Fluid Implicit Particle Simulation for CPU and GPU

目前物理仿真，尤其是流体仿真面临的一个挑战是以交互速率产生视觉上令人满意的结果，并且能够在多种媒体形式中使用。近年来，通过使用多核架构，已经付出了大量努力，因为这些仿真算法中涉及的许多计算非常适合这些架构。尽管在这个领域加速技术的工作量相当大，但仍有空间进一步探索和分析其中一些技术。为了研究这个问题，我们调查了流体仿真的主题以及对这个领域的一些最新贡献。此外，我们使用CPU和GPU两种版本的流体仿真算法，分别使用NVIDIA的CUDA框架，旨在更好地了解将这些仿真移动到多核架构所需的工作量以及性能增益。

提高流体模拟的计算速度和视觉效果，以便在多种媒体形式中使用。

使用多核架构加速流体模拟算法，并比较CPU和GPU的性能表现。

论文实现了两种流体模拟算法，一种在CPU上，另一种使用NVIDIA的CUDA框架在GPU上。实验结果表明，使用GPU可以显著提高流体模拟的计算速度。

最近的相关研究包括《Real-Time Fluid Simulation Using GPU》和《Interactive Fluid-Particle Simulation Using Transformed Fields》等。