GPU中的流体场景实时模拟算法
第２２卷第３期计算机辅助设计与图形学学报Ｖ０１．２２Ｎｏ．３２０１０年３月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ—ＡｉｄｅｄＤｅｓｉｇｎ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＧｒａｐｈｉｃｓＭａｒ．２０１０ＧＰＵ中的流体场景实时模拟算法
陈曦，王章野’，何戬，延诃，彭群生
（浙江大学ＣＡＤ＆ＣＧ国家重点实验室杭州３１００２７）
（ｃｈｅｘｉｚ＠ｃａｄ．ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｏｎ）
摘要：为了实时模拟真实的大规模流体场景，提出一种基于平滑粒子流体力学（ＳＰＨ）进行流体场景模拟的算法．首先提出了新的精细程度函数作为非均匀采样的依据，以减少实际模拟时所需的粒子数，提高模拟的速度；然后引入一种三维空间网格划分算法和改进的并行基数排序算法，以加快模拟过程中对邻域粒子和边界的查找及其相互作用的计算；最后使用最新的ＮＶＩＤＩＡ＠ＣＵＤＡ＠架构，将ＳＰＨ的全部模拟计算分配到ＧＰＵ流处理器中，充分利用ＧＰＵ的高并行性和可编程性，使得对ＳＰＨ方法的流体计算和模拟达到实时．实验结果表明，采用文中算法能对流体场景的计算模拟达到实时，并实现比较真实的模拟效果．与已有的ＳＰＨ流体ＣＰＵ模拟方法相比，其加速比达到２个数量级以上，同时相比已有ＧＰＵＳＰＨ方法，能模拟出更为丰富的细节效果．
关键词：流体场景；实时模拟；ＧＰＵ加速；基于物理的模拟；自适应平滑粒子水动力学
中图法分类号：ＴＰ３９１
ＡｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＲｅａｌ—ＴｉｍｅＦｌｕｉｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｎＧＰＵ
ＣｈｅｎＸｉ，ＷａｎｇＺｈａｎｇｙｅ。，ＨｅＪｉａｎ，ＹａｎＨｅ，ａｎｄＰｅｎｇＱｕｎｓｈｅｎｇ
（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣＡＤ８ＬＣＧ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ。Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｆｌｕｉｄｓｃｅｎｅｓｉｎｒｅａｌ—ｔｉｍｅｉｓｏｆｇｒｅａｔｖａｌｕｅｉｎｂｏｔｈｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｉｓｇｏａｌ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｆｌｕｉｄｓｃｅｎｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ａｎｅｗｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｆｉｎｅｎｅｓｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｍａｋｅｄｅｃｉｓｉｏｎｉｎｏｕｒｎｏｎ—－ｕｎｉｆｏｒｍｐａｒｔｉｃｌｅｒｅ—－ｓａｍｐｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｔｏｂｏｔｈｒｅｄｕｃｅｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｎｎｅｅｄｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｅｎｈａｎｃｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｐｅｅｄ．Ｗｅａｌｓｏｐｒｏｐｏｓｅａ
ｎｏｖｅｌ３Ｄｓｐａｔｉａｌｇｒｉｄｐａｒｔｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｐａｒａｌｌｅｌｒａｄｉｘｓｏｒｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｓｐｅｅｄｆｏｒｓｅａｒｃｈｉｎｇｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇｐａｒｔｉｃｌｅｓａｎｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇｗｉｔｈｂｏｕｎｄａｒｉｅｓ：ＷｅｕｓｅｔｈｅｎｅｗＮＶＩＤＩＡ＠ＣｏｍｐｕｔｅＵｎｉｆｉｅｄＤｅｖｉｃｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＣＵＤＡ）ｔｏｃｏｍｐｕｔｅＳＰＨｅｎｔｉｒｅｌｙｏｎＧＰＵ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｆｕｌｌｕｓｅ０ｆｔｈｅｈｉｇｈｐａｒａｌｌｅｌｉｓｍａｎｄｐｒｏｇｒａｍｍａｂｉｌｉｔｙｏｆＧＰＵｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｆｌｕｉｄｉｎｒｅａｌ—ｔｉｍｅｕｓｉｎｇＳＰＨｍｅｔｈｏｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｏｐｏｓｅｄｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｆｌｕｉｄｓｃｅｎｅｉｎｒｅａｌ—ｔｉｍｅｗｉｔｈｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｅｆｆｅｃｔ，ａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｓｐｅｅｄｉｎｃｒｅａｓｅｓｕｐｔｏｍｏｒｅｔｈａｎｔＷＯｏｒｄｅｒｓｏｆｍａｇｎｉｔｕｄｅｉｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｗｉｔｈｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇＣＰＵＳＰＨｍｅｔｈｏｄｓ．ＭｏｒｅｄｅｔａｉｌｅｆｆｅｃｔｓｔｈａｎｏｔｈｅｒＧＰＵＳＰＨｍｅｔｈｏｄｓｃａｎｂｅｇｅｎｅｒａｔｅｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｌｕｉｄｓｃｅｎｅｓ；ｒｅａｌ—ｔｉｍｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ＧＰＵａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ；ｐｈｙｓｉｃａｌｌｙｂａｓｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ＳＰＨ
自然场景的真实感实时模拟，特别是流体场景的模拟，在数字娱乐产业中（如电影特效、游戏制作、计算机动画、虚拟现实以及航海模拟和灾难救援等）有着广泛的应用．但由于基于物理复杂模型的真实感建模与快速实时模拟一直存在着矛盾，因此它一直是国际计算图形学领域研究的热点与难点之一．
收稿日期：２００９—０６—１５；修回日期：２００９—１１—０５．基金项目：国家“九七ｉ”重点基础研究发展计划项目（２００９ＣＢ３２０８０２）；国家自然科学基金重点项目（６０８３３００７）；国家“八六三”高技术研究发展计划（２００７ＡＡ０１２３１６）｝国家自然科学基金项目（６０９７００７５），浙江省自然科学基金杰出青年团队项目（Ｒ４０７０４２）．陈ｔ（１９８７一），男，主要研究方向为计算机图形学、计算机视觉、数字图像处理；王章野（１９６５一），男，博士．副教授，硕士生导师，论文通讯作者，主要研究方向为计算机图形学、虚拟现实氇［外成像仿真（ｚｙｗａｎｇ＠ｃａｄ．ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｏｎ）；何矗（１９８３一），男，硕士研究生，主要研究方向为计算机图形学、虚拟现实；延诃（１９８３～），男，硕士，主要研究方向为计算机图形学、虚拟现实｝彭群生（１９４７一），男，博士，教授，博士生导师。ＣＣＦ高级会员。主要研究方向为计算机图形学，生物计算、虚拟现实等．
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