C++ グラフィックス プログラミングの並列コンピューティング スキルが明らかに

グラフィックス プログラミングにおける並列コンピューティングのヒントには、OpenMP を使用したループの並列化 (#pragma ompParallel for など) が含まれます。 CUDA カーネル関数の作成など、GPU 並列コンピューティングには CUDA を使用します。スレッドを使用してさまざまなシーン コンポーネントをレンダリングするなど、フレーム更新を並列化します。実際のケース: CUDA カーネル関数を使用してピクセル値と法線を計算する平行球面地形レンダリング。

C++ グラフィックス プログラミングにおける並列コンピューティング技術

並列コンピューティングは、マルチコア CPU または GPU を使用して複数のタスクを同時に実行するテクノロジです。グラフィックス プログラミングでは、並列コンピューティングによりレンダリング速度と全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。この記事では、C++ を使用したグラフィックス プログラミングのための実践的な並列コンピューティング テクニックをいくつか紹介します。

1. OpenMP を使用したループの並列化

OpenMP は、共有メモリ並列処理のサポートを提供する、一般的に使用される並列プログラミング ライブラリです。 OpenMP を使用してループを並列化するには、次のように #pragma ompParallel for ディレクティブを追加できます。 #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;
    }
  }
}

この例では、renderPixels の並列 for function ループは、レンダリング タスクを複数のスレッドに分散することでレンダリング プロセスを高速化します。

2. GPU 並列コンピューティングに CUDA を使用する

CUDA は、NVIDIA によって開始された GPU 並列プログラミング プラットフォームです。これにより、高性能コンピューティング タスクを GPU 上で実行できるようになります。グラフィックス プログラミングに CUDA を使用するには、次のような CUDA カーネル関数を作成できます:

rrreee

この CUDA カーネル関数は、pixels 配列内のピクセルを同時にレンダリングします。カーネルを呼び出すには、次のコードを使用できます: 🎜rrreee🎜🎜3. フレーム更新を並列化する🎜🎜🎜 ゲームやインタラクティブ グラフィック アプリケーションでは、頻繁にフレームを更新する必要があります。フレーム更新プロセスは、並列化技術を使用して高速化できます。 1 つの方法は、以下に示すように、複数のスレッドを使用してさまざまなシーン コンポーネントをレンダリングすることです: 🎜rrreee🎜 このメソッドでは、mainLoop 関数は std::async を使用して開始されます。シーンコンポーネントを同時にレンダリングするスレッド。 🎜🎜🎜実際のケース: 平行な球面地形のレンダリング🎜🎜🎜球面地形は、地球または他の天体の表面をレンダリングするために使用される 3D モデルです。 CUDA 並列化を使用すると、球状地形のレンダリングを大幅に高速化できます。次のコード スニペットは、CUDA を使用してボール テレインを並行してレンダリングする方法を示しています: 🎜rrreee🎜 CUDA カーネル関数を使用してボール テレイン サーフェスのピクセル値と法線を並行して計算することにより、レンダリング速度が大幅に向上し、高速化されます。高品質のボール地形を高解像度でレンダリングできます。 🎜

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