Gpu вычисления, groupId theradId gridId что означают, как пользоваться?

Потому что один поток команд на все данные, который выполняется на множестве маленьких cpu.
Поэтому локальность данных не особо помогает.
Хотя насколько помню там всё хорошо будет с данными: они пачкой грузятся, пачкой обрабатываются.

Там есть вот эти group grid thead block id X,Y,Z

Хочешь скорости - изучай архитектуру целевой платформы.
Я когда матрицы умножал, получал прирост производительности, если размер был кратен 32-м.

Как реализовать движение частиц в векторном поле или сплошной среде?

Я не понял, а почему в Update ускорение сбрасывается в ноль, а потом мы его измененяем через -= ?

Изменение скорости и положения написано правильно.
Я же правильно понимаю, что весь вопрос в том как правильно посчитать ускорение?

Вариант 2, кстати, похож на правду. Ускорение просто меняется на величину значения вектора, как если бы там действовала какая-то сила. Только массу не учитываем.

SaaS: одна БД на клиента, или общая база данных?

Postgresql тоже так не умеет. Но и не надо (почти)

Если первичный ключ (company_id, id), то нам без разницы что в id, главное чтобы внутри одной компании не было повторений. Т.е. после переноса на другой инстанс придётся выставлять сиквенс как max(id). Неприятно, но не смертельно.

Кто-нибудь делал слой bff внутри api, а не отдельным сервисом?

А ходили в этот сервис фронты или другие бэкенд сервисы?

Пока вижу только один основной минус модуля BFF внутри монолита - придётся всё перемапливать. Т.е. модуль BFF содержит ДТО, которые отдаются на фронт, как он этого хочет, а слой приложения отдаёт данные в своём формате. И каждый вызов, даже если он 1 к 1 транслируется в вызов слоя приложения придётся перемапливать. Зато получаем возможность оставить логику склейки сущностей из разны доменов в BFF, а слой приложения пилить на модули.