诸如模糊、屏幕空间环境光遮蔽（SSAO）、辉光等图像过滤操作通常使用像素着色器和类似所谓“收集”的操作来完成，其中每次像素着色器调用会发起多次纹理读取以访问邻近的像素值，并计算出一个像素的结果。这种方法在理论上存在效率低下的问题：许多冗余的读取会被执行，附近的着色器调用会重新获取许多相同的纹素。
另一种方法是使用计算着色器。这种方法有潜在的优势，即能够在一组着色器调用之间共享少量内存。例如，我们可以让每次调用只读取一个纹素并将其存储在共享内存中，然后在此基础上计算结果。这可能会更快，也可能不会。
问题是，在什么情况下（如果有的话）使用计算着色器的方式实际上比使用像素着色器的方式更快？这是否取决于核的大小、滤波操作的类型等因素？我知道关于效率方面的问题会因不同的GPU型号而异，但我很感兴趣了解是否存在共性的趋势。
计算着色器在图像处理中有一个优点，那就是它可以跳过ROP（光栅操作）步骤。通常情况下，即使你不使用混合等操作，像素着色器的写入仍然会经过这些硬件模块。而计算着色器可以直接将数据写入内存，这样可以避免一些不必要的瓶颈，有时能显著提升性能。
然而，计算着色器也有它的缺点。使用像素着色器时，GPU能够优化工作分配，使得相近像素的操作可以在内存连续的区域进行，这对于提高效率很重要。但使用计算着色器时，GPU可能无法如此高效地组织这些工作，可能会导致更高的内存带宽使用率。
不过，如果你的操作有特定结构，你可以通过巧妙安排计算着色器中的任务来克服这个缺点。例如，你可以让每个线程只采样一个值，并将其存储在组共享内存中供其他线程使用，从而减轻采样硬件的负担。这样做是否有效取决于组共享内存与纹理缓存的成本比较；如果前者成本更低，则这种方法可能是值得的。但是，由于GPU已经很擅长处理高度局部化的纹理读取，这并不总是必要的。
当你需要在操作的中间阶段共享结果时，使用组共享内存特别有用，因为你不能直接依赖纹理采样硬件来访问未写入内存的结果。但这也意味着你需要小心管理，确保每个组内的线程只能依赖于同一块区域的数据。一个常见的例子是计算屏幕的平均亮度用于自动曝光调整。同样，在某些情况下，比如纹理上采样时，也可以结合这种方式，因为上采样不需要依赖图块外的数据。这样可以使流程更加高效。
在图像处理和过滤操作中，计算着色器（Compute Shader）相对于像素着色器（Pixel Shader）在某些特定情况下可以提供更高的效率。以下是几种可能的情况：
对于较大尺寸的卷积核（如3x3、5x5或更大的核），像素着色器需要对每个像素进行多次纹理采样，这会导致大量的重复纹理读取。在这种情况下，使用计算着色器可以在不同线程之间共享数据，从而减少重复的纹理读取次数。
当涉及到复杂的过滤算法时，例如屏幕空间环境光遮蔽（SSAO）或自适应模糊，这些算法通常需要在局部邻域内进行多次纹理采样和计算。使用计算着色器可以更好地组织这些计算，并通过共享内存来减少不必要的重复工作。
计算着色器提供了更多的灵活性和控制权，使得开发者可以更好地组织大规模并行处理。例如，可以通过分块的方式来处理图像，将图像分成多个小块，每个块由一组线程处理。这样可以更好地利用GPU的并行处理能力，提高整体性能。
计算着色器允许在同一工作组内的线程之间共享内存。这意味着可以将一些中间结果存储在共享内存中，供同一工作组内的其他线程使用。这种机制可以显著减少纹理读取的次数，特别是在处理局部区域时。
在某些情况下，过滤过程是动态变化的，依赖于像素的局部特性。例如，自适应模糊算法可能需要根据每个像素的局部特征来选择不同的模糊程度。使用计算着色器可以更容易地实现这种动态调整，同时保持高效的内存访问模式。
当纹理访问模式是非均匀或不规则时，像素着色器的性能会受到影响，因为GPU的纹理缓存可能无法有效地处理这些访问模式。计算着色器则可以更好地管理这些访问模式，通过共享内存来优化数据访问。
总之，计算着色器在处理较大的核尺寸、复杂的过滤算法、大规模并行处理、局部内存共享以及非均匀访问模式等方面具有潜在的优势。然而，具体性能提升的程度会受到多种因素的影响，包括GPU架构、具体的算法实现和应用场景。
