并行优化

多线程并行（CPU）

现代物理引擎（如Jolt, PhysX, Chaos）都将多线程作为其核心设计的一部分。它们通常采用**作业系统（Job System）或任务系统（Task System）**来管理并行执行。

可并行的阶段：

1. 宽相检测：如果使用基于网格或树的宽相，可以并行地处理不同区域或子树的碰撞查询。

2. 窄相检测：宽相生成的潜在碰撞对列表可以被分割成多个部分，每个线程处理一部分。由于每个碰撞对的计算是独立的，这个阶段的并行化非常直接。

3. 积分：更新所有活动物体的速度和位置是一个典型的“embarrassingly parallel”问题，可以简单地将物体列表分段，交给不同线程处理。

4. 约束求解：这是并行化中最具挑战性的部分。顺序冲量法（SI）本质上是顺序执行的，直接并行化会导致数据竞争（多个线程同时读写同一个物体的速度）和不一致的结果。解决这个问题有几种策略：

   • 基于孤岛的并行：如前所述，不同孤岛之间的求解是完全独立的，因此可以并行地求解不同的孤岛。这是最常用且最有效的并行策略。
   • 图着色（Graph Coloring）：在同一个孤岛内部，我们可以构建一个约束图（节点是物体，边是约束）。通过图着色算法，可以将互不相邻的约束（即不共享任何物体的约束）分配到不同的“颜色”组中。同一颜色组内的所有约束都可以安全地并行求解。引擎可以按颜色顺序，逐组并行地求解约束。
   • 原子操作与锁：在一些需要共享数据的地方，使用原子操作或轻量级锁（如自旋锁）来保证线程安全。但这会引入同步开销，需要谨慎使用。

GPU加速

对于那些可以被分解为数千个相同操作的、大规模并行的任务，GPU是比CPU更强大的计算平台。如我们在第五章对PhysX的分析中所见，GPU加速在以下领域大放异彩：

• 粒子模拟：无论是SPH流体还是简单的视觉特效粒子，每个粒子的计算（邻近搜索、力计算、积分）都可以映射为一个GPU线程。数万甚至数百万粒子的实时模拟成为可能。
• 布料模拟：布料网格中的每个顶点或每个约束的求解，都可以被并行化到GPU上。
• 宽相检测：可以使用基于计算着色器（Compute Shader）的排序算法或空间哈希构建，在GPU上高效地完成大规模的宽相检测。

GPU物理的挑战：

• 数据传输：将物理数据从CPU内存传输到GPU显存，以及将计算结果传回，会带来显著的延迟和带宽开销。因此，最适合GPU加速的是那些可以完全在GPU上完成计算和渲染的系统（例如，纯粹的视觉特效粒子）。
• 与游戏逻辑的交互：游戏逻辑通常在CPU上运行。如果物理模拟在GPU上，那么当游戏逻辑需要查询物理状态（例如，射线检测）或施加力时，就需要一次昂贵的CPU-GPU同步。这使得GPU不适合用于驱动核心玩法的、需要与CPU频繁交互的物理对象。