我们的网络服务器需要先处理许多大图像的组合，然后再将结果发送到网络客户端。此过程对性能至关重要，因为服务器每小时可以接收数千个请求。
现在，我们的解决方案从 HD 加载 PNG 文件（每个大约 1MB）并将它们发送到显卡，以便在 GPU 上完成合成。我们首先尝试使用 XNA API 公开的 PNG 解码器加载图像。我们看到表现不太好。
为了了解问题是从 HD 加载还是 PNG 解码出现问题，我们通过将文件加载到内存流中进行修改，然后将该内存流发送到 .NET PNG 解码器。使用 XNA 或使用 System.Windows.Media.Imaging.PngBitmapDecoder 类的性能差异并不显着。我们大致获得相同水平的性能。
我们的基准测试显示了以下性能结果：
- 从磁盘加载图像：37.76ms 1%
- 解码 PNG：2816.97ms 77%
- 在视频硬件上加载图像：196.67ms 5%
- 成分：87.80ms 2%
- 从视频硬件获取合成结果：166.21ms 5%
- 编码为 PNG：318.13ms 9%
- 存储到磁盘：3.96ms 0%
- 清理：53.00ms 1%
总计：3680.50ms 100%
从这些结果中我们可以看出，最慢的部分是解码 PNG 时。
所以我们想知道是否有一个 PNG 解码器可以让我们减少 PNG 解码时间。我们还考虑过将未压缩的图像保留在硬盘上，但是每个图像的大小将是 10MB，而不是 1MB，并且由于硬盘上存储了数以万计的图像，因此不可能将它们全部存储在硬盘上。压缩。
编辑：更多有用的信息：
- 该基准测试模拟加载 20 个 PNG 图像并将它们合成在一起。这大致对应于我们在生产环境中收到的请求类型。
- 合成中使用的每张图像的尺寸均为 1600x1600。
- 该解决方案将涉及多达 10 台负载平衡服务器，就像我们在这里讨论的那样。因此，额外的软件开发工作可能值得节省硬件成本。
- 缓存解码后的源图像是我们正在考虑的事情，但每个合成很可能会使用完全不同的源图像来完成，因此缓存未命中率会很高，而性能增益会很低。
- 基准测试是使用蹩脚的显卡完成的，因此我们可以预期，使用像样的显卡时，PNG 解码会成为性能瓶颈。
还有另一种选择。也就是说，您编写自己的基于 GPU 的 PNG 解码器。您可以使用 OpenCL 相当高效地执行此操作（并使用可以与 OpenCL 共享资源的 OpenGL 执行合成）。还可以交错传输和解码以获得最大吞吐量。如果这是您可以/想要追求的路线，我可以提供更多信息。
以下是一些与基于 GPU 的 DEFLATE（和 INFLATE）相关的资源。
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GPU 块压缩 http://code.google.com/p/gpu-block-compression/在 Google 代码上使用 CUDA。
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- 请注意，这不使用 INFLATE/DEFLATE，而是使用一种新颖的并行压缩/解压缩方案，该方案对 GPU 更友好。
希望这可以帮助！
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