Epic王祢：详解虚幻引擎5核心技术Nanite

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GameLook报道/9月24日-9月26日，北京国际游戏创新大会（BIGC 2021）正式举行。在25日下午Unreal Circle北京站活动上，来自Epic Games China的首席工程师王祢带来关于Nanite的特性剖析和原理讲解。

随着不久前UE5 EA版本的发布，越来越多游戏团队开始进行UE5特性的探索和使用，其中一大核心功能Nanite更是引起了同行的探究兴趣。而在演讲中，王祢分享了Nanite的设计核心思想、Cluster生成、裁剪和LOD选择、光栅化、材质、串流、压缩以及未来可能进行的各种改造，干货极多。

王祢表示：“Nanite现在的特性已经支持PC、下一代的主机PS5、Xbox Series X/S，同时我们也在尝试优化到PS4、Xbox这一代的主机上。”

以下是演讲实录：

王祢：大家好，虽然Nanite细讲可以聊几个小时，但因为时间关系，今天我想尝试一下简介，同时稍微讲一些技术原理。

用过UE5、或者看过我们视频的都知道，Nanite是UE5中主打的两个渲染功能之一，是一个全新Mesh的表现形式，我们叫它虚拟微多边形几何体。

Nanite解放了之前美术的同学、或者艺术家们制作模型时的很多限制，现在大家可以用影视级资产直接导入引擎。其实我们自己也有做过一些尝试，百万、上亿，甚至几十亿面的模型导入引擎，场景中放入几十万、几百万Mesh的实例，引擎还是可以在比较不错的显卡上有非常流畅的表现。

这些资产除了ZBrush自己雕的高模，也可以使用我们提供的Megascan扫描库，我们未来也会有更简单的工具流，帮助大家以比较低廉的成本，自己做高质量的现实物件扫描、导入引擎。

Nanite现在有图上这些特性，大家可以看到现在支持PC、下一代的主机PS5、Xbox Series X/S，同时我们也在尝试优化到PS4、Xbox这一代的主机上。目前在一些设置调整上是可以工作的，我们还在优化效率。

今年的EA版本我们放出的Ancient Game，相比去年的那个Demo，我们对整个Nanite的品质和效率都做了非常多的提升。比如说磁盘的压缩、内存和显存编码的访问效率都做了改善。同时也支持Nanite Mesh存储它对应Lightmap的一些信息、可以支持烘焙的数据。

现在Nanite也支持我们的Geometry Collection，同时我们也支持以自动流程去生成一些减面的proxy mesh。比如开了Ray Tracing以后、开了物理模拟以后，因为Nanite的面数实在太高没有办法跑，而我们的流程是会自动帮你做这些事情。

另外，我们之前的那个版本里面其实是有一些像素误差的，硬件自动帮你计算的解析微分单元的误差项，你自己是算不出来的，而我们现在对此也做了一些改进。再然后也支持多光源、多View的投影，在Lumen和virtual shadow map等技术里都有很大的体现。

我们先看看今天讲的主要内容，Nanite其实是个完整的GPU Driven管线。在主机上,很多3A自研引擎GPU Driven的这套管线已经发展了几年，也已经比较成熟。

为了高效地完成剔除，其实UE4也已经在4.22版本以后，开始慢慢往GPU Driven管线上靠。我们从4.22开始，底层就加入了GPUScene，把整个渲染器每帧完全场景重新构建在CPU上做一部分剔除，然后发给GPU要绘制的绘制指令和所有绘制要用到的数据，改成了只更新那帧里变化的数据，而整个不管可见不可见的场景数据其实都在GPU上面。

那Nanite在这个基础上又做了很多新的工作，其中跟别的GPU管线相比，最重要的就是无级的LOD切换。

一般的LOD切换是基于单个Draw的Mesh对象，GPU-driven管线也可以在GPU上做到判断出来用哪一集，然后GPU去选择它的LOD，但这个时候LOD变化还是很明显、会有跳变的。而我们希望做到的是，你在镜头拉近拉远观看的时候、非常高面的模型在切LOD的时候，你是完全不可见的。这里有一个比较关键的地方，我们在把Mesh切成处理的一个个Cluster的时候，我们有一些算法用来保证LOD的切换是完全没有crack这种边。

我一开始讲的就是这个核心思想，即我们是怎么去思考的。

一般来说LOD的切换，比如我把一个Mesh切成了一组Cluster以后，一旦要去减面，即针对每个Cluster、比如两个合并一个这样分级去做合并以后，我要保证降了一级的LOD和上一级LOD没有边界的crack。

那这种情况下会有一个问题，比如LOD 0和LOD 1的边界锁了，保证了LOD0模型的外边界其实和LOD1是一样的，那么LOD1还可以跟2接、2可以跟3接，最后最高那级LOD的面数其实坍缩全都在别人界上，你还是搜不到、很小，而且减面质量其实非常差的。

我简单演示一下，比如说这是我最细的那级LOD，它的每一个Cluster。事实上我们在切分它上一级，切LOD变得更粗的时候，大家可以看到它的边界其实是跳开的，跟之前不重叠。

然后切到上一级,完整切换后我再往上一级,也是会再切成更粗的Cluster。大家可以看到，Cluster的边界上看起来并不锁，等一会我会详细讲。

最后切到比较高LOD的时候便是这样，这其实就是我们Mesh的Cluster。也就是说，我们的Cluster跨不同LOD通通存在这个模型上。

本质上，一个模型的表述就是所有不同层级LOD Cluster的组合，而且这些Cluster并不是两个合一个的。

在LOD选择之前，我们先来看Cluster的数据结构，我们是怎么组织Cluster的。

面对一个模型，比如说有上百万个面，我们会根据128或者64个面为一组去生成Cluster,而这个Cluster是利用Mesh LOD 0的原始模型面生成。我们反复用到切分的规则，其实是一个图的切分（graph partition）。

graph partition其实有很多条件，比如我们会要求切分出来128个面的Cluster，保持的面积尽可能接近。因为在LOD切换时，要保证它在屏幕上的投影尽可能均匀。另外一个是为了保证减面质量尽可能好，在锁住边界的时候，减面的自由度还比较大。这时关键的条件是要保证Cluster切分出来的边尽可能少，这是graph partition的条件。

graph partition用了一个第三方库，但因为我们的边界划分条件有些特殊，所以我们对这个库的源码也做了一小部分的修正。这个库叫matrix，应该是现存的最高效、最高质量的graph partition的库。

那整个减面的过程怎么做呢？我们把LOD 0的Mesh拿过来，生成了一组LOD 0的Cluster，那这组Cluster我们会再用graph partition的条件，把一组Cluster，比如64个、32个或者更少的Cluster合并成一个Cluster Group。背后的条件也是一样的，面积尽可能均匀、边界尽可能少。

在减面的时候，其实是在这个Group里进行。我先简单举例，如右图所示（实际划分不止是4个），比如现在有一些Cluster、假设它只有4个面，我把这4个Cluster并成了一个Group，这是LOD 0的。那我要降一级LOD的时候怎么做呢？我先把这些Cluster的边界全解开，把一个Group看成一个大的Cluster，这时我锁住这个Cluster的边界，去对半地减面。之后再以128个面分成一个Cluster时，它Cluster的数量刚好也是减半，就变成了两个Cluster，所以生成了新的Cluster Group里减完面的就是两个Cluster。大家可以看到，这两个Cluster除了Group的外边界跟上面保持一致，内部的边界其实是没有关系的。

生成这个Group的时候，同时还会存下一些额外的信息。比如减面算法可以保证每次减面能获得投到屏幕上的最大误差。即上次减完面后，会记下对原模型误差影响的数值。每个Cluster会记两样东西，一个是记Cluster减到当前这一级时自己的误差，同时还会记下合并完的上一级，即面数更少的那一级。

比如下面这个模型，它的整个Cluster Group会存一个误差。这个误差项来自于上面那四个误差里的最大值，以及下面这两个重新生成面的误差最大值。这样能保证所有的Cluster Group，从上级到下级合并的串一定是降序排列的。也就是说，LOD 0的误差一定小于它所在Group往上一级、所有Cluster所在的那个误差。

这样做的好处在哪里？等会儿再做LOD选择的时候我会讲到，你可以不需要一个总体的结构，够能在GPU上非常方便地、并行地去做选择。也就说，只要知道当前这个Cluster以及预处理时存的误差，并不需要知道额外信息，就可以决定这个Cluster在当前屏幕上是否应该被选择。

这里还列了一些额外的细节，为了之后除LOD选择哪一级Cluster时，更快地做一些分层级的剔除，这里先略过不说。

我们先简单讲一下实际渲染的总流程，因为今天时间的关系，可能集中讲我们比较有创新的LOD部分。我们整个选择和剔除的过程，在GPU上是依赖了这个HZB。这里其实是个先有鸡还是先有蛋的问题，比如我还没有绘制之前做不了HZB，那就没有办法用HZB去做剔除。如果场景里面的Cluster数量非常多，那这个绘制是非常慢的。

提出的解决方案其实蛮多的，我们现在用的方案是用前一帧的HZB，但前一帧的HZB会有很多误判，所以其实是做了两次HZB的Culling。大家可以看到，我们先用前一帧的HZB，对每个Mesh做一个HZB的Culling。做完以后才会去做刚说的，每个Mesh切分成了很多小的Cluster，再做它的Culling。因为刚说了，每一个Mesh其实把LOD0到LOD N的Cluster全都放在里面。也就是说，我对这个Mesh做Culling的时候，假设LOD 0有128个Cluster，那LOD1就是64个，然后32个就加起来，最终这个Mesh就有非常多的Cluster。这些Cluster全加起来以后，在GPU上是对这些Cluster并行做剔除。

剔除的时候有些特殊的地方，等会也会讲到，怎么样去把这些Mesh经过管线画到屏幕上，我们有一些特殊的算法来保证效率。这里我们会做一些算法上的选择，是利用硬件光栅化，还是用软件做光栅化。之后我们就能拥有一个当前帧的、新的可绘制对象，把这个对象深度重新构建一遍HZB。与此同时，再把刚刚不可见、被剔除掉的对象，再针对这个HZD重新做一遍，这样拿到一个比较保守、在屏幕内当前帧可见的绘制对象列表。有了这些以后，我们得到了一个Nanite管线比较精简的Visibility Buffer。最终用这个Buffer通过材质pass在延迟管线里去生成实际用于光照的延时管线的G-Buffer pass。

我们希望未来Nanite可以支持所有的几何表，但目前还做不到。所以在当前阶段，我们需要保留现的普通管线。

所以整个渲染流畅其实是普通管线流程（base pass）先画完，然后处理Nanite对象，用Nanite对象光栅化完生成的Visibility Buffer通过材质pass再生成和并入G-Buffer，接下来的光照流程还是一样的。

这里是比较核心的部分是我们怎么样做LOD的选择。我们一开始其实就是暴力地做了LOD的选择，但这个过程其实是非常慢的，因为我的Cluster 非常多，尤其是比较极端的情况。我们会先做Instance Culling、再做Cluster Culling，那假设场景是一个几亿面的模型，怎么办呢？Instance只有一个，你就只能依赖Cluster Culling，这时候就变成所有Cluster Culling都是并行去做Culling，这肯定是不合适的。

其实前面跳过了一部分，我们对这些Cluster还做了一个类似BVH的加速结构，即把每一个LOD层级算出来的Cluster做一个BVH，来做一个快速的剔除。比如我们拿HZB去做深度的遮挡剔除，这时会根据每一级LOD Cluster的BVH去做树的剔除，获得最终的叶子节点。因为叶子节点里存的才是Cluster Group，我拿到后才会去做Cluster Culling。

而Cluster Culling也有一些比较细的地方，比如说200多个Cluster做选择，怎么能保证它们是一致的，为什么它们的边界刚好能接起来？这就是我们刚刚说到的存下来的额外数据。大家仔细考虑一下，Culling条件和LOD选择条件本质上是一样的，比如说当误差足够小，Cluster是不是应该显示到屏幕上？并不一定。因为上一个Cluster的误差可能也足够小，所以Culling条件是我的误差足够小，上一级的误差不够小，也就是意味着我这级LOD被选中了。

反过来，比如我现在是LOD1、误差足够小，LOD 2的不够小，那他LOD2所在的Cluster Group所有的误差一定都是同时满足不够小，所以LOD2所在的整个Cluster Group都不会被选中。那被选中的时候意味着什么呢？即LOD1所在的整个Cluster Group都被选中。而它的边界和上一级LOD2的边界是保持一致的，所以他上一级边上如果选中的是LOD2，跟他接起来是不会有接缝。

通过这样算法的预先生成和并行计算，我们能保证整个选择逻辑非常高效地在GPU上做并行。这里还有一点，GPU并行的线程数量我们没有办法确定，因为并不知道每个Mesh的LOD有多少级，所以我们开足够多的Persistent线程去做Culling。也就是说，在这个线程里面做了所有刚刚说的这些事情。

光栅化有一些比较特殊的地方，我们Nanite的基本原则是每个像素一个三角形，因为当三角形的精度高于一个像素以后，肉眼基本上已经不可分辨，它的意义就没有那么大了。

我们做了这样的前提假设，但也带来一个问题，现在的图形硬件其实并不是基于这样的设计。硬件的光效管线是基于像素去做处理的，比如以2X2个像素的去做光栅化。因而对于单像素一个三角形的光栅化，效率是非常低的。

所以当Cluster投到屏幕上的面积非常小时，光栅化效率就非常低，就需要用别的方法来做，而我们纯粹用软件的方法做了光栅化。我自己做光栅化的话，没有Depth，所以需要依赖一些wave instruction去做Depth的写入。整个光栅化的过程，最终输出的是一个Visibility Buffer。那Visibility Buffer高30位是深度，低位分别是实位的ID和三角面片的ID，通过一个Draw就可以画完所有opaque对象。

这里我们有很多技巧保证我们的软件光栅化足够高效，可能比硬件更高效。比如在处理亚像素采样的时候，我们假设了什么时候会做软件光栅化。假设我们的面积小于256的时候，保证了三角面片的边界是小于16的，那你就能保证它的浮点，因为亚四像素会乘以边界的长度。比如说乘以16的话，那就是我小数位有四位是在整数位能保留下来，我就可以只用浮点值来模拟一些类似定点数的计算。

所以我在做光栅化计算的时能有非常高效率，不用定点数据算，用硬件的浮点数运算就可以达到这样一些目的。比如边长16的三角面片，就能保证我刚说的四位的小数位数的精度。这时候我后面最大的误差项也就是乘法，乘法的话需要变成八位的小数精度。但八位的小数进度刚好可以在浮点里面保证，所以随便怎么样计算，这个浮点都有我要求的定点最基础的那个精度。

做完光栅化以后，硬件光栅化为了跟软件光栅化合起来，我们还做了一些额外的处理。事实上，我是可以真的做硬件光栅化，但硬件光栅化的内容跟软件光栅化是没有办法合起来、没办法并行，所以变成先选择一部分像素做三角面片、去做硬件光栅化，然后再回来跟软件化东西并行起来。我们发现，这样可能效率更差，完全可以并行做。所以我们的硬件光栅化有一步也很特殊，我没有让他真的去写深度，而是让他跑了我们的软件光栅化代码，把深度写到Visibility Buffer里。

那有了Visibility Buffer以后，接下来就好处理了。我们其实有很多方法，可以从Visibility Buffer到最重要的G-Buffer的数据,选择这个东西的原因有很多。首先可以解耦开材质的复杂度，其次Visibility Buffer精简的程度，也使得前面Mesh Cluster生成到Visibility Buffer的pass能够足够高效，超过硬件的光栅化。我们试过在满足条件的 Cluster上面做软件光栅化，效率可能是硬件的三、四倍。

有了Cluster在以后，我们要生成实际的G-Buffer就要经过材质pass。每个Cluster其实我们还用了一些额外的，比如32位的数据来存储这个材质的信息。这里的32位其实有两种编码，一种比较快速的方式是大部分Mesh都能满足每个三角面片都会有自己对应的材质ID，但事实上你并不太可能一个Cluster的，比如128面里，每个面片都用不一样的材质，这种可能性是很低的。一般来说，一个Mesh我们最多支持64个材质已经足够多了。那64个材质肯定需要六位，如果我直接编码的话，那一个Cluster其实是默认用了三种材质，可能还剩下十四位，这时我每七位存第一种和第二种材质索引到的面片数。

如果超过了怎么办？因为我高七位本来是存第一种材质的三角面片部分，现在我把这部分作为padding，剩下的十九位存buffer的index，这样我有六位来存buffer的长度，大概最多能到127，这个叫slow pass。我们就会间接地去访问一个全局的GPU的一个buffer。这个buffer里面是一张材质的范围表，也就说每个三角面片都能找到自己在材质表的位置。这时结构存的那两个八位的那个三角面的index，即使到最后，大概6位、一共有64种材质的index都可以存下来、找出来。

即便是slow pass，在极端测试时的速度也还是蛮快的。大家可以看到，最终它是怎么做的呢？在Mesh Pass的时候，我们会根据整个Nanite一共用到多少个材质，我就发几个材质的Draw。这些Draw我们做了一些加速，比如说我把整个屏幕切成一些屏幕空间的Tile，对它做InstancedDraw。如果Tile里某一类材质一个都没有，他在Vertex阶段就会被 Culling，这是硬件自己做的事情。等于是一次draw只画对应材质的ID，我会把这个材质pass一遍，生成它对应G-Buffer的数据，也就是说，整个屏幕里面有多少个材质，我就画了多少个Draw。

其实Nanite的渲染部分已经都讲完了，稍微有一点区别的是串流会对我Cluster的选择有一些小的影响。但是渲染部分本质上的计算逻辑，就是刚刚这些东西，等会我们会简单看一下它的效率和数据。

这里也额外讲一点，跟渲染没有关系但也很重要。因为Nanite的数据非常大，我们不可能都放大显存里面，所以它其实类似virtual texture，是用到哪一级才去串流的。所以串流、包括内存和磁盘压缩我也会简单介绍。

因为资源很大，我们只希望整个渲染是一个比较固定的开销，只跟你的屏幕分辨率相关。同时想要内存或者显存的占用也是固定开销，所以它的概念就跟virtual texture样，GPU只请求需要用到这个精度层级的Cluster数据，然后CPU去填充。当然，我们还有一些硬件、或者Graphic API现在支持direct storage，可以GPU直接去请求IO，这个先撇开不说。Geometry的需求笼统的感觉就跟virtual texture本质上是一样的。但是geometry的处理肯定是比virtual texture要特殊和困难不少的。

还记得我们之前说LOD选择的时候，最终结果刚好是在一个有像图上面的很干净的cutter，能保证我的边界是没有接缝的。如果这时我的数据没有进来怎么办？没有进来的时候肯定就不对了。我们其实是保证了内存里面的数据，不可以在Cluster Culling时加入数据信息的判断。所以我们需要runtime paging，即LOD选择的时候什么都不管，还是去选满足刚说的那个条件，比如我自己的error足够小，而parent error不够小，或者我已经是LOD 0、最精细的那一级。那error再大也没办法，没有更细的东西。

题外话，我们以后可能还会在这个基础上做软件的amplification，类似做textlation，永远可以保证一个像素、一个三角面片，即使原始数据没那么高精度也可以做。但现在没有到这一步的情况下，我只能说LOD的选择最差，即使你都不满足条件，到LOD 0也只能选择。

这个时候我为了不影响我刚刚GPU上的选择逻辑，我需要你的叶子节点本身能patch。比如，其实现在加载进来的最低的那一级是LOD 2的，那我在选择的时候就认为你是LOD 0，就是一个叶子节点，这种情况其实就是我们streaming系统runtime去做的这个patch。

我刚说了，因为我们在选择的时候，它一定是一个group同时被选中。所以在streaming的时候，每个单位的力度也是这个Cluster Group。在生成Cluster的时候，我刚刚跳过了很多细节，我的Cluster的存储是按照我streaming的page去存，这个page里是以Cluster Group去存的。

但这个时候会很浪费，因为我一个page，比如4096，肯定不刚好是Cluster Group的整数倍，后面会浪费掉很多。所以在存储的时候，我们又引入了partial，即一部分的Cluster Group的概念。也就是说，有些Cluster Group一半在前一个page上，一半在后一个page上。当我请求这个Cluster 的时候，我会同时把这两个page都要求进来。

那有了这些数据以后，runtime就是streaming系统去做的事情，streaming系统会去patch加载进来的page。装载了这page以后，我会告诉你你Cluster Group哪几级是有的，runtime patch能访问到GPU上叶子节点到哪一级的数据。GPU的选择，就刚刚那个Cluster 和LOD的选择算法完全不变。

我们这样保留了特定的culling层级信息，所以streaming实际geometry信息有很多好处。比如说新的对象刚被看到的那一刻，其实不用一级一级的请求，内存里面会永远会保留Cluster root的信息。所以新的东西被看到时，最初那级始终是在内存里面，然后我马上就能知道实际要请求的是第几级，因为整个BVH表都在。我实际知道拿到的最低的叶子可能是LOD 9的，但我知道要的是LOD 0的，所以会发出LOD 0的请求。串流的系统和它的那个存储基本上就是这个样子。

然后要说到压缩。其实我们做了一些特殊的压缩测试，最终总体的思路是利用硬件、尤其是主机硬件上面的硬件解码压缩。这种通用的压缩算法，一般就是重复的内存段的比较，然后去做这个index和LaaS编码，再把这个字符串做压缩替换。比如哈夫曼编码这种就是最常用的，我用最短的商编码的方式，来做到通用的压缩。

假设我们想利用这个东西，那最好的办法是什么？其实就是Cluster 以后的数据。大家可以想象一下，比如说我的面数就是128，所以我index数量是大量重复的，而且我的position在local space里面的偏移也很小。我可以用非常少的位数去存它，以及我的index buffer是可以非常紧凑的。一旦有跳开的部分，我存一个标记位就可以了，前面都是按顺序往后连的。我一个Cluster的index pattern和别的Cluster index pattern是大量重复的,我只要把这些东西排到一起，通用的压缩算法自动就能有极高的压缩率。

我们还要满足内存随机访问的需求,vertex buffer和index buffer的大小是需要固定。如果不固定，那runtime的性能就会比较差。所以我存储cluster local的值，可以做很大量化的压缩。然后normal可以用比如八面体的这种编码，通过那个球映射到那个八面体，展开到UV上面去编码，也能省掉很多。

硬盘存储就是我刚刚说的LZ压缩，streaming进来以后在GPU上能比较高效的、用我刚说的解码方式来高效地做GPU的decoding。index一百二十八位，其实真的只要一个bit来告诉我这个index是不是冗余的、重复的。每个Cluster的index非常省，我还能把index的全排到一起，vertex全排到一起，最终Mesh在磁盘上的压缩远比大家想象的要乐观。大家看到我们Nanite那些Demo那么大，其实主要贡献全都来自于4K和8K的贴图。

最后是一些性能数据，其实还是比较早的数据。我们去年的Demo在PS5的硬件上做了一些测试，最终输出是4K。但大部分情况下，是靠TSR（Temporal Super Resolution）uptempo到4K的。即使是这样，我们平均也一直是跑在1400P以上的分辨率。在这个分辨率以上，大家可以看到主要就是两个pass，一个是光栅化到visibility这个pass，包括了所有的Culling、LOD的选择，然后到生成光栅化VisBuffer。这里整个东西只有一个Draw，它其实完全没有CPU开销。

接下来就是从Visibility Buffer到G-Buffer，这里CPU是有小部分开销的，正比于当前画面里用到的材质数量。再比如说我们的材质、Instance和bindless的概念引入后，也会进一步的缩减。事实上一个pass画完也行，但pixel shader会比较浪费，因为相邻的那些像素，如果材质类型不一样，GPU的动态分支的利用率还是并不高。我们用了这样的方式，是觉得在渲染线程上面CPU已经很空余了，尤其是当以后所有东西都跑在Nanite上面以后，CPU基本上渲染线程没多少事要干，就runtime graph、pipeline的优化要准备、其他就没有了。

整个Nanite管线，大家可以认为CPU上几乎没有什么开销。GPU上的开销看起来是变高的，但是因为以Cluster为基础能做大量更细力度的Culling，使得实际的pixel的Overdraw远低于我CPU这种Culling的管线，导致能省下更多精确的时间。总体两部分的开销都是2毫秒左右，我们也在做进一步的优化，现在效率可能会更好一点，图右边是这些pass的比较详细的数据。

伴随Nanite管线，开启了一些以前做不到的新功能，比如virtual shadow map。因为时间关系，就简单介绍一下它怎么利用Nanite管线。

首先我们针对每一个灯光，其实都有一张16K X 16K的这样的 shadow map。那通过Nanite也可以，因为画到 shadow map上的光栅化过程，跟屏幕上做Nanite光照过程其实很像，可以自动地去选择一个texel对应一个pixel。就屏幕上需要到一个pixel的精度，我知道这个texel应该在16K的clipmap第几级的精度上，只要在那块上面去画这个shadow就可以，可以去掉非常多不必要的、不同精度层级的绘制开销。

再者，我在Cluster和virtual shadow map的每一小块上的绘制能做大量的cache。比如camera拉近、拉远，其实还是有很多削弱的像素，它的精度要求变化不大，一直落在同一集里面，这些东西是永远不需要重新绘制的。只有发生变化时，我才要在他上一级或者下一级的mip里面去做绘制。

多光源、多级的map里面的绘制的过程，我们可以利用Nanite高效的光栅化。并且因为为了Lumen也做了multiview这样的一个管线集成，所以Nanite是可以同时支持非常多个view同时光栅化。因为我那个persistent的Culling pass是可以非常高效地把GPU全跑满，这时候等于把多个view的Cluster Culling并行地放到里面去做，VSM应该是我们未来打算把整个引擎shadow方案全统一的一个目标。

Nanite目前的情况大家也看到了，接下来的目标并不一定是5.0。未来几年里，我们希望把整个引擎所有几何类型都可以用Nanite来表示，所以会支持更多的材质类型。比如现在MASK材质、透明材质不支持。

我们也希望能支持所有的geometry类型；能更进一步改善磁盘和内存的压缩；也进一步改善runtime的性能。除此之外，VSM也会支持，比如目前我们同时支持所有的光源类型和Nanite和非Nanite Mesh。我们希望未来所有的Mesh类型都能走Nanite管线，在这之前可能先走纯GPU的管线，让VSM可以统一起来。

再然后就是分屏或者VR的渲染，这其实只是一个上层到下层的打通，因为Lumen和VSM已经用到了Nanite多view并行的Culling和光栅化的过程。多view或者VR的渲染本身也是multiview的渲染，Nanite很自然就会有优势。之后，Ray tracing现在我们是用了代理几何体，我们也希望未来能改善，能去tracing实际的Nanite三角面片。-

包括我们放出来第一个版本，其实Nanite上面已经可以存perinstance的data。材质、实力上动态参数的变化这些对象，现在其实它的shader是不一样的，所以你是会分成不同的Draw，未来可以合并成同一个Draw，你可以靠它用同一个材质来做。

最后带World partition proxy、蒙皮网格的，比如你的角色、包括你的植被等重要度比较高的。我们也希望能做一些支持。我的一些不成熟的想法是觉得，本质上Nanite管线是比现有的正常流程GPU skinning要高效的多的，它特别擅长做这个事情。

为什么？现在假设一个角色、夸张点有个500万面，你肯定绘制不动的，因为还要做GPU skinning。你每个顶点都要做大量的计算，那Nanite有什么好处？如果我对skeleton mesh也做了cluster的话，假设这种情况下，我肯定是要用现在的那个skinning cache的机制。也就是说对Nanite而言，你的输入依然是vertex或index buffer。这些cluster怎么来的呢？它其实是通过skinning cache生成出来的。这个生成出来的个loop，也是前一帧Nanite反馈回来的数据。我已经知道了skeleton mesh身上每个部分实际要的LOD层级，那我skinning的计算其实是能省非常多的。

本质上，你要做的东西其实只是我在做BVH Culling的时候，我要有一些error matrix的误差项，我的screen会有分层级的。因为我们骨骼的transform其实是local space转到mesh space去变换我的位置。如果能有一个比较快的估计，能知道每个Cluster的跳点变化大概是什么样。一个保守的方法去做Culling，依然可以比较快速的选择出我保守的LOD是多少，本质上是可以做的。唯一麻烦的部分是，我们为了高效地去做Visibility Buffer的生成，其实不跑vertex shader。

但我现在把vertex shader放到了compute shader，是在你整个Nanite管线之前跑的，所以本质上是可以支持的，唯一带来的问题是内存可能会较高一些。因为比如我有一百个一样的角色，那他的vertex buffer和index buffer本质上是一样的，我是在vertex shader skinning的时候到光栅化，生成出来的东西不一样，才去对顶点做transform。

如果要跑这个管线，我需要在实际Draw你的对象的时候，我在GPU上先用compute shader算一遍，那这一百个对象生成出来肯定是不一样的，我就可能有一百分。这是别的问题，但本质上对现在我们所有常用的几何类型都有很大的改善。

大概就是这个样子，那今天内容主要就讲到这样。