因此，我最近才了解到Compute Shader，从我得到的与并行编程相同的想法来看，它看起来与CUDA或OpenCL相同，但是在着色器管道中。如果我要使用一种方法替代另一种方法或同时使用这两种方法，则在一个场景中绘制一百万个多维数据集。如果两者都拆分，那么GPU不会尝试同时并行计算着色器和另一个进程

评论

为什么要使用GPGPU首先绘制数百万个多维数据集？
计算着色器用于计算工作负载，而不用于渲染。经验法则是，如果需要栅格化（即将三角几何体处理为像素），则应使用渲染管线；如果仅需要处理大量数据，则应使用计算。我也对支持和反对计算着色器和CUDA / OpenCL（带有图形API互操作）的声音参数感兴趣。我听说过的一种方法是使用特定于计算的API对计算工作负载进行更好的排队，但我想了解更多信息（即，异步计算如何进入画面）。
@Derag只是想尽可能快地喂我的恋物癖
如果要绘制一百万个立方体，请使用ray-marching :)

#1 楼

今天，将计算着色器视为“在着色器管道中”并不完全正确，就好像您的顶点着色器和片段着色器确实连接到管道中一样。目前，计算着色器还没有“钩住”任何东西，无法驱动光栅化，或直接消耗光栅化的输出。

但是，它允许您做的是消耗和产生内存资源，这些内存资源也被绘图调用以相对有效的方式使用。 OpenCL使这变得相当困难（例如，请参阅https://software.intel.com/zh-cn/articles/opencl-and-opengl-interoperability-tutorial）。这使您可以有效地将计算过程集成到渲染器中，但未集成到渲染管道中。