Nvidia вскрыла свои ядра: PhysX на CUDA теперь по-настоящему open source

Nvidia наконец-то доделала то, что начала ещё в 2018-м: открыла исходный код симуляции PhysX на GPU. Да-да, та самая библиотека, которая умеет красиво ронять ящики, растягивать объекты и пускать жидкости — теперь доступна в полном составе, включая более 500 CUDA-ядер. До этого момента PhysX хоть и лежал в свободном доступе, но без ключевого — GPU-кода. То есть open source был, а по факту — не очень.

Теперь всё по-честному: SDK полностью под лицензией BSD-3, бери и строй хоть свою вселенную Half-Life 4, хоть роботизированный симулятор чего угодно.

Что именно открылось?

• GPU-ядро PhysX: жёсткие тела, жидкости, деформация — всё на CUDA, всё открыто.

• Flow SDK: ещё одна библиотека от Nvidia, которая занимается симуляцией жидкостей и газов в реальном времени. Использует разреженные сетки (sparse grids) и тоже теперь open source.

В Nvidia не скрывают энтузиазма. Адам Моравански, отвечающий за симуляции в компании, сказал примерно следующее (в вольном переводе на наш язык):

«Раньше мы вроде как открылись, но GPU оставили при себе. Теперь отдали всё. Дерзайте, комьюнити».

А нафига это всё?

Если ты:

• разработчик игр;

• работаешь с робототехникой;

• в симуляциях крутишься;

• просто фанат физики и хочешь поэкспериментировать с вычислениями на GPU —

то это прям золотая жила. Можно ковыряться в настоящем производственном коде Nvidia, запускать симуляции, собирать свои демки и учиться на живом, а не на теоретических учебниках.

Почему это важно?

• PhysX — давно стал стандартом в мире игровой физики и не только. Сейчас он используется не только в AAA-играх, но и в научных проектах, VR/AR, обучении ИИ и т.д.

• Flow — реальный инструмент для симуляции газа, дыма, огня и прочих флюидов. Его раньше можно было только видеть в красивых демках от Nvidia. А теперь можно запускать у себя.

Комментарий от k-tech.news:
Ход понятен: Nvidia хочет закрепиться не только в железе, но и в софте — а для этого нужно комьюнити. Открытые исходники — идеальный способ заманить разработчиков, студентов и фанатов физики. Плюс — красивый пиар: теперь они такие же open-source-ребята, как и все.

Но не забываем: симуляции на GPU — это не игрушка. Тебе понадобится железо помощнее, знание CUDA и терпение. А вот если всё это есть — у тебя в руках один из самых мощных пакетов для real-time физики.