多角色异步动画加剧了传统GPU蒙皮的性能瓶颈。当每个角色独立运行动画时，CPU需为每个单位单独计算骨骼矩阵，既无法批量处理，又大幅增加数据传输压力。这导致CPU计算负担倍增、GPU上传带宽拥堵、Drawcall爆炸，使CPU成为系统瓶颈。相比之下，同步动画能共享数据实现高效批处理。这种碎片化问题正是推动GPU动画烘焙等新技术发展的关键原因。
为什么「多角色异步动画」令传统GPU蒙皮瓶颈加剧？
1. 数据不能共享，批量处理失效
以《僵尸大潮》为例：
如果所有僵尸统一摇摆一个动作，CPU只要算一次动画矩阵，所有僵尸公用同一组骨骼数据，整体只需上传一份矩阵，GPU也能一次批量绘制，效率极高。
但当每只僵尸都独立行动（异步动画），比如有在跳舞、有在扑击、有在瘸行，CPU就必须为每个僵尸独立运行动画状态机，各自采样、混合并做骨骼链计算，最终每只僵尸生成一份独有的骨骼矩阵。
2. CPU计算负担倍增
传统流程下，CPU要对每个角色递归解算骨架变换，每升一倍单位数，CPU开销直接×倍。
且异步动画无法统一优化或并行批量，线程池压力极大，经常CPU还没算完/没来得及准备下一帧数据，就触发卡顿。
3. 数据传输压力直线上升
因为所有角色骨骼矩阵都要单独传给GPU，上传的buffer/Uniform数与角色数线性增长。
GPU端缓存和接口有带宽、空间限制，突然多出数十万矩阵要同步，容易拥堵——导致“快递堵车”。
4. 渲染批次（Drawcall）爆炸
每只角色骨骼数据各不同，drawcall极难合批，只能分散成N次调用，驱动层CPU消耗、命令交互负担也加剧。
批次越多，同步延迟、渲染管线中断风险也越大。
5. 异步动画导致帧间“碎片化”
大量角色各自处于不同动作和时间点，同步难度急升，各种数据碎片，不能像同步动画那样全部一块处理。
最终结果是CPU成为“最窄瓶颈”，即使GPU总算力没用满，也跑不动，因为最慢的环节决定总体性能。
总结形象类比
同步动画：就像工厂流水线，每步操作都按统一节奏，大家用同一组“工具”，分批高效完成；
异步动画：变成一千个各自DIY的工作台，每个人用的零件都不一样，要独立送货、独立加工，效率难以提升，资源全部碎片化。
于是传统GPU蒙皮方案在多角色异步动画场景下，因无法合批、无法共享、需要独立准备和传输每个角色的数据，从而带来了CPU计算和数据传输的灾难性瓶颈。
这正是新一代“GPU动画烘焙贴图驱动/全GPU骨骼解算”技术方案出现的根本动力。
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