Разработка и анализ метода симуляции воды на основе системы частиц для гибридных систем с двумя видеокартами

Научный руководитель:

Богданов Михаил Константинович

Студент группы J4222: �Лях Глеб Сергеевич�

Рассмотренные алгоритмы mGPU

Alternate Frame Rendering

Split Frame Rendering

Hybrid Multi-GPU Rendering

• Простота реализации
• Универсальность
• Масштабируемость c одинаковыми GPU
• Масштабируемость с разными моделями GPU
• Микрофризы
• Высокие требования к видеопамяти
• Высокая задержка ввода
• Невозможность реализации алгоритмов с зависимостью между кадрами

• Низкая задержка ввода
• Возможность баланса нагрузки
• Масштабируемость
• Универсальность
• Сложность синхронизации
• Высокая нагрузка на каналы связи
• Распределение примитивов может значительно удлинить процесс рендеринга
• Трудности при рендеринге прозрачных объектов

• Снижение нагрузки на dGPU
• Уменьшение энергопотребления
• Повышение производительности, особенно на низко производительных системах
• Узкоспециализированность
• Сложность синхронизации

2

Подход к разделению

Симуляция происходит параллельно с основным кадром и может происходить без зависимости от кадра на первичном графическом процессоре.

​

Частота обновления на дополнительном процессоре может отличаться от частоты на основном.

3

Условия для симуляции воды

Достоверность симуляции жидкости строится из:

• Несжимаемости,
• Плотности и давления,
• Вязкости,
• Поверхностного натяжения.

Уравнения Навье-Стокса описывают реалистичное поведение жидкости:

​

4

Эйлерова модель

Жидкость представлена многомерной сеткой с физическими параметрами: давлением, скоростью, плотностью и т.п.

​

Преимущества:

• Высокая точность симуляции
• Высокая стабильность системы
• Качественная симуляция больших тел
• Простота добавления взаимодействий с твердыми телами

​

Недостатки:

• Высокая алгоритмическая сложность
• Низкая производительность
• Плохая поддержка симуляции мелких частиц, брызг

5

Лагранжевая модель

Жидкость представлена множеством частиц, взаимодействующих друг с другом имеющими те же физические свойства. Алгоритмы использующие данный подход – smooth particle hydrodynamics(SPH), fluid implicit particle-in-cell(FLIP).

​

Преимущества:

• Простота интуитивного понимания
• Высокая скорость и оптимизированность
• Возможность параллелизации
• Качественная симуляция маленьких тел: капель, брызг и т.п.

Недостатки:

• Более низкая физическая точность
• Сложность взаимодействия с твердыми объектами
• Высокие требования для симуляции большого числа частиц
• Трудности в симуляции больших тел

6

Уравнения SPH

7

Для конечного числа частиц

Уравнение плотности

Поиск ближайших соседей

Для поиска ближайших соседей пространство делится на клетки, таким образом, что необходимо рассчитывать параметры только для смежных 27 клеток, значительно снижая сложность вычислений.

​

Для этого предлагается использование сортировки CountingSort.

8

Определение количества частиц

9

Результаты

10

Результаты

11

Результаты

12

Выводы и дальнейшая работа

Удалось вынести алгоритм симуляции на дополнительный видеоадаптер, при сохранении качества симуляции.

​

На тестировочных стендах реализация дала прирост частоты кадров в 10-20%.

​

Дальнейшая работа включает добавление взаимодействия с внешними силами, рассмотрение алгоритмов отображения жидкостей.

​

13

Спасибо�за внимание!

Ваши контакты

Список источников

1. Zhang H. и др. Multi-GPU Parallel Pipeline Rendering with Splitting Frame. 2024. С. 223–235.

2. Multi-adapter systems and Direct3D 12; Shared resources across adapters [Электронный ресурс] // Microsoft Learn. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/direct3d12/multi-engine (дата обращения: 01.09.2025).

3. Monaghan J. J. Smoothed particle hydrodynamics // Reports on Progress in Physics. 2005. Т. 68, № 8. С. 1703–1759.

5. Sigalotti L. D. G., Klapp J., Gesteira M. G. The Mathematics of Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) Consistency // Front. Appl. Math. Stat. Frontiers Media S.A., 2021. Т. 7.

6. Cohen J. M., Tariq S., Green S. Interactive fluid-particle simulation using translating Eulerian grids // Proceedings of the 2010 ACM SIGGRAPH symposium on Interactive 3D Graphics and Games. New York, NY, USA: ACM, 2010. С. 15–22.

7. Brackbill J. U., Kothe D. B., Ruppel H. M. Flip: A low-dissipation, particle-in-cell method for fluid flow // Comput. Phys. Commun. 1988. Т. 48, № 1. С. 25–38.

8. Tolo L. O. Multi-GPU Rendering with Vulkan API. 2018.

9. Granja P., Pereira J. Hybrid-Rendering Techniques in GPU. 2023.

10. Liu M. B., Liu G. R. Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH): an Overview and Recent Developments // Archives of Computational Methods in Engineering. 2010. Т. 17, № 1. С. 25–76.

12. Bridson R. Fluid Simulation for Computer Graphics. 2016.