GPU上的物理模拟真的更快吗？

Question

从我所观察到的，Havok的确实为刚性比模拟PhysX物理，尤其是他们的新的Havok物理2013年

我不是很熟悉本领域的物理引擎的状态如何工作的一个显著更好的工作，但单独测试 我无法获得非常准确的测试结果。

例如，PhysX似乎仍然故意使CPU性能瘫痪。我的结果显示，当同时交互的rigs超过一定数量（这个范围从1024到8096个盒子）时，它会沿着非常不自然的陡峭曲线下降，当它与Bullet的性能相匹配时停止垂直降落。鉴于我测试过的其他许多引擎与场景复杂度相对呈线性关系。

如果我想测量诸如游戏或游戏引擎甚至CG制作中的真实世界场景，情况会变得更糟。毫无疑问，GPU处理粒子物理要比CPU好得多，所以我想限制关于刚体和柔体（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？

Answer 1

一般而言，GPU的架构设计用于处理海量数据并行任务，具有大量具有非常宽SIMD指令集的流处理器内核。因此，如果任务可以分解成类似结构的独立内核，那么GPU将更快（有时按照灵活度排序）。 CPU也有多个内核和SIMD指令，但不是那么多，也不是那么宽。所以它确实取决于特定工作负载的特定属性和约束条件，以及它是否可以利用这种额外的并行体系结构。