Nel giugno 2024, Nvidia ha annunciato il codice GPU open source completo per PhysX SDK, il suo principale motore di simulazione fisica, inclusi core di simulazione GPU inediti. Si prevede che questa mossa stimolerà l'innovazione nel calcolo accelerato dalle GPU.
Sblocca 500 kernel CUDA, amplia le opportunità di sviluppo
Dal 2018, il PhysX SDK è stato rilasciato con licenza BSD-3, ma non dispone del codice sorgente del kernel GPU. Questo aggiornamento fornisce l'accesso a oltre 500 kernel CUDA, supportando funzionalità quali la dinamica dei corpi rigidi, la simulazione dei fluidi e gli oggetti deformabili. È incluso il codice sorgente dello shader di calcolo GPU di Flow SDK, una libreria dedicata alla simulazione di fluidi in tempo reale basata su griglie sparse.

Nel caso non lo sapeste, BSD-3 è una licenza open source che consente la modifica e la ridistribuzione del codice sorgente, a condizione che venga mantenuta intatta la nota di copyright. CUDA (Compute Unified Device Architecture) è un'architettura di elaborazione parallela sviluppata da Nvidia, che aiuta ad accelerare l'elaborazione sulle GPU.
"Dal rilascio di PhysX SDK 4.0 (2018), il codice sorgente di PhysX è open source
con licenza BSD-3, ad eccezione dei core GPU. Oggi le cose cambiano. Ci auguriamo che questa possa essere una piattaforma per la comunità per imparare, sperimentare e innovare!" ha affermato Adam Moravanszky, Senior Director della Simulation Technology presso Nvidia.
PhysX e Flow: il duo di simulazione fisica tutto in uno:
- PhysX: originariamente sviluppato da NovodeX, acquisito da Nvidia nel 2008. Questo motore gestisce la simulazione fisica in tempo reale per giochi e robotica, inclusi solidi, deformabili e fluidodinamica.
- Flusso: si concentra sulla simulazione di fluidi e gas ad alta fedeltà, utilizzando la tecnologia sparse mesh per prestazioni ottimali.
L'open source è visto come una mossa strategica, che aiuta Nvidia a rafforzare la sua posizione nel settore delle GPU, invogliando al contempo gli sviluppatori a sfruttare i vantaggi dell'architettura CUDA. I dettagli sono disponibili alla community nel repository PhysX su GitHub .