Introdução ao uso de Compute Shaders no Desenvolvimento de Jogos Digitais Usando Unity

Jose Ricardo da Silva Junior; Andre Gomes

doi:10.5753/sbgames_estendido.2026.32469

Jose Ricardo da Silva Junior IFRJ
Andre Gomes IFRJ

DOI: https://doi.org/10.5753/sbgames_estendido.2026.32469

Resumo

Introdução: Motores de jogos modernos têm incorporado, de forma crescente, recursos de computação em GPU para viabilizar simulações e geração procedural em tempo real. Nesse contexto, Compute Shaders oferecem uma forma acessível de aplicar GPGPU diretamente no fluxo de trabalho de um motor de jogo. Objetivo: Este artigo apresenta um tutorial prático sobre Compute Shaders na Unity, abordando o modelo de programação, o fluxo de comunicação CPU–GPU e aplicações recorrentes no desenvolvimento de jogos digitais. Metodologia ou Etapas: O tutorial está estruturado em quatro módulos: (i) fundamentos de arquitetura de GPU e de execução paralela; (ii) conceitos de Compute Shader (kernels, grupos de threads, acesso à memória e dispatch); (iii) comunicação entre CPU e GPU com recursos da Unity (por exemplo, ComputeBuffers e texturas); e (iv) desenvolvimento incremental de uma aplicação na Unity que processa dados em paralelo e gera uma saída visual diretamente na GPU. Resultados: Espera-se que os participantes compreendam como modelar problemas para execução em GPU, implementem e integrem Compute Shaders na Unity e consigam evoluir o projeto-base para aplicações como simulação de partículas, processamento de imagens, efeitos visuais e geração procedural de conteúdo.

Palavras-chave: Compute shaders, Computação em GPU, Processamento paralelo, Motor de jogo Unity

Referências

Alda, Á. (2023). Introduction to shaders. In Beginner’s Guide to Unity Shader Graph: Create Immersive Game Worlds Using Unity’s Shader Tool, pages 1–21. Springer.

Bui, Q. (2021). Physics engine on the gpu with opengl compute shaders. Master’s thesis, California Polytechnic State University.

Sanders, J. e Kandrot, E. (2010). CUDA by example: an introduction to general-purpose GPU programming. Addison-Wesley Professional.

Spridon, D. (2023). Advances in cuda for computational physics. Bulletin of the Transilvania University of Brasov. Series III: Mathematics and Computer Science, pages 227–236.

Tahmasebi, N., Boulanger, P., Yun, J., Fallone, G., Noga, M., e Punithakumar, K. (2020). Real-time lung tumor tracking using a cuda enabled nonrigid registration algorithm for mri. IEEE journal of translational engineering in health and medicine, 8:1–8.