O mais recente código de desenvolvimento do Mesa 22.3 para o OpenGL da Zink na implementação Vulkan atingiu um marco importante com a mais recente refatoração de código: parece que essa implementação OpenGL no topo da API Vulkan com o driver RADV está começando a superar o driver RadeonSI Gallium3D da AMD, fornecendo suporte nativo ao OpenGL para GPUs Radeon.
Um objetivo que parecia ilusório quando o Zink estava começando era se esse driver OpenGL-on-Vulkan genérico poderia superar um driver OpenGL dedicado de qualidade. Isso teria ramificações dramáticas, especialmente porque os fornecedores de hardware poderiam se concentrar apenas no suporte ao driver Vulkan avançando sem precisar manter o suporte OpenGL, a crescente presença do Zink para suporte ao Windows também seria um grande negócio, como a Laminar Research procurando usar o Zink no Windows para X-Plane, e esperamos reduzir o número de bugs do driver OpenGL se mais esforços forem focados nessa implementação genérica.
A partir do código mais recente mesclado durante a noite para o Git, parece que possivelmente estamos nos aproximando dessa realidade com o desenvolvedor líder do Zink, Mike Blumenkrantz, indicando que o Zink é potencialmente mais rápido que o RadeonSI. Mike Blumenkrantz foi contratado pela Valve para trabalhar no código Zink para Mesa.
Como parte de uma refatoração do Zink 2022: parte 3 , ele encerrou a solicitação de mesclagem com:
rendimentos gerais de +15% ou mais para drawoverhead 7 (mudança de programa), tornando o zink mais rápido que o radeonsi
sem aumento significativo no tamanho do binário
O "tornar o zink mais rápido que o radeonsi" é uma afirmação tentadora, considerando que o RadeonSI é o driver OpenGL de código aberto mais maduro que foi bem otimizado para GPUs AMD Radeon GCN e mais recente com os investimentos ao longo dos anos pela AMD, Valve, Red Hat , e os inúmeros outros contribuidores ao longo dos anos para este principal driver AMD OpenGL.
O código mesclado atinge pouco menos de mil linhas de código e possui limpezas, usando modelos para gerenciamento de pipeline para "grandes acelerações" e outras melhorias de baixo nível.
Fonte
Até a próxima !!
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