**Show HN：** 「Juliaで書かれた物理ベースGPUレイトレーサー」

RayMakie と Hikari を正式に発表できることを大変嬉しく思います。
これらは Makie に直接統合された物理ベースの GPU レイトレーシングパイプラインで、
任意の Makie シーンをフォトリアリスティックなパストレースでレンダリングできます。
バックエンドを切り替えるだけで、グローバルイルミネーション、体積メディア、スペクトル レンダリング、物理ベースマテリアルなどが GPU 上で動作します。

すべてのサンプルスクリプトとデモシーンは

github.com/SimonDanisch/RayDemo

注記：RayMakie、Hikari、および Raycore はまだ正式リリースされていません。
今後数週間で公式バージョンを発表する予定です。その間は RayDemo の

Project.toml

を最新状態に保ち、すぐに試せるようになっています。

なぜ Julia でレイトレーシング？

気候科学・構造生物学・流体力学・粒子物理学など、多くの分野で研究グループは 複雑な 3D データを生成します。フォトリアリスティックレンダリングは、密度の高いシミュレーション出力を 構造を明確に示し、ストーリー性のある画像へと変換できます。しかし
従来のレイトレーサーに研究データを持ち込むにはメッシュのエクスポートや新しいツールの習得が必要で、 インタラクティブなワークフローから離れてしまいます。

Makie にレイトレーシングを直接組み込むことで、
GLMakie でインタラクティブに探索した同じシーンを エクスポートステップや新しい API を学ぶことなく、RayMakie でフォトリアリスティックにレンダリングできます。

Julia で実装するメリット

• パフォーマンス：Julia は効率的な GPU コードへコンパイルされ、C++ レイトレーサーと競合します。
• クロスベンダー GPU サポート：AMD・NVIDIA・CPU のすべてに同一コードベースで対応（KernelAbstractions.jl 経由）。
• Makie との統合：シーン構築、カメラ制御、ライティングの既知 API をそのまま使い、レイトレーシングを オプションとして追加。
• モジュラーアーキテクチャ：Julia の多重ディスパッチで GPU 上に直接実行されるカスタムマテリアル、 メディア、インテグレータが可能になり、新しい可視化・シミュレーション用途を切り拓く。
• ハッカビリティ：高水準言語での最先端スペクトルパストレーサーは、レイトレーシング研究と実験を より広範なオーディエンスへ開放します。

実装概要

Hikari は pbrt‑v4（Physically Based Rendering, Pharr・Jakob・Humphreys）の Julia ポートです。
波形フロントの体積パストレース、スペクトルレンダリングを実装し、NanoVDB やグリッドベース ボリュームの参加メディア、金属・誘電体・被覆表面などの物理ベースマテリアル、 環境光／太陽光照明に対応します。

レイインターセクションエンジンは Raycore.jl に分離され、AMD の Radeon Rays SDK と HIPRT を基盤としています。
RayMakie は Hikari を Makie のシーングラフへ接続し、

mesh!

surface!

volume!

using RayMakie, Hikari

scene = Scene(size=(1920, 1080), lights=[SunSkyLight(Vec3f(1, 2, 8))])
cam3d!(scene)
mesh!(scene, my_mesh; material=Hikari.Gold(roughness=0.1))

img = colorbuffer(scene;
    device=AMDGPU.ROCBackend(),          # または CUDABackend()、CPU()
    integrator=Hikari.VolPath(samples=100, max_depth=12),
    sensor=Hikari.FilmSensor(iso=100, white_balance=6500),
)

ショーケース

インタラクティブモード

RayMakie のインタラクティブモードでは、カメラをリアルタイムで移動させながら パストレース画像を段階的に改善します。オーバーレイレンダラーはライン・テキスト・ワイヤフレームなどの ラスター化要素をレイトレーシング画像上に合成し、Makie の標準 2D オーバーレイと共存させます。

はじめ方

using RayMakie, Hikari

# 標準 Makie でシーン構築
scene = Scene(size=(800, 600), lights=[SunSkyLight(Vec3f(1, 2, 8))])
cam3d!(scene)
mesh!(scene, my_geometry; material=Hikari.Gold())

# パストレースでレンダリング
img = colorbuffer(scene;
    device=AMDGPU.ROCBackend(),
    integrator=Hikari.VolPath(samples=100, max_depth=12),
)

# インタラクティブ探索には
RayMakie.interactive_window(scene)

今後の取り組み

• メモリ最適化：中間 GPU バッファを早期解放し、より慎重なメモリ管理を実装。
• パフォーマンス向上：BVH 構築、レイインターセクションのバッチ処理、カーネル占有率、データレイアウト最適化。
• コード品質・Makie 統合：実験的機能を整理し、バックエンドインターフェースを改善。
• Caustics（屈折光）：SPPM を再導入してカスタリックなレンズ効果を実装。
• GPU バックエンドテスト：CUDA.jl での NVIDIA サポート拡張、CPU バックエンドへの対応、割り当て問題の解決。
• Makie テスト：完全なテストスイート（参照・視覚回帰テスト）を移植。

謝辞

Hikari は Matt Pharr、Wenzel Jakob、Greg Humphreys の pbrt‑v4 を Julia に移植したものです。
Trace.jl（元は Anton Smirnov が作成）と Raycore.jl のインターセクションエンジンを基盤にしています。
GPU サポートは KernelAbstractions.jl と Julia GPU エコシステムによって実現されています。
四軸飛行機および HL‑20 宇宙船の GLTF モデルは JuliaHub から提供されました。

この研究は Sovereign Tech Agency の投資により可能となり、Raycore の最適化と GPU 作業は Muon Space により支援されています。