1现代GPU流水线概览
闭卷重建现代GPU流水线概览的空间、公式、中间量与退化边界。
计算机图形学与渲染实验 · 小纸条
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第 1 页 · 正面（题目）
2Shader输入、插值与资源绑定
闭卷重建Shader输入、插值与资源绑定的空间、公式、中间量与退化边界。
3并行执行、分支与内存访问
闭卷重建并行执行、分支与内存访问的空间、公式、中间量与退化边界。
4Render Pass、状态与同步
闭卷重建Render Pass、状态与同步的空间、公式、中间量与退化边界。
5混合、透明与顺序
闭卷重建混合、透明与顺序的空间、公式、中间量与退化边界。
6综合CPU参考渲染器
闭卷重建综合CPU参考渲染器的空间、公式、中间量与退化边界。
7课程项目答辩与迁移
闭卷重建课程项目答辩与迁移的空间、公式、中间量与退化边界。
第 1 页 · 背面（答案）
机制：顶点缓冲、常量、纹理和采样器按接口绑定，varying经光栅化插值到片元；实验：为MVP、法线矩阵、UV和材质设计最小接口并检查空间一致；边界：绑定槽正确不代表数据布局正确，行列主序和对齐错误会产生似随机结果。
机制：顶点阶段生成裁剪空间属性，装配/光栅化产生片元，片元阶段着色并经深度混合写目标；实验：沿一个三角形列出每阶段输入、输出和可见状态；边界：GPU并非每阶段严格串行执行，API抽象也不等于硬件内部实现。
机制：渲染目标、深度、混合和资源状态决定读写；跨Pass依赖需显式或由框架正确同步；实验：设计阴影Pass、主Pass、后处理Pass的资源生命周期；边界：同一纹理同时读写、遗漏barrier或错误load/store会造成未定义数据。
机制：线程组以批次并行，邻近线程一致控制流和连续内存访问更高效，但先保证正确性；实验：比较连续像素与随机纹理访问的缓存局部性模型；边界：把GPU简化成很多CPU核会误解wave/warp、延迟隐藏和共享内存。
机制：把MVP、裁剪、光栅、透视插值、深度、纹理、光照和阴影连成可测试离线程序；实验：用固定场景逐阶段输出中间缓冲并与小型黄金结果比较；边界：先做正确参考再谈并行优化；任何阶段都要能单独替换和回归。
机制：alpha混合通常非交换，半透明需要排序、OIT近似或预乘alpha约定；实验：计算两个透明层前后顺序的颜色并比较预乘/非预乘公式；边界：关闭深度写不能解决所有相交透明物体，混合必须在线性空间。
机制：提交设计、公式、代码测试、图像对比、性能数据和已知边界，从一个坏像素追到首个错误阶段；实验：演示线框/法线/深度/UV/阴影等调试视图并解释误差；边界：只展示最终漂亮图片不合格；换API、坐标约定或材质模型后应能重建推理。