Will running PhysX on a GPU slow do

Will running PhysX on a GPU slow down gaming performance?
Running physics on the GPU is typically significantly faster than running physics on the CPU, so overall game performance is improved and frame rates can be much faster. However, adding physics can also impact performance in much the same way that anti-aliasing impacts performance. Gamers always enable AA modes if they can because AA makes the game look better. Gamers will similarly enable physics on their GPUs so long as frame rates remain playable. With AA enabled, running physics on a GPU will generally be much faster than running physics on a CPU when AA is enabled. PhysX running on a dedicated GPU allows offloading the PhysX processing from the GPU used for standard graphics rendering, resulting in an optimal usage of processing capabilities in a system.

Can I run NVIDIA PhysX on my motherboard GPU?
NVIDIA PhysX API uses the GPU (Graphics Processing Unit) to process the physics environment calculations in games and applications which support NVIDIA's Physx. Physics calculations can be very complex and therefore as a system requirement, a GPU must feature 256MB of dedicated local video memory, support NVIDIA's CUDA technology and also have 32 cores or higher. If an NVIDIA motherboard GPU or a NVIDIA graphics card does not meet these requirements, you will not be able to use the GPU to process NVIDIA Physx calculations.

Does PhysX scale across the GPU and CPU? If yes, does that mean having a faster CPU enhances PhysX performance or visual quality?
PhysX uses both the CPU and GPU, but generally the most computationally intensive operations are done on the GPU. A CPU upgrade could result in some performance improvement, as would a GPU upgrade, but the relative improvement is very dependent on the initial balance of the system. An optimized PC with the right mix of CPU to GPU horsepower will be the best balanced solution.

Intel and AMD say it�s better to run physics on the CPU. What is NVIDIA�s position?
PhysX runs faster and will deliver more realism by running on the GPU. Running PhysX on a mid-to-high-end GeForce GPU will enable 10-20 times more effects and visual fidelity than physics running on a high-end CPU. Portions of PhysX processing actually run on both the CPU and GPU, leveraging the best of both architectures to deliver the best experience to the user. More importantly, PhysX can scale with the GPU hardware inside your PC. Intel and AMD solutions, which utilize the Havok API, are fixed function only and cannot scale.

How does PhysX support heterogeneous computing?
PhysX shows how heterogeneous computing delivers the best user experience. While the game is running, the PhysX system executes portions of the physical simulation on the CPU and other portions on the parallel processors of the GPU. This ensures all the components of a balanced PC are used efficiently to deliver the best experience.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จะใช้ PhysX บน GPU ที่ช้าลงเล่นเกมฟิสิกส์ทำงานบน GPU จะมากได้เร็วกว่าการทำงานฟิสิกส์บน CPU ดังนั้นโดยรวมเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพของเกม และอัตราเฟรมได้อย่างเร็ว อย่างไรก็ตาม เพิ่มฟิสิกส์สามารถประสิทธิภาพผลกระทบมากเหมือนกันวิธีที่เหลี่ยมผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน เกมเปิดโหมด AA เสมอถ้าพวกเขาสามารถ เพราะ AA ทำให้เกมดูดีขึ้น เล่นทำนองเดียวกันจะทำให้ฟิสิกส์บนของ GPUs ตราบใดที่อัตราเฟรมยังคงเล่นได้ มีเปิด AA ฟิสิกส์ทำงานบน GPU โดยทั่วไปจะเร็วกว่าการใช้ฟิสิกส์เป็น CPU เมื่อเปิด AA PhysX ทำงานบน GPU ทุ่มเทให้ถ่าย PhysX จาก GPU ที่ใช้มาตรฐานกราฟิกแสดงผล ผลการใช้ที่ดีที่สุดของความสามารถในการประมวลผลในระบบการประมวลผลฉันสามารถเรียกใช้ NVIDIA PhysX บนเมนบอร์ดของฉัน GPUNVIDIA PhysX API ใช้ GPU (กราฟิกประมวลผลหน่วย) การประมวลผลการคำนวณระบบฟิสิกส์ในเกมและโปรแกรมประยุกต์ที่รองรับ Physx ของ NVIDIA คำนวณฟิสิกส์ได้อย่างซับซ้อนมาก และจึงเป็นความต้องการระบบ GPU เป็นต้องภายใน 256MB ของหน่วยความจำวิดีโอเฉพาะเฉพาะ สนับสนุนเทคโนโลยี CUDA ของ NVIDIA และยัง มีแกน 32 หรือสูงกว่า ถ้าเมนบอร์ด NVIDIA GPU หรือการ์ดแสดงผล NVIDIA ไม่ตรงกับความต้องการเหล่านี้ คุณจะไม่สามารถใช้ GPU ในการประมวลผล NVIDIA Physx คำนวณPhysX มาตราส่วน GPU และ CPU ถ้าใช่ ไม่ที่หมายถึง มี CPU เร็วขึ้นช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ PhysX หรือคุณภาพPhysX ใช้ทั้ง CPU และ GPU แต่โดยทั่วไปทำการดำเนินการเร่งรัดสุด computationally บน GPU รุ่น CPU อาจส่งผลในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานบาง จะเป็น GPU รุ่น แต่พัฒนาสัมพันธ์กันมากขึ้นอยู่กับดุลเริ่มต้นของระบบ มี PC ให้เหมาะกับผสมด้านขวาของ CPU กับ GPU แรงม้าจะเป็นโซลูชันสมดุลดีที่สุดIntel และ AMD กล่าว s ดีกว่าการทำงานฟิสิกส์บน CPU ตำแหน่ง s NVIDIA คืออะไรPhysX รันได้เร็วขึ้น และจะนำเสนอความสมจริงมากขึ้น โดยทำงานบน GPU ใช้ PhysX บน GPU GeForce กลางไปสูงสิ้นสุดจะช่วยให้ผลและภาพความชัดกว่าฟิสิกส์ทำงานบน CPU สูง 10 - 20 เท่า ส่วนของการประมวลผล PhysX เรียกใช้ทั้ง CPU และ GPU ใช้ดีสุดของสถาปัตยกรรมทั้งสองจะส่งมอบประสบการณ์ดีที่สุดผู้ใช้จริง ที่สำคัญ PhysX สามารถปรับมาตราส่วน ด้วยฮาร์ดแวร์ GPU ภายในพีซีของคุณ Intel และ AMD โซลูชั่น ซึ่งใช้ API ฮาว็อค คงที่ฟังก์ชันเฉพาะ และไม่สามารถปรับขนาดวิธี PhysX สนับสนุนการใช้งานแตกต่างกันหรือไม่PhysX แสดงงานดีที่สุดของผู้ใช้คอมพิวเตอร์ให้แตกต่างกันอย่างไร ขณะเกมกำลังทำงาน ระบบ PhysX ดำเนินการบางส่วนของการจำลองทางกายภาพบน CPU และอื่น ๆ บางส่วนบนตัวประมวลผลแบบขนานของ GPU นี้เราช่วยให้ส่วนประกอบทั้งหมดของพีซีแบบสมดุลจะใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อส่งมอบประสบการณ์ดีที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จะทำงานบน GPU PhysX ชะลอการเล่นเกม?
ฟิสิกส์วิ่งบน GPU อย่างมีนัยสำคัญโดยปกติจะทำงานได้เร็วกว่าฟิสิกส์บน CPU ประสิทธิภาพของเกมโดยรวมเพื่อให้เป็นที่ที่ดีขึ้นและอัตราเฟรมที่สามารถเป็นได้เร็วขึ้นมาก อย่างไรก็ตามการเพิ่มฟิสิกส์ยังสามารถส่งผลกระทบต่อผลการดำเนินงานในลักษณะเดียวกับที่ส่งผลกระทบต่อการป้องกันนามแฝงประสิทธิภาพ เกมเมอร์มักจะเปิดใช้งานโหมด AA หากพวกเขาสามารถเพราะ AA ทำให้เกมดูดีขึ้น นักเล่นเกมในทำนองเดียวกันจะช่วยให้ฟิสิกส์ใน GPUs ของพวกเขาตราบใดที่อัตราเฟรมที่ยังคงเล่นได้ ด้วย AA ใช้งานวิ่งฟิสิกส์บน GPU โดยทั่วไปจะเร็วกว่าการทำงานในฟิสิกส์ CPU เมื่อ AA ถูกเปิดใช้งาน PhysX ทำงานบน GPU โดยเฉพาะช่วยให้การระบายการประมวลผล PhysX จาก GPU ที่ใช้สำหรับการแสดงผลกราฟิกมาตรฐานส่งผลให้การใช้งานที่ดีที่สุดของความสามารถในการประมวลผลในระบบ. ฉันสามารถเรียกใช้ NVIDIA PhysX GPU บนเมนบอร์ดของฉันได้อย่างไรNVIDIA PhysX API ใช้ GPU (Graphics หน่วยประมวลผล) ในการประมวลผลการคำนวณทางฟิสิกส์สภาพแวดล้อมในการเล่นเกมและการใช้งานที่สนับสนุนของ NVIDIA PhysX คำนวณฟิสิกส์สามารถที่ซับซ้อนมากและดังนั้นจึงเป็นความต้องการของระบบ GPU ต้องมี 256MB หน่วยความจำวิดีโอทุ่มเทท้องถิ่นรองรับเทคโนโลยี NVIDIA CUDA และยังมีแกน 32 หรือสูงกว่า ถ้า NVIDIA GPU เมนบอร์ดหรือการ์ด NVIDIA กราฟิกที่ไม่ได้ตอบสนองความต้องการเหล่านี้คุณจะไม่สามารถที่จะใช้ GPU ในการประมวลผล NVIDIA PhysX คำนวณ. ไม่ขนาด PhysX ทั่ว GPU และ CPU? ถ้าใช่หมายความว่ามี CPU เร็วขึ้นช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ PhysX หรือคุณภาพของภาพ? PhysX ใช้ทั้ง CPU และ GPU แต่โดยทั่วไปการดำเนินงานอย่างเข้มข้นคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่จะทำใน GPU อัพเกรด CPU อาจทำให้เกิดการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานบางอย่างตามที่จะอัพเกรด GPU แต่การปรับปรุงญาติมากขึ้นอยู่กับยอดเงินเริ่มต้นของระบบ เครื่องคอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดที่มีการผสมด้านขวาของซีพียูแรงม้า GPU จะเป็นทางออกที่ดีที่สุดที่สมดุล. Intel และ AMD กล่าวว่าดีกว่าที่จะเรียกใช้ฟิสิกส์บน CPU ตำแหน่ง NVIDIAs คืออะไร? PhysX ทำงานได้เร็วขึ้นและจะส่งมอบความสมจริงมากขึ้นโดยการทำงานบน GPU วิ่ง PhysX ในช่วงกลางถึงระดับ high-end GPU GeForce จะช่วยให้ 10-20 ครั้งผลกระทบมากขึ้นและความจงรักภักดีภาพกว่าฟิสิกส์ทำงานบนซีพียูระดับไฮเอนด์ บางส่วนของการประมวลผล PhysX จริงทำงานได้ทั้ง CPU และ GPU ใช้ประโยชน์ที่ดีที่สุดของสถาปัตยกรรมทั้งในการส่งมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับผู้ใช้ ที่สำคัญสามารถปรับขนาด PhysX กับฮาร์ดแวร์ GPU ในเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ อินเทลเอเอ็มดีและการแก้ปัญหาที่ใช้ Havok API, ฟังก์ชั่นได้รับการแก้ไขเท่านั้นและไม่สามารถปรับขนาด. อย่างไร PhysX สนับสนุนคอมพิวเตอร์ที่แตกต่างกัน? PhysX แสดงให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์ที่แตกต่างกันมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุด ในขณะที่เกมกำลังทำงานระบบ PhysX ดำเนินการบางส่วนของแบบจำลองทางกายภาพบน CPU และส่วนอื่น ๆ ในการประมวลผลแบบขนานของ GPU นี้ช่วยให้มั่นใจทุกองค์ประกอบของเครื่องคอมพิวเตอร์ที่สมดุลมีการใช้อย่างมีประสิทธิภาพในการส่งมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจะทำงานบน GPU ช้าลงประสิทธิภาพการเล่นเกม
วิ่งฟิสิกส์บน GPU เป็นปกติอย่างมีนัยสำคัญได้เร็วกว่าวิ่งฟิสิกส์บน CPU ดังนั้นประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีขึ้นเกมและอัตราเฟรมได้เร็วขึ้นมาก แต่ฟิสิกส์ยังสามารถเพิ่มผลกระทบต่อการทำงานในลักษณะเดียวกันว่า aliasing ประสิทธิภาพป้องกันผลกระทบนักเล่นเกมมักจะเปิดโหมด AA ถ้าพวกเขาสามารถเพราะ AA ทำให้เกมดูดีขึ้น เล่นเกมจะเหมือนกับใช้ฟิสิกส์ของ GPUs ตราบใดที่อัตราเฟรมยังคงสามารถเล่นได้ กับ AA ใช้งานวิ่งฟิสิกส์บน GPU โดยทั่วไปจะเร็วกว่าวิ่งฟิสิกส์บน CPU เมื่อ AA ถูกเปิดใช้งานการใช้ GPU ช่วยให้ภาวะเศรษฐกิจโดยเฉพาะการประมวลผลจาก GPU ที่ใช้มาตรฐานการแสดงผลกราฟิกที่เหมาะสม ซึ่งในการใช้ความสามารถในการประมวลผลในระบบ

ผมใช้ Nvidia GPU การบนเมนบอร์ดของฉัน
การใช้ API ของ NVIDIA GPU ( หน่วยประมวลผลกราฟิก ) กระบวนการฟิสิกส์การคำนวณสภาพแวดล้อมในเกมและโปรแกรมที่สนับสนุน NVIDIA การ . การคำนวณฟิสิกส์สามารถที่ซับซ้อนมากและดังนั้นจึงเป็นระบบความต้องการ , GPU ต้องมี 256MB ของหน่วยความจำวิดีโอทุ่มเท NVIDIA CUDA เทคโนโลยีท้องถิ่น สนับสนุน และยัง มี 32 คอร์ หรือสูงกว่าถ้าเมนบอร์ด NVIDIA GPU หรือ Nvidia กราฟิกการ์ดไม่ตรงกับความต้องการเหล่านี้ คุณจะไม่สามารถใช้ GPU ประมวลผลการคำนวณการ Nvidia

มีการระดับข้าม GPU และ CPU ถ้าใช่ หมายความว่ามี CPU เร็วขึ้นช่วยเพิ่มการประสิทธิภาพหรือคุณภาพของภาพ ?
การใช้ทั้ง CPU และ GPU ,แต่โดยทั่วไปมากที่สุด computationally เร่งรัดการดำเนินการเสร็จบน GPU . ซีพียูรุ่นอาจส่งผลในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเป็นจะมี GPU รุ่น แต่มาจากการปรับปรุงเป็นอย่างมากขึ้นอยู่กับยอดเงินที่เริ่มต้นของระบบ การเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องคอมพิวเตอร์ที่มีส่วนผสมที่เหมาะสมของ CPU กับ GPU แรงม้าจะเป็นทางออกที่สมดุลที่สุด

Intel และ AMD บอกว่ามัน�ดีกว่าวิ่งฟิสิกส์บนซีพียู อะไรคือ NVIDIA � s ตำแหน่ง ?
การ วิ่งเร็วและจะส่งมอบความสมจริงมากขึ้น โดยทำงานบน GPU . การใช้ GPU GeForce ในกลางถึงปลายสูงจะช่วยให้มากกว่า 10-20 ครั้งต่อความจงรักภักดีภาพมากกว่าฟิสิกส์ทำงานบนซีพียูระดับสูง ส่วนของการประมวลผลการเรียกใช้จริงทั้ง CPU และ GPU ,ใช้ดีที่สุดของสถาปัตยกรรมเพื่อให้ประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ผู้ใช้ ที่สำคัญคือ การสามารถปรับขนาดกับ GPU ฮาร์ดแวร์ Intel และ AMD ในเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ โซลูชั่น ซึ่งใช้ฮาวอค API จะคงที่ฟังก์ชันเท่านั้น และไม่สามารถขนาด

วิธีการสนับสนุนข้อมูลคอมพิวเตอร์ได้ แสดงวิธีการคำนวณต่างกัน
การส่งมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุดในขณะที่เกมกำลังทำงานอยู่ ระบบการดำเนินการบางส่วนของการจำลองทางกายภาพบนซีพียูและส่วนอื่น ๆบนโปรเซสเซอร์แบบขนานของ GPU . นี้ช่วยให้ส่วนประกอบทั้งหมดของเครื่องคอมพิวเตอร์ที่สมดุลจะใช้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อส่งมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุด