C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 09 CUDA C++ 流体仿真实战

• 语言: 中文（简体）
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• 来源: github.com/archibate

摘要

文档详细介绍了使用 CUDA C++ 实现流体仿真的技术，包括对流部分的实现、投影部分的泊松方程求解，以及 CUDA 表面对象和纹理对象的使用。对流部分采用半拉格朗日（semi-lagrangian）方法，结合 RK3 集成算法，优化了计算效率。投影部分通过求解泊松方程来处理不可压缩流体的无散度约束。CUDA 表面对象支持多种边界模式（如 cudaBoundaryModeTrap、cudaBoundaryModeClamp 和 cudaBoundaryModeZero），并提供了高效的访存和自动越界判断。纹理对象则支持三线性插值和线性滤波，适用于浮点坐标访问。

AI总结

## 《C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 09 CUDA C++ 流体仿真实战》总结

本课件围绕CUDA C++在流体仿真中的应用，重点介绍了对流、投影、CUDA表面对象及纹理对象的实现与优化，以下是核心内容的总结：

### 1. 对流部分
- **实现方法**：采用RK3（Runge-Kutta三阶）方法，参考自Taichi官方方案例中的`stable_fluid.py`，目前支持RK2和RK3版本。
- **优化技术**：
- 使用CUDA纹理对象，结合硬件三线性插值实现半拉格朗日对流。
- 通过双缓冲技术（`clr`和`vel`）避免读写冲突，写入`clrNext`的同时读取`clr`，写入完成后通过指针交换完成缓冲切换。
- 优化对流流程，计算一次RK3对流即可完成所有场的对流，避免重复计算。

### 2. 投影部分
- **理论基础**：模拟不可压缩流体，需满足无散度条件（`div v = 0`）。通过修正压强场`p`消除速度散度。
- **实现方法**：求解泊松方程，其中右侧项为速度散度的负值，即`div grad p = -div v`。

### 3. CUDA表面对象与纹理对象的封装与应用
- **CudaSurface**：
- 通过`unique_ptr`管理对象，尽管其不可移动，但可通过指针交换实现双缓冲。
- 提供三种边界模式：
- `cudaBoundaryModeTrap`：越界时奔溃。
- `cudaBoundaryModeClamp`：越界时将坐标钳制至有效范围。
- `cudaBoundaryModeZero`：读越界返回0，写越界放弃写入。
- 通过访问者类`CudaSurfaceAccessor`实现资源访问，支持高效访存。

- **CUDA纹理对象**：
- 纹理对象只读，支持浮点坐标访问，并提供线性滤波能力。
- 核函数中通过`tex3D`读取纹理值。
- 支持三维插值：
- 二维纹理：提供双线性插值（`bilerp`）。
- 三维纹理：提供三线性插值（`trilerp`）。
- 插值模式包括：
- `cudaFilterModeLinear`：三线性插值，结果平滑。
- `cudaFilterModePoint`：取最近点值。

### 4. 编程实战
通过烟雾仿真系统实战展示了上述技术的应用与优化效果，相关代码与PPT已开源，供学习参考。

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以上是本课件的核心内容总结，重点聚焦于流体仿真的关键技术、CUDA优化方法及实战应用。