图形计算不仅关联着数字内容创作,更与包括元计算在内的下一代互联网应用息息相关。图形计算需要充足的算力作为底层支撑,摩尔线程与太极图形合作,加速物理与图形并行计算,把尖端的图形计算技术,以易用、便捷、强效的方式赋能图形开发者和内容创作者。
基于摩尔线程GPU的高性能物理仿真
由太极图形创始团队主导开发、开源的太极编程语言Taichi,是一款为高性能计算设计的并行编程语言。它直接嵌入于Python,十分容易学习、编写,可以大幅提升开发者的生产力。Taichi通用编程语言通过Vulkan API SPIR-V指令体系,能够实现在摩尔线程GPU上顺利运行实时多物理仿真效果。该效果为连续介质力学中的弹塑性材料模拟(Elasticoplasticity Dynamics),通过MLS-MPM(Moving Least Squares-Material Point Method)方法,对弹性的形变,塑性形变、硬化和碰撞等效果进行了堆积仿真计算。
MLS-MPM依赖于数据在粒子和网格之间来回传输和处理。算法主要有4步:1.在每个粒子上计算受力;2.将受力从粒子上传播到网格上;3.网格处理;4.将速度从网格收集到粒子上。整个过程需要用到奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)、粒子并行计算、网格并行计算等方式,均通过Vulkan API驱动环境在摩尔线程GPU上运行。
让尖端图形技术走进更多开发者
GPU是计算物理仿真环节重要的硬件加速设备,可以将过去在CPU上往往需要1~2周才能完成的物理仿真问题,缩短到几个小时之内得到计算结果。
摩尔线程与太极图形的合作,正是基于其MUSA统一系统架构打造的摩尔线程多功能GPU芯片,凭借其在图形渲染、AI计算加速和物理仿真计算等方面的能力,赋能更多图形开发者和内容创作者,以实现一键调用物理引擎自动产生不同物理特效,最终广泛应用于3D数字内容创作,提高生产效率,让尖端图形计算技术惠及更多人。
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