N-Body Particle Simulation System

超大规模 N-Body 粒子仿真系统，支持百万级粒子的 GPU 并行计算和实时可视化。

特性

• 高性能 GPU 计算: 利用 CUDA 并行计算，支持百万级粒子实时仿真
• 多种力计算算法:
  • Direct N² - O(N²) 精确计算
  • Barnes-Hut - O(N log N) 树算法加速
  • Spatial Hash - O(N) 空间哈希（短程力）
• 零拷贝渲染: CUDA-OpenGL 互操作，无 CPU-GPU 数据传输
• Velocity Verlet 积分: 辛积分器，保证能量守恒
• 实时交互: 相机控制、参数调节、算法切换

系统要求

硬件

• NVIDIA GPU (Compute Capability 7.5+)
• 至少 4GB 显存（百万粒子）

软件

• CUDA Toolkit 11.0+
• CMake 3.18+
• OpenGL 3.3+
• GLFW 3.3+
• GLEW
• GLM

操作系统

• Linux (推荐 Ubuntu 20.04+)
• Windows 10+ (需要 Visual Studio 2019+)

快速开始

安装依赖 (Ubuntu)

# CUDA Toolkit
# 从 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载安装

# 其他依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cmake libglfw3-dev libglew-dev libglm-dev

构建

git clone <repository-url>
cd n-body

mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)

运行

# 默认 10000 粒子
./nbody_sim

# 指定粒子数量
./nbody_sim 100000

# 百万粒子
./nbody_sim 1000000

使用指南

键盘控制

按键	功能
Space	暂停/继续仿真
R	重置仿真
1	切换到 Direct N² 算法
2	切换到 Barnes-Hut 算法
3	切换到 Spatial Hash 算法
C	重置相机位置
Esc	退出程序

鼠标控制

操作	功能
左键拖动	旋转视角
滚轮	缩放

项目结构

n-body/
├── CMakeLists.txt              # CMake 构建配置
├── README.md                   # 项目说明
├── docs/                       # 详细文档
│   ├── API.md                  # API 参考
│   ├── ALGORITHMS.md           # 算法说明
│   └── PERFORMANCE.md          # 性能优化指南
├── include/nbody/              # 头文件
│   ├── types.hpp               # 类型定义
│   ├── particle_data.hpp       # 粒子数据管理
│   ├── force_calculator.hpp    # 力计算接口
│   ├── integrator.hpp          # 积分器
│   ├── barnes_hut_tree.hpp     # Barnes-Hut 树
│   ├── spatial_hash_grid.hpp   # 空间哈希网格
│   ├── cuda_gl_interop.hpp     # CUDA-GL 互操作
│   ├── renderer.hpp            # 渲染器
│   ├── camera.hpp              # 相机控制
│   ├── particle_system.hpp     # 粒子系统
│   ├── serialization.hpp       # 序列化
│   └── error_handling.hpp      # 错误处理
├── src/                        # 源代码
│   ├── cuda/                   # CUDA 核函数
│   ├── core/                   # 核心逻辑
│   ├── render/                 # 渲染相关
│   ├── utils/                  # 工具函数
│   └── main.cpp                # 主程序
├── tests/                      # 测试代码
├── shaders/                    # GLSL 着色器
└── .kiro/specs/                # 设计规范

算法概述

Direct N² 算法

直接计算所有粒子对之间的引力，时间复杂度 O(N²)。使用 CUDA Shared Memory 优化内存访问。

Barnes-Hut 算法

使用八叉树将远距离粒子群近似为单个质点，时间复杂度 O(N log N)。通过 θ 参数控制精度与性能的平衡。

Spatial Hash 算法

将空间划分为网格，只计算相邻格子内粒子的相互作用，时间复杂度 O(N)。适用于短程力（如分子动力学）。

性能参考

粒子数	Direct N²	Barnes-Hut	Spatial Hash
10K	60+ FPS	60+ FPS	60+ FPS
100K	~10 FPS	60+ FPS	60+ FPS
1M	<1 FPS	~30 FPS	60+ FPS

测试环境: NVIDIA RTX 3080, CUDA 11.8

测试

cd build
make nbody_tests
./nbody_tests

测试包括：

• 单元测试：验证各组件功能
• 属性测试：使用 RapidCheck 验证正确性属性

API 示例

#include "nbody/particle_system.hpp"

using namespace nbody;

int main() {
    // 配置仿真参数
    SimulationConfig config;
    config.particle_count = 100000;
    config.init_distribution = InitDistribution::SPHERICAL;
    config.force_method = ForceMethod::BARNES_HUT;
    config.dt = 0.001f;
    config.G = 1.0f;
    
    // 创建粒子系统
    ParticleSystem system;
    system.initialize(config);
    
    // 仿真循环
    while (running) {
        system.update(config.dt);
        // 渲染...
    }
    
    // 保存状态
    system.saveState("simulation.nbody");
    
    return 0;
}

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

参考文献

1. Barnes, J., & Hut, P. (1986). A hierarchical O(N log N) force-calculation algorithm. Nature, 324(6096), 446-449.
2. Nyland, L., Harris, M., & Prins, J. (2007). Fast N-body simulation with CUDA. GPU Gems 3, 677-695.
3. Green, S. (2010). Particle simulation using CUDA. NVIDIA Whitepaper.