本项目为浙江大学唐敏教授指导下的GPU课程实践内容，通过设计和实现一个简单的小球碰撞模拟程序，旨在让学生深入理解并掌握图形处理器(GPU)编程技术。
【标题】浙大唐敏GPU大作业之小球碰撞
这是一个来自浙江大学计算机学院研究生课程的实践项目，由唐敏老师指导。该项目要求学生设计并实现一个系统，能够实时计算多个小球之间的碰撞情况，并提供完整的源代码和详细的项目报告。
### 介绍
本项目主要探讨如何利用图形处理器（GPU）进行高效的小球碰撞检测。由于GPU具有强大的并行计算能力，在处理大量数据时能显著提高速度，因此在物理模拟、游戏引擎等领域有广泛应用价值。
### 关键知识点
1. **GPU编程**：通常使用CUDA或OpenCL等语言，掌握线程块、网格和共享内存的概念。
2. **物理学基础**：理解刚体动力学中的关键概念如速度、加速度、动量及能量守恒。
3. **碰撞检测算法**：包括Sweep and Prune方法以及Axis-Aligned Bounding Box (AABB)或Bounding Sphere等技术，用于快速筛选出潜在的碰撞对。
4. **并行计算**：通过利用GPU的强大并行能力处理大量小球间的碰撞检测任务，从而大幅提升效率。
5. **数据结构优化**：如使用空间划分结构（例如Octree或KD-Tree）来加速碰撞检测过程。
6. **实时渲染**：学会将碰撞结果即时反馈至图形界面，并掌握OpenGL或DirectX等图形库的应用技巧。
7. **性能调优**：通过分析和改进代码，确保系统在大规模小球场景下仍能保持流畅运行速度。
8. **报告撰写**：详细记录研究过程、问题解决方法及实验成果，培养科研思维与表达能力。
### 项目意义
通过本大作业的完成，学生不仅能提升GPU编程技巧，还能加深对物理模拟和高性能计算的理解。此外，在实际问题解决能力和项目管理方面也能得到锻炼。对于希望在游戏开发、虚拟现实或物理模拟等领域发展的人员来说，这样的实践经历尤为宝贵。
5星
