接上回，RSM优化技术介绍后，我们本部分主要看一下，光栅GI三部曲中的LPV，这个算法算是很巧妙了，算法思路基于RSM上拓展到世界空间，可以说很具学习和思考价值，之前也简单实现过Global Illumination_Light Propagation Volumes (LPV)有兴趣的可以去简单了解下，本部分主要对LPV技术进行优化介绍与分析，学习自用，大佬勿喷。

一、LPV简述

老规矩，首先我们先来看一下LPV技术的原理以分析其性能卡点，具体的就不介绍，有兴趣的找原文，本部分只简单介绍：原始算法的思想仍是基于场景RSM缓冲区生成的虚拟光源，随后把光源数据注入到一个均匀的体积网格（3DTexture）中，该网格覆盖场景，每个网格用球谐编码代表一个位置、通量和法线的缓存数据。

我们可以将场景分为n * n * n个网格，每个网格都可以存储其相邻网格的总辐照度。具体能量传输公式可如下图所示：

其中，M是单元格的邻居数(6)，P是迭代传播的次数（任意数）。下面是一个简化的单次网格传播的可视化过程：

接下来我们看一下LPV的管线流程，如下图，即（生成->注入->传播->光照）四步走：

知道了大体流程我们，就看一下优化优化点。

二、RSM优化技术

2.1 降采样优化

如前所述，为了收集次级光源表面的辐射亮度（radiance），场景必须近似地在单元格网格中。这些单元格的数量取决于所提供的RSM纹理（通量/正常/世界位置）的分辨率，但是分辨率越高，光照注入和传输的成本就越高。如果原始的RSM的缓冲区是以2048x2048分辨率生成的，这对于生成2048三次方个表面的网格元素，之后无论是注入还是传输都需要执行这么多次的计算。因此，必须通过降低分辨率，减少计算量。

不得不说降采样是解决这类问题的首选方法，那么降采样后的LPV渲染管线便更改为：

总的来说，降采样后场景的视觉质量是可以接受的，而且性能的提高非常明显。注入通道的计算复杂度变为：

传输过程降低的成本再加一个维度，会降低的更狠，其中，一般根据场景大小与分辨率来综合考量确定降采样因子，但也别降低的太多，否则效果会很差，正常采用𝑘=4的降采样因子差不多，而𝑟𝑠𝑚𝑊𝑖𝑑𝑡ℎ，𝑟𝑠𝑚𝐻𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡是RSM缓冲区的原始维度。

可以看一下降采样和不降采样后效果对比，几乎差不太多，但是如果是超大场景，差异就会明显了，大家可以根据项目综合考虑。

原始效果(非降采样)：

4倍降采样后效果：

注入渲染Pass，实际上就是从这些RSM缓冲区生成场景的点云的几何图形过程，在此优化后运行的会更快。下图展示了原始2048*2048分辨率下与4倍降采样后性能对比：

可以看出，性能提升直接形成了断崖式的优化。

2.2 计算着色器降优化

当然还可以将生成3DTexture的生成流程转换至计算着色器进行实现，在降采样着色器中节省更多的性能。

如上图所示，使用计算着色器也可以些许优化性能。此外传输过程也可以基于计算着色器进行优化，但由于其复杂度不高，连续迭代多次的话其实可以使用API的bundles来优化更好。

2.3 现代图形新特性优化（Bundles）

首先我们需要知道CPU的每次图形设置都是需要在驱动层校验命令正确性的，所以在GPU上运行的CPU提交命令可能相当昂贵。

而在LPV技术中，传播光照流程是独立的、相似的、小的绘制调用命令，它们会将光照累积到最终的3D纹理集合中。传播次数也就是这些命令的调用数量随着项目不同而不同，可能从1到100不等，一般采用50此迭代，所以此部分可以优化。所以很容易联想到DirectX 12功能中的捆绑包功能，具体可以参照之前的这篇文章DirectX12_初识之根签名、显存管理、资源屏障、栅栏同步、描述符与描述符堆、捆绑包。

简而言之，捆绑包是一组保存一次并在需要时重新执行的命令。一个包将“引用”一些绑定到它的有用信息，例如缓冲区，并使用该数据的更新版本执行自己。这个功能非常适合传播传递，并节省了CPU上的工作负载，即几十个命令不再在每一帧一遍又一遍地重新添加。

简单看一下，开启和不开启Bundles的捕帧情况：
开启：

不开启：

由于捆绑包的使用只是一个CPU优化，所以在不同CPU上的性能差异会不同（性能越低、DrawCall越多效果越好）。

2.4 并行渲染管线升级

和上一章节RSM的介绍中一样，LPV其实也可以拆分成并行管线来处理，拆分后的异步管线如下图所示：

如果我们使计算队列中的RSM的并行计算传递过程处理大量图形工作以降低Buffer的异步等待，性能提高将比非异步场景中提高更明显。但是实现起来复杂且收益不高，可自行根据项目需求来。

三、小结

总的来说，LPV是一种很好的部分全局照明技术。在现代GPU硬件上经过上述优化后运行还行，并提供了可接受的一次diffuse反射的间接光照效果。但由于球谐函数的性能和低频存储的限制（一般都是用2或3阶的球谐系数，LPV一般用2阶），只有低频照明能够被映射出来，这使得间接镜面反射无法实现，如果需要再球谐函数上实现高频，需要重建高频信号，但可能很费，有兴趣的可以参照之前的这个文章Global Illumination_Spherical Harmonic Lighting(球谐光照)。

还有一个优化就是在注入阶段，生成体积数据需要RSM纹理。一些纹理，可以使用八面体编码来优化），可能会节省整体内存影响和带宽。最后，就是有些视角下网格中的许多均匀单元格都是空的，并且没有任何信息，这对于传播计算通常是非常浪费的。可以通过优化有效空间属性结构来优化，但是感觉直接使用VCT（VXGI）来应该更好，下一部分我们就主要来看一下VXGI的相关深度优化。