GPU上的物理模拟真的更快吗？

Question

从我观察到的情况来看，havok在刚性模拟方面比Physx做得更好，尤其是新的Havok Physics 2013。

我不太熟悉最先进的物理引擎是如何工作的，而是单独测试 我无法得到非常准确的测试结果。

例如，PhysX似乎仍然故意削弱CPU性能。我的结果显示，当同步交互条件超过一定量（范围从1024到8096个方框）时，它的性能会沿着非常不自然的陡峭曲线下降，并且当它与Bullet的性能相匹配时会停止铅垂。然而，我测试的许多其他引擎与场景复杂度相对线性地缩放。

如果我想测量真实世界场景，例如游戏或游戏引擎甚至CG制作，情况会更糟。

毫无疑问，GPU处理粒子物理远比CPU好，所以我想限制这个关于刚体和柔体（包括布）模拟的讨论。

那么，GPU上的物理模拟真的更快吗？如果是，多少钱？

Answer 1

一般而言，GPU的架构设计旨在通过使用具有非常宽的SIMD指令集的大量流处理器核来处理大规模数据并行任务。因此，如果任务可以分解为类似结构的独立内核，那么GPU将更快（有时候是以magntitude为单位）。 CPU也有多个内核和SIMD指令，但不是很多而不是宽。因此，它实际上取决于特定工作负载的特定属性和约束，以及它是否可以利用这种额外的并行体系结构。