Metal入门教程（四）灰度计算
前言
前面的教程介绍了Metal如何显示图片、自定义shader实现三维变换以及用MetalPerformanceShaders处理摄像头数据，这次尝试创建计算管道，实现Metal的compute shader。
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正文
Metal的计算管道只有一个步骤，就是kernel function（内核函数）。相对于渲染管道，其需要经过多个步骤处理：
kernel function（内核函数）可直接读取资源，计算处理后输出到对应位置。
核心思路
创建计算管道和渲染管道，加载一张图片到Metal得到sourceTexture，用计算管道对sourceTexture进行处理，然后结果输出到destTexture，最后用渲染管道把destTexture显示到屏幕上。
效果展示
具体步骤
1、设置渲染管道和计算管道
// 设置渲染管道和计算管道
-(void)setupPipeline {
id<MTLLibrary> defaultLibrary = [self.mtkView.device newDefaultLibrary]; // .metal
id<MTLFunction> vertexFunction = [defaultLibrary newFunctionWithName:@"vertexShader"]; // 顶点shader，vertexShader是函数名
id<MTLFunction> fragmentFunction = [defaultLibrary newFunctionWithName:@"samplingShader"]; // 片元shader，samplingShader是函数名
id<MTLFunction> kernelFunction = [defaultLibrary newFunctionWithName:@"sobelKernel"];
MTLRenderPipelineDescriptor *pipelineStateDescriptor = [[MTLRenderPipelineDescriptor alloc] init];
pipelineStateDescriptor.vertexFunction = vertexFunction;
pipelineStateDescriptor.fragmentFunction = fragmentFunction;
pipelineStateDescriptor.colorAttachments[0].pixelFormat = self.mtkView.colorPixelFormat;
// 创建图形渲染管道，耗性能操作不宜频繁调用
self.renderPipelineState = [self.mtkView.device newRenderPipelineStateWithDescriptor:pipelineStateDescriptor
error:NULL];
// 创建计算管道，耗性能操作不宜频繁调用
self.computePipelineState = [self.mtkView.device newComputePipelineStateWithFunction:kernelFunction
error:NULL];
// CommandQueue是渲染指令队列，保证渲染指令有序地提交到GPU
self.commandQueue = [self.mtkView.device newCommandQueue];
}渲染管道的创建与之前相同；
-newComputePipelineStateWithFunction:可以创建计算管道，方法仅需要一个参数，就是内核函数。
2、设置顶点
- (void)setupVertex {
const LYVertex quadVertices[] =
{ // 顶点坐标，分别是x、y、z、w； 纹理坐标，x、y；
{ { 0.5, -0.5 / self.viewportSize.height * self.viewportSize.width, 0.0, 1.0 }, { 1.f, 1.f } },
{ { -0.5, -0.5 / self.viewportSize.height * self.viewportSize.width, 0.0, 1.0 }, { 0.f, 1.f } },
{ { -0.5, 0.5 / self.viewportSize.height * self.viewportSize.width, 0.0, 1.0 }, { 0.f, 0.f } },
{ { 0.5, -0.5 / self.viewportSize.height * self.viewportSize.width, 0.0, 1.0 }, { 1.f, 1.f } },
{ { -0.5, 0.5 / self.viewportSize.height * self.viewportSize.width, 0.0, 1.0 }, { 0.f, 0.f } },
{ { 0.5, 0.5 / self.viewportSize.height * self.viewportSize.width, 0.0, 1.0 }, { 1.f, 0.f } },
};
self.vertices = [self.mtkView.device newBufferWithBytes:quadVertices
length:sizeof(quadVertices)
options:MTLResourceStorageModeShared]; // 创建顶点缓存
self.numVertices = sizeof(quadVertices) / sizeof(LYVertex); // 顶点个数
}为使得图像显示不拉伸，对顶点做一个简单处理。
3、设置纹理
- (void)setupTexture {
UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"abc"];
// 纹理描述符
MTLTextureDescriptor *textureDescriptor = [[MTLTextureDescriptor alloc] init];
textureDescriptor.pixelFormat = MTLPixelFormatRGBA8Unorm; // 图片的格式要和数据一致
textureDescriptor.width = image.size.width;
textureDescriptor.height = image.size.height;
textureDescriptor.usage = MTLTextureUsageShaderRead; // 原图片只需要读取
self.sourceTexture = [self.mtkView.device newTextureWithDescriptor:textureDescriptor]; // 创建纹理
MTLRegion region = {{ 0, 0, 0 }, {image.size.width, image.size.height, 1}}; // 纹理上传的范围
Byte *imageBytes = [self loadImage:image];
if (imageBytes) { // UIImage的数据需要转成二进制才能上传，且不用jpg、png的NSData
[self.sourceTexture replaceRegion:region
mipmapLevel:0
withBytes:imageBytes
bytesPerRow:4 * image.size.width];
free(imageBytes); // 需要释放资源
imageBytes = NULL;
}
textureDescriptor.usage = MTLTextureUsageShaderWrite | MTLTextureUsageShaderRead; // 目标纹理在compute管道需要写，在render管道需要读
self.destTexture = [self.mtkView.device newTextureWithDescriptor:textureDescriptor];
}共需要创建两个纹理，先创建输入的纹理sourceTexture，再用相同的描述符加上MTLTextureUsageShaderWrite属性创建输出的纹理destTexture。
4、设置计算区域
- (void)setupThreadGroup {
self.groupSize = MTLSizeMake(16, 16, 1); // 太大某些GPU不支持，太小效率低；
//保证每个像素都有处理到
_groupCount.width = (self.sourceTexture.width + self.groupSize.width - 1) / self.groupSize.width;
_groupCount.height = (self.sourceTexture.height + self.groupSize.height - 1) / self.groupSize.height;
_groupCount.depth = 1; // 我们是2D纹理，深度设为1
}这里设置的是计算管道中每次处理的大小groupSize，size不能太大会导致某些GPU不支持，而太小则效率会低；groupCount是计算的次数，需要保证足够大，以便每个像素都能处理。
5、渲染处理
// 每次渲染都要单独创建一个CommandBuffer
id<MTLCommandBuffer> commandBuffer = [self.commandQueue commandBuffer];
{
// 创建计算指令的编码器
id<MTLComputeCommandEncoder> computeEncoder = [commandBuffer computeCommandEncoder];
// 设置计算管道，以调用shaders.metal中的内核计算函数
[computeEncoder setComputePipelineState:self.computePipelineState];
// 输入纹理
[computeEncoder setTexture:self.sourceTexture
atIndex:LYFragmentTextureIndexTextureSource];
// 输出纹理
[computeEncoder setTexture:self.destTexture
atIndex:LYFragmentTextureIndexTextureDest];
// 计算区域
[computeEncoder dispatchThreadgroups:self.groupCount
threadsPerThreadgroup:self.groupSize];
// 调用endEncoding释放编码器，下个encoder才能创建
[computeEncoder endEncoding];
}MTLComputeCommandEncoder是计算指令的编码器，用于编码接下来的指令；首先设置计算管道computePipelineState，再设置相关的参数，最后用dispatchThreadgroups:self启动计算。（记得最后要加endEncoding）
6、Shader逻辑
constant half3 kRec709Luma = half3(0.2126, 0.7152, 0.0722); // 把rgba转成亮度值
kernel void
grayKernel(texture2d<half, access::read> sourceTexture [[texture(LYFragmentTextureIndexTextureSource)]],
texture2d<half, access::write> destTexture [[texture(LYFragmentTextureIndexTextureDest)]],
uint2 grid [[thread_position_in_grid]])
{
// 边界保护
if(grid.x <= destTexture.get_width() && grid.y <= destTexture.get_height())
{
half4 color = sourceTexture.read(grid); // 初始颜色
half gray = dot(color.rgb, kRec709Luma); // 转换成亮度
destTexture.write(half4(gray, gray, gray, 1.0), grid); // 写回对应纹理
}
}灰度计算的shader如上，kRec709Luma是rgb转亮度值用到的常量；
grayKernel的参数有三个，分别是输入的纹理、输出的纹理、索引下标。
grid有两个值，分别是x和y，表明当前计算shader处理的像素点位置。每次内核函数执行，都会有一个唯一的grid值。
通过sourceTexture.read(grid)可以读取输入纹理的颜色，处理后再通过destTexture.write的方法写入输出纹理。
总结
内核函数的执行次数需要事先指定，这个次数由格子大小决定。
threadgroup 指的是设定的处理单元，demo里是16*16；这个值要根据具体的设备进行区别，但16*16是足够小的，能让所有的GPU执行；
threadgroupCount 是需要处理的次数，一般来说threadgroupCount*threadgroup=需要处理的大小。
MTLComputePipelineState 代表一个计算处理管道，只需要一个内核函数就可以创建，相比之下，渲染管道需要顶点和片元两个处理函数。
Demo的地址在这里。
腾讯云开发者
