Використання розподілених обчислень для проведення фізичних симуляцій з використанням Bullet та OpenCL
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.285543Ключові слова:
3D простір, неперервний простір, вирішення колізій, знаходження колізій, розподілені обчислення, високонавантажені обчисленняАнотація
Дослідження зосереджується на використанні комп’ютерного кластеру для реалізації фізичних симуляцій в реальному часі, відповідаючи на зростаючу потребу в такому використанні у різних сферах, включаючи медицину, обробку відео, автоматизоване керування транспортом, робототехніку та візуалізацію. Об’єктом дослідження є кластерні та хмарні технології для проведення фізичних симуляцій, що мають велику вартість для окремих галузей, особливо високобюджетних та розважальних, як кінематографія та інтерактивні розваги.
Методи дослідження включають використання модифікованого рушія Bullet для проведення фізичних симуляцій, інтегрованого з OpenCL для роботи з кластером. Вибір цих технологій обумовлений їх високою продуктивністю та адаптивністю до кластерних систем. Дослідження проводилось на основі стандартної для фреймворку Bullet бенчмарк-сцени падіння вежі, з метою вимірювання продуктивності обчислень в кадрах за секунду.
Результати показали, що використання кластерів не є доцільним при малій пропускній спроможності мережі та використанні неоднорідних вузлів. За таких умов, симуляції з використанням кластеру стають нестабільними на великій кількості об’єктів і контактів між ними та показують деградацію швидкодії в середньому на 50–60 % (до значень в 10–20 кадрів за секунду).
Незважаючи на посередні результати обрахунків на кластері, дослідження виправдало очікування в рамках заданих цілей та наявних ресурсів. Ці результати мають велике значення для подальшого розвитку кластерних та хмарних технологій у фізичних симуляціях, надаючи важливу інформацію про обмеження та можливості цих систем.
Посилання
- Lewis, N. S., Winter, A. O., Bonus, J., Motley, M. R., Eberhard, M. O., Arduino, P., Lehman, D. E. (2023). Open-source simulation of strongly-coupled fluid-structure interaction between non-conformal interfaces. Frontiers in Built Environment, 9. doi: https://doi.org/10.3389/fbuil.2023.1120518
- Merchant, N., Sampson, A. T., Boiko, A., Falconer, R. E. (2023). Dense agent-based HPC simulation of cell physics and signaling with real-time user interactions. Frontiers in Computer Science, 5. doi: https://doi.org/10.3389/fcomp.2023.1085867
- Jorissen, K., Vila, F. D., Rehr, J. J. (2012). A high performance scientific cloud computing environment for materials simulations. Computer Physics Communications, 183 (9), 1911–1919. doi: https://doi.org/10.1016/j.cpc.2012.04.010
- Serpa, Y. R., Rodrigues, M. A. F. (2020). Broad Phase Collision Detection: New Methodology and Solution for Standardized Analysis of Algorithms. Anais Estendidos Da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBRAPI Estendido 2020). doi: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2020.12982
- Cohen, J. D., Lin, M. C., Manocha, D., Ponamgi, M. (1995). I-COLLIDE. Proceedings of the 1995 Symposium on Interactive 3D Graphics – SI3D ’95. doi: https://doi.org/10.1145/199404.199437
- Kockara, S., Halic, T., Iqbal, K., Bayrak, C., Rowe, R. (2007). Collision detection: A survey. 2007 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. doi: https://doi.org/10.1109/icsmc.2007.4414258
- Xiaoguang, A., Ling, L. (2016). A Study of Collision Detection Algorithm Based on Cloud Computing Model. 2016 International Conference on Intelligent Transportation, Big Data & Smart City (ICITBS). doi: https://doi.org/10.1109/icitbs.2016.9
- Erez, T., Tassa, Y., Todorov, E. (2015). Simulation tools for model-based robotics: Comparison of Bullet, Havok, MuJoCo, ODE and PhysX. 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). doi: https://doi.org/10.1109/icra.2015.7139807
- Larsson, T., Akenine-Möller, T. (2006). A dynamic bounding volume hierarchy for generalized collision detection. Computers & Graphics, 30 (3), 450–459. doi: https://doi.org/10.1016/j.cag.2006.02.011
- Barak, A., Ben-Nun, T., Levy, E., Shiloh, A. (2010). A package for OpenCL based heterogeneous computing on clusters with many GPU devices. 2010 IEEE International Conference On Cluster Computing Workshops and Posters (CLUSTER WORKSHOPS). doi: https://doi.org/10.1109/clusterwksp.2010.5613086
- Yoon, J., Son, B., Lee, D. (2023). Comparative Study of Physics Engines for Robot Simulation with Mechanical Interaction. Applied Sciences, 13 (2), 680. doi: https://doi.org/10.3390/app13020680
- Chau, S.-C., Fu, A. W.-C. (2004). Load Balancing between Heterogeneous Computing Clusters. Lecture Notes in Computer Science, 75–82. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-540-24679-4_19
- Ströter, D., Mueller-Roemer, J. S., Stork, A., Fellner, D. W. (2020). OLBVH: octree linear bounding volume hierarchy for volumetric meshes. The Visual Computer, 36 (10-12), 2327–2340. doi: https://doi.org/10.1007/s00371-020-01886-6
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Oleksandr Beznosyk, Oleksandr Syrotiuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
