基于Compute Shader的GPU粒子系统技术详解与实现

一、GPU粒子系统核心优势

1. 传统CPU粒子系统的瓶颈

• CPU计算瓶颈：万级以上粒子时，逐粒子计算导致主线程阻塞

• DrawCall开销：每个粒子单独提交渲染指令，引发性能悬崖

• 内存带宽限制：CPU与GPU间频繁传输粒子数据

• 对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀

2. GPU驱动方案的优势

指标	CPU方案（10k粒子）	GPU方案（100k粒子）
计算耗时	15ms	0.3ms
DrawCall数量	10k	1
内存带宽占用	60MB/s	<1MB/s

---

二、核心架构设计

1. 系统数据流

mermaid

复制

graph LR
A[CPU] -->|初始化| B[ComputeBuffer]
B --> C[ComputeShader]
C -->|更新| D[GPU显存]
D --> E[渲染管线]

2. 组件分工

• Compute Shader：负责粒子位置/速度/生命周期计算

• Graphics Shader：负责粒子渲染（Billboard/Mesh）

• C#脚本：资源管理、参数传递、调度控制

---

三、基础实现代码

1. 粒子数据结构（C#）

struct Particle {
    public Vector3 position;
    public Vector3 velocity;
    public float lifetime;
    public float size;
    public Color color;
    public static int Size = 3 * sizeof(float) * 2 
                           + sizeof(float) * 2