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C++ 기반 GPU Simulation / Real-time Graphics를 중심으로 구현한 개인 프로젝트를 정리하고 있습니다.

Vulkan과 DirectX 12를 사용해 GPU 병렬 처리, Physics Simulation, Rendering Pipeline 및 성능 최적화를 직접 구현하고 분석했습니다.

💧 DX12 기반 100만 파티클 PBF Fluid Simulation

Role: Solo DeveloperTech: C++, DirectX 12, HLSL, Compute ShaderPeriod: 2026.02

PBF Fluid Simulation

💡 Project Overview

DirectX 12 Compute Shader 기반으로 Position Based Fluids(PBF) 유체 시뮬레이션과
Screen Space Fluid Rendering(SSFR) 파이프라인을 구현한 프로젝트입니다.

100만 개의 Fluid Particle을 GPU에서 처리하는 것을 목표로 했으며,
Spatial Hash 기반 Neighbor Search, GPU Sorting, Particle Permutation, Resource Synchronization 및 GPU-Driven Rendering을 구현했습니다.

PIX를 이용해 GPU 병목 구간을 분석하고, 정렬 및 Memory Access 구조를 개선했습니다.

🔧 Key Features

  • GPU PBF Solver
    • Integration
    • Spatial Hashing
    • Density / Lambda
    • Delta Position
    • Constraint Solve
    • Vorticity / Velocity Update
  • Spatial Hash 기반 Neighbor Search
    • Uniform Grid 기반으로 Particle을 공간 분할
    • Grid Cell Key를 기준으로 Particle을 정렬
    • Particle Data 자체를 Grid 순서로 재배열하여 Neighbor-heavy Pass의 Memory Access 개선
  • GPU Sorting 최적화
    • 초기 Bitonic Sort 구현
    • Integer Cell Key 특성을 이용해 Counting Sort 기반 Pipeline으로 변경
    • 2^20 Particle 기준 5.19 ms → 0.68 ms
    • Sorting Time 약 86.9% 감소
  • GPU Resource / Synchronization
    • Compute Pass별 UAV / SRV 접근 패턴 분리
    • Resource State Transition 및 Barrier 관리
    • PIX Hardware Counter 기반 GPU Pipeline Profiling
  • Screen Space Fluid Rendering
    • Linear Depth
    • Separable Bilateral Blur
    • Thickness
    • Normal Reconstruction
    • Reflection / Refraction
  • GPU-Driven Diffuse Particle
    • ExecuteIndirect 기반 Rendering
    • Active Particle Count의 CPU Readback 제거

📊 Performance

  • Fluid Particles: 1,000,000
  • PBF Compute: 약 25.2 ms
  • PBF + SSFR GPU Frame: 약 28.4 ms
  • Neighbor Search / Solver Iteration: 약 14 ms

🧵 Vulkan 기반 GPU XPBD Cloth Simulation

Role: Solo DeveloperTech: C++, Vulkan, GLSL, Compute ShaderPeriod: 2025.10 ~ 2026.01

XPBD Cloth Simulation

💡 Project Overview

Vulkan Compute Shader 기반으로 XPBD(Extended Position Based Dynamics) Cloth Simulation을 구현한 프로젝트입니다.

Cloth Constraint Solver를 GPU로 병렬화하면서 발생하는 Write Conflict와 Solver Stability 문제를 다뤘으며,
Constraint 종류에 따라 Graph Coloring 기반 Gauss-Seidel-style Solver와
Atomic Add 기반 Jacobi-style Solver를 사용했습니다.

🔧 Key Features

  • XPBD Cloth Solver
    • Stretch
    • Shear
    • Bend
    • Area Constraint
  • Graph Coloring 기반 Stretch Solver
    • 동일 Vertex를 공유하지 않는 Constraint를 Color Group으로 구성
    • 같은 Color 내부의 Constraint를 GPU에서 병렬 실행
    • Color Pass 사이 Synchronization 적용
    • In-place Position Update 기반 Gauss-Seidel-style 처리
  • Atomic Jacobi-style Solver
    • Shear / Bend / Area / Self-Collision Correction을 Atomic Add로 누적
    • 별도의 ApplyDeltas Pass에서 Averaging / Relaxation 후 Position에 적용
  • Self-Collision Broadphase
    • Spatial Hashing
    • GPU Radix Sort
    • Cell Range 및 Neighbor List 구성
  • Analytic SDF Collision
    • Sphere
    • Plane
    • Capsule
  • Vulkan Compute / Graphics Pipeline
    • Compute Shader에서 Cloth Position 갱신
    • 최종 Position을 기반으로 Triangle / Vertex Normal 재구성
    • Rendering Pipeline과 연동

📊 Simulation Scale

  • Cloth Resolution: 251 × 251
  • Particles: 63,001
  • Generated Constraints: 약 751K
  • Recorded Physics Step: 약 7.4 ms

7.4 ms는 특정 Scene / Solver Configuration에서 측정한 GPU Physics Workload이며, 전체 Frame Time 또는 실제 FPS를 의미하지 않습니다.

각 프로젝트의 GitHub Repository에는 실제 구현 코드와 README를 공개하고 있으며,
Technical Write-up에는 Architecture, GPU 병렬화, 문제 해결 과정 및 성능 최적화 내용을 보다 자세히 정리하고 있습니다.