Metal без магии — когда GPU ускоряет, а не мешает

Metal часто воспринимается как универсальный способ ускорить любой bottleneck за счет GPU. На практике же многие команды получают минимальный выигрыш или даже снижение производительности при попытке использовать Metal.

Разберем, когда использование Metal действительно оправдано, какие архитектурные и измерительные ошибки чаще всего приводят к деградации производительности и как корректно оценивать результаты GPU-ускорения.

Отдельное внимание уделим методологии измерений и критериям успеха. На примере обработки изображений с использованием одиночных фильтров и multi-pass GPU pipeline покажу, как меняется поведение CPU и GPU, почему GPU начинает выигрывать только при определенной организации пайплайна и как оценить необходимость использования Metal.

Доклад ориентирован на iOS разработчиков, которые рассматривают Metal как инструмент оптимизации и хотят понимать, в каких сценариях он оправдан, а в каких усложняет систему без реального выигрыша.