CPU模拟可以在CPU的缓存和主内存中更有效地处理数据。对于复杂的碰撞网格体,需要访问大量的顶点和面信息,CPU可以直接从内存中读取这些数据。传统的CPU架构设计用于处理复杂的逻辑和计算任务。
GPU模拟需要将粒子数据传输到GPU的内存中,然后进行处理。如果粒子与复杂的碰撞网格体交互,可能需要频繁地访问大量的内存数据,这可能会超出GPU内存带宽的限制。GPU架构设计用于处理大规模的并行任务,如图形渲染和简单粒子的物理模拟。
CPU模拟可以在CPU的缓存和主内存中更有效地处理数据。对于复杂的碰撞网格体,需要访问大量的顶点和面信息,CPU可以直接从内存中读取这些数据。传统的CPU架构设计用于处理复杂的逻辑和计算任务。
GPU模拟需要将粒子数据传输到GPU的内存中,然后进行处理。如果粒子与复杂的碰撞网格体交互,可能需要频繁地访问大量的内存数据,这可能会超出GPU内存带宽的限制。GPU架构设计用于处理大规模的并行任务,如图形渲染和简单粒子的物理模拟。