浅谈实时物理仿真（3）：并行加速
本文为《浅谈实时物理仿真》系列的第3篇，共4篇文章，主题分别为：
物理仿真技术概述
算法优化
并行加速
物理AI
直播回放地址：https://www.bilibili.com/video/BV1T1Z6YmEQ5/
正文
第一篇提到，为了达到高精度的实时物理仿真，可以从算法优化、并行加速、物理AI这三个方面实现突破。
上一篇介绍了物理仿真中常用的算法优化方法，本篇继续介绍物理仿真中的并行加速技术。
什么是并行加速？
并行加速的核心思想: 借力硬件技术发展，针对性开展算法设计、优化与工程化改造，来加速整个计算过程。
根据不同的硬件架构，下图列举了3种典型的并行加速技术途径。
并行化从来不是一个简单的工作，在并行计算时会有许多问题和挑战，需要通过巧妙的数据结构与算法设计来应对，以下针对每种并行计算方法的会遇到的挑战及解决方案做出了简要说明。
1.共享内存多线程并行
定义: 利用多核CPU的共享内存架构，通过多线程并行执行任务
适用场景：单节点多核环境，任务间需频繁数据交互
对特定问题做多线程并行时，通常面临以下问题和挑战：
数据竞争与同步
问题：多线程读写同一内存导致竞态条件
当多个线程同时读写共享数据时，就像一群人同时编辑同一份文档，如果没有协调机制，可能导致数据错乱。
解决方案：
原子操作：CPU提供一些特殊指令，能确保一个简单操作（比如数值加减）一次性完成不被其他线程打断。适合简单场景但频繁使用会影响性能。
互斥锁：就像给代码段加个门锁，一个线程进去操作时会锁门，其他线程必须等它出来才能进去。简单可靠但等待会降低效率，还可能引发死锁。
无锁数据结构：通过巧妙设计让多个线程不用等待锁也能安全操作数据。比如先读取值，修改后再检查值是否被改过，若没改过才更新。效率高但实现复杂。
划分粒度
问题：过细的线程任务增加调度开销，过粗则无法充分利用多核。
就像一群人一起搬砖，如果每个人一次只搬一块砖，虽然分工很细但大部分时间都花在跑来跑去安排任务上（任务过细）；如果让一个人搬完所有砖（任务过粗），其他人只能干看着。
理想状态是每人一次搬适量砖（适中粒度），既不用频繁交接，又能让所有人都一直有活干。
解决方案：
基于任务类型调整：简单的小任务可以多分几个线程快速完成，复杂的大任务就单独处理，这样既不会让CPU闲着，又不会浪费资源在调度上。
负载均衡
问题：任务粒度不均导致部分线程空闲
解决方案：
动态任务调度：相当于「看着大家干活进度随时重新分活」，既不让任何人摸鱼，也不让任务积压。
缓存局部性
问题：频繁跨核访问内存导致缓存失效
解决方案：
巧妙地数据分配：在设计数据结构时，考虑到缓存的局部性，进行巧妙的内存分配，防止缓存失效。
2.分布式内存并行
定义：通过跨节点通信，将计算任务分配到多台机器的独立内存空间
适用场景：超大规模仿真
对特定问题做分布式内存并行时，通常面临以下问题和挑战：
区域分解
问题：如何对需要仿真的区域进行分解，并将其合理分配到不同的计算节点，以减少跨节点的通信。
解决方案：
图划分算法（如METIS）：图划分算法是分布式内存并行计算中用于区域分解的关键技术，其核心目标是将计算域（通常抽象为图结构）划分为若干子域，并满足负载均衡性和最小化通信开销。
负载均衡
问题：动态物理现象导致子域计算量随时间变化
解决方案：
动态负载迁移：在运行时将已分配的任务/数据（如进程、线程或内存数据块）从一个计算节点转移到另一个节点。
通信模式优化
问题：如何利用有限的带宽去传输尽可能多的数据。
解决方案：
重叠计算与通信（MPI非阻塞通信）：通过异步通信机制，使计算进程在发起数据传输后不必等待完成即可继续执行后续计算任务，实现通信操作与计算任务的时间重叠，从而有效隐藏通信延迟，提升系统整体吞吐量。
压缩传输数据（如FP16量化）：通过降低数据精度（如将32位浮点数转换为16位半精度格式）减少单次通信的数据量，在可接受的精度损失范围内显著降低通信带宽需求。这种方法特别适用于对数值精度要求不严苛的大规模数据传输场景。
容错与恢复
问题：节点故障导致仿真中断
解决方案：
定期检查点（Checkpointing）保存状态：定期保存计算进度。如果某个计算节点突然故障，系统可以从最近一次保存的状态重新开始，避免全部重算。
3.GPU并行
定义：利用GPU数千核心的SIMD架构，并行处理数据密集型任务
适用场景：高并行度、低分支任务
对特定问题做GPU并行时，通常面临以下问题和挑战：
数据局部性与内存层次
问题：全局内存访问延迟高
解决方案：
使用共享内存缓存热点数据，减少对全局内存的访问
优化内存合并访问
分支发散
问题：条件语句导致线程束（Warp）内串行执行
解决方案：
重构算法减少分支（如预排序粒子状态）：GPU擅长执行简单的任务，尽量不要有条件判断。
掩码运算：通过掩码运算替代条件判断，保持线程束同步执行。
线程块与网格划分
问题：线程块大小影响GPU占用率（如2D/3D网格的Block/Grid配置）
解决方案：
经验性调优：如每个Block 128~256线程
适配硬件规格：如A100的108个SM
CPU-GPU通信
问题：数据传输瓶颈
解决方案：
异步传输：例如使用CUDA流（Stream）重叠数据传输和计算，隐藏通信延迟。
Zero-Copy内存映射：将CPU内存映射到GPU地址空间，避免显式拷贝（适合小数据频繁访问）
并行加速-方法选择
一个特定问题选择怎样的计算方法，取决于问题特点和能够获取到的硬件特点。
并行加速-未来趋势
通过合理选择并行策略并解决关键问题，从算法和工程双边优化，物理仿真性能可提升数个数量级，支撑从游戏到科学计算的实时化需求。
三种典型的并行计算未来趋势：
混合并行架构
前面列举的并行加速方式，并非只能孤立采用，可以组合使用。
比如CPU多线程+GPU并行计算+MPI跨节点通信组合使用，NVIDIA Omniverse 就支持多个节点，多张显卡，通过分布式通信的方式来实现分布式并行仿真。
异构内存管理
例如，通过统一虚拟内存（UVM）的方式，来减少CPU和GPU之间的数据迁移开销。
AI驱动的任务调度
针对并行计算中常见的任务调度问题，未来可以利用AI来进行任务调度，将当前的编程经验固化为AI的决策支撑。例如，通过强化学习动态优化任务划分与资源分配方式，达到最优的任务调度。
