我遇到一个问题，我将拥有一堆 nbody - 每个物体的运动都是由现有数据预先描述的，但是当一个物体处于另一个物体的范围内时，它的某些属性会发生变化。为了解决这个问题，我们假设每个物体都有一个计数器，用于计算您在其他物体周围的时间。所以基本上你从 t = 0 开始，你在 body 2 周围花了 5 秒，所以你的 t 现在是 5。我想知道我应该采取什么最好的方法，我还没有数据，但我只是想知道我是否适合探索像 CUDA/OpenCL 这样的东西，或者我应该坚持在多核 cpu 机器上优化它。因为要模拟的数据量约为 500 个物体，每个物体都有 30 天内精确到秒的运动描述，因此每个物体有 43200 个数据点。
最佳答案
蛮力 nbody 绝对适合 GPU，因为它是“令人尴尬的并行”。每个 body 与 body 之间的交互计算完全独立于任何其他计算。您的变体包括跟踪其他物体“存在”所花费的时间，这将是对现有 body 对 body 力计算的直接补充，因为无论如何一切都是在时间步长的基础上完成的。
关于database - NBody 模拟 - 适当的设计方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13718981/