Идеологически чем-то похожи на CML и «боиды», при помощи которых уже двадцать лет моделируется поведение стай птиц, косяков рыб, облаков насекомых и т. д. [«КТ» уже писала об этой технике] Если вкратце, каждый член стаи подчиняется трем простым правилам: избегай столкновений; двигайся туда же, куда и все; придерживайся центра стаи. А поскольку область зрения считается весьма небольшой, то движение каждой птицы определяется движением лишь нескольких ближайших ее соседей. Группа итальянских ученых еще в 2004 году написала целиком работающую на GPU мощную систему для моделирования передвижений больших стай птиц (с облетом препятствий, включая динамические) и отрапортовала об отличных скоростных показателях детища. Если же вспомнить, что прямой потомок «боидов», система Massive, использовалась для расчета поведения многотысячных армад в кинотрилогии «Властелин Колец»… Ох, славные битвы грядут, камрады-ролевики!
О программировании систем частиц на современных графических процессорах я могу говорить часами. Хотя бы потому, что именно так называлась одна из моих курсовых работ. Более очевидного кандидата на вынос с CPU, наверное, не найти. Тысячи точек движутся по простым законам, минимально взаимодействуя друг с другом и окружающим миром — или не взаимодействуя вовсе. Выигрыш от того, что эти гигантские массивы данных не гоняются на каждом кадре из оперативной памяти на видеокарту, огромен. Если же приложение таково, что частицам требуется сортировка (такое бывает, например, при моделировании воды), то преимущество шейдерного подхода становится просто разгромным. Мой почти не оптимизированный код давал выигрыш в два-три раза, в Сети же встречаются отчеты о реализациях, дающих восьми— и даже десятикратный выигрыш.
Ну и конечно, на карточку уходит практически вся рутина: анимация (от колыхания травы до обратной кинематики моделей); выделение границ и силуэтных ребер; определение видимости (в том числе закрывание объектов друг другом); LOD-техника (выбор в реальном времени подходящей детализации модели для сокращения числа выводимых полигонов); вычисление пересечений геометрических примитивов (например, луча и объектов сцены, для определения точки попадания пули). GPU стали по-настоящему универсальны и, повторюсь, подходят практически для любых задач. Судя по всему, уже в ближайшие несколько лет можно ожидать серьезного повышения как качества картинки, так и реалистичности взаимодействия с игровым миром. И этому решительно невозможно не радоваться!
ТЕМА НОМЕРА: GPU в кино
Автор: Алексей Калиниченко
Производители видеокарт и разработчики игр уже который год настойчиво обещают кинематографическое качество графики, но выполнить обещания никак не могут. Можно, конечно, «обвинить» киноиндустрию в том, что она не стоит на месте и, не снижая скорости, движется вперед. Но на руках киношников есть два козыря: они обладают куда большими вычислительными ресурсами и широко применяют материал, отснятый камерой. Игры же принципиально отличаются от кино интерактивностью: если один-единственный кадр для картины может просчитываться несколько минут и даже часов, то для игр это абсолютно недопустимо. В играх ситуация меняется в соответствии действиям пользователя, и просчитать все варианты заранее просто невозможно. А вот некоторый аналог композинга [Технология комбинированных съемок, основанная на совмещении и смешивании 2D-видеопоследовательностей; подробнее ] в свое время широко применялся для двухмерных игрушек, в которых большинство персонажей было сделано на основе спрайтов [Спрайтовая анимация основана на быстрой смене картинок, на которых тело персонажа находится в различных положениях. Больше всего это похоже на «мультик», нарисованный на уголках блокнота]. Но с широким распространением 3D-ускорителей эта технология стала неактуальной и почти не развивалась.