如何使用Sprite Kit制作像切绳子这样的游戏

先，先下载一下启动项目。把它放在合适的地方然后用XCode打开看一下它的构成。

项目包括4个主文件，如下所示：

Classes包括一些主文件，比如主视图的控制器，场景以及绳子对象的类。你将会在阅读教程的过程中在里面加入这些类。

Helpers包括一些储存游戏数据的文件，它的数据将贯穿这个游戏程序。

Resources/Sounds包含了项目的声音文件。

Resources/Other包含了一些用于在场景中加入粒子的文件。

Other Resources包含了从第三方得到的所有资源。这篇教程将会使用一个iOS Game by Tutorials制作的插件，叫SKUtils。

Imagesxcassets包含了资源。

另外，我已经加入了所有必要的#import语句到启动项目。这些#import语句都被包含在 CutTheVerlet-Prefixpch中。

注释：Apch就是预先编译好的头文件。预编译头文件是用来加快文件编译速度的文件。他们使在你的项目中被使用的那些文件不需要被导入。只要记住预编译头文件能隐藏在类中使用到的附属物。

关掉Resources 和 Other Resources ，你不需要在这些地方进行修改的。你会在Classes和Helpers中直接使用到这些文件。

一个可能的原因是 boost 的版本较低。

改进办法是执行如下命令：

# sudo apt-get install libboost-all-dev

然后按照文章步骤安装就可以了，为了便于阅览，我们把步骤也贴在这里：

机器 *** 作系统为 Ubuntu1404，安装了 CUDA75。

在家目录下建立 gromacs 目录做为工作目录下，拷贝了 4 个安装包：

openmpi-165targz

fftw-333targz

cmake-289tar

gromacs-504targz

1安装 openmpi

$ cd ~/gromacs

$ tar –xvf openmpi-165targz

$ cd openmpi-165

$ /configure --prefix=/opt/openmpi

$ sudo make

$ sudo make install

2安装 fftw

$ cd ~/gromacs

$ tar –xvf fftw-333targz

$ cd fftw-333

$ /configure --prefix=/opt/fftw –enable-float –enable-shared

$ sudo make

$ sudo make install

3安装 cmake

$ cd ~/gromacs

$ tar xvf cmake-289tar

$ cd cmake-289

$ /bootstrap

$ sudo make

$ sudo make install

4编译 gromacs GPU 版本

$ cd ~/gromacs

$ mkdir build-gpu

$ cd build-gpu

$ sudo cmake -DFFTWF_LIBRARY=/opt/fftw/lib/libfftw3fso -DFFTWF_INCLUDE_DIR=/opt/fftw/include  -DGMX_MPI=ON –DGMX_GPU=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/gromacs-504-gpu

$ sudo make

$ sudo make install

步骤 4 编译 gromacs 时，cmake 步骤如果有如下提示信息的话，说明 boost 版本低：

配置环境变量：

$ vi ~/bashrc

增加如下内容：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

export PATH=$PATH:/opt/openmpi/bin

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/openmpi/lib

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/fftw/lib

export PATH=$PATH:/opt/gromacs-504-gpu/bin

保存退出。

关掉当前终端窗口，重新开启一个终端窗口。

下面我们测试一下样例程序在单 GPU 和多 GPU 的数据。

测试服务器配置如下：

CPU：2 颗 E5-2620（6 核心）

内存：64G

GPU：2 片 K80（每片 K80 有 2 核心，所以有 4 个 GPU 设备）

在家目录下建立目录 test，将 ADH_bench_systemstargz 拷贝到该目录下。

$ cd ~/test

$ tar xvf ADH_bench_systemstargz

$ cd adh_cubic

$ grompp_mpi –f rf_verletmdp

单 GPU 的调用命令是：

$ mdrun_mpi

或

$ mpirun –np 1 mdrun_mpi

多 GPU 的调用命令是：

$ mpirun –np 2 mdrun_mpi

或

$ mpirun –np 3 mdrun_mpi

或

$ mpirun –np 4 mdrun_mpi

单 GPU 设备执行数据如下图：

2 个 GPU 设备执行数据如下图：

3 个 GPU 设备执行数据如下图：

4 个 GPU 设备执行数据如下图：

呵呵，看来我们有研究相同的问题吧

matlab是一种科学的计算语言，采用的是解释执行的方式，在配置比较水的机器（比如说我的），运行起来速度不敢恭维，但是他适合工程师用，快速建立起自己的运算平台，很多语法是类似c语言。你可以考察一下matlab的安装目录下extern下面lib库中的函数，可以发现，有很多的c语言代码，实际上，其内核有很多c的成分。

所以你应该可以明白了，可以运行，但是要把matlab的库函数包含在c编译库中。

你完全可以在extern中的example中，在matlab环境下面运行几个c代码试一试，当然所采用的指令是mex（把c语言用于matlab中），mcc把matalb代码转化为c代码，一些具体的参数，你可以用matlab强大的help工具获得。我们还可以一起探讨一下啊，给各邮箱之类的吧，呵呵，很乐意的

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