三維場景的渲染優化（一）
——如何進行有效的效能評測
對於任何乙個3d應用程式來說，追求場景畫面真實感是乙個無止盡的目標，其結果就是讓我們的場景越來越複雜，模型更加精細，這必然給圖形硬體帶來極大的負荷以致於無法達到實時繪製幀率。因此，渲染優化是必不可少的。在渲染優化之前，我們需要對應用程式效能進行系統的評測，找出瓶頸,對症下藥。對於3d應用程式來說，影響效能的十分多，同時不同的硬體配置條件下，瓶徑也會有所不同。因此，對應用程式進行有效的效能評測，不僅需要對整個渲染管線原理有深入地了解，此外借助一些評測工具能讓我們的工作事倍功半。
我們知道渲染流水線的速度是由最慢的階段決定首先，因此對乙個3d應用程式進行評測，首先要分析影響渲染效能的瓶頸是在cpu端還是gpu端，由此來絕對我們優化的物件。由於目前的圖形加速硬體都具有強大的，這個瓶徑往往出現在cpu端，我們可以通過一些工具獲得這個資訊，如nvidia的nvperfhud。在評測選項中，我們可以檢視cpu和gpu繁忙度這項，當cpu繁忙度是100%時，gpu還不是時，我們知道效能的瓶頸在cpu端，我們必須cpu端的操作，同時盡量的「餵飽」gpu，把一些費事的計算移值到gpu上，例如硬體骨骼蒙皮。當gpu端是瓶頸時，說明gpu超荷負載，有可能是因為有過多的渲染填充，也就是多邊形數量太多（當前強大的gpu使得這種情況並不多見。
cpu上的瓶頸產生有兩個方面，一是因為複雜ai計算或低效的**，二是由於不好的渲染批處理或資源管理。對於第一種情況，我們可以利用vturn這類的工具，把應用程式中所有函式呼叫時間從大到小的排列出來，我們就很容易知道問題所在。對第二種情況來說，同樣利用nvperfhud，我們可以檢視每幀的dp數目，看看批的數量是否過多（有乙個具體的換算公式），檢視紋理記憶體的數目，是否消耗了過多的視訊記憶體。利用這些工具，我們基本上能夠定位應用程式的瓶頸。在應用程式內部，編寫乙個內嵌的profiler功能，能更加便利的進行評測，此外利用lua這樣的指令碼程式，讓我們執行時除錯，也能提高評測的效率。
三維場景的渲染優化
對於任何乙個3d應用程式來說，追求場景畫面真實感是乙個無止盡的目標，其結果就是讓我們的場景越來越複雜，模型更加精細，這必然給圖形硬體帶來極大的負荷以致於無法達到實時繪製幀率。因此，渲染優化是必不可少的。在渲染優化之前，我們需要對應用程式效能進行系統的評測，找出瓶頸,對症下藥。對於3d應用程式來說，影...
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