Реализация движка для симуляции физики частиц на GPU

Введение 4
1. Постановка задачи 7
2. Обзор 8
2.1. Работы по симуляции элементарных частиц на видеокартах 8
2.2. Выбор API для работы с видеокартами 10
2.3. Direct3D 12 11
3. Реализация 14
3.1. Архитектура 14
3.2. Слой абстракции от графического API 15
3.3. Генератор кода для взаимодействия с ресурсами шейдеров 16
3.4. Граф зависимостей ресурсов 18
3.5. Библиотека для работы с шейдерами 19
3.6. Блок работы с геометрией 19
3.7. API фреймворка 19
Апробация 21
Заключение 22
Список литературы 23
Купить

В настоящее время компьютеры зачастую используются для расче­тов различных симуляций физических эффектов. Ядерная физика не стала исключением. Вычисления на компьютерах помогают получать различные теоретические или даже практические результаты. Напри­мер, при помощи компьютерной симуляции частиц можно рассчиты­вать, какие показания будут на детекторе этих частиц, расположенном у подножия горы. С помощью такого моделирования можно предсказы­вать показания детектора при тех или иных изменениях внутри горы. Таким образом, можно наблюдать изменения в горных породах, имея только детекторы элементарных частиц.
В Московском физико-техническом институте разрабатываются программные решения для симуляции поведения элементарных частиц. Как правило, такие решения основаны на численном интегрировании методами Монте-Карло. Для симуляций со сложной геометрией (напри­мер, при расчете распределений частиц вблизи горы) прослеживается путь множества частиц, обычно рассчитывая пересечения лучей, сгене­рированных по частицам, на каждый шаг симуляции. Для подобного рода симуляций можно использовать различные формы представления сцены. Например, библиотека TURTLE позволяет загрузить карту высот и искать пересечения лучей с геометрией, представленной в та­кой форме, из кода на CPU. Но иногда таких возможностей бывает недостаточно и требуется больше гибкости. Зачастую, в таком случае данная задача решается представлением геометрии для симуляции в виде набора треугольников с требуемой детализацией.
Учитывая то, что задача симуляции множества частиц хорошо па- раллелизируема, для данной задачи имеет смысл использовать видео­карты. Современные графические процессоры, состоят из множе­ства потоковых процессоров (рисунок 11), имеющих несколько блоков выполнения, исполняющих одновременно только одинаковые операции на всех потоках, запущенных на этом блоке. Также GPU имеют боль­шую пропускную способность памяти, как правило, с большой задерж­кой, которая скрывается планировщиком, снимающим с блоков вы­полнения потоки, ожидающие выполнения операции с видеопамятью. Часто современные видеокарты имеют аппаратное ускорение пересе­чений лучей с геометрией. Для запуска программируемой работы на видеокарте пишется шейдер (программа, выполняемая на видеокарте с разными входными данными). Как правило, вычислительная рабо­та на GPU разбивается программистом на множество рабочих групп (групп выполнений шейдера, которые распределяются по вычислитель­ным блокам драйвером видеокарты).
По описанным выше причинам, для разработки алгоритмов симу­ляции элементарных частиц будет полезен фреймворк, позволяющий задавать геометрию в формате набора треугольников и предоставля­ющий интерфейс для пересечения лучей с заданной сценой. При этом данное решение должно позволять реализовывать новые алгоритмы, в отличие от множества существующих решений (например, MCGPU), уже имеющих внутри себя алгоритмы, основанные на методах Монте- Карло. Работа направлена на разработку движка, позволяющего по­лучать доступ к вычислительным мощностям современных видеокарт, при этом инкапсулируя внутри себя часть сложности работы с API для взаимодействия с видеокартой. Тему дипломной работы предложил Ро­лан Гринис, научный сотрудник МФТИ.
Купить