本文主要介绍了一些游戏渲染相关的基础知识，包括渲染系统的对象，GPU初步，可渲染物体等内容。

渲染系统概述

在GAMES101中入门了图形学（个人感觉入了半个门），提到实时渲染(30FPS)，交互渲染(10FPS)离线渲染等渲染方式。在游戏引擎中，主要关注一些图形学算法的准确性。

学术界和工业界还是不一样的，游戏引擎是工业界的结晶，需要不断更新迭代，而一些图形学理论可能十几年才更新一次，两者差别很大。

游戏渲染所面临的挑战

1. 同时处理一大堆物体及其效果，不同物体使用不同渲染算法，还要进行后处理等。十分复杂。
2. 在现代硬件基础上渲染（设备不是最理想的），算法需要针对硬件进行深度适配和优化。
3. 游戏场景千变万化，对画面/分辨率要求越来越高，但帧率必须要求稳定，否则玩家体验会差。
4. 如何全面利用好CPU，但同时为引擎的其他系统留下CPU资源。

大概内容

如图，主要分为了四部分（也有一些高级知识没有加进去）。

渲染系统组成

渲染管线及其数据

各种各样成千上万的顶点数据经过渲染管线，成为一个个颜色不同的像素点，构成游戏世界美丽的景色。

计算

渲染系统还要做很多方面的计算，如上方提到的投影和光栅化、着色、材质绑定等，这些计算量很大，需要GPU来帮我们完成。

了解GPU

GPU，全称为 Graphic Process Unit，就是显卡。随着显卡的发展，渲染技术也随之突飞猛进，要想了解好游戏引擎的渲染系统，也必须对GPU架构有一定的了解。

SIMD和SIMT

SIMD，即单指令多次运算，一个指令可以完成四个加法/减法，是做大量运算时的好帮手。

SIMT，即单指令多线程运算，一个指令可以让多个线程执行，如果再配合SIMD，那么计算效率会大大提升。

有了这两个好帮手，GPU上渲染相关的计算能力会远超过CPU。

现代GPU架构

以Fermi架构为例，GPU主要有以下几个部件：

• GPC：图形处理集群，完成计算、光栅化、着色和材质等计算任务。整个 GPU 有多个 GPC(图形处理集群)，单个GPC包含一个光栅引擎(Raster Engine)，四个 SM（流式多处理器）。
• SM：流式多处理器，每个SM有32 个CUDA 内核，分在两条 lane 上。
• CUDA内核：做大量数学运算，给SM指令，所有CUDA内核就会开始运算。
• 等等…

GPU的各个组件间存在瓶颈(Bounds)，如果不好好利用/平衡它们的话，就可能出现以下性能(Performance)问题：

• 内存局限：内存跟不上其他部件的运算
• ALU局限：运算跟不上其他部件的要求
• ……

CPU和GPU间的数据流

由于CPU和GPU性能/架构不同，在他们身上读取数据的速度也不同。为了避免出现“卡帧”等现象，应该 尽量只让数据从CPU送到GPU 。

Cache的作用

让数据尽量集中起来，容易出现Catch Hit，省去读硬盘耗费大量时间。

随机应变的游戏引擎

对于不同的硬件和架构，游戏引擎要针对他们进行随机应变。例如DX12，XBox主机的UMA架构，移动端的分块渲染技术等。

可绘制物体(Renderable)

在Mesh Render组件中，有一个可绘制物体，是绘制系统中核心的数据对象。

基本组成

以一个人物为例，可绘制物体包括它的各种贴图，材质和模型等。接下来详细说说如何去描述一个可绘制物体。

首先得描述一下该物体的形状数据（Mesh），如图，我们需要这种数据结构来存储Mesh每一个顶点的信息和每一个三角形的信息。

当然，像这样存储就会很麻烦，不如将所有顶点信息存储到一起，使用索引来使用它们，节省存储空间：

在早期游戏引擎中，为了提高效率和节省空间，常常会想法儿把三角形组织成上图Triangle Strip的样子，可以顺序地读取三角形，加大缓存命中，并且顶点索引也没必要存了。

对于顶点法线的存储，推荐 每个顶点单独定义它的法线方向，防止由于硬表面产生的bug。

知道物体的形状后，接下来就得描述物体的材质（Material）了：

这些材质决定了该物体长什么样子，例如Phong模型、PBR模型等。

要想让材质变得更加细节，还得在上面附加纹理（Texture）：

纹理也是材质的一种很重要的表达方式。

最后，还要编写一小段着色器（Shader）代码，将上面这些东西组织起来：

绘制流程

准备好模型资产后，进行绘制前，要让这些资产通过一系列变换，确保它们能被正确渲染在屏幕空间：

接下来就能将资产信息给显卡进行绘制了：

但是渲染出来的结果却不符合预期，这是因为我们的模型用的是整体上的材质（纹理+着色器），各个部件缺少一定的细节。

于是引入现代引擎中常用的Submesh，将一个模型分成好几个Submesh，每个Submesh使用各自的材质，更有细节感：

可复用性

在现代游戏引擎中，为了提高资源的可复用性，减少不必要的存储消耗，会使用 资源池（Resource Pool）来管理可绘制物体：

游戏中生成的实例可以复用这些资源：

效率优化

考虑到显卡不喜欢我们在渲染物体时老切换材质，因为这样做会降低它的运算速度，我们可以 按材质将Submesh排序，让显卡快速渲染它们。

除此之外，为了快速渲染出一大片草地/森林，可以用 GPU批渲染(Batch Rendering) 技术完成此任务。

可见性裁剪

玩家的视野是一个视锥体（如下图），为了效率和性能，视锥体外的GO不考虑渲染。要使用到一个叫做 可见性裁剪(Visibility Culling) 的基础技术。GO被包围盒（Bounding Box）包裹，可以利用此技术来检测GO是否在玩家视野中。

包围盒

包围盒是很多计算的基础，因为如果直接对模型很多的面做计算，效率会很低。并且如上图所示，我们需要在包围盒的种类和裁剪的效果间做取舍/折中，达到最好的效果。

空间结构划分

在前面提到的空间结构划分技术，在这里也派上了用场：

其中，BVH算法运用最广泛，虽然它不是最高效的算法，但它对动态物的空间划分有优势，可以节省计算时间。

PVS思想

PVS，即Potential Visibility Set，由卡马克大神提出。就是用BSP树将空间划分为若干区域，用Portal连接，渲染系统只需绘制玩家在此区域通过Portal看到的其他区域即可。

虽然这种方法在现代的可见性裁剪中不常见，但这种思想已经渗透入大世界区域的资源加载中了，运用好的话即可实现“无缝加载”：

GPU划分

现在使用GPU就能完成这项任务了，我们把一堆物体丢给显卡，他就会返回一串01序列，告诉谁可以被看见：

除此之外，GPU还有一种叫做Early-Z的技巧，它可以根据各种物体的深度信息来剔除不必要渲染的物体。这个小技巧对存在多物体的小房间等很有效。

因此，能在硬件上完成的事情就一定在硬件上完成。

纹理压缩

在游戏引擎中，纹理不是以纯图片形式(如bmp)存在，而是会进行一些压缩。但常见的JPEG和PNG压缩算法过于复杂，不符合游戏引擎的使用要求，因此，得自行采用其他的压缩算法。

块压缩

是纹理压缩的基本逻辑，详见工作技巧 | 纹理压缩格式Block Compression。

建模工具/方法

可以使用Blender（多边形建模类），Zbrush（雕刻建模类），实体扫描建模，程序化建模等工具/方法进行建模。

基于Cluster的模型管线

现代游戏的细节越来越多，精度越来越大，导致一帧内处理的数据量越来越大。因此一些新的渲染技术便出现了，如 基于Cluster的模型管线：

可以将模型分成许多小cluster，方便计算。

可编程

它是可编程的，通过对两个shader的编程，程序员和艺术家可以为所欲为，增添无数细节。

高效裁剪

使用该渲染管线，可以用于基于GPU的可见性裁剪上，GPU可以快速计算出哪个cluster应该被渲染。

例子：UE的Nanite

UE的Nanite相当于此技术又往前一大步，有着像素级的网格，很强大。

参考资料

• GAMES104 (boomingtech.com)
• NVIDIA GPU 架构梳理 - 知乎 (zhihu.com)