自动关联目录：Niagara 模拟与 GPU 粒子

1. 定位

CPU 粒子与 GPU 粒子的选择，是 Niagara 里影响最大的一个决定：它决定了粒子数量上限、能做什么、以及成本落在哪条线程上。

一句话定位：数量大且逻辑简单 → GPU 粒子；数量小但逻辑复杂或需要与游戏交互 → CPU 粒子。

2. 对比

关键限制：GPU 粒子跑在 GPU 上，无法访问 UObject / 游戏线程数据。需要的数据必须在发射前通过参数传进去。

3. 选择判据

粒子数 > 若干万？
   ├─ 是 → GPU 粒子
   └─ 否 → 需要每粒子做复杂逻辑或与游戏对象交互？
              ├─ 是 → CPU 粒子
              └─ 否 → GPU 粒子（通常更省）

现代项目的大规模特效（雨雪、扬尘、人群）几乎都该用 GPU 粒子。

4. GPU 粒子的代价

在移动端要谨慎：GPU 粒子的支持与性能因平台差异很大，需实测。

5. 模拟阶段（Simulation Stage）

更细粒度的模拟控制（如网格求解、邻域计算），用于高级特效。

6. 代价与权衡

7. 踩坑与排查

8. 排查顺序

1. 卡？→ 先看粒子数，判断该用 CPU 还是 GPU
2. GPU 粒子拿不到数据？→ 参数传递路径
3. 移动端？→ 平台实测 GPU 粒子
4. 每粒子逻辑是否过重？→ 简化

参考

• Niagara 概览与系统结构 · Niagara 与 Gameplay 的交互
• 特效性能与预算 · GPU 剖析 · 移动端渲染