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HMS Core 3D流体仿真技术，打造移动端PC级流体动效 - HMSCore技术团队

 2 years ago
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移动设备硬件的高速发展，让游戏行业发生翻天覆地的变化，许多酷炫的游戏效果不再局限于电脑端，玩家在移动端就能享受到场景更逼真、画质更清晰、体验更流畅的游戏服务。但由于移动设备算力不足，为了实现真实感的水体效果，很多游戏厂商采用预计算的方法减少实时仿真的计算开销，但水体场景在移动端的流体效果仍然不佳。

真实感水体的模拟一直是图形学和游戏开发领域的难点问题，对硬件算力要求也很高，因此大多数真实的水体模拟场景只出现在PC和主机游戏中。为了解决移动端水体流动真实感的问题，提升开发者应用开发的效率，HMS Core图形引擎服务（Scene Kit）推出了3D流体仿真技术，有效解决3D流体动效在移动设备上的实时性和功耗的问题。

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3D流体仿真技术

流体力学中流体的运动可以用偏微分方程表示，该方程称为纳维-斯托克斯（NS）方程，如公式（1）所示

█((∂ u ⃗)/∂t=g ⃗-1/ρ ∇p +ν∇⋅∇u ⃗ -u ⃗⋅∇u ⃗#

(1) )该方程描述了流体动量变化与流体内部的压力(1/ρ ∇p)、粘滞力(ν∇⋅∇u ⃗)以及重力( g ⃗)之间的关系。流体力学中对流体运动有拉格朗日和欧拉两种描述方法，拉格朗日描述用粒子方式对流体建模，每个粒子上携带流体的状态信息在空间中流动；欧拉描述把仿真区域划为空间中的网格，每个网格上存储流过该位置的流体的状态信息。如图2所示。

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图2 欧拉描述与拉格朗日描述

模拟真实的流体效果需要大量的粒子或者网格，数量可达到十万、百万级别，但使用CPU串行计算的方式仿真需要几秒才能完成一帧数据的计算，无法满足实时性要求。而GPU在高性能并行计算领域有着巨大优势，因此在HMS Core图形引擎服务中，我们利用GPU加速技术在移动设备上实现流体仿真。

不过，仅通过GPU硬件加速不能完全满足移动设备上流体实时仿真的要求，还需要提升GPU的运行效率，以及减少仿真的计算量，从而降低GPU的负载以及带宽的使用，避免高负荷高带宽运行导致的设备发烫等体验问题。在流体运动的两种描述方法中，拉格朗日方法由于粒子状态受周围其它粒子的影响，计算时需要先搜索邻域粒子，这个过程对并行计算不够友好，难以发挥并行计算的优势。而欧拉描述中的每个网格状态数据的计算过程都是相同的，更适合并行计算。因此为了提升GPU的并行效率，HMS Core图形引擎服务采用欧拉方法进行流体仿真。

采用欧拉方法构建流体模型，先将仿真区域划分成均匀的网格，构造出流体的速度场、密度场等数据。如图3所示。

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图3 红点表示密度、压强数据的存储位置，红色箭头表示速度场数据

黑色网格是密度场网格，速度场网格在密度场网格基础上沿x、y方向进行半个网格偏移（蓝色网格），密度存储在密度场网格中心点，速度场数据存储在密度场网格顶点上，同时也是速度场网格中心点，这种形式可以很方便的实现中心差分计算，实际计算时需要将速度场按维度拆分。再引入有向距离场（SDF）数据描述流体的边界，实现流体与边界的碰撞效果。如图4所示。

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图4 密度场网格，棕色区域表示固体边界，蓝色区域表示流体，白色区域表示空气。

在流体模型构建完成后，再利用前面提到的纳维-斯托克斯（NS）方程进行仿真计算，计算过程包括求解重力、压强、粘度、对流4步，分别对应公式（1）中等号右边的四项。

压强和粘度求解过程复杂，通过大量优化将求解过程简化为线性方程组的求解，从而降低计算复杂度，减少计算量。方程组求解采用快速收敛的解法，同时进行精度取舍从而降低计算开销。数据存储格式的优化，也达到降低GPU带宽使用、提高GPU cache命中率的效果。

求解对流项时，需要考虑流体与固体边界的碰撞，图形引擎服务采用一种统一建模的方式描述空气、流体、固体网格，如图5所示。

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图5红色表示在边界外部，灰色区域表示边界，绿色区域表示边界内部

这样在计算时可以统一处理全部网格，无需对流体、固体区域分别计算，可以减少计算逻辑，提升GPU线程的运行效率。

通过以上多种技术方法，HMS Core图形引擎服务实现了GPU运行效率的提升以及流体仿真计算量的降低，从而在移动设备上实现了较低功耗的3D流体实时仿真。再结合图形渲染的其他能力，最终在移动设备上能够实现3D流体的流动、飞溅、反射、折射等效果，让用户手机不发烫，还能拥有实时流畅的流体体验。

3D流体仿真技术来自华为2012实验室，通过HMS Core图形引擎服务向开发者开放。HMS Core图形引擎服务致力于为开发者提供高性能、低功耗的引擎服务，帮助开发者制作高品质的3D应用，赋能更多应用走入数字世界。

其他更多关于HMS Core图形引擎服务的信息，请访问华为开发者联盟-HMS Core图形引擎服务官网。

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