作者按: 本文包含部分 AI 创作的内容，仅作为个人观点

1. 新型物理模拟方法的突破

1.1 VBD 系列方法概述

去年以来，物理模拟领域出现了一类具有革命性潜力的新方法：VBD (Vertex Block Descent)、其拓展 A-VBD(Augmented Vertex Block Descent)和JGS2。这类方法展现出了作为统一模拟框架的巨大潜力。一方面能够作为 XPBD （Extended Position Based Dynamics）的上位替代处理粒子、布料和软体模拟，另一方面还能够同时处理刚体模拟，并且适于并行解算，具有惊人的收敛速度。在实际测试中，这些方法在GPU上可以实现每帧3毫秒内处理11万个刚体的实时性能，这远超传统物理引擎的处理能力。

这种性能突破意味着我们可以在游戏和实时应用中实现更加复杂和真实的物理交互，同时保持高帧率和流畅的用户体验。

1.2 相比传统方法的理论优势

VBD类方法相比传统物理模拟的优化主要体现在两个关键方面：

基于能量下降的迭代方法：传统的基于冲量的物理引擎（如Bullet、PhysX和Jolt）解算的是速度，需要多次迭代才能达到稳定状态。而VBD类方法直接解算能量下降，这更加符合物理学中的最小作用量原理，能够更快地收敛到正确解。这种方法更加接近物理现象的本质，因此在模拟质量和效率上都有显著提升。

局部解算架构：传统物理引擎通常需要进行全局线性系统解算，计算量随着物体数量增加而急剧上升。而在VBD中，只需要进行局部优化（逐顶点），优化矩阵规模大幅缩小，同时也更适合并行处理。这一点上，虽然XPBD（Extended Position Based Dynamics）也采用局部解算，但由于它不直接解算能量下降，因此收敛速度相对较慢。

这两点优势使得VBD系列方法在理论上比传统的冲量方法（如Bullet、PhysX、Jolt等刚体引擎）或基于位置的动力学方法（如XPBD、Chaos、MagicaCloth等）在收敛速度和并行性能上具有巨大优势。特别是当这些方法与GPU计算相结合时，性能提升更为显著。

目前，在CPU上实现基于VBD的游戏引擎相对容易，现有的一些引擎如Chaos和MagicaCloth更接近这种实现，只需要更新底层的XPBD算法即可。这意味着布料、头发、软体等专用物理模拟可以相对容易地采用这种新方法进行重写。而对于其他物理引擎来说，完全重构则需要更多工作。

2. GPU物理引擎的现状与挑战

2.1 当前GPU物理引擎实现

GPU物理引擎并非新鲜事物，一些特定场景（如头发模拟）很早就开始使用GPU计算。然而，目前最完整的GPU刚体引擎实现应该是PhysX 5.1+版本，不过其主要应用场景是强化学习训练，如NVIDIA的Isaac Sim平台。

根据PhysX的文档，其GPU模拟存在一些明显的局限性：

  • 场景查询(SceneQuery)只能在CPU上运行，因此需要进行CPU/GPU同步才能进行查询，这导致了不可避免的延迟
  • 游戏中修改刚体的位置和速度需要同步数据到GPU，这种操作的开销相当大
  • 触发器(Trigger)功能只能在CPU上运行
  • 自定义的接触修改(Contact Modification)方法也只能在CPU上执行

这意味着PhysX的GPU版本仍然高度依赖CPU/GPU同步，并不是一个纯粹的GPU物理引擎。大量的业务逻辑仍然需要回退到CPU处理。众所周知，CPU/GPU同步是一个开销很大的操作，而如果使用异步回读(AsyncGPUReadback)，可能需要等待几帧才能获取结果，这对游戏开发的常规范式有很大影响。

另外，PhysX的GPU版本目前只能在NVIDIA显卡上运行，这进一步限制了其在游戏中的应用，使得这种GPU模拟主要适用于强化学习训练——一旦训练开始就不需要太多交互，也不需要频繁的GPU/CPU同步。

2.2 核心挑战：计算与交互平衡

对于希望应用于游戏的GPU物理引擎，核心挑战在于如何平衡计算效率与交互需求，以及如何最小化CPU/GPU之间的数据传输开销。

游戏是高度交互性的应用，玩家的输入需要即时反馈，游戏状态需要实时更新。而GPU物理模拟的主要优势在于并行计算大量物体的物理行为，但其劣势在于与CPU的数据交换存在延迟。这种延迟在某些游戏场景中可能是不可接受的，特别是那些需要精确物理反馈的游戏类型。

此外，游戏中的物理系统通常不仅仅是模拟物理行为，还需要支持各种游戏逻辑，如触发器事件、物理交互反馈等。这些功能传统上都是在CPU上实现的，如何将它们高效地整合到GPU物理引擎中是一个重要课题。

3. 游戏中的物理引擎应用场景分析

为了更好地理解GPU物理引擎在游戏中的应用挑战，我们需要分析几个典型的游戏用例，并探讨它们在GPU物理引擎中的实现方案。

3.1 触发器检测(Trigger)

触发器检测本质上是一种空间查询，用于检测物体是否进入特定区域。在GPU物理引擎中，触发器检测需要在GPU上完成计算后，将结果返回到CPU进行处理。为了避免阻塞渲染管线，最佳做法是使用异步回读机制，但这可能导致触发器事件有一定延迟。

可能的优化方案包括：

  • 预测系统：根据物体的运动轨迹预测触发时间，提前几帧准备事件响应
  • 优先级队列：为不同触发器设置优先级，确保重要的交互（如与玩家相关的触发器）优先同步到CPU

3.2 射击与碰撞检测

游戏中的射击和碰撞检测通常有两种实现方式：射线检测和刚体碰撞。

如果使用射线检测，需要在GPU上执行查询后将结果返回到CPU，这会引入延迟。如果使用刚体碰撞，则需要触发OnCollisionEnter等事件，同样会有延迟帧的问题。

对于需要高精度、低延迟反馈的射击游戏，这种延迟可能会影响游戏体验。一种可能的解决方案是在客户端进行预测，然后在获得GPU计算结果后进行修正，类似于网络游戏中的客户端预测技术。

3.3 角色控制器

角色控制器需要将玩家输入的速度信息从CPU同步到GPU。由于这部分数据量相对较小，影响应该不会太大。但需要注意的是，如果物理状态（如是否站在地面上）需要反馈给游戏逻辑，仍然会面临数据回读的延迟问题。

一个可能的优化方案是将角色控制器的核心逻辑也移至GPU执行，减少CPU/GPU之间的数据交换。

3.4 物理动画(ActiveRagdoll)

物理动画技术（如ActiveRagdoll）需要每帧给刚体输入目标速度或位置。这主要是上传数据到GPU的过程，数据量不大，影响相对较小。但如果需要读取物理状态来调整动画行为，同样会面临数据回读的问题。

对于复杂的物理动画系统，可能需要考虑将部分动画逻辑也迁移到GPU上执行，以减少数据交换。

4. 架构设计方案

基于上述分析，我们可以提出两种主要的架构方案来解决GPU物理引擎在游戏中的应用问题。

4.1 混合模式架构

混合模式架构保留了传统游戏引擎的大部分结构，但将物理模拟部分迁移到GPU上执行。这种架构的关键在于如何处理帧延迟问题。

在低帧率场景（如30 FPS）下，玩家很容易察觉到物理反馈的延迟，影响游戏体验。而在高帧率场景（如90+ FPS）下，一帧的延迟可能不会被明显感知，因此更适合使用GPU物理引擎。

这种架构可以考虑以下策略：

  • 根据帧率动态切换：在高帧率下使用GPU物理引擎，在低帧率下回退到CPU物理引擎
  • 回读优先级管理：为不同类型的物理查询设置优先级，确保关键交互（如玩家控制）的延迟最小
  • 预测与修正：使用客户端预测技术，在等待GPU计算结果的同时先显示预测结果，然后根据实际结果进行修正

混合模式架构的优点是可以逐步迁移现有游戏到GPU物理引擎，不需要完全重构游戏架构。但缺点是CPU/GPU同步仍然存在，可能无法充分发挥GPU物理引擎的性能优势。

4.2 GPU驱动架构

GPU驱动架构是一种更为激进的方案，它将游戏中的几乎所有数据处理都迁移到GPU上执行。在这种架构中，实体系统、渲染、寻路、物理模拟甚至游戏逻辑都在GPU上运行，从而最小化CPU/GPU之间的数据传输。

这种架构需要：

  • 完全基于GPU的游戏对象系统：所有游戏对象的数据都存储在GPU内存中，减少CPU/GPU数据传输
  • 面向数据的设计模式：采用数据并行的设计思想，减少对象间依赖，提高并行效率
  • 基于计算着色器的游戏逻辑：将游戏逻辑也迁移到GPU上执行，使用计算着色器实现
  • GPU缓冲区的事件系统：使用GPU缓冲区实现事件通知机制，避免频繁的CPU/GPU同步

GPU驱动架构的优点是可以充分发挥GPU的并行计算能力，实现更大规模的物理模拟，同时减少了CPU/GPU之间的数据传输。这种架构特别适合有大量物理交互的游戏，如体素游戏或大规模战场模拟的策略游戏。

然而，这种架构的开发成本较高，调试难度显著，提高需要重新设计游戏架构，并且对开发团队的GPU编程能力要求较高。此外，某些游戏逻辑（如复杂的AI决策）可能不适合在GPU上执行，需要谨慎设计。

5. 应用场景与未来展望

5.1 适合的游戏类型

基于VBD方法的GPU物理引擎并非适用于所有类型的游戏。它比较适合需要巨量物理模拟的游戏场景。以下是一些特别适合这种技术的游戏类型：

  • 大规模物理模拟需求的游戏：如灾难模拟游戏、物理解谜游戏等，这类游戏需要模拟大量物体的物理行为，可以充分利用GPU的并行计算能力
  • 体素类游戏：如《我的世界》类游戏，这类游戏通常需要处理大量体素的物理交互，数据本身也适合在GPU上处理
  • 大战场模拟：策略游戏中的大规模战场模拟，包括攻城器械、兵团碰撞等物理交互，可以通过GPU物理引擎实现更真实的战场效果
  • PC/PCVR平台：这些平台通常拥有更强大的GPU资源，更适合运行GPU密集型的物理模拟

对于这些游戏类型，GPU物理引擎可以提供传统CPU物理引擎难以实现的规模和精度，从而带来更加丰富和真实的游戏体验。

5.2 开发挑战与技术问题

尽管GPU物理引擎具有巨大潜力，但在实际应用中仍面临一些技术挑战：

  • 寻路等AI决策：如果游戏数据全部存储在GPU上，传统的AI决策算法（如寻路算法）需要重新设计以适应GPU并行计算模型
  • 全GPU数据架构的开发复杂性：基于GPU的游戏架构开发难度较大，需要团队具备深厚的GPU编程经验

尽管如此，随着GPU编程技术的不断发展和成熟，这些挑战有望逐步解决。未来，VBD系列方法结合GPU计算可能会成为游戏物理引擎的重要发展方向，特别是对于需要大规模真实物理模拟的游戏类型。

结论

VBD系列方法（Variational Block Descent）为物理模拟领域带来了新的可能性，尤其是与GPU计算结合后展现出的性能潜力令人瞩目。然而，我们应该认识到，将这些前沿技术应用于实际游戏开发中仍面临着多重挑战。

从技术层面看，GPU物理引擎与游戏交互逻辑的整合、CPU/GPU数据同步等问题尚未完全解决。从开发层面看，缺乏成熟的工具链支持、增加的编程复杂度以及调试难度，都使得这种技术在短期内难以在主流游戏中广泛应用。

对于游戏开发者而言，理解这些新方法的潜力与局限同样重要。在特定场景下（如需要大规模物理模拟的PC游戏），可以考虑尝试这些技术；而对于大多数游戏项目，传统的CPU物理引擎或混合方案可能仍是更可靠的选择。

展望未来，随着GPU架构的演进、通用GPU编程技术的普及以及物理模拟算法的进一步优化，基于VBD方法的GPU物理引擎有望逐步克服当前的技术障碍。这是一个值得关注的研究方向，但从实用角度看，它更多地代表了游戏物理模拟的一种可能的未来，而非当前可直接应用的成熟解决方案。

在物理模拟技术不断发展的今天，保持开放的态度探索新方法，同时审慎评估其在实际项目中的适用性，将是游戏开发者面对这一领域的明智策略。

参考文献

GPU Simulation — PhysX SDK Documentation

Augmented Vertex Block Descent - SIGGRAPH 2025 Paper Video

Chen, Anka He, et al. “Vertex block descent.” ACM Transactions on Graphics (TOG) 43.4 (2024): 1-16.

Giles, Chris, et al. “Augmented Vertex Block Descent.” ACM Transactions on Graphics (TOG) 44.4 (2025): 1-12

Lan, Lei, et al. “JGS2: Near Second-order Converging Jacobi/Gauss-Seidel for GPU Elastodynamics.” arXiv preprint arXiv:2506.06494 (2025).