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  • WebGPU学习(十):介绍“GPU实现粒子效果”

    大家好,本文介绍了“GPU实现粒子效果”的基本思想,并推荐了相应的学习资料。

    本文学习webgpu-samplers->computeBoids示例,它展示了如何用compute shader实现粒子效果,模拟鸟群的行为。

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    WebGPU学习(九):学习“fractalCube”示例

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    为什么不在CPU端实现粒子效果?

    虽然在CPU端实现会更灵活和可控,但如果粒子数量很大(如上百万),且与场景有交互,则最好在GPU端实现。

    示例的实现思想

    首先执行compute pass

    代码如下:

      const numParticles = 1500;
    
      ...
    
      let t = 0;
      return function frame() {
        ...
    
        const commandEncoder = device.createCommandEncoder({});
        {
          const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
          passEncoder.setPipeline(computePipeline);
          passEncoder.setBindGroup(0, particleBindGroups[t % 2]);
          passEncoder.dispatch(numParticles);
          passEncoder.endPass();
        }
        ...
    
        ++t;
      }
    

    我们对这个pass进行分析:

    particleBindGroups包含两个storage buffer:ParticlesA和ParticlesB

    ParticlesA存储了上一帧所有粒子的数据。compute shader首先读取它,然后计算出下一帧所有粒子的数据,最好写到ParticlesB中。这样就打了一个ping-pong操作;

    注:storage buffer在shader中可被读或写,而uniform buffer、vertex buffer等在shader中只能被读

    dispatch到1500个instance,每个instance执行一次compute shader

    compute shader计算每个粒子的数据时,需要遍历其它的所有粒子,计算相互的交互作用。

    一共有1500个粒子,共需要计算15001500次。
    如果在CPU端执行,只能串行计算,一共需要计算1500
    1500次;
    如果在GPU端执行,GPU有1500个instance,每个instance并行地计算1500次,因此一共只需要计算1500次,大大提高了效率。

    然后执行render pass

    代码如下:

      const numParticles = 1500;
    
      ...
    
      const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
        ...
        vertexState: {
          vertexBuffers: [{
            // instanced particles buffer
            arrayStride: 4 * 4,
            stepMode: "instance",
            attributes: [{
              // instance position
              shaderLocation: 0,
              offset: 0,
              format: "float2"
            }, {
              // instance velocity
              shaderLocation: 1,
              offset: 2 * 4,
              format: "float2"
            }],
          }, {
            // vertex buffer
            arrayStride: 2 * 4,
            stepMode: "vertex",
            attributes: [{
              // vertex positions
              shaderLocation: 2,
              offset: 0,
              format: "float2"
            }],
          }],
        },
        ...
      });
      
      ...
    
      const vertexBufferData = new Float32Array([-0.01, -0.02, 0.01, -0.02, 0.00, 0.02]);
      const verticesBuffer = device.createBuffer({
        size: vertexBufferData.byteLength,
        usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
      });
      verticesBuffer.setSubData(0, vertexBufferData);
      
      ...
    
      return function frame() {
        ...
    
        const commandEncoder = device.createCommandEncoder({});
        ...
        {
          const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
          passEncoder.setPipeline(renderPipeline);
          //ParticlesB使用“instance”的stepMode,被设置到第一个vertex buffer中
          passEncoder.setVertexBuffer(0, particleBuffers[(t + 1) % 2]);
          //vertices buffer(包含3个顶点数据,每个顶点数据包含x坐标和y坐标)使用“vertex”的stepMode,被设置到第二个vertex buffer中
          passEncoder.setVertexBuffer(1, verticesBuffer);
          //draw一次,绘制1500个实例(使用ParticlesB的数据),其中每个实例有3个顶点(使用vertices buffer的数据)
          //注:每个粒子作为一个实例,由包含3个顶点的三角形组成
          passEncoder.draw(3, numParticles, 0, 0);
          passEncoder.endPass();
        }
        ...
      }
    

    推荐学习资料

    大家可以参考WebGPU-8,来学习示例的具体的代码。

    虽然该文对应的示例代码的版本比较老(如它的示例中是1000个粒子,而不是1500个粒子),但与本文对应的最新版本基本上相同,而且它对示例代码分析得比较详细,所以推荐大家学习。

    另外,大家可以通过Get started with GPU Compute on the Web,学习如何使用compute shader计算矩阵运算。

    参考资料

    WebGPU-8
    webgpu-samplers Github Repo

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chaogex/p/12101154.html
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