Des compétences en informatique parallèle en programmation graphique C++ révélées

Les conseils sur l'informatique parallèle dans la programmation graphique incluent : l'utilisation d'OpenMP pour paralléliser des boucles, telles que #pragma omp parallel for. Utilisez CUDA pour le calcul parallèle sur GPU, comme l'écriture de fonctions du noyau CUDA. Parallélisez les mises à jour des images, par exemple en utilisant des threads pour restituer différents composants de la scène. Cas pratique : Rendu de terrain sphérique parallèle, utilisant les fonctions du noyau CUDA pour calculer les valeurs des pixels et les normales.

Techniques de calcul parallèle dans la programmation graphique C++

L'informatique parallèle est une technologie qui utilise un processeur ou un GPU multicœur pour effectuer plusieurs tâches simultanément. En programmation graphique, le calcul parallèle peut améliorer considérablement la vitesse de rendu et les performances globales. Cet article présente quelques techniques pratiques de calcul parallèle pour la programmation graphique en C++.

1. Paralléliser les boucles à l'aide d'OpenMP

OpenMP est une bibliothèque de programmation parallèle couramment utilisée qui prend en charge le parallélisme de la mémoire partagée. Pour paralléliser une boucle à l'aide d'OpenMP, vous pouvez ajouter la directive #pragma omp parallel for, comme indiqué ci-dessous : #pragma omp parallel for 指令，如下所示：

#include <omp.h>

void renderPixels() {
  int imageWidth = 1000;
  int imageHeight = 1000;
  
  #pragma omp parallel for
  for (int x = 0; x < imageWidth; x++) {
    for (int y = 0; y < imageHeight; y++) {
      // 渲染像素 (x, y)
    }
  }
}

在这个示例中，renderPixels 函数的并行 for 循环将把渲染任务分配给多个线程，从而加速渲染过程。

2. 使用 CUDA 进行 GPU 并行计算

CUDA 是 NVIDIA 推出的 GPU 并行编程平台。它支持在 GPU 上执行高性能计算任务。要使用 CUDA 进行图形编程，可以编写 CUDA 内核函数，如下所示：

__global__ void renderPixels(int* pixels, int width, int height) {
  int threadIdx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
  int threadIdy = threadIdx % blockDim.y;
  
  if (threadIdx < width * height) {
    int x = threadIdx % width;
    int y = threadIdy;
    // 渲染像素 (x, y)
  }
}

这个 CUDA 内核函数将并发地渲染 pixels 数组中的像素。要调用内核，可以使用以下代码：

#include <cuda.h>

void renderPixelsCUDA() {
  int imageWidth = 1000;
  int imageHeight = 1000;
  int* pixels = new int[imageWidth * imageHeight];
  
  // 设置 CUDA 设备并调用内核
  cudaSetDevice(0);
  int numBlocks = (imageWidth * imageHeight) / (blockDim.x * blockDim.y);
  renderPixels<<<numBlocks, blockDim>>>(pixels, imageWidth, imageHeight);
  cudaDeviceSynchronize();
  
  // 从设备复制回结果
  cudaMemcpy(pixels, pixelsDevice, sizeof(int) * imageWidth * imageHeight, cudaMemcpyDeviceToHost);
}

3. 并行化帧更新

在游戏和交互式图形应用程序中，频繁更新帧很有必要。使用并行化技术可以加速帧更新过程。一种方法是使用多个线程来渲染不同的场景组件，如下所示：

std::thread renderThread;

void mainLoop() {
  while (true) {
    std::future<SceneComponent*> future = std::async(std::launch::async, &SceneComponent::render, scene.getComponent(0));
    SceneComponent* component = future.get();
    
    // 将渲染好的场景组件显示到屏幕上
  }
}

在这种方法中，mainLoop 函数使用 std::async

#include <cuda.h>

__global__ void renderSphere(int* pixels, float3* normals, float3 cameraPos, float3 cameraDir, float radius, int width, int height) {
  int threadIdx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
  int threadIdy = threadIdx % blockDim.y;
  
  if (threadIdx < width * height) {
    int x = threadIdx % width;
    int y = threadIdy;
    // 转换屏幕坐标到视锥体空间
    float3 screenPos = {x, y, 0};
    float3 rayDir = normalize(screenPos - cameraPos);
    
    // 计算射线和球体的交点
    float discriminant = dot(rayDir, cameraDir);
    discriminant *= discriminant - dot(rayDir, rayDir - cameraDir * discriminant);
    if (discriminant >= 0) {
      // 获取法线并计算着色
      float t = sqrt(discriminant);
      float3 hitPoint = cameraPos + rayDir * t;
      float3 normal = normalize(hitPoint - float3(0, 0, 0));
      // 保存结果
      pixels[threadIdx] = calculateColor(normal, cameraDir, lightPosition);
      normals[threadIdx] = normal;
    }
  }
}

Dans cet exemple, le for parallèle des <code>renderPixels code> fonction Les boucles accéléreront le processus de rendu en distribuant les tâches de rendu à plusieurs threads.

2. Utilisez CUDA pour le calcul parallèle GPU

CUDA est une plate-forme de programmation parallèle GPU lancée par NVIDIA. Il permet d’effectuer des tâches de calcul hautes performances sur des GPU. Pour utiliser CUDA pour la programmation graphique, vous pouvez écrire une fonction du noyau CUDA comme celle-ci :

rrreee

Cette fonction du noyau CUDA restituera simultanément les pixels du tableau pixels. Pour appeler le noyau, vous pouvez utiliser le code suivant : 🎜rrreee🎜🎜3. Paralléliser les mises à jour des cadres🎜🎜🎜Dans les jeux et les applications graphiques interactives, des mises à jour fréquentes des cadres sont nécessaires. Le processus de mise à jour des trames peut être accéléré à l'aide de techniques de parallélisation. Une solution consiste à utiliser plusieurs threads pour restituer différents composants de la scène, comme indiqué ci-dessous : 🎜rrreee🎜 Dans cette méthode, la fonction mainLoop est démarrée en utilisant std::async. thread pour restituer les composants de la scène simultanément. 🎜🎜🎜Cas pratique : Rendu de terrain sphérique parallèle🎜🎜🎜Le terrain sphérique est un modèle 3D utilisé pour restituer la surface d'un globe ou d'un autre corps céleste. L'utilisation de la parallélisation CUDA peut accélérer considérablement le rendu du terrain sphérique. L'extrait de code suivant montre comment utiliser CUDA pour restituer le terrain de la balle en parallèle : 🎜rrreee🎜 En utilisant les fonctions du noyau CUDA pour calculer les valeurs de pixels et les normales de la surface du terrain de la balle en parallèle, la vitesse de rendu peut être considérablement augmentée et élevée. Un terrain de balle de qualité supérieure peut être restitué à haute résolution. 🎜

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