一块 GPU 渲染好的图像，要送去显示、要交给视频编码器录屏、要被 AI 模型读取分析——同一份数据，多个设备、多个进程都想用。这就是「BO 共享」要解决的问题。本节先做需求分析（为什么需要共享、共享难在哪里），再建立一整套核心概念（exporter/importer、handle 与 fd、dma_buf 抽象、引用计数、dma_resv同步），作为第五章后续各节（dma-buf 机制、prime、同步）的地图与索引。1. 引言：为什么"共享"而非"拷贝"在现代 SoC、嵌入式与图形/多媒体系统中，CPU、GPU、VPU（视频处理单元）、ISP（图像信号处理器）、NPU、DMA 控制器等多个加速单元需要协同处理同一批大块数据——图像帧、视频流、AI 张量、3D 纹理。它们之间传递数据，天然有两条路：拷贝一份副本，或共享同一块物理内存。拷贝的代价在数据量面前迅速失控。以一路 4K@60fps 未压缩视频为例，仅 ISP→VPU、ISP→GPU 两条拷贝就要吃掉 ~2 GB/s 内存带宽；再叠加多路、多消费者，带宽、延迟、内存占用、功耗全面恶化，CPU 还被拖去做无谓的搬运。因此：BO（Buffer Object）共享机制的核心目标是零拷贝（zero-copy）——让多个设备/进程直接访问同一块后端存储，而非各持副本。零拷贝在现代应用里已不是「优化项」，而是「必需项」。