NVIDIA a publié le moteur de simulation physique PhysX 5.6 et le kit de développement logiciel (SDK) PhysX associé. Une nouvelle version de la bibliothèque de simulation de fluides Flow 2.2.0 est également disponible. Le code du projet est distribué sous licence BSD-3 et prend en charge les plateformes suivantes : Linux, macOS, iOS, Windows и Android.
Bien que le SDK PhysX soit publié avec le code source sous licence BSD depuis 2018, jusqu'à présent, le code était publié avec une exception importante : le code du noyau de simulation GPU n'était pas inclus. Dans la mise à jour PhysX SDK 5.6, NVIDIA a ouvert tout ce code sous une licence BSD et l'a inclus dans le SDK. Plus de 500 cœurs CUDA sont disponibles prêts à l'emploi, offrant des fonctionnalités telles que la dynamique des corps rigides, la simulation des fluides et la modélisation des déformations des objets. De plus, Flow GPU est désormais disponible avec une implémentation complète des shaders de calcul GPU pour le SDK Flow.
PhysX est l'un des moteurs physiques les plus populaires, utilisé pour gérer les interactions physiques dans près d'un millier de jeux et inclus dans de nombreux moteurs de jeu, notamment Unreal Engine, Unity3D, AnvilNext, Stingray, Dunia 2 et REDengine. Le moteur s'adapte à une variété de matériels, des smartphones aux stations de travail puissantes dotées de processeurs et de GPU multicœurs, et tire parti des capacités du GPU pour accélérer le traitement des effets.
Les applications de PhysX incluent la mise en œuvre d'effets tels que la destruction, les explosions, les mouvements réalistes de personnages et de véhicules, la fumée tourbillonnante, les arbres se pliant sous le vent, l'eau qui coule et s'écoule autour des obstacles, les vêtements flottant et déchirés, les collisions et les interactions avec des corps durs et mous. Outre le développement de jeux, le moteur peut également être utilisé dans des domaines tels que la synthèse de données pour la recherche en intelligence artificielle et la formation de réseaux neuronaux, la création d'environnements réalistes pour la formation de robots et la simulation de conditions réelles lors des tests de véhicules autonomes et de pilotes automatiques.
Source: opennet.ru
