Системы частиц — один из основных инструментов визуализации стохастических природных и физических явлений: огня, дыма, пыли, искр, дождя и магических эффектов в играх [1, с. 96]. В отличие от обычной геометрии, частица представляет собой простой объект с минимальным набором атрибутов — позицией, скоростью, временем жизни и размером, — а визуальное богатство эффекта достигается за счёт большого количества таких объектов и случайных вариаций их параметров [2]. Поскольку число частиц в современных эффектах может достигать сотен тысяч и миллионов, выбор архитектуры симуляции существенно влияет на производительность приложения. Целью статьи является сравнение классической CPU-модели систем частиц с подходом на основе GPU-симуляции и рассмотрение особенностей рендеринга больших объёмов частиц.

Классическая модель системы частиц

В классической архитектуре каждая частица описывается структурой данных, хранящей позицию, скорость, ускорение, цвет, размер и оставшееся время жизни [3, с. 211]. На каждом кадре центральный процессор обновляет состояние всех активных частиц по простым физическим уравнениям, создаёт новые частицы взамен умерших и передаёт итоговый набор позиций и атрибутов в графический конвейер для отрисовки [4]. Такая модель проста в реализации и достаточна для эффектов с умеренным количеством частиц, однако обновление на CPU становится узким местом при росте их числа, поскольку вычисления выполняются последовательно или с ограниченным параллелизмом многоядерного процессора.

GPU-симуляция частиц

Современный подход переносит обновление состояния частиц непосредственно на GPU с использованием compute-шейдеров [5]. Данные о частицах хранятся в буфере на видеопамяти, и каждая частица обновляется независимым потоком GPU, что позволяет использовать массовый параллелизм видеокарты для одновременной обработки сотен тысяч частиц без передачи данных между CPU и GPU на каждом кадре [6, с. 58]. Создание и уничтожение частиц при этом реализуется через атомарные операции подсчёта живых частиц или через циклический буфер с фиксированным максимальным числом слотов.

Дополнительное преимущество GPU-симуляции — возможность учитывать взаимодействие частиц со сценой непосредственно в шейдере: например, столкновение со статической геометрией через буфер глубины или влияние силовых полей, заданных текстурой [7]. Это позволяет реализовывать сложное поведение эффектов — взаимодействие дыма с препятствиями, разлёт искр от поверхности — без обращения к физическому движку на CPU.

Рендеринг частиц: биллборды и сортировка по глубине

Большинство систем частиц визуализируются как биллборды — плоские прямоугольники, всегда ориентированные на камеру, на которые накладывается текстура частицы (дым, искра, спрайт огня) [8, с. 134]. Поскольку частицы, как правило, полупрозрачны, для корректного смешивания их необходимо отрисовывать в порядке от дальних к ближним относительно камеры — в противном случае возникают визуальные артефакты на пересечениях частиц [9]. Полная сортировка миллионов частиц по глубине на каждом кадре дорога, поэтому на практике применяются приближённые методы: сортировка по ограниченному числу корзин глубины (depth bucketing) или раздельный рендеринг непрозрачных и аддитивных частиц, для которых порядок отрисовки визуально менее критичен [10].

Для повышения детализации без увеличения числа реальных частиц применяются flipbook-анимации — текстуры-атласы с последовательностью кадров анимации горения или дыма, проигрываемые на каждой частице в зависимости от её времени жизни [11]. В сочетании с GPU-симуляцией это позволяет добиться визуально сложных эффектов при сохранении высокой производительности, что делает данный подход стандартом для современных движков реального времени [12, с. 87].

Сравнение архитектур системы частиц представлено в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение архитектур систем частиц

Заключение

Системы частиц остаются основным инструментом визуализации стохастических динамических эффектов в рендеринге реального времени. Перенос симуляции на GPU с использованием compute-шейдеров снял основное ограничение классической CPU-модели — предел по числу одновременно активных частиц, — позволив современным эффектам состоять из сотен тысяч и миллионов элементов. Вместе с тем рендеринг таких объёмов полупрозрачных частиц требует компромиссов при сортировке по глубине, а развитие направления связано с дальнейшей интеграцией частиц с физикой сцены и более совершенными приближёнными методами сортировки и затенения.

Литература:

1. Akenine-Möller T., Haines E., Hoffman N. Real-Time Rendering. — 4th ed. — CRC Press, 2018. — 1200 с.
2. Reeves W. T. Particle Systems — A Technique for Modeling a Class of Fuzzy Objects // ACM Transactions on Graphics. — 1983. — Vol. 2, No. 2.
3. Shirley P., Marschner S. Fundamentals of Computer Graphics. — 4th ed. — CRC Press, 2015.
4. Latta L. Building a Million-Particle System // Game Developers Conference Proceedings. — 2004.
5. Microsoft. Compute Shader Overview [Электронный ресурс] // Microsoft Learn, DirectX Graphics. URL: https://learn.microsoft.com (дата обращения: 17.11.2025).
6. Green S. Particle Simulation using CUDA // NVIDIA Technical Report. — 2010.
7. Kipfer P., Westermann R. Realistic and Interactive Simulation of Rivers // Graphics Interface Proceedings. — 2006.
8. Akeley K., Hanrahan P. The Graphics Pipeline [Электронный ресурс] // Stanford CS248 Course Notes. URL: https://graphics.stanford.edu (дата обращения: 17.11.2025).
9. Bavoil L., Myers K. Order Independent Transparency with Dual Depth Peeling // NVIDIA White Paper. — 2008.
10. Wronski B. GPU Particle Sorting Techniques [Электронный ресурс] // Bart Wronski Blog. URL: https://bartwronski.com (дата обращения: 18.11.2025).
11. Thibieroz N. Animated Sprites and Flipbook Textures // ACM SIGGRAPH Courses. — 2011.
12. Lagarde S., de Rousiers C. Moving Frostbite to Physically Based Rendering // ACM SIGGRAPH Courses. — 2014.