[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,105 +2,225 @@
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id: wiki-2026-0508-instancedmesh-최적화
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title: InstancedMesh 최적화
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-7D070F]
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aliases: [InstancedMesh, GPU Instancing, Three.js Instancing]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced]
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verification_status: applied
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tags: [threejs, webgl, webgpu, rendering, performance]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - [[InstancedMesh]] 최적화"
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: TypeScript
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framework: Three.js r172 / WebGPU
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# [[InstancedMesh 최적화]]
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# InstancedMesh 최적화
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> [[InstancedMesh 최적화]]는 동일한 기하학적 구조(Geometry)와 재질(Material)을 가진 수많은 객체를 단 한 번의 드로우 콜([[Draw Call]])로 GPU에 전달하여 렌더링 성능을 극대화하는 기법입니다 [1], [2]. 수천, 수만 개의 반복적인 객체(나무, 풀, 파티클 등)를 렌더링할 때 CPU의 명령 발행 오버헤드를 대폭 줄이고 메모리 사용량을 최소화할 수 있습니다 [3], [4], [5]. 그러나 전체 인스턴스에 대한 전역적 시야 절두체 컬링, 개별 객체의 깊이 정렬 부재로 인한 오버드로우 등 구조적 한계가 존재하므로, 프로젝트의 특성과 병목 구간에 맞춘 전략적인 도입이 필요합니다 [6], [7].
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## 매 한 줄
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> **"매 동일 geometry 의 N 개를 1 draw call 로"**. InstancedMesh 는 매 같은 mesh 를 instance attribute (matrix, color) 만 바꿔 GPU 에 한 번에 제출. 매 forest, particle, crowd 같은 thousands-of-objects scene 에서 50-1000x throughput.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **드로우 콜 및 메모리 최적화 원리**
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* InstancedMesh는 GPU 메모리에 단 하나의 정점 버퍼만 업로드하고, 각 인스턴스에 고유하게 적용될 변환 행렬(위치, 회전, 축척) 및 색상 정보를 별도의 인스턴스 속성(Instance Attribute)으로 관리합니다 [2].
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* 이 기술을 사용하면 일반 메쉬로 수천 번 호출해야 할 드로우 콜을 1회로 줄일 수 있어, CPU 병목 현상을 해소하고 시스템 메모리 및 VRAM을 획기적으로 절약할 수 있습니다 [8], [1], [9].
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* 개별 인스턴스의 변환 행렬이나 색상을 변경(`setMatrixAt`, `setColorAt`)한 후에는 반드시 `needsUpdate` 속성을 `true`로 설정해야 렌더링 파이프라인에 반영됩니다 [10], [11]. 동적으로 인스턴스가 이동한 경우, 정확한 레이캐스팅(Picking) 및 컬링을 위해 `computeBoundingSphere()`와 `computeBoundingBox()`를 호출하여 바운딩 볼륨을 갱신해야 합니다 [12], [13], [14].
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## 매 핵심
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* **구조적 한계 및 성능 병목 요인**
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* **컬링(Culling)의 비효율성:** InstancedMesh는 엔진 수준에서 단일 객체로 취급되므로, 개별 인스턴스 단위가 아닌 전체를 아우르는 거대한 바운딩 볼륨을 기준으로 단 한 번의 시야 절두체 컬링([[Frustum Culling]])을 수행합니다 [15]. 이로 인해 시야 밖의 수많은 객체에 대해서도 불필요한 GPU 정점 연산이 강제될 수 있습니다 [15], [16].
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||||
* **정렬 부재와 오버드로우([[Overdraw]]):** 카메라 거리에 따른 자동 정렬 기능을 제공하지 않기 때문에, 뒤에 가려진 픽셀 연산을 조기에 종료([[Early-Z]])하지 못해 오버드로우가 발생합니다 [17], [18]. 특히 투명/반투명 객체 렌더링 시에는 깊이 정렬이 뒤섞여 시각적 오류를 초래합니다 [19].
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* **메모리 대역폭 한계:** 애니메이션 등으로 매 프레임 수백만 개의 인스턴스 변환 행렬(인스턴스당 64바이트)을 갱신해야 할 경우, 데이터 전송량이 시스템 버스 대역폭을 포화시켜 프레임 지연(Stuttering)을 유발할 수 있습니다 [20], [21].
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* **다양성 표현의 제약:** 단일 지오메트리와 단일 재질만 참조할 수 있어 다양한 에셋을 표현하기 어렵습니다 [22]. 개별 인스턴스에 서로 다른 텍스처를 적용하려면 [[Texture Atlas]]나 데이터 배열 텍스처([[Data Array Textures]])를 활용하고 UV 오프셋을 조정하는 추가적인 셰이더 조작이 강제됩니다 [23], [24], [25].
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### 매 작동 원리
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- 매 vertex shader 는 `gl_InstanceID` (WebGL2) / `instance_index` (WebGPU) 로 per-instance 데이터 lookup.
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- 매 instanceMatrix (mat4) 는 default attribute. 매 추가로 instanceColor, custom attribute 가능.
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- 매 draw call: `gl.drawElementsInstanced(mode, count, type, offset, instanceCount)`.
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* **한계 극복을 위한 개선 및 대안 전략**
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* **공간 분할 기반 그룹화:** 모든 객체를 하나의 거대한 InstancedMesh로 묶기보다는, 공간적으로 인접한 객체끼리 소규모(100~500개)로 분할하여 관리하면 절두체 컬링의 정밀도를 높여 GPU 연산 낭비를 줄일 수 있습니다 [7].
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* **[[InstancedMesh2]] 및 BatchedMesh 활용:** 단일 지오메트리 제약이 문제가 된다면, 서로 다른 지오메트리를 하나의 드로우 콜로 묶어주는 BatchedMesh 사용이 권장됩니다 [26], [27]. 또한, 커뮤니티 생태계의 `InstancedMesh2` 라이브러리를 활용하면 개별 인스턴스의 프러스텀 컬링, 정렬, [[Level of Detail (LOD)]], BVH 기반의 빠른 레이캐스팅, 스킨드 애니메이션 최적화 등의 기능을 확장 적용할 수 있습니다 [28], [29], [30].
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* **[[WebGPU]] 컴퓨트 셰이더 도입:** WebGPU 환경에서는 GPU가 직접 가시성 판단과 컬링을 처리하여 CPU와 GPU 간의 통신 비용을 "0"에 수렴하게 하는 간접 그리기([[Indirect Draw]]) 방식이 차세대 대안으로 떠오르고 있습니다 [31].
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### 매 비용 분석
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- **CPU 절감**: 매 N draw call → 1. 매 binding state 변경 N → 1.
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- **GPU 비용**: 매 동일 (vertex 처리 N×). 매 절감은 driver overhead 에서.
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- **Break-even**: 매 보통 ~50-100 instance 부터 이득. 매 이하면 batched geometry 가 더 빠를 수도.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
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### 매 응용
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1. **Forest / vegetation** (10k trees).
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2. **Particle system** (smoke, sparks).
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3. **Crowd / NPC swarm**.
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4. **Voxel chunk rendering**.
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5. **UI marker overlay** (map pins).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[Draw Call]], [[Frustum Culling]], BatchedMesh, [[Texture Atlas]], [[Level of Detail (LOD)]], [[Overdraw]]
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- **Projects/Contexts:** Three.js, [[WebGL]]/WebGPU Rendering, Babylon.js, [[Unity]] GPU [[Instancing]]
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- **Contradictions/Notes:**
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* "InstancedMesh를 사용하면 항상 성능이 향상된다고 가정하기 쉽지만, 소스는 매우 단순한 기하학(예: 단일 삼각형)의 경우 인스턴싱 변환 행렬 데이터를 처리하는 오버헤드가 더 커서 단순히 지오메트리를 병합(Merging)하는 방식이 오히려 프레임 레이트 측면에서 유리할 수 있다고 주장합니다 [32], [33]."
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||||
* "드로우 콜 수가 극적으로 감소함에도 불구하고, 5,000개 수준의 객체 환경에서는 인스턴스 정렬 부재로 인한 오버드로우 비용이 CPU 이득을 상회하여 일반 메쉬 렌더링보다 낮은 FPS를 기록할 수 있다고 경고합니다 [18]."
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## 💻 패턴
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*Last updated: 2026-04-19*
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### 1. 기본 InstancedMesh 셋업 (Three.js r172)
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```typescript
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import * as THREE from 'three';
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---
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const geo = new THREE.BoxGeometry(1, 1, 1);
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const mat = new THREE.MeshStandardMaterial({ color: 0x88aaff });
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const COUNT = 10_000;
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const mesh = new THREE.InstancedMesh(geo, mat, COUNT);
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||||
mesh.instanceMatrix.setUsage(THREE.DynamicDrawUsage); // 매 자주 업데이트면
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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const m = new THREE.Matrix4();
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const q = new THREE.Quaternion();
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const s = new THREE.Vector3(1, 1, 1);
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const p = new THREE.Vector3();
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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for (let i = 0; i < COUNT; i++) {
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p.set((Math.random() - 0.5) * 200, 0, (Math.random() - 0.5) * 200);
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||||
q.setFromAxisAngle(new THREE.Vector3(0, 1, 0), Math.random() * Math.PI * 2);
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||||
m.compose(p, q, s);
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||||
mesh.setMatrixAt(i, m);
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||||
}
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||||
mesh.instanceMatrix.needsUpdate = true;
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||||
scene.add(mesh);
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### 2. Per-instance color (vertex color attribute)
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||||
```typescript
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||||
const colors = new Float32Array(COUNT * 3);
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||||
for (let i = 0; i < COUNT; i++) {
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||||
colors[i*3] = Math.random();
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||||
colors[i*3+1] = Math.random();
|
||||
colors[i*3+2] = Math.random();
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||||
}
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||||
mesh.instanceColor = new THREE.InstancedBufferAttribute(colors, 3);
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||||
```
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### 3. Frustum culling per-instance (BVH-based)
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```typescript
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||||
import { computeBoundsTree, MeshBVH } from 'three-mesh-bvh';
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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// 매 default InstancedMesh 는 whole-mesh frustum culling 만 함.
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// 매 instance-level 은 manual: BVH 로 visible instance 만 update.
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const bvh = new MeshBVH(geo);
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||||
const visibleMatrices: THREE.Matrix4[] = [];
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||||
const frustum = new THREE.Frustum().setFromProjectionMatrix(
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||||
new THREE.Matrix4().multiplyMatrices(camera.projectionMatrix, camera.matrixWorldInverse)
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||||
);
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
let visibleCount = 0;
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||||
for (let i = 0; i < COUNT; i++) {
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||||
mesh.getMatrixAt(i, m);
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||||
p.setFromMatrixPosition(m);
|
||||
if (frustum.containsPoint(p)) {
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||||
mesh.setMatrixAt(visibleCount++, m);
|
||||
}
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||||
}
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||||
mesh.count = visibleCount; // 매 핵심: count 만 줄여 draw 절감
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||||
mesh.instanceMatrix.needsUpdate = true;
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||||
```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### 4. WebGPU instancing (Three.js r172 WebGPURenderer)
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```typescript
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||||
import { WebGPURenderer, MeshBasicNodeMaterial } from 'three/webgpu';
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||||
import { instanceIndex, vec3, color } from 'three/tsl';
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
const mat = new MeshBasicNodeMaterial();
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||||
// 매 TSL 로 per-instance color 계산
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||||
mat.colorNode = color(vec3(
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||||
instanceIndex.toFloat().div(COUNT).fract(),
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||||
0.5,
|
||||
0.8
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||||
));
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||||
const mesh = new THREE.InstancedMesh(geo, mat, COUNT);
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||||
```
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||||
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||||
### 5. LOD + InstancedMesh 결합
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||||
```typescript
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||||
class InstancedLOD {
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||||
constructor(private high: THREE.InstancedMesh,
|
||||
private mid: THREE.InstancedMesh,
|
||||
private low: THREE.InstancedMesh) {}
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||||
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||||
update(camera: THREE.Camera, positions: THREE.Vector3[]) {
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||||
let h = 0, m = 0, l = 0;
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||||
const matrix = new THREE.Matrix4();
|
||||
for (const p of positions) {
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||||
const d = p.distanceTo(camera.position);
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||||
const target = d < 30 ? this.high : d < 100 ? this.mid : this.low;
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||||
const idx = d < 30 ? h++ : d < 100 ? m++ : l++;
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||||
matrix.setPosition(p);
|
||||
target.setMatrixAt(idx, matrix);
|
||||
}
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||||
this.high.count = h; this.mid.count = m; this.low.count = l;
|
||||
[this.high, this.mid, this.low].forEach(x => x.instanceMatrix.needsUpdate = true);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### 6. GPU compute 로 instance 위치 (WebGPU)
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```typescript
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||||
import { Fn, instanceIndex, storage, vec3, time } from 'three/tsl';
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||||
import { compute } from 'three/tsl';
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||||
|
||||
const positionBuffer = storage(new THREE.StorageBufferAttribute(COUNT, 3), 'vec3');
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||||
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||||
const updateFn = Fn(() => {
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||||
const i = instanceIndex.toFloat();
|
||||
const t = time;
|
||||
positionBuffer.element(instanceIndex).assign(
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||||
vec3(i.mul(0.1).sin().mul(50), t.add(i).sin().mul(5), i.mul(0.1).cos().mul(50))
|
||||
);
|
||||
});
|
||||
|
||||
const computePass = updateFn().compute(COUNT);
|
||||
renderer.computeAsync(computePass); // 매 frame 마다
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||||
```
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||||
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||||
### 7. Memory layout 최적화 (matrix → quat+pos+scale)
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||||
```typescript
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||||
// 매 mat4 (16 floats × 4B = 64B) 대신 quat (4) + pos (3) + scale (1) = 32B
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||||
const compactBuffer = new Float32Array(COUNT * 8);
|
||||
mesh.geometry.setAttribute('iQuat',
|
||||
new THREE.InstancedBufferAttribute(compactBuffer, 4, false, 1).setUsage(THREE.DynamicDrawUsage));
|
||||
// shader 에서 quat → matrix reconstruct
|
||||
```
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||||
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||||
### 8. Sort by depth (transparency)
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||||
```typescript
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||||
const indices = Array.from({length: COUNT}, (_, i) => i);
|
||||
indices.sort((a, b) => {
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||||
mesh.getMatrixAt(a, m); const da = p.setFromMatrixPosition(m).distanceTo(camera.position);
|
||||
mesh.getMatrixAt(b, m); const db = p.setFromMatrixPosition(m).distanceTo(camera.position);
|
||||
return db - da; // 매 back-to-front
|
||||
});
|
||||
const sorted = new Float32Array(COUNT * 16);
|
||||
for (let i = 0; i < COUNT; i++) {
|
||||
mesh.getMatrixAt(indices[i], m);
|
||||
m.toArray(sorted, i * 16);
|
||||
}
|
||||
mesh.instanceMatrix.array.set(sorted);
|
||||
mesh.instanceMatrix.needsUpdate = true;
|
||||
```
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||||
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||||
## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Static, identical mesh × thousands | `InstancedMesh` |
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| Static, varied meshes | `BatchedMesh` (Three.js r158+) |
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| 매 < 50 instance | 매 그냥 separate Mesh, 차이 없음 |
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||||
| 매 frequent matrix update | `setUsage(DynamicDrawUsage)` + partial `updateRange` |
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||||
| Per-instance custom data | `InstancedBufferAttribute` |
|
||||
| GPU-driven motion | TSL compute + storage buffer |
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||||
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||||
**기본값**: 매 ≥100 identical instance → InstancedMesh + DynamicDrawUsage + frustum culling.
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||||
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Three.js]] · [[GPU Instancing]] · [[WebGL/WebGPU]]
|
||||
- 변형: [[BatchedMesh]] · [[InstancedBufferGeometry]]
|
||||
- 응용: [[Particle Systems]] · [[Vegetation Rendering]] · [[Voxel Engines]]
|
||||
- Adjacent: [[InstancedMesh 동적 버퍼 확장]] · [[Frustum Culling]] · [[LOD]]
|
||||
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||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: instance 수에 따른 기법 선택, draw call 분석 해석, TSL compute shader 작성.
|
||||
**언제 X**: 매 specific GPU/driver bug 진단 (실측 profile 없이).
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴
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||||
- **매 frame 마다 setMatrixAt 전체 N**: 매 변하지 않는 instance 까지 update → CPU bound. 매 dirty flag 사용.
|
||||
- **DynamicDrawUsage 빠뜨림**: 매 default StaticDrawUsage 면 매 update 시 driver hint mismatch.
|
||||
- **count 줄이지 않고 culling**: 매 invisible 도 vertex shader 실행됨.
|
||||
- **너무 작은 N (< 50)**: 매 instancing overhead 가 이득보다 큼.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Three.js r172 docs, WebGPU spec, Khronos WebGL2 spec).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — InstancedMesh 패턴 + WebGPU TSL compute |
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Reference in New Issue
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