real-time incompressible fluid simulation on the gpu

محاكاة الموائع غير القابلة للانضغاط في الوقت الفعلي على وحدة معالجة الرسوميات

Clicks: 111
ID: 236244
2015
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #26 of 32 articles by views in safety and health at work

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
We present a parallel framework for simulating incompressible fluids with predictive-corrective incompressible smoothed particle hydrodynamics (PCISPH) on the GPU in real time. To this end, we propose an efficient GPU streaming pipeline to map the entire computational task onto the GPU, fully exploiting the massive computational power of state-of-the-art GPUs. In PCISPH-based simulations, neighbor search is the major performance obstacle because this process is performed several times at each time step. To eliminate this bottleneck, an efficient parallel sorting method for this time-consuming step is introduced. Moreover, we discuss several optimization techniques including using fast on-chip shared memory to avoid global memory bandwidth limitations and thus further improve performance on modern GPU hardware. With our framework, the realism of real-time fluid simulation is significantly improved since our method enforces incompressibility constraint which is typically ignored due to efficiency reason in previous GPU-based SPH methods. The performance results illustrate that our approach can efficiently simulate realistic incompressible fluid in real time and results in a speed-up factor of up to 23 on a high-end NVIDIA GPU in comparison to single-threaded CPU-based implementation.
نُقدِّم في هذا البحث إطار عملٍ متوازيًا لمحاكاة الموائع غير القابلة للانضغاط باستخدام تقنية هيدروديناميكا الجسيمات الملساء التنبؤية-التصحيحية غير القابلة للانضغاط (PCISPH) على وحدة معالجة الرسوميات (GPU) في الوقت الفعلي. وتحقيقًا لهذه الغاية، نقترح خط أنابيب تدفقيًّا عالي الكفاءة على وحدة معالجة الرسوميات لإسقاط كامل المهمة الحسابية على الـ GPU، والاستفادة التامة من القوة الحسابية الهائلة التي توفرها أحدث وحدات معالجة الرسوميات. وفي عمليات المحاكاة القائمة على طريقة PCISPH، يُعد البحث عن الجوار العائق الأساسي أمام الأداء، نظرًا لتكرار هذه العملية عدة مرات في كل خطوة زمنية. وللتخلص من عنق الزجاجة هذا، طُرحت طريقة فرز متوازية وفعالة لتنفيذ هذه الخطوة المستهلكة للوقت. علاوة على ذلك، نناقش العديد من تقنيات التحسين، بما في ذلك استخدام الذاكرة المشتركة السريعة المدمجة على الشريحة لتفادي القيود المفروضة على عرض نطاق الذاكرة العامة، مما يُسهم في تعزيز الأداء على عتاد الـ GPU الحديث. وبفضل إطار العمل المقترح، تحسنت واقعية محاكاة الموائع في الوقت الفعلي بصورة ملحوظة؛ إذ تفرض طريقتنا قيد عدم الانضغاط الذي كان يُتجاهل عادةً في طرائق SPH السابقة المعتمدة على الـ GPU لاعتبارات تتعلق بالكفاءة. وتُظهر نتائج الأداء قدرة نهجنا على محاكاة موائع واقعية غير قابلة للانضغاط بكفاءة وفي الوقت الفعلي، محققًا معامل تسريع يصل إلى 23 ضعفًا على وحدة معالجة رسوميات متطورة من NVIDIA، مقارنةً بالتنفيذ المعتمد على وحدة معالجة مركزية (CPU) أحادية الخيط.
Reference Key
nie2015internationalreal-time Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Xiao Nie, Leiting Chen, Tao Xiang
Are you one of these authors? Claim your profile
Journal safety and health at work
Year 2015
DOI
10.1155/2015/417417
URL
http://dx.doi.org/10.1155/2015/417417
Keywords
computer software

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.