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Banc de test — 05-meshlets

Question gouvernante : Quelle granulométrie de sous-maillage offre le meilleur équilibre entre granularité de culling et explosion des métadonnées ?

Statut actuel : not-implemented — aucun benchmark réel n'a été exécuté sur ce banc. Aucune valeur n'est mesurée ni prévue : la structure ci-dessous est le cahier des charges.

1. Hypothèse testée

Le banc compare plusieurs tailles de clusters sur CPU. L'efficacité des workgroups WGSL et la bande passante VRAM restent à mesurer sur une implémentation GPU réelle.

Cette hypothèse n'est pas vérifiée. Elle est enregistrée pour que la mesure (quand elle aura lieu) la confronte directement dans la suite.

2. Paliers de charge

Palier Triangles par meshlet
T-64 64
T-128 128
T-256 256
T-512 512

Chaque palier du banc exécuté (test_meshlets.ts) s’applique à shared/fixtures/sphere.ts (sphère dense). Les fixtures cube/stress ne sont plus dans le dépôt.

3. Scénario de référence minimal

fixture     : sphere (createSphereMesh)  [shared/fixtures/sphere.ts]
baseline    : partitionnement naïf (triangles consécutifs par blocs)
prototype   : NON IMPLÉMENTÉ
mesure      : temps de partitionnement, nb meshlets, duplication, mémoire, métadonnées

4. Métriques obligatoires (Master Test Plan §7-05)

Métrique Définition
meshletCount Nombre total de meshlets générés
trisPerMeshlet Nombre moyen de triangles par meshlet
vertexDupFactor Taux de duplication de sommets aux frontières
indexMemoryBytes Mémoire du buffer d'indices
metadataMemoryBytes Mémoire des métadonnées (sphère + cône + offsets)
buildTimeMs Temps de partitionnement CPU

5. Décision attendue

Verdict Condition
INTEGRATE Palier le plus efficace sans régression prohibitive sur la VRAM et le build time
REJECT Surcoût mémoire > 2 × le bénéfice en culling
WATCHLIST Gain net non démontré sous WebGPU à cause de la taille de workgroup max

6. Non-fait (volontairement)

  • Partitionneur sophistiqué (type meshoptimizer clusterToMeshOptimization ou Simplifier avancé) : réservé à la phase d'implémentation.
  • Hiérarchisation : aucun arbre de clusters.
  • Streaming de clusters : non couvert (c'est le banc 11).