GPU驱动的大规模静态物件渲染

news2024/9/24 7:19:21

GPU Driven 的静态物件渲染，听起来很高级，其实具体操作很简单，基础就是直接调用 Graphics.DrawMeshInstancedIndirect 这个 Unity 内置接口就可以了。但我们项目对这个流程做了一些优化，使得支持的实体数量有大幅提升。

这套系统主要也是公司的 TA 实现的，这里我也只简明扼要地介绍一下原理。

1、实现思路

整个 GpuDriven 的实现简图如下图所示：

CPU端收集好渲染所需要的数据之后，传给GPU进行剔除和整理，之后得到需要上屏的数据。之后通过异步回读，拿到各个类型是否需要渲染的结果，然后再调用 Graphics.DrawMeshInstancedIndirect 命令进行绘制。

与传统流程相比，主要是增加了剔除和异步回读，使得 DrawCall 数量没有任何浪费，在保证渲染结果的同时，尽可能地减少了实际绘制的实体数量。

2、数据结构

部分数据结构简单介绍如下：

2.1、实体数据：InstanceData

public struct InstanceData
{
    public int MeshType;//表示这个实体的类型
    public float3 Position;//世界坐标的位置
    public uint ScaleAndRoate;//缩放和旋转值，用位预算合并在一起（会降低精度）
    public float4 CustomData;//自定义数据，根据项目需求设置长度；
}

这里为了性能考虑，对数据尽可能地做了压缩，例如旋转和缩放就整合成了一个unit，4个字节。自定义数据，可以理解为一些特殊 Shader 特殊效果用到的数据，例如描边颜色、顶点形变等。这个数据是最大的一块，不建议每帧都传给GPU，而是通过AOI来收集，在数据有变化的时候再传给 GPU 。

2.2、网格类型数据：MeshData

网格类型记录每一个网格上屏需要的参数，包括网格、材质球等：

public class MeshData
{
    public int MeshType;//网格类型ID，需要顺序排列
    public Mesh mesh;//网格
    public Material material;//材质球
    //-----------------以下是一些自定义参数，可自行扩展------------------------
    public float2 lodDistance;//Lod参数
    public bool reciveShaodw;//阴影参数
}

网格类型数据的改变频率就很低了，基本上可以全局共用一套（或者一个文明、国家用一套）。这里需要注意的是，数据存储时需要将 MeshData 存储为一个数组，且数组的 Index 和 MeshType 一一对应。

2.3、裁剪后的 Buffer 数据

裁剪后的 Buffer 数据是写在 GPU 里的，除了标记哪些类型需要渲染外，其他数据都是不会异步回读到 CPU 的。这里的数据就随便写了，举个例子：

StructuredBuffer<InstanceData> _IndirectAllInstanceDatas;//所有Instance的几何信息以及自定义的数据
StructuredBuffer<uint> _IndirectInstanceTypeIndexStart;//下标为Meshid，val为起始下标
StructuredBuffer<uint> _IndirectInstanceTypeIndexCount;//下标为Meshid，val为渲染数量

在回读 _IndirectInstanceTypeIndexCount 这个数据时，我们做了一个优化：由于CPU只需要知道每个类型是否需要渲染，所以是需要1位就能表示。我们将每8个类型合并成一个 int 返回，这样可以节省一点带宽。

3、关于裁剪

裁剪我们用了视锥体剔除、遮挡剔除和 LOD 剔除，一般来讲这三个结合起来就基本可以剔除得很干净了。剔除顺序以及介绍如下：

LOD 剔除：将距离相机距离大于 LOD 设置的直接剔除视为不渲染；
视锥体剔除：根据相机矩阵计算，剔除掉不在视野内的物体；
遮挡剔除：根据上一帧生成的深度图，对当前帧的实体进行遮挡剔除计算。

在剔除的时候，用到了一些加速手段。例如使用 Cluster（或者叫Chunk）剔除加速优化：例如草，数量很多时，将其用莫顿码编每64个编成一个Chunk，然后整体做剔除。在视锥体剔除的时候，也可以先构建稀疏八叉树等等。（涉及的相关技术和参考文档我会放到最后）
这一套整体下来，百万物体的剔除在编辑器上测试只有 0.163 ms （GTX 1050ti），非常高效。