GPU에서 물리 시뮬레이션이 정말 빠릅니까? 내가 관찰 한 바로는

Question

는 하복 (Havok),하지만 혼자 을 테스트하여 피직스보다 더 엄격한 시뮬레이션, 특히 새로운 하복 (Havok) 물리 2013

임 예술 물리 엔진의 상태가 어떻게 작동하는지 잘 알고하지 않는 훨씬 더 나은 일을 나는 아주 정확한 시험 결과를 얻을 수 없다.

예를 들어, PhysX는 여전히 CPU 성능을 저해하는 것처럼 보입니다. 결과는 동시 상호 작용 장비가 특정 양 (1024에서 8096 상자까지)을 초과하면 매우 부 자연스러운 가파른 곡선을 따라 성능이 떨어지고 Bullet의 성능과 일치 할 때 수직 떨어 뜨림을 중단합니다. 반면에 테스트 한 다른 많은 엔진은 장면 복잡성에 따라 상대적으로 선형 적으로 확장됩니다.

게임이나 게임 엔진 또는 CG 제작과 같은 실제 시나리오를 측정하려는 경우 상황이 더욱 악화됩니다.

의심 할 여지없이 GPU는 입자 물리학을 CPU보다 훨씬 잘 처리하므로 강체 및 연체 (옷감 포함) 시뮬레이션에 대한이 토론을 제한하고 싶습니다.

그래서 물리 시뮬레이션은 GPU에서 정말 빠릅니까? 얼마나 그렇습니까?

Answer 1

일반적으로 GPU의 아키텍처는 매우 광범위한 SIMD 명령어 세트를 가진 다수의 스트림 프로세서 코어를 사용하여 방대한 데이터 병렬 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 따라서 작업을 유사하게 구조화 된 독립적 인 커널로 분해 할 수 있다면 GPU는 훨씬 더 빠를 것입니다 (때로는 광량의 순서에 따라). CPU에는 다중 코어 및 SIMD 명령어도 있지만 많지는 않지만 넓지는 않습니다. 따라서 특정 작업 부하의 특정 속성 및 제약 조건과이 추가 병렬 아키텍처를 활용할 수 있는지 여부에 따라 달라집니다.