16亿三角形瘦身一半：NVIDIA Zorah演示背后的glTF压缩技术解析

NVIDIA于9月初更新了其vk_lod_clusters开源示例，其中包含以glTF文件形式提供的新版Zorah演示场景。该演示将驱动层新暴露的集群光线追踪特性与类Nanite的集群LOD管线相结合，能够以完整路径追踪方式流式加载并渲染高度精细的场景。受此启发，meshoptimizer作者改进了该开源库对分层集群LOD的支持。新版Zorah场景规模约16亿三角形，完整下载体积达70GB（含大量纹理）。仅看glTF场景数据，2026版约32GB，反而小于2025版的36GB——尽管旧版大部分网格仅含位置数据。体积下降的原因是新版场景采用了meshoptimizer压缩扩展EXT_meshopt_compression。作者对场景数据统计显示：原始数据63.3GB，v0格式压缩后为32.6GB，整体实现约2倍压缩；其中索引压缩效果最佳（压缩至10.1%），位置数据为63.5%，属性数据为71.8%。若改用2026年初刚完成标准化的KHR_meshopt_compression（v1顶点格式），压缩率可再提升数个百分点，解码速度也更快。文章还讨论了压缩策略选择：面向最终交付的场景可采用有损压缩以获得最小文件；而Zorah场景作为中间处理文件，采用无损压缩更为合理，因为后续集群LOD处理会重新调整精度。顶点与索引数据可在单核上以每秒数GB的速度解码，配合16核并行处理可获得极高的聚合解压吞吐量。

事件分析

核心观点：当16亿三角形可被压缩一半并多核高速解码，实时路径追踪的竞争焦点正从GPU算力转向数据管线与压缩标准的工程细节。