Cuda 物理引擎需要的建议

我最近开始了一个项目，建立一个物理引擎。 我希望你能给我一些关于这方面的文档和/或最佳技术的建议

首先，我知道这是对手头任务的强烈推荐，我想知道你是否可以给我第二个意见。我应该得到它吗？ 另外，在浏览亚马逊时，我偶然发现了一个问题，因为我想为游戏构建我的物理引擎，我想这可能也是一本不错的书

第二，我知道模拟物理是高度计算密集型的，所以我想使用CUDA或OpenCL。现在我倾向于OpenCL，因为它可以在NVIDIA和ATI芯片组上工作。你们有什么建议

PS：我将在Linux上实现C++。

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谢谢。

以下是关于选择CUDA或OpenCL的答案。我没有推荐书

如果您想在NVIDIA和ATI芯片组上运行您的程序，那么OpenCL将使这项工作更容易。但是，您需要编写每个内核的不同版本，以在每个芯片组上获得良好的性能。例如，在ATI卡上，您可能希望使用float4/int4数据类型手动矢量化代码（或接受近4倍的性能损失），而NVIDIA使用标量数据类型的效果更好

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如果您只针对NVIDIA，那么CUDA编程会更方便。

以下是关于CUDA或OpenCL选择的答案。我没有推荐书

如果您想在NVIDIA和ATI芯片组上运行您的程序，那么OpenCL将使这项工作更容易。但是，您需要编写每个内核的不同版本，以在每个芯片组上获得良好的性能。例如，在ATI卡上，您可能希望使用float4/int4数据类型手动矢量化代码（或接受近4倍的性能损失），而NVIDIA使用标量数据类型的效果更好

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如果您只针对NVIDIA，那么CUDA编程就更方便了。

我建议首先规划一个简单的游戏作为您引擎的测试用例。拥有一个基本的游戏将推动功能和API的开发。在没有明确目标的情况下编写引擎会增加项目的风险。虽然我同意出于性能原因，nVidia和ATi应被视为单独的目标，但我建议您从两者开始

我亲自写了一个物理引擎：德雷克的财富——PS3游戏，我在C++中做了一个操作，当它工作时，通过一个优化来优化它，然后把它放在SPU上。请注意，由于时间的限制，我只做了最初想做的一小部分。在那之后，我进行了一次迭代，将数据阶段分离出来，并形成一个数据转换管道。这一点很重要，因为无论是CPU、GPU还是SPU，运行非平凡代码的现代处理器大部分时间都在等待缓存。您必须特别注意数据结构和管道，以便在任何阶段都有一个小的工作数据集。例如，首先我做broadphase，所以我不需要形状，但我需要世界空间边界框。因此，我将边界框拆分为单独的数组，并在另一个过程中一起计算它们，以最佳方式写出它们。作为bbox计算的输入，我需要形状变换和它们的一些边界，但不一定是整个形状。在broadphase之后，我计算/更新sim岛，同时执行窄相位，我确实需要这些形状。等等——我在一篇文章中用图片描述了这一点

我想我想说的是以下几点：

确保你有一个明确的目标来驱动你的开发-一个非常基本的游戏，用刷新的设计将是最好的游戏物理引擎的情况

在你的产品还没有开始工作之前，不要尝试优化。首先用最简单、最快的方式写，然后修复数学中的所有错误。设计它，以便以后可以将其移植到CUDA，但在屏幕上滚动框之前不要开始编写CUDA内核

在C++中编写第一个PASS后，优化它为CPU：简化它，使它不在缓存中进行，并且将代码划分为没有调用的意大利面，每个阶段的代码都是本地化的。这将有助于a）到CUDA的端口b）到OpenCL的端口c）到控制台的端口d）使它运行得相当快e）使调试成为可能

在开发过程中，要抵制诱惑去做你刚刚想做的事情，除非这个功能对于你的明确目标不是必需的（见#1）——这就是为什么你需要一个目标，来引导你朝着这个目标前进，并使完成实际项目成为可能。分心通常会扼杀没有明确目标的项目

记住，软件开发是迭代的。可以先对其进行粗略的分析，然后再对其进行细化。皮革、冲洗、重复——这是程序员的口头禅：）

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提出建议很容易。如果你想做点什么，就去做吧，我们坐下来评论：）

我建议首先计划一个简单的游戏作为你引擎的测试用例。拥有一个基本的游戏将推动功能和API的开发。在没有明确目标的情况下编写引擎会增加项目的风险。虽然我同意出于性能原因，nVidia和ATi应被视为单独的目标，但我建议您从两者开始

我亲自写了一个物理引擎：德雷克的财富——PS3游戏，我在C++中做了一个操作，当它工作时，通过一个优化来优化它，然后把它放在SPU上。请注意，由于时间的限制，我只做了最初想做的一小部分。在那之后，我进行了一次迭代，将数据阶段分离出来，并形成一个数据转换管道。这一点很重要，因为无论是CPU、GPU还是SPU，运行非平凡代码的现代处理器大部分时间都在等待缓存。您必须特别注意数据结构