紋理，那個吃掉你視訊記憶體的大胃王
上一篇我們把頂點砍了一半，模型小了一點，但沒瘦成一道閃電——因為真正的體積大戶還在那兒：紋理。一個 PBR 模型，紋理通常佔 80% 以上體積，而且這部分在視訊記憶體裡膨脹得最兇。
這一篇專治紋理的「視訊記憶體大胃王」問題。講三件事：為什麼 PNG/JPG 在 GPU 眼裡有原罪；GPU 自己的紋理格式長什麼樣、為什麼不能直接用；以及 Basis Universal + KTX2 這套組合是怎麼把三者打通的。
先複習一遍：為什麼 JPG 讓視訊記憶體爆炸
上一篇給過一個公式：
視訊記憶體佔用 = 寬度 * 高度 * 4位元組(RGBA) * 1.333(含mipmap)
一張 4096×4096 的紋理，無論它在磁碟上是 1.5MB 的 JPG 還是 8MB 的 PNG，進了視訊記憶體都是 約 87MB。原因只有一個：GPU 不認識 JPG/PNG。
GPU 的紋理取樣單元（texture sampler）只懂一件事——給定一個 UV 座標，從一個固定大小的像素區塊裡讀出顏色。它要求紋理在視訊記憶體裡是「鋪平的原始像素」。所以瀏覽器在把 JPG 上傳到 GPU 之前，必須先用 CPU 把它完全解壓成 RGBA 像素，再整塊塞進視訊記憶體。
這個過程有三重麻煩：
- 視訊記憶體爆炸：解壓後的原始像素佔用巨大，87MB 不是誇張，是公式算出來的。
- 上傳阻塞：大塊像素從 CPU 記憶體搬到 GPU 視訊記憶體是個慢操作，會卡住首幀渲染。
- CPU 解壓開銷：大圖解壓本身就費時，行動端尤其明顯。
延續上一篇「壓縮海綿」的比喻：PNG/JPG 就是捏扁了的海綿，方便運輸；一到 GPU 上，海綿吸水膨脹成原樣。下載是快了，視訊記憶體一點沒省。
GPU 自己的紋理格式：天生就在視訊記憶體裡壓著
既然 GPU 不接受壓縮好的 PNG，那能不能讓紋理在視訊記憶體裡也保持壓縮狀態？GPU 取樣時即時解碼單個像素區塊，幾乎無開銷。
這就是 GPU 原生紋理格式（GPU-native texture format）做的事。代表家族：
| 格式家族 | 全稱 | 主要平台 | 特點 |
|---|---|---|---|
| BC1-7 | Block Compression | 桌面（PC、Mac） | 老牌，每代 4×4 像素區塊壓縮 |
| ETC1/2 | Ericsson Texture Compression | 行動（Android/iOS 老裝置） | 行動端老標準 |
| ASTC | Adaptive Scalable Texture Compression | 行動/VR（新裝置） | 靈活，品質最好，逐區塊可調 |
| PVRTC | PowerVR | 老 iOS | 已逐步被 ASTC 取代 |
這些格式的共同點：紋理按 4×4 像素的小區塊（block）壓縮儲存，GPU 在取樣時按需解碼這一小區塊，解出來的不是單個像素而是一塊。好處是視訊記憶體佔用直接按固定比例縮水，無論內容是什麼。
對比一下：
| PNG/JPG（傳統） | GPU 原生格式 | |
|---|---|---|
| 磁碟大小 | 小（JPG 尤其小） | 中（按區塊壓縮，固定碼率） |
| 視訊記憶體佔用 | 大（解壓回原始像素） | 小（區塊壓縮，常駐） |
| 上傳到 GPU | 慢（CPU 解壓 + 大塊傳輸） | 快（直接搬，無需解壓） |
| 取樣速度 | 快（已是原始像素） | 快（硬體即時解碼） |
看起來 GPU 格式是完美方案。那為什麼不能直接用它們？
問題來了：不同裝置認不同格式
這正是 GPU 紋理格式最大的坑——碎片化。
- 桌面 PC 認 BC1-7，不認 ASTC
- 安卓手機認 ETC2/ASTC，多數不認 BC
- iOS（A7 之後）認 ASTC，老機型認 PVRTC
- WebGPU/WebGL 走的還是裝置背後的同一套硬體能力
一張紋理，如果你想讓它「在所有裝置上都以 GPU 原生格式存在」，就得為每個平台分別準備一份。一個產品要發桌面 + 安卓 + iOS，同一張貼圖要做 BC + ETC2/ASTC 三套版本。包體翻三倍，工程量翻三倍。
更糟的是，Web 端你根本不知道使用者拿什麼裝置開啟頁面。預生成所有格式不現實，執行時偵測又來不及。
Basis Universal：一次編碼，到處轉碼
Basis Universal（簡稱 Basis）就是為了解決這個碎片化而生的。它的思路一句話：
先把紋理編碼成一種「中間格式」，執行時再根據當前裝置的 GPU 能力，轉碼（transcode）成對應的原生格式。
轉碼流程（示意圖）：
源紋理(PNG/JPG)
│ 一次性離線編碼（慢，只做一次）
▼
Basis 中間格式（ETC1S 或 UASTC）
│ 打包進 KTX2 容器
▼
發佈到 Web ──┬── 桌面 GPU ──→ 執行時轉碼 → BC1/3/7
├── Android ───→ 執行時轉碼 → ETC2
└── iOS/VR ────→ 執行時轉碼 → ASTC
關鍵點：
- 離線編碼只做一次，得到一個緊湊的中間表示
- 執行時轉碼極快（純計算、幾毫秒級），而且轉的是區塊格式，不需要逐像素解壓
- 轉碼後送進視訊記憶體的就是真正的 GPU 原生格式，視訊記憶體佔用按區塊壓縮算，和 GPU 原生格式一致
Basis 提供兩種中間編碼模式，下一篇會展開講，這裡先記住名字：
- ETC1S：壓縮率極高，適合漫反射/albedo 等顏色貼圖
- UASTC：品質更高，適合法線等對精度敏感的貼圖
KTX2：裝 GPU 紋理的標準容器
到這裡還有一個工程問題：編碼後的 Basis 資料放哪、怎麼標記、怎麼和 glTF 關聯？答案是 KTX2。
KTX2（Khronos Texture 2）不是又一種圖片格式，而是一個容器格式——就像 .zip 不關心裡面裝的是文件還是圖片，KTX2 只負責把 GPU 紋理資料（包括 Basis 編碼的）按標準結構打包，並附上元資訊（格式、mipmap 層級、色彩空間等）。
在 glTF 裡，KTX2 通過擴充 KHR_texture_basisu 接入：紋理不再是 PNG 檔案，而是一個 KTX2 檔案，裡面是 Basis 編碼。載入時引擎偵測裝置能力，轉碼成對應的 BC/ETC/ASTC。
三者關係理一下，別混了：
| 名字 | 角色 | 類比 |
|---|---|---|
| Basis Universal | 編碼方案（怎麼把紋理壓成中間格式） | 一種「壓縮演算法」 |
| KTX2 | 容器格式（怎麼把編碼後的資料打包） | 一個「包裝盒」 |
| KHR_texture_basisu | glTF 擴充（告訴引擎這是 Basis 紋理） | 一個「標籤」 |
一個 KTX2 檔案，內部可以是 Basis 編碼（跨平台），也可以是某種原生格式（比如直接裝 BC7）。Web 上 99% 的情況是裝 Basis，因為我們要的就是「一次編碼、到處轉碼」。
VRAM 實例：4096 紋理的對比
把前面的公式和 GPU 格式疊在一起，看一張 4096×4096 RGBA 紋理在不同方案下的真實佔用：
| 方案 | 磁碟大小 | 視訊記憶體佔用（含 mipmap） | 上傳速度 | 跨平台 |
|---|---|---|---|---|
| PNG | ~8MB | ~87MB | 慢（需解壓） | ✅ |
| JPG | ~1.5MB | ~87MB | 慢（需解壓） | ✅ |
| WebP | ~2MB | ~87MB | 慢（需解壓） | ✅ |
| KTX2 (ETC1S) | ~2-3MB | ~11-14MB | 快 | ✅（轉碼） |
| KTX2 (UASTC) | ~6-8MB | ~22MB | 快 | ✅（轉碼） |
視訊記憶體數字怎麼來的：GPU 區塊壓縮通常按 4bpp（每像素 4 位元）或 8bpp 算。4096×4096 在 4bpp 下約 8MB，含 mipmap 再乘 1.333 ≈ 11MB。UASTC 多數轉碼到 8bpp，所以約 22MB。
重點不是某一行的精確數字，而是這兩條：
- 傳統格式（PNG/JPG/WebP）視訊記憶體佔用幾乎一樣——都是解壓後的原始像素，87MB。磁碟再小，視訊記憶體不省。
- KTX2 視訊記憶體直接降到 1/4 到 1/8，且磁碟大小也並不吃虧。
這也是為什麼 VR、行動端 Web 幾乎必上 KTX2——87MB 一張貼圖在 2GB 視訊記憶體的手機上能放幾張？而 11MB 能放 7 張。
平台支援矩陣：哪些 GPU 認哪些格式
雖然 Basis 幫我們屏蔽了細節，但了解底層映射有助於排障。這是當前主流裝置對原生格式的支援情況：
| 平台 / 裝置 | BC1-7 | ETC2 | ASTC | PVRTC |
|---|---|---|---|---|
| 桌面 PC（D3D11/12、Vulkan、WebGPU） | ✅ | ❌ | 部分（新 GPU） | ❌ |
| macOS（Metal） | ✅（新機型） | ❌ | ✅ | ❌ |
| Android（主流） | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ |
| iOS（A8+） | ❌ | ✅ | ✅ | ✅（老機型） |
| WebGL 2 | 取決於擴充 | ✅ | 部分 | ❌ |
| WebGPU | ✅（桌面） | ✅ | ✅（視裝置） | ❌ |
Basis 在執行時會探測這些能力，把同一份中間編碼轉成最合適的那一個。這也是為什麼 Basis 這一層在 Web 上幾乎不可替代——你沒法在發佈前預知使用者裝置。
上傳流程對比：傳統 vs GPU 格式
最後用一張流程圖把差別固化下來。
傳統 PNG/JPG：
PNG 檔案 ──下載──> CPU 記憶體 ──CPU 解壓(慢)──> RGBA 像素區塊 ──上傳(大,慢)──> 視訊記憶體(87MB)
KTX2 + Basis：
KTX2 檔案 ──下載──> CPU 記憶體 ──執行時轉碼(快)──> GPU 區塊格式 ──上傳(小,快)──> 視訊記憶體(11MB)
後者少了「CPU 逐像素解壓」這一大塊，上傳的資料量也小一個數量級。首幀渲染快、視訊記憶體省，是這套方案的核心價值。
下一步
道理講完了，下一篇動手。我們用 toktx、gltf-transform 把紋理實際壓成 KTX2，在 Three.js / Babylon.js 裡載入出來，再聊聊 ETC1S 和 UASTC 怎麼選、壓縮參數怎麼調。