当前位置: 首页 > news >正文

window 显示驱动开发-线性内存空间段

线性内存空间段是显示硬件使用的经典段类型。 线性内存空间段符合以下模型:

  • 它虚拟化位于图形适配器上的视频内存。
  • GPU 直接访问它;也就是说,无需通过页面映射进行重定向。
  • 它在一维地址空间中以线性方式进行管理。

驱动程序将DXGK_SEGMENTDESCRIPTOR结构的 Flags 成员设置为 0 以指定线性内存空间段。 但是,驱动程序可以设置以下位字段标志来指示其他段支持:

  • CpuVisible 指示该段是 CPU 可访问的。
  • UseBanking 指示该细分市场划分为银行。

下图显示了线性内存空间段的可视表示形式。

 1. 核心特性

特性说明
物理显存虚拟化将 GPU 的物理显存抽象为连续的虚拟地址空间,供 VidMm 统一管理。
直接 GPU 访问GPU 可直接通过物理地址访问,无需页表重定向(无地址转换开销)。
一维线性管理内存按线性顺序排列,适合 DMA 传输、渲染目标等连续操作。
CPU 可见性可选通过 CpuVisible 标志允许 CPU 访问(如共享纹理)。

 2. 段描述符配置(DXGK_SEGMENTDESCRIPTOR)

 (1) 基础配置

DXGK_SEGMENTDESCRIPTOR Segment = {.Flags       = 0, // 默认线性内存空间段.BaseAddress = 0x80000000, // GPU 物理地址起始.Size        = 0x40000000, // 段大小(1GB).SegmentId   = 1, // 唯一标识符
};

示例(CPU 可见的线性段):

{.Flags       = DXGK_SEGMENT_FLAGS_CPU_VISIBLE,.BaseAddress = 0x90000000,.Size        = 0x20000000, // 512MB.SegmentId   = 2,
}

3. 内存布局示意图

GPU 物理地址空间示例:
0x80000000 ┌───────────────────────┐ ← 线性内存空间段起始(BaseAddress)│                       ││  连续显存(VRAM)      │ ← GPU 直接访问,无页表映射│                       │
0xC0000000 └───────────────────────┘ ← 段结束(BaseAddress + Size)

4. 典型应用场景

(1) 渲染目标(Render Target)
需求:高性能、低延迟的像素读写。

配置:

{.Flags       = 0, // 纯 GPU 访问.BaseAddress = 0x80000000,.Size        = 0x10000000, // 256MB
}

(2) CPU-GPU 共享缓冲区
需求:CPU 频繁更新的动态数据(如顶点缓冲区)。

配置:

{.Flags       = DXGK_SEGMENT_FLAGS_CPU_VISIBLE,.BaseAddress = 0x90000000,.Size        = 0x08000000, // 128MB
}

(3) 大纹理存储
需求:超大纹理需连续显存(如 8K 贴图)。

配置

{.Flags       = DXGK_SEGMENT_FLAGS_USE_BANKING, // 多 Bank 优化.BaseAddress = 0xA0000000,.Size        = 0x60000000, // 1.5GB
}

5. 驱动开发注意事项

(1) 硬件对齐要求
起始地址对齐:通常需 64KB 或 1MB(依赖 GPU 架构)。

大小对齐:需为硬件页大小(如 4KB)的整数倍。

(2) 性能优化
避免碎片化:连续分配大块资源,减少显存空洞。

Banking 的使用:若 GPU 支持显存 Bank 切换(如 NVIDIA 的 Tiled Resources),可提升并行访问效率。

(3) 错误处理
分配失败:检查 BaseAddress 是否与其他段重叠,或 Size 超出物理显存限制。

CPU 访问异常:若未设置 CPU_VISIBLE,CPU 访问会触发蓝屏(BSOD)。

 6. 与其他段类型的对比

特性线性内存空间段线性光圈空间段AGP 光圈段
物理内存直接分配显存虚拟地址映射系统内存混合映射(显存+系统内存)
GPU 访问直接访问(零开销)需页表转换需页表转换
CPU 访问可选(CPU_VISIBLE默认支持默认支持
适用场景高性能渲染资源CPU 频繁写资源传统兼容性需求

 7. 总结

线性内存空间段是显存管理的核心机制,提供高效、连续的 GPU 直接访问。

关键配置:

  • 通过 Flags 控制 CPU 可见性和 Banking。
  • 确保 BaseAddress 和 Size 符合硬件规范。

适用场景:

  • 渲染目标、纹理等高性能需求资源。
  • 需 CPU-GPU 共享的动态数据(如流式顶点缓冲区)。

正确配置线性段可最大化 GPU 显存利用率,是 WDDM 驱动开发的基础环节。

http://www.xdnf.cn/news/360073.html

相关文章:

  • 【高并发内存池】从零到一的项目之centralcache整体结构设计及核心实现
  • JVM、JRE、JDK的区别
  • Shell编程之函数与数组
  • CSS flex:1
  • 101 alpha——8 学习
  • PostgreSQL冻结过程
  • Linux 学习笔记2
  • LeetCode:101、对称二叉树
  • STM32GPIO输入实战-key按键easy_button库移植
  • flex 还是 inline-flex?实际开发中应该怎么选?
  • 【Python 列表(List)】
  • 传统数据展示 vs 可视化:谁更打动人心?
  • 第十七节:图像梯度与边缘检测-Sobel 算子
  • Python函数:从基础到进阶的完整指南
  • 2006-2023年各省研发投入强度数据/研究与试验发展(RD)经费投入强度数据(无缺失)
  • 【大语言模型ChatGPT4/4o 】“AI大模型+”多技术融合:赋能自然科学暨ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态与环境领域中的应用
  • Python基础学习-Day20
  • Transformer编码器+SHAP分析,模型可解释创新表达!
  • 星云智控:物联网时代的设备守护者——卓伊凡详解物联网监控革命-优雅草卓伊凡
  • 2021-11-15 C++下一个生日天数
  • 【计算机视觉】OpenCV实战项目: opencv-text-deskew:实时文本图像校正
  • Bitcoin跨链协议Clementine的技术解析:重构DeFi生态的信任边界
  • .Net HttpClient 概述
  • CTF-DAY11
  • ClickHouse多表join的性能优化:原理与源码详解
  • WebSocket:实时通信的新时代
  • List<T>中每次取固定长度的数据
  • 报错 | vitest中,vue中使用jsx语法,报错:ReferenceError: React is not defined
  • 图上思维:基于知识图的大型语言模型的深层可靠推理
  • YOLOv8 优化:基于 Damo-YOLO 与 DyHead 检测头融合的创新研究