{"id":181639,"date":"2026-05-21T18:25:05","date_gmt":"2026-05-21T16:25:05","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/fluidx3d-v3-7"},"modified":"2026-05-21T18:25:05","modified_gmt":"2026-05-21T16:25:05","slug":"fluidx3d-v3-7","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/fluidx3d-v3-7","title":{"rendered":"FluidX3D v3.7","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

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FluidX3D 3.7<\/a> – Paket zur numerischen Str\u00f6mungsmechanik, der die Methode der lattice Boltzmann Gleichungen (LBM) und OpenCL nutzt. Das Projekt positioniert sich als leistungsstarkes und speichereffizientes CFD-Paket, das in der Lage ist, sowohl auf GPUs als auch auf CPUs verschiedener Hersteller \u00fcber OpenCL zu arbeiten.<\/p>\n

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Die Haupt\u00e4nderung in Version 3.7 war die Optimierung des Rendering-Kerns f\u00fcr die Isofl\u00e4chen des Q-Kriteriums (graphics_q()), der zur Visualisierung von Wirbelstrukturen im Fluss verwendet wird. In der fr\u00fcheren Implementierung lud der Kern ein schweres Muster aus 32 dreidimensionalen Geschwindigkeiten f\u00fcr jede Gitterzelle aus dem Videospeicher. Jetzt l\u00e4dt eine Arbeitsgruppe von 8\u00d78\u00d78 Threads einen Block von 11\u00d711\u00d711 Geschwindigkeiten in 16 KB L1-Cache-Speicher, wonach benachbarte Threads diese Daten erneut verwenden. Laut dem Autor reduziert dies die Anzahl der Ladevorg\u00e4nge aus dem VRAM um etwa das 12-fache \u2013 auf 2,6 Geschwindigkeiten pro Zelle \u2013 und verwandelt den Kern von einem speicherbandbreitenlimitierten in einen rechenlimitierten Modus.<\/p>\n

Der praktische Gewinn h\u00e4ngt von der spezifischen Hardware ab. Bei neuen GPUs mit einem fortschrittlichen Cache-System kann die manuelle Optimierung des lokalen Speichers kaum einen Anstieg bringen oder sogar die Bildrate leicht senken. Bei einigen \u00e4lteren GPUs stellte der Autor eine Beschleunigung um das Doppelte fest, was insbesondere im interaktiven Grafikmodus von FluidX3D deutlich bemerkbar ist. Beispielsweise beschleunigte im ver\u00f6ffentlichten Test die NVIDIA Titan Xp von 7 auf 13 Bilder\/s, Intel UHD 770 von 8 auf 14 Bilder\/s in einem Modus und Intel Arc A750 von 22 auf 26 Bilder\/s.<\/p>\n

F\u00fcr \u00e4ltere integrierte GPUs ist ein automatischer R\u00fcckfall auf die fr\u00fchere Implementierung vorgesehen: Einige dieser Ger\u00e4te unterst\u00fctzen keine Arbeitsgruppen mit 512 Threads oder verf\u00fcgen \u00fcber weniger als 16 KB lokalen L1-Speicher. In diesen F\u00e4llen wird FluidX3D die alte Version des Kerns weiterhin verwenden, um die Kompatibilit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

In dieser Version wurden auch die Bedingungen f\u00fcr das VR-Rendering vereinfacht, die Schleifenentfaltung in der Rasterisierung deaktiviert, um \u201eSpaghetti\u201c im Assembler-Ausgabe zu reduzieren, sowie Mikrooptimierungen in convert_triangle\/_interpolated() hinzugef\u00fcgt, und im OpenCL-Adapter wurde die Fehlerausgabe bei leerem Kernamen und Arbeitsgruppengr\u00f6\u00dfe korrigiert.<\/p>\n

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FluidX3D umfasst einen integrierten interaktiven 3D-Renderer, der es erm\u00f6glicht, Geschwindigkeitsfelder, Stromlinien, Isopl\u00e4nen des Q-Kriteriums und Schnitte direkt w\u00e4hrend der Berechnung zu visualisieren, ohne dass ein Export in ein separates Nachbearbeitungstool erforderlich ist. FluidX3D<\/a> Das Projekt umfasst auch die Unterst\u00fctzung freier Oberfl\u00e4chen, W\u00e4rmeleitung, das Smagorinsky-Lilly-Turbulenzmodell, Partikelverfolgung, VTK-Export und den Betrieb mit mehreren GPUs.<\/p>\n

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Besonders hervorzuheben ist der Lizenzstatus: Der Quellcode von FluidX3D ist offen und auf GitHub verf\u00fcgbar, jedoch die Lizenz des Projekts<\/a> ist im strengen Sinne der Begriffe OSI\/FSF nicht frei. Sie erlaubt die Nutzung f\u00fcr \u00f6ffentliche Forschungs-, Bildungs- und pers\u00f6nliche Zwecke, untersagt jedoch kommerzielle und milit\u00e4rische Anwendungen sowie das Training von KI-Modellen mit dem Quellcode.<\/p>\n

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Quelle: linux.org.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

FluidX3D 3.7 – \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0438\u0434\u0440\u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0448\u0451\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0411\u043e\u043b\u044c\u0446\u043c\u0430\u043d\u0430 (LBM) \u0438 OpenCL. \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 CFD-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442, 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