集成显卡也能跑400帧的方块游戏
Software occlusion culling in Block Game
我的工作站仅配备 AMD Ryzen 7 5700G 的集成 Radeon Vega 8 显卡，性能并不强劲。为了让 Block Game 在低配设备上流畅运行，我决定尝试编写一套纯 CPU 实现的软件遮挡剔除方案。通过构建基于深度的“mipmap”层级结构，并在后台线程中利用 1D 数组追踪遮挡物形状，这套系统成功剔除了至少 50% 的区块。在洞穴等复杂场景下，剔除率甚至高达 95%，让我的弱鸡设备实现了 400+ 的帧率。这不仅避开了复杂的 GPU 算法，还证明了在低分辨率下通过软件渲染优化性能的巨大潜力。
在室内和地下洞穴场景中，它甚至可以剔除高达 95% 的区块，即使在我的弱鸡系统上也能实现 400+ 的帧率。
- Pannoniae
不错的文章 :) 是的，这本质上就是 CPU 和 GPU 性能之间的权衡。剔除（culling）有不同的类型。有像背面剔除（backface culling，硬件支持，不渲染背对你的三角形）和视锥体剔除（frustum culling，不渲染相机看不到的物体）这样基础的东西。几乎每款游戏都会用到这些。
对于遮挡剔除（occlusion culling）来说，情况就稍微复杂一些，因为你可以在 CPU 上用大致两种方式来实现：要么像文章里那样在 CPU 上进行低分辨率的光线投射/软件渲染，并据此进行剔除。这是一种自适应的工作负载，你可以分配更多的线程或 CPU 算力，它能扩展出更好的剔除效果，从而减少 GPU 需要渲染的像素。
你也可以使用 GPU 剔除，但这做起来更复杂，而且会占用 GPU 资源，这就陷入了一个两难境地——你想用 GPU 剔除来降低 GPU 负载，但集成显卡通常很难应付计算着色器，而且内存带宽普遍不足，所以执行一次剔除遍历可能会抵消掉你原本可能获得的剔除收益。
而独立显卡拥有足够的原始算力和内存带宽，可以直接提交视锥体内的所有内容，让大部分内容通过深度测试被剔除。
我想知道，如果在 CPU 上构建一个连通性图会不会更快，比如每个区块都知道邻居是否可见，反之亦然。渲染时遍历这个区块图并提交可见的区块，有点像一种原语的垃圾回收机制来确定存活对象。剔除效果可能会差一些，但我推测……
- keyle
哇，HN 上居然有技术文章。这是怎么回事？我们回到 2022 年了吗？/s