Das Unternehmen NVIDIA hat die Version 5.6 der Physiksimulations-Engine PhysX und das zugehörige PhysX SDK veröffentlicht. Gleichzeitig steht die neue Version der Fluidmodellierungsbibliothek Flow 2.2.0 zur Verfügung. Der Quellcode des Projekts wird unter der BSD-3-Lizenz veröffentlicht und unterstützt die Plattformen Linux, macOS, iOS, Windows und Android.
Obwohl das PhysX SDK seit 2018 unter der BSD-Lizenz mit Quellcode veröffentlicht wird, war bisher eine signifikante Ausnahme, dass der Kern der Simulation (GPU-Simulationskernel) nicht enthalten war. Mit dem Update auf SDK PhysX 5.6 hat NVIDIA den gesamten entsprechenden Code unter der BSD-Lizenz offengelegt und dem SDK hinzugefügt. Es stehen über 500 fertige CUDA-Kerne zur Verfügung, die Funktionen wie die Dynamik fester Körper, Flüssigkeitssimulation und die Modellierung von Objektverformungen bieten. Zudem ist der Zugang zu Flow GPU mit einer vollständigen Implementierung der Compute Shader für Flow SDK geöffnet.
PhysX ist eine der populärsten Physik-Engines, die in fast tausend Spielen für die Verarbeitung physikalischer Interaktionen eingesetzt wird und Teil vieler Spiele-Engines ist, darunter Unreal Engine, Unity3D, AnvilNext, Stingray, Dunia 2 und REDengine. Die Engine ist für verschiedene Hardware skalierbar, von Smartphones bis hin zu leistungsstarken Workstations mit Mehrkern-CPUs und GPUs, und ermöglicht die Nutzung der GPU-Ressourcen zur Beschleunigung der Effekte.
Anwendungsbereiche von PhysX umfassen die Umsetzung von Effekten wie Zerstörungen, Explosionen, realistische Bewegungen von Charakteren und Fahrzeugen, aufsteigenden Rauch, im Wind sich wiegende Bäume, Wasser, das über Hindernisse fließt, Kleidung, die flattert und reißt, sowie Kollisionen und Interaktionen mit harten und weichen Körpern. Neben der Spielentwicklung kann die Engine auch in Bereichen wie der Datensynthese für die Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz und für das Training neuronaler Netze, der Erstellung realistischer Umgebungen zur Schulung von Robotern, der Simulation realer Bedingungen während der Erprobung autonomer Fahrzeuge und Autopiloten eingesetzt werden.
Quelle: opennet.ru
