Culling the Battlefield Data Oriented Design in Practice

http://publications.dice.se/attachments/CullingTheBattlefield.pdf

相当hardcore的介绍了dice怎么做cull的

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scene数据，battlefield常常是有15000+的object，用新的方法，得出的数据是：

• 360：1.55ms
• i7：1.0ms
• ps3：0.85ms
• spu：0.63（spu太变态了）

使用简单的格子来做划分，AABB用bounding sphere来加入grid的obj列表中，并以此做frustum culling。

grid划分几个类别：

• render dynamic
• render static
• phyx static
• phyx dynamic

加减obj的时候

• 加就用prealloc的数据，不够了再加
• 减的时候用swap，然后count--的方式，高效的保持数据的紧密

然后就是数据简单到死，然后culling过程也很暴力，直接几个for，木有树状结构的操作。

culling函数里面很多条件判断，这个很费，于是用vmx还是sse的代码来优化，相当hardcore（这部分先记下，后面用到的时候再研究）。

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project to screen space

这个很棒，会把aabb或者bounding sphere project to screenspace，如果面积小到一定程度就直接skip，这个以前还真没想过，nice！

这样就避免了subpixel这一类的东西的生成。

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software occlusion

在一些大的建筑，地形这一类的用美术预先放好的occluder，然后cpu做一个大约256*111的render target，把bounding sphere弄上去，query一把（cpu端操作）不再里面就skip。

经过时间的考验，这招一直很给力。

上个图：场景这样

对应的software occlusion 这样：

蛋疼的爱写software renderer的这下有实际用武之地了。

这么一搞cpu端和gpu端都可以省（如果cull的比较多的话）

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最后引用两句话，最近的工作经验对此极其赞同：

• it's all about data
• simple data often means simple code