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문제 정의
- 예를 들어, 프레임당 최소 1시간 이상을 연산해야만 의미있는 결과가 나오는 알고리즘은 근미래의 실시간물리기술 연구에서는 배제되게 된다. 반대로, 1시간씩을 연산해야 나올 수 있는 효과를 시각적으로 최대한 근접하되 실시간에 연산할 수 있는 새로운 알고리즘 개발에 연구를 집중하게 된다.
가설 설정
- 최근에는 CUDA 등의 범용 개발툴들의 발전과 확산으로 이런 병렬연산을 GPU(그래픽스 처리장치)에서도 수행할 수 있게 되었고, 다양한 물리 엔진 기법들이 GPU에 최적화되고 있다. 실제 성능향상은 경우에 따라 다양하나 GPU를 이용한 가속성능은 1) 주어진 문제가 얼마나 병렬처리에 적합한가?(parallelism) 2) 쓰레드간의 의존성이 얼마나 높은가? 3) GPU의 계층적 메모리 구조를 얼마나 잘 사용할 수 있는가? 등에 영향을 받게 된다.
- 그러나, 정확도와 시각적요소가 가장 중시되는 과학 연산이나 영화효과와 달리 실시간물리엔진은 속도와 응답성을 위해 정확도의 감소나 시각적인 타협점을 감내하게 된다. 즉, 실시간엔진에서 가장 선호되는 알고리즘은 1) 고정 단위 시간 처리(fixed time stepping) 방식에서도 안정적으로 결과가 나오며 2) 연산시간의 증가에 따라 그 결과의 시각적인 효과가 질적으로 개선되고 3) 이러한 시각적인 개선이 가능한 빨리 일어나는 방식이 된다. 예를 들어, 프레임당 최소 1시간 이상을 연산해야만 의미있는 결과가 나오는 알고리즘은 근미래의 실시간물리기술 연구에서는 배제되게 된다.
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