与 SetPixelV 或其他函数(例如 .如果最后计算机将为位图绘制像素，这是如何工作的？
最佳答案
假设您有一个像素。该像素具有颜色分量 A B 和 C。您正在绘制的表面具有颜色分量 X Y 和 Z。
所以首先你需要检查它们是否匹配。如果它们不匹配，成本就会上升。假设它们匹配。
接下来，您需要进行边界检查——调用者是否给了您一些愚蠢的东西？一些比较、加法和乘法。
接下来，您需要找到像素所在的位置。这是一些乘法和加法。
现在，您必须访问源数据和目标数据并写入它们。
如果您一次处理一条扫描线，几乎所有上述开销都可以一次完成。您可以计算扫描线的哪一部分落入边界或不落入边界，其开销仅比处理一个像素多一点。您可以找到扫描线写入目标的位置，而开销也仅比一个像素多一点。您可以使用与一个像素相同的开销来检查颜色空间转换。
最大的不同在于，您不是复制一个像素，而是复制一个 block 。
碰巧，计算机真的很擅长复制事物 block 。一些 CPU 上有内置指令，一些内存系统可以在没有 CPU 参与的情况下完成(CPU 说“将 X 复制到 Y”，然后可以做其他事情；内存到内存的带宽可能高于内存-到 CPU 到内存)。即使您在 CPU 中往返，也有 SIMD 指令可以让您同时处理 2、4、8、16 甚至更多的数据单元，只要您以相同的方式处理它们有限的指令集。
在某些情况下，您甚至可以将工作卸载到 GPU——如果源扫描线和目标扫描线都在 GPU 上，您可以说“哟 GPU，你处理它”，而 GPU 更专门用于执行此操作一种任务。
最开始的优化——只需对每条扫描线执行一次检查，而不是对每个像素执行一次——可以轻松实现 2 到 10 倍的加速。第二个——更有效的 blitting——又快了 4 到 20 倍。在 GPU 上执行所有操作的速度可以提高约 2 到 100 倍。
最后一件事是实际调用函数的开销。通常这是次要的；但是当调用 SetPixel 100 万次(一张 1000 x 1000 的图像，或中等尺寸的屏幕)时，它加起来。
对于具有 200 万像素的高清显示器，每秒 60 次是每秒操作 1.2 亿像素。如果你想跟上屏幕，3 GHz 机器上的单线程程序只有每个像素运行约 25 条指令的空间，并且假设没有其他事情发生(这不太可能)。在 4k 显示器上，每个像素只有 6 条指令。
在玩这么多像素的情况下，削减每条指令会产生很大的不同。
乘数不知从何而来。我已经编写了一些从每像素操作到每扫描线操作的转换，这些操作显示出令人印象深刻的加速，但是，CPU 到 GPU 负载的同上，并且已经看到 SIMD 提供了令人印象深刻的加速。
关于c++ - Win32 位图渲染速度如何比像素快？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35073502/
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