可以同时绑定多个不同的资源到同一个大Buffer的不同子区间，然后在需要绑定不同的资源的时候可以重复使用同一个Descriptor Set，指定不同的偏移量即可。
至于如何组合这些资源和Buffer的组合以及Layout，Vulkan需要程序开发本身找到最佳的资源的分配，绑定以及更新模式。不再依赖于任何驱动的优化。。因为批量资源分配，更新的最佳频率就是资源本身的更新频率。有些资源每次只需要每次运行更新一次，有些则是每个场景更新一次，也有的动态资源每帧都需要更新。然而程序本身这些更新的频率是最清楚明了的，永远都能比驱动分析的结果更加准确。所以将这个任务交给程序本身其实也是非常合理的。
下面说说另一个非常重要的话题，就是多线程渲染。如前面所说，Vulkan基于Queue的API设计对多线程非常友好，同时也提供了多种Synchronization的方法。常见的并行方法有两种，第一种是在CPU端并行的更新一些Buffer中的数据。这里要注意的是，多线程的情况下更新资源要保证安全。如果你的程序渲染的非常高效，通常在CPU端会同时有好几帧的数据要处理。所以程序会可以Round Robin的方法更新并且使用这些资源。这个时候要是别的线程写的前面某一帧还没有被读取完的数据则会造成错误。Vulkan的Event可以被插入在Command Buffer中，在使用指定资源的调用后面。这样App回一直等到SetEvent被调用之后才会更新指定的资源。
当然在最理想的情况，程序不用真正的等这些Event，因为它早已经被Set过了。当然具体情况要取决于整个系统的性能，以及你的Round robin环有多长。
另一种并行的方式带来的性能提升更加显著，尤其是在渲染非常复杂的场景的时候。这也是Vulkan相比传统API最能体现提高的情况。那就是并行的在不同线程上生成场景不同部分的渲染任务，并且生成自己的Command Buffer，不用任何线程间的Synchronization。最后，不同的线程可以将Command Buffer的Handle传给主线程然后由主线程将它们写入Queue中，也可以直接写入子线程中的per-thread Queue递交给GPU。不过Queue的任务递交时间并不是完全可以忽略的，所以这里还是建议将Command传给主线程一起递交。这样的模式达到了计算资源利用的最大化，多个CPU核都参与了场景的渲染，并且有大量的渲染任务同时递交给GPU最大化了GPU的吞吐量。下图说明了这种模式。
和Buffer更新时候的线程安全一样，Command Buffer的更新也需要注意不能直接复盖还未被使用的Command Buffer。Vulkan的Queue写入API接收一个Fence参数，这个Fence会在这个Queue中的任务都被GPU处理完毕后会被Signal。所以程序将Command Buffer递交给Queue后，可以马上接着并行的更新和递交新的任务。直到Fence之前的Fence被Signal之后，才可以安全的覆盖那个Fence所对应Queue中的Command Buffer。
另一个需要主意的多线程相关的组件是Command Buffer Pool。Command Buffer Pool是Command Buffer的父亲组件，负责分配Command Buffer。Command Buffer相关的操作会对其对应的Command Buffer Pool里造成一定的工作，例如内存分配和释放等等。因为多个线程会并行的进行Command Buffer相关的操作，这个时候如果所有的Command Buffer都来自同一个Command Buffer Pool的话，这时Command Buffer Pool内的操作一定要在线程间被同步。所以这里建议每个线程都有自己的Command Buffer Pool，这样每个线程才可以任意的做任何Command Buffer相关的操作。
Command Buffer Pool的另一个性质就是支持非常高效的重置。一旦重置，所有由当前Pool分配的Command Buffer都会被清零，并且不会有任何内存管理上的碎片。所以程序只要为每一个帧和线程的组合分配一个Command Buffer Pool，就可以利用这一点，在更新Round Robin中的Command Buffer时非常快速的将需要的Buffer清零。
另一个类似Command Buffer Pool的组件，就是Descriptor Pool。所有Descriptor Set都由Descriptor Pool分配，Descriptor Set操作会导致对应的Descriptor Pool工作而且需要线程间同步，并且Descriptor Pool也支持非常高效的将所有由当前Pool分配的Descriptor Set一次性清零。所以程序应该为每个线程分配一个Descriptor Pool，可以根据Descriptor Set的更新频率，创建不同的Descriptor Pool，例如每帧、每场景等等。
快写完了，说一说Vulkan到底适用于哪些人。如果程序性能的瓶颈在于CPU上和图形相关的部分，并且这部分任务能相对容易的并行化，那么Vulkan很有可能有机会提升它的性能。亦或者对于想要榨干某个计算资源相对有限的平台上的性能，那么Vulkan中允许程序对所有资源直接的分配和管理也可能对性能有一定的帮助。再者，对于非常执着于尽可能的减少程序中的延迟和卡顿，因为Vulkan的驱动不会在背后做太多复杂的工作，那么也许也会有帮助。
但是，如果程序本身的瓶颈是GPU，Vulkan不见得有任何帮助。如果立即需要支持许多平台，并且想要有许多第三方的库，那Vulkan毕竟还非常新。如果程序在CPU端非常难以多线程并行化，那么Vulkan带来的提升也会比较有限。
目前来看Vulkan将一统江湖。OpenCL苦难重重，前途未卜。CUDA和Metal又都是针对特定平台的。
只有Vulkan能够跨越平台（desktop， mobile），跨越不同制造商。在OpenCL时代，失去了google支持的Android阵营，始终无法光明正大的开放OpenCL给end developer使用。Developer也由于OpenCL较差的普及度和参差不齐的厂商驱动和编译器的支持而对OpenCL望而却步。 现在， google也参与到了Vulkan的制定中去，并有传言说在下一代Android （N？）中将引入Vulkan的支持。因而，Vulkan将成为Android系统的图形和计算通用API基本上已经成为众望所归。
目前几年的情况看来，得mobile者得天下！未来几年，Vulkan如能顺利占据mobile终端，势必引爆新的一轮的图形和计算的API革命。拭目以待！
最后，本文只提供了一些非常概念性的介绍，并不期望读完后会用Vulkan画一个三角形。但是却介绍了Vulkan背后的理念以及一些使用时候的一些模式和注意事项。相信这些东西比Hello World更加有价值。
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