话说如果P社出《维多利亚3》用GPU加速CPU计算？
- dumplingpro之前看别人讨论维多利亚3，我就在想这个。
要是出维多利亚3的话，画面八成还是对显卡没啥需求可言的，但策略复杂度肯定要提高，运算量也会相应变大，足够让CPU0原地升天。
但这些运算量里面，大头都是人口、商品、消费这些运算，虽然也有IF-ELSE逻辑，但其实是识字率大于10%=1%转换为工人，识字率大于20%=2%转换为工人这样的逻辑，完全是可以改写成多次加法/乘法运算，并且互相没有逻辑因果关系，很适合GPU加速。
GPU加速在游戏和软件里并不少见，常见的就是GPU辅助计算物理引擎，还有一些科学计算、AI会用N卡的CUDA，算力堪比十几年前的超算（2000年人类最强超算的浮点算力，才超过了现在的1060，NV也是现在超算主要硬件供应商之一，记得提供了新增算力的40%？虽然浮点精度有差距，但游戏也不要求太高精度）。
真-超算玩游戏了
你看这维多利亚3要是用上了GPU加速……
- RedisGPU做逻辑运算的还没有把。
用GPU做SQL这种的不是没有，但是场景和游戏完全不一样。游戏的实时性要求高，逻辑方面的吞吐量却小，GPU没啥优势。 - sawyer000一大堆逻辑计算，不是矩阵运算的话，GPU加不了速
- アーシェス如果是语言的原始语句表达的逻辑那可能有点难度（不是做不到只是做不好），但如果是AI应用调库那就很容易根据不同的硬件后端来组织计算任务了，只不过对高层开发人员来说与硬件交互的这部分也很像汇编了。
- Lunamos游戏里最并行的东西是什么？图形。GPU是干什么的？搞图形的，这就是天然的契合。逻辑拿GPU当然也可以，比如文明、P社的逻辑可以拿GPU算，但要做出无bug的游戏程序出来难于登天。连多核都没用好，就先别想GPU了。
一般来说除非天然SIMD的工作，如矩阵乘法之类足够robust的计算普及度较高以外，其他需要在大规模SIMD硬件上手写的逻辑因为编程框架繁琐（CUDA/OpenCL），硬件差距过大等等，都有大量的BUG等着你，用在扁平的科学计算里当然很常见，用在商业软件里都不算很多，遑论游戏了。至于现在依然会有人用着GPGPU诞生之前，利用图形API、shader做运算的hack，稳定性甚至都比GPGPU的框架要好。 - dumplingpro恩，但是非逻辑运算也不少，最常见的是辅助物理运算，现在已经整合到GPU了。
比如维多利亚的POP，还有货物价格，如果优化算法的话，理论上很适合大批量并行运算。 - 冰箱研会长同意, 虽然P社游戏整体有大量ifelse, 但很多数据运算都矩阵化, "Stellaris" 的贸易度, 人口产出这类等等...
但这样一来, 估计P社对游戏内数据在内存中的调度方式就要改变...
我没有研究过p社引擎的结构, 有没有懂的人来讲讲.... - Redis除非你的游戏逻辑运算能够变形成一系列的线性代数的集合，否则如果ifesle满天飞，还是不要想用gpu加速了.
另外GPU的独占性很强，调度相比CPU要原始很多，如果逻辑计算卡了图形运算，这个就糟糕了。
另一个巨大问题就是，没有统一的编程平台可以用。CUDA是N家独占的，OpenCL半死不活。所以你要做这个优化，要么两套都ship，要么自己开发一个公有的运行时，除非这个运行速度提**到100%，否则很难推 - notfind404
还是等量子计算机民用了比较靠谱... - 冬眠的龙凰
你是说以p🐍的技术力玩gpu加速？ - dumplingpro部分策略类游戏比较特殊，比如上面提到的维多利亚2，大量数据都是商品的价格、人口的民族和政治倾向，理论上都可以转换为大规模的矩阵加法乘法。
（比如之前有人说的，货物价格包含运输成本，这就是个大型矩阵加法乘法）
其实GPU加速最常见是物理引擎加速吧，也算是很成功了。 - dumplingpro看游戏把，维多利亚那种，大量的商品的价格、人口的民族和政治倾向运算。
虽然IF-ELSE，但其实是识字率大于10% 转化率1%，识字率大于20%转化率2%这种IF-ELSE，完全可以改成非IF-ELSE运算。 - frosta