【图形渲染-引擎】软光栅真的这么强？为何ue5之前的引擎做不到？
近年来，以虚幻引擎5（UE5）为代表的新一代游戏引擎在图形渲染领域掀起了一股新的浪潮，而其中“软光栅”（Soft Rasterization）的出现，无疑是最令人瞩目的技术之一。许多开发者和玩家惊叹于UE5带来的画面提升，同时也产生了疑问：软光栅究竟有多强？为什么在UE5之前，主流的渲染引擎似乎都无法达到这样的效果？要解答这个问题，我们需要深入剖析软光栅的核心原理，以及它在技术实现上的挑战，才能理解为何它能成为UE5的“杀手级”特性。
什么是软光栅？“硬”与“软”的区别
首先，我们需要明确什么是“光栅化”（Rasterization）。在传统的三维渲染流程中，无论是CPU还是GPU，最终都需要将三维模型（由顶点和多边形构成）转换成屏幕上的像素点，这个过程就是光栅化。
传统的硬件光栅化，通常被称为“硬光栅化”（Hard Rasterization）。它的核心思想是：一个像素要么被一个三角形完全覆盖，要么不被覆盖。 换句话说，在硬光栅化中，像素的归属权是“二元的”——要么是这个三角形的，要么不是。这种处理方式在效率上非常高，因为GPU的硬件设计就是为了快速处理这种离散的、基于像素的判断。
而“软光栅化”的概念，则试图突破这种二元的限制。它的目标是：一个像素可能被多个三角形“部分”覆盖，并且能够根据覆盖的比例来计算最终的像素颜色。 简单来说，软光栅化让像素的归属权变得“连续的”或者“概率性的”。
想象一下，一个边缘模糊的物体在屏幕上，硬光栅化会粗暴地根据像素中心点是否落在三角形内来决定颜色，导致边缘锯齿（Aliasing）非常明显。而软光栅化则能模拟出这种边缘的柔和过渡，甚至能够处理更复杂的几何形状，例如圆锥、球体等，而无需生成海量的三角形来逼近这些曲线。
软光栅的强大之处：为何如此吸引人？
软光栅之所以被认为如此强大，主要体现在以下几个方面：
1. 极致的抗锯齿效果： 这是软光栅最直接也是最显著的优势。通过模拟像素的“部分覆盖”和覆盖比例的加权计算，软光栅能够提供比传统MSAA（多重采样抗锯齿）等技术更细腻、更自然的边缘过渡，彻底告别恼人的锯齿。这一点在表现曲面、斜线以及远距离物体时尤为重要。
2. 几何细节的丰富与高效： 传统引擎为了表现复杂的曲面或者平滑的边缘，需要大量细分模型，生成数量庞大的三角形。这不仅增加了渲染负担，也增加了美术制作的难度。软光栅技术，尤其是结合了基于物理的曲面表示（如NURBS、GCD等）后，理论上可以用更少的几何数据，却能表现出更丰富的细节和更平滑的曲面。想想那些精美的圆球、弧形表面，在软光栅下可以呈现出前所未有的光滑感。
3. 潜在的性能优势（长期来看）： 尽管软光栅的早期实现可能面临性能挑战，但其潜力在于可以更有效地利用计算资源。如果能够用更少的三角形来达到相同的视觉效果，那么在复杂场景中，整体的渲染性能是有可能得到提升的。而且，在某些特定情况下，例如渲染大量实例化物体时，软光栅可能提供更优的解决方案。
4. 新的艺术表达可能性： 软光栅的引入，为艺术家提供了新的工具和表现方式。例如，可以更自由地设计具有复杂曲线和光滑表面的角色、物体和环境，而无需过度担心多边形数量的限制。这为实现更具艺术风格和表现力的画面奠定了基础。
UE5之前的引擎为何难以实现？技术壁垒在哪里？
既然软光栅如此强大，那么为什么在UE5之前，主流引擎似乎都在“硬光栅化”的道路上稳步前进，而未能普遍实现这项技术呢？这背后有着深刻的技术原因：
1. 硬件光栅化流水线的深度绑定与优化： 现代GPU的核心设计就是围绕着“硬光栅化”展开的。顶点处理、裁剪、三角形设置、深度测试、片元着色等等每一个环节，都经过了数十年的优化，以求在最短的时间内处理最多的三角形。要颠覆这个固有的硬件流水线，使其能够理解并处理“部分覆盖”的概念，需要巨大的硬件架构调整和计算模型重构。这不仅仅是软件层面的改动，更是对GPU设计理念的一次挑战。
2. 早期软光栅的计算复杂度与性能瓶颈： 并非说软光栅的概念在UE5之前不存在。事实上，学术界和一些前沿研究团队早已探索过软光栅化的思路，例如基于分析渲染（Analytic Rendering）、基于隐式曲面（Implicit Surfaces）等。然而，这些方法往往需要复杂的数学计算来判断像素与曲面之间的交集，或者需要生成大量的“隐式曲面”描述。将这些计算高效地集成到实时渲染流水线中，并与传统光栅化技术有效结合，是一个巨大的挑战。早期的尝试往往面临性能上的瓶颈，无法达到现代游戏所需的帧率要求。
3. 传统渲染管线的成熟度与生态兼容性： 经过多年的发展，基于硬光栅化的渲染管线已经非常成熟，并且拥有庞大的开发者生态系统。大量的着色器语言、渲染技术、后期处理效果，以及开发工具和工作流程，都是围绕着硬光栅化的范式建立的。要引入一种全新的渲染范式，意味着需要对整个生态系统进行更新和适配，这无疑是一项浩大的工程。许多引擎团队可能倾向于在现有框架内进行渐进式优化，而不是从根本上推翻重构。
4. 数据表示方式的转变： 硬光栅化处理的是离散的顶点和多边形。而软光栅化更倾向于处理连续的几何表示，例如基于数学函数描述的曲面（如NURBS）或者隐式曲面。如何将传统美术工作流中的多边形模型，高效地转换为适合软光栅处理的连续表示，是一个技术难题。即使能够转换，如何进行高效的几何裁剪、遮挡剔除等操作，也需要全新的算法和数据结构。
5. 特定技术突破的缺失： UE5之所以能够如此大力地推广软光栅（或者说更准确地说是基于大量顶点和曲面表示的渲染，例如Nanite和Lumen中的一些辅助技术），可能是因为它在某些关键的中间层技术上取得了突破。例如，如何高效地管理和处理海量的小三角形（Nanite），以及如何高效地对这些几何体进行光照计算（Lumen），这些技术的进步为软光栅的落地提供了可能。传统的引擎可能缺乏这些“粘合剂”式的技术。
UE5的软光栅化“魔法”：Nanite 和 Lumen 的协同
理解了UE5之前引擎的局限，我们再来看UE5的“软光栅”是如何实现的，就会更加清晰。
Nanite 的“表面采样”： Nanite 是UE5实现细节几何的基石。它并不是真正意义上的“软光栅”的完全替代，而是通过一种全新的虚拟化微多边形技术。Nanite可以将高精度的模型（甚至包含数百万甚至数十亿个三角形）拆解成微小的三角形集群。在渲染时，它会根据屏幕空间需求，动态地、按需地渲染可见的微小三角形片段。最关键的是，Nanite在确定像素覆盖时，已经能够以极高的精度知道有多少微小三角形片段“贡献”了多少信息到该像素，并且可以根据这些信息进行插值。这在某种程度上模拟了软光栅的连续性与细节表现力，但其底层仍然是三角形的。然而，这种对三角形的超精细管理和采样，使得它能够呈现出远超传统美术管线精度的细节和光滑度，给人的感觉就像是软光栅。
Lumen 的全局光照与软光栅的协同： Lumen 是UE5的动态全局光照解决方案。它能够直接从场景中的表面获取光照信息，并进行全局传播。而当Nanite提供了如此精细的几何体表示时，Lumen能够更准确地捕获光照在这些细节表面的反射和散射。虽然Lumen本身不是直接的光栅化技术，但它依赖于精确的表面信息，而Nanite提供的“软光栅化般的”表面表示，为Lumen提供了高质量的输入，使得全局光照效果更加真实自然，尤其是在表现微小的凹凸和材质细节上的光影过渡时。
可以理解为，UE5的软光栅，更多的是一种通过极致的几何虚拟化和按需渲染，来实现软光栅般的视觉效果。它并非完全摒弃了三角形，而是用一种更聪明的方式来管理和使用三角形，让它们以一种更“软”的方式参与到最终像素的计算中。
总结：
软光栅之所以在UE5之前难以普及，主要是因为这不仅仅是一个简单的软件更新，而是对GPU硬件架构、渲染算法、数据表示方式以及整个开发生态的一次潜在颠覆。传统的硬光栅化流水线已经极其成熟和高效，要突破其瓶颈需要技术上的重大飞跃。
UE5的成功，并非是因为它发明了“软光栅”这一概念，而是因为它在Nanite等关键技术上取得了突破，使得软光栅带来的视觉优势能够以一种可接受的性能和开发成本来实现。它通过对几何体的极致虚拟化和精细管理，间接地实现了软光栅所追求的平滑过渡和丰富细节。这是一种渐进式的革新，而非完全的革命。
可以说，UE5用一种更加务实且基于现有硬件优势（通过更聪明的几何管理） 的方式，向着软光栅的愿景迈进了一大步，并取得了令人惊艳的成果，从而引领了新一代引擎在图形渲染上的方向。而未来，随着GPU硬件的进一步发展，以及更深入的算法研究，我们或许能看到更加纯粹、更加强大的软光栅化技术在引擎中得到更广泛的应用。
网友意见
并不是。
历史上是先有的光栅化算法，再有的硬件加速。显卡的前身叫图形加速卡，就是因为软件太慢，用硬件固化的方式来加速的。如果软光栅无条件比硬光栅快，恐怕世界上就不会有GPU这个东西了。
在同一代技术同等晶体管数目的前提下，ASIC（专用芯片）永远是比通用ALU（计算逻辑部件）+程序效率高的。这是因为通用的电路需要考虑很多情况，需要支持可编程、调度、分支预测等等，这些都会消耗相当多的硬件资源（晶体管）。而且程序也是数据，放在内存上要读进来，这个延迟很高的。（随随便便就是几百个时钟周期）
这也是为什么谷歌会用FPGA甚至是TPU代替GPGPU进行深度学习方面的计算，因为任何时候针对特定应用固定算法，进行针对性硬件设计，都能大大提高效率。
但是题目所引文章里的数据是基本可信的。UE5的表现大家也有目共睹，这是为什么呢？
原因其实是在于边界条件，也就是特定的应用场景和设计选择上。
首先，正是因为纯硬件的光栅化模块效率很高，到目前为止，在大部分游戏当中现代GPU的性能瓶颈很少出现在光栅化这个环节，加上shader日趋复杂，GPU花在跑shader上的时间越来越多，所以近代GPU在设计的时候，光栅化模块的性能设计都是根据到目前为止的经验，对于典型运用场景“够用”的情况下，尽可能节省。（留出芯片面积给其它，特别是堆flops）
具体来说，无论是N卡还是A卡，相对于庞大的计算核心阵列和RB（渲染后端），光栅化模块在芯片上的面积其实小得可怜。数量也很少，一般就是2个到4个左右。
这是因为当代游戏当中，特别是PBR（基于物理的渲染）流行起来之后，顶点上面附属十几个属性已经家常便饭，ps绑10来张贴图也是屡见不鲜。在这种情况下，就这点光栅化性能就绰绰有余了。
但是题目当中的文章，以及UE5 Nanite的展示，演示的是什么呢？文章当中的软光栅，只是完成了一个对深度缓冲区的输出，也就是类似于阴影贴图的渲染。而UE5到目前为止演示最多的，就是沙石材质的土堆和模型。
并且两者都采用了面数非常高的，不透明的静态模型。因为面数高，所以单个三角形面积很小。
简单来说就是高面数+极少属性+简单材质。
这恰恰是当今GPU硬件光栅化管线所最不擅长的情形。因为这种运用场景，是在当代GPU设计想定范围之外的：它从一开始就没有针对这样的应用场景进行设计优化。
或者说，这其实正是DX10以来，抛弃DX9固定管线，导入更多可编程模块所牺牲的部分。
事实上，如果有稍微了解一下UE5的实现，会知道其第一步构建visibility buffer的时候，用的是几乎不带任何属性（除了位置信息）的几何数据。而在后面，也只是对小三角形使用软光栅化，大三角形依然是采用硬件光栅化。
而且UE5的nanite是完全嵌入到传统管线里面的一个子过程：你可以单独为每个mesh打开关闭nanite。这其实不就是在暗示着什么么。
就如已经有别的回答提到的，即便是题目所引文章当中的场景，把FOV调节一下，让大三角多一些，你就会看到完全不一样的结论。硬件光栅化处理小三角形性能低下的主要原因在于其2x2像素的离散化方式：也就是无论三角形多小，最少它都会离散出4个像素，只不过最后通过mask将其中几个像素标志为无效。但是这些无效像素依然会进入管线的下游，跑完几乎全程。（这就是管线，进了管子，就只能一路跑到出口）
以及，现有硬光栅化模块在离散的同时会处理所有附属在顶点上的属性，并未将几何体的处理单独提取出来。
所以，除了大量小三角形（非常高面数的模型）这种极端情况之外，大部分“通常”的情况，硬件光栅化都是比软件光栅化快的。
但是，在现有GPU管线结构下，硬件光栅化必须通过vs/gs来喂数据。而软件光栅化可以在cs当中直接完成。因为vs/gs工作在顶点/primitive级别，所以无法/很难实现cluster/meshlet甚至是sub-object级别的culling，因此虽然硬件光栅化性能好，但是对于复杂场景实际上是做了很多无谓的工作，离散了很多对画面根本就不会有影响的像素出来。而基于cs的软光栅则天然可以在光栅化之前通过自定义mesh的数据格式实现子对象/子网格级别的高效剔除，从而整体浪费大大减少，最终在性能上胜出。
而mesh shader则是根据cs软光栅的这一优点，同时旨在解决cs无法直接连接硬光栅这一局限推出的，介于cs和gs/primitive shader之间的东西。其单纯的性能同样其实是不及vs/gs的，但是因为可以支持自定义mesh格式，更有效地执行更高级别的剔除，对于复杂场景是有可能胜出的。
总结一下的话，就是并非是软光栅化性能高，而是因为其能够方便地实现更为高效的剔除算法，以及在大量小三角形等特定情况下具有优势。
其实大部分性能优化问题均是如此。除了基础技术的飞跃，在同等条件下的优化一般都是拆东墙补西墙，根据具体应用场景寻求最佳平衡而已。脱离了具体场景论优劣是没有意义的。
UE5的伟大之处，其实和谷歌苹果什么的很多产品很像，并不是创造了什么高深莫测的技术，而是将技术恰到好处地，在正确的时间用正确的方式，展现了出来。
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