En junio de 2024, Nvidia anunció el código de GPU de código abierto completo para el SDK de PhysX, su motor de simulación de física líder, que incluye núcleos de simulación de GPU inéditos. Se espera que esta medida impulse la innovación en la computación acelerada por GPU.
Desbloquea 500 kernels CUDA y amplía las oportunidades de desarrollo
Desde 2018, el SDK de PhysX se publica bajo la licencia BSD-3, pero carece del código fuente del kernel de la GPU. Esta actualización proporciona acceso a más de 500 kernels CUDA y admite funciones como dinámica de cuerpo rígido, simulación de fluidos y objetos deformables. Se incluye el código fuente del sombreador de cómputo de GPU de Flow SDK, una biblioteca dedicada a la simulación de fluidos en tiempo real basada en cuadrículas dispersas.

Si no lo sabes, BSD-3 es una licencia de código abierto que permite la modificación y redistribución del código fuente siempre que se mantenga intacto el aviso de copyright. CUDA (Compute Unified Device Architecture) es una arquitectura de computación paralela desarrollada por Nvidia, que ayuda a acelerar el procesamiento en las GPU.
Desde el SDK de PhysX 4.0 (2018), el código fuente de PhysX ha sido de código abierto
bajo la licencia BSD-3, excepto los núcleos de la GPU. Esto cambia hoy. Esperamos que esta sea una plataforma para que la comunidad aprenda, experimente e innove. dijo Adam Moravanszky, Director Senior de Tecnología de Simulación en Nvidia.
PhysX y Flow: el dúo de simulación de física todo en uno:
- PhysX: Desarrollado originalmente por NovodeX, adquirido por Nvidia en 2008. Este motor maneja simulación de física en tiempo real para juegos, robótica, incluyendo dinámica de sólidos, deformables y fluidos.
- Flujo: se centra en la simulación de fluidos y gases de alta fidelidad, utilizando tecnología de malla dispersa para un rendimiento óptimo.
La apertura del código se considera una decisión estratégica que ayuda a Nvidia a fortalecer su posición en la industria de las GPU y al mismo tiempo atrae a los desarrolladores para que aprovechen la arquitectura CUDA. Los detalles están disponibles para la comunidad en el repositorio PhysX en GitHub .