影像順暢度深度解析：破解 FPS 盲點、找出影像頓呆的主因

從人類打造出第一張顯示卡開始，廠商就不斷灌輸消費者「速度快就是好卡」的觀念，使得消費者在選購顯示卡時，以產品的效能做為最主要的選擇依據。但是你砸下去的錢，真的能全部轉換為顯示於螢幕上的效能嗎？

流暢度影響視覺感受

動畫的原理在於利用人眼視覺暫留的特性，當許多靜止的畫面連續播放時，只要速度夠快（約為每秒顯示16張畫面），就會因為視覺暫留的錯覺，誤認為畫面是活動的動畫。多數玩家在執行遊戲時，大多會調整畫面品質，將FPS目標值設在60幀，然而遇到效能偏低的瞬間，前後畫格出現的時間可能大於1/16秒，大於產生視覺暫留所需的最短時間，於是畫面還是會產生停頓感。

相信大多數的讀者都是透過FRAPS，測量遊戲進行時的FPS，姑且不論上述FPS分佈不均勻所造成的停頓感，FRAPS的運作方式只能讓我們測量到顯示卡繪製畫格的速度，而不是螢幕顯示畫格的速度。所以有時就會遇到FPS表現並無異常，但仍然會感覺畫面有所停頓，並不如測試成績般流暢。

▲筆者以比較誇張的方式，解釋為何瞬間FPS的落差，會造成畫面停頓感。當FPS為60幀且分佈均勻的情況，視覺感受是最好的，若FPS降至30幀，且分佈也是均勻的話，畫面看起來並不會有明顯的停頓感。然而即使FPS維持在60幀，但是前0.1秒就顯示51幀，其餘9幀剛好平均分佈於剩下的0.9秒中，等於後半部每0.1秒才顯示1張新的畫格，將造成嚴重的停頓感。

▲常見FPS速率比較

FRAPS的測試盲點

無論遊戲使用的API是Direct3D或OpenGL，API都會透過複雜的流程處理資料並進行運算。以Direct3D為例，當遊戲送出繪圖需求與相關資料之後，資料會先被Direct3D送入顯示卡驅動程式，並送回Direct3D的畫格佇列以及排程器，然後再次送到顯示卡驅動程式中，最後送到GPU進行運算。

FRAPS的運作原理是記錄每個畫格繪製結束後，攔截Direct3D發出的運算呼叫（present call），藉由分析運算呼叫產生的時間點，FRAPS就能計算畫格資料送入API的速度，能夠有效率地分析FPS表現。

由於FRAPS攔截運算呼叫的位置在整個運算流程的頂部，並且只能得知每張畫格進入API的時間，對於資料在API、驅動程式、GPU等階段之間發生的事，以及運算所花費的時間一無所知。此外畫格佇列與frame buffer，都具有可以暫存畫格的能力，所以各運算呼叫之間的時間間隔，並不一定等於各畫格輸出時的間格，再加上多GPU環境運算下，資源的分配及運算流程會更加複雜，FRAPS所測量到的數據與螢幕顯示的畫面會有不少落差，並不適合作為畫面顯示是否流暢的指標。

▲Direct3D遊戲的顯示部份處理流程如圖所示，經過繁複的處理手續後，受各步驟延遲影響，畫格運算與顯示的速度可能會有所不同。

測不出問題畫格

除了上述的問題之外，FRAPS也無測量到遺失畫格（drop frame）與侏儒畫格（runt frame）。當遊戲引擎的物理、AI部分出現錯誤，或是繪製畫面時若發生錯誤時，驅動程式很可能會直接捨棄這些畫格，若是某特定畫格的複雜度太高，其繪圖時間超過系統緩衝容忍的上限，也會被捨棄不予繪製，形成遺失畫格。

侏儒畫格則只會發生於多GPU的環境，當其中某一GPU在繪圖時發生錯誤時，由於其他GPU並不會即時知道這個狀況，所以其他GPU仍會照常運作、輸出影像，此現象會造成該不正常畫格出現在螢幕的時間非常短，並造成畫面撕裂。

由於FRAPS偵測的訊號為運算呼叫，當遺失或侏儒畫格產生時，運算呼叫早已送出，所以仍會被計算為完整的1幀，但是它們並不會正常顯示於螢幕，將會造成測試成績與實際觀看的誤差。

▲若將各畫格的處理過成簡化成此示意圖，就可以看到FRAPS的測量方式雖然可以測得效能表現（整體處理的畫格數量一樣），但可能無法精準測出畫面停頓。

FCAT：測量輸出端更精準

為了要改善FRAPS等工具無法測量最終輸出畫面情況的缺陷，NVIDIA開發了FCAT（Frame Capture Analysis Tool，畫格擷取分析工具），透過外部擷取設備錄下遊戲畫面並進行分析，找出FRAPS無法檢測的瑕疵。

在遊戲畫面置入色條

FCAT的運作原理很簡單，首先程式會在Overlay顯示層中，在每一個畫格的左側加入從上到下跨越畫面的色條，這些色條會遵照畫格順序更改顏色，比方說第1個畫格是白色，第2個畫格是綠色，第3個畫格是藍色等，其用途為標記各畫格的身份與出現順序。

接著FCAT系統會將遊戲畫面錄下來，並透過軟體分析色條，判讀各畫格顯示的時間。特別的是它並非使用軟體方式錄製影片，而是讓顯示卡將畫面輸出至外部擷取設備，再進行錄影動作。從外部錄影的原因很簡單，透過這種方式錄影，不會受到任何軟體或是API架構限制的干擾，能夠測量到真實顯示於螢幕的狀況，而不像FRAPS只能測量present call的數量。

▲當FCAT的Overlay工具開始運作後，會在輸出畫面左側貼上色條，分析工具就可依色條出現的順序及長度，推算畫面顯示狀況。

▲FCAT會在各畫格左側依序置入不同顏色，在分析時就可以透過影像識別軟體，依據顏色的分佈判讀各畫格顯示的時間。

Video Overlay可以堆疊圖層

Video Overlay是電腦處理顯示畫面過程的一環。目前的顯示卡大多具有專屬的緩衝區，用於儲存要輸出的畫面，我們可以把這個緩衝區想像成畫布，各程式可以透過Video Overlay，在畫布貼上圖層，此時顯示卡只需處理前景物件，而不需要重繪整幅畫面。

Video Overlay對於圖型使用者介面來說相當重要，以Windows為例，如果不採用Video Overlay，那麼在游標、視窗移動的時候，顯示卡就必需不斷重繪整個畫面，如果有Video Overlay的協助，系統只需重繪移動的物件即可。在FCAT中，各畫格左側的色條，就是透過Video Overlay貼到輸出畫面上。

測量眼睛看到的畫面

FCAT的終極目標，就是原汁原味地測量使用者透過螢幕所看到的遊戲畫面，透過外部影像擷取設備，就能避開API、驅動程式與顯示卡硬體間，繁複作業流程產生延遲的影響，提供更準確的數據，以利於評估顯示畫面實際的品質，也能夠確實測出顯示於螢幕的FPS表現。

NVIDIA表示FCAT的開發時間已經超過2年，公司內部也於研發產品時，使用FCAT分析與改進顯示卡的表現。目前NVIDIA官方已經將FCAT軟體釋出，供所有人（包括競爭對手）使用FCAT測試自己電腦的表現，官方也鼓勵使用者自行修改與再發行。不過筆者認為這項決策針對性相當明顯，就是要攻擊競爭對手的弱點。

▲FCAT測量的目標，是顯示卡將畫面繪製完成後輸出的畫面，相較於FRAPS測量Present Call，可以更準確反映使用者所見的畫質。

延伸閱讀：

（後面還有：測試環境介紹以及FCAT實測）