GPU与CPU上的网格处理

只是有点好奇-您在CPU或着色器中的哪里执行网格处理？我一直在做CPU上的所有事情，一位朋友建议将其移至GPU端。

如果您在GPU上执行骨骼动画之类的操作，如何获得网格？（因为我正在进行碰撞检测...）

这通常在GPU上发生，但是两者都有权衡取舍，由您决定哪种最适合您。

在GPU上进行操作意味着您只需要发送一次网格数据，然后就可以发送矩阵变换以使其变形。这很棒，因为它大大减小了CPU-> GPU之间所需的带宽。这也意味着您可以仅将网格的一个副本上载到GPU并为网格的许多不同实例应用变换。但是，进行“网格精确”碰撞更加困难。由于转换是在GPU上完成的，因此您无法在CPU上进行测试。

在CPU上进行操作意味着您可以访问转换后的网格。您可以访问所有需要了解的内容。但是，这意味着您需要每帧将整个网格上传到GPU。这也意味着您必须为该网格的每个实例上载一个转换后的网格。总而言之，这里没有详尽无遗的利弊清单。

• GPU的优点

  • 一次上传网格数据
  • 将其转换为多个实例
  • 只需要发送矩阵变换
  • GPU非常擅长并行处理这些类型的事物

• GPU的缺点

  • 转换后的网格无法在CPU上进行测试

• CPU的优点

  • 变形的网格可用于碰撞测试以及其他任何需要的东西。

• CPU的缺点

  • 每帧需要上传整个变形的网格
  • 需要为网格的每个实例上传整个网格

有一些方法可以解决GPU的弊端。

• 没有网格精确的碰撞。对整个网格使用“足够接近”的边界框，或者对网格的每个骨骼都使用边界框。下面是在GPU变换上用于网格，在CPU变换上用于轴对齐的表示网格的边界框。通过使用非AABB，您可以获得更准确的界限。

• 当且仅当需要精确的网格碰撞时，才在CPU上转换网格的副本。边界框碰撞返回true后，对网格进行转换以匹配GPU上的转换，然后对照该碰撞检查以获得更准确的碰撞数据。

总而言之，我认为您可以理解为什么在GPU上进行转换更普遍