Kemahiran pengkomputeran selari pengaturcaraan grafik C++ didedahkan

Petua pengkomputeran selari dalam pengaturcaraan grafik termasuk: menggunakan OpenMP untuk menyelaraskan gelung, seperti #pragma omp parallel for. Gunakan CUDA untuk pengkomputeran selari GPU, seperti menulis fungsi kernel CUDA. Sejajarkan kemas kini bingkai, seperti menggunakan benang untuk menghasilkan komponen pemandangan yang berbeza. Kes praktikal: Paparan rupa bumi sfera selari, menggunakan fungsi kernel CUDA untuk mengira nilai piksel dan normal.

Teknik Pengkomputeran Selari dalam Pengaturcaraan Grafik C++

Pengkomputeran selari ialah teknologi yang menggunakan CPU atau GPU berbilang teras untuk melaksanakan pelbagai tugas secara serentak. Dalam pengaturcaraan grafik, pengkomputeran selari boleh meningkatkan kelajuan pemaparan dan prestasi keseluruhan dengan ketara. Artikel ini memperkenalkan beberapa teknik pengkomputeran selari praktikal untuk pengaturcaraan grafik menggunakan C++.

1. Parallelize gelung menggunakan OpenMP

OpenMP ialah perpustakaan pengaturcaraan selari yang biasa digunakan yang menyediakan sokongan untuk keselarian memori dikongsi. Untuk menyelaraskan gelung menggunakan OpenMP, anda boleh menambah arahan #pragma omp parallel for seperti berikut: #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;
    }
  }
}

Dalam contoh ini, selari untuk <code>renderPixels fungsi Gelung akan mempercepatkan proses pemaparan dengan mengagihkan tugas pemaparan kepada berbilang utas.

2. Gunakan CUDA untuk pengkomputeran selari GPU

CUDA ialah platform pengaturcaraan selari GPU yang dilancarkan oleh NVIDIA. Ia membolehkan tugas pengkomputeran berprestasi tinggi dilakukan pada GPU. Untuk menggunakan CUDA untuk pengaturcaraan grafik, anda boleh menulis fungsi inti CUDA seperti ini:

rrreee

Fungsi inti CUDA ini akan memaparkan piksel dalam tatasusunan piksel secara serentak. Untuk memanggil kernel, anda boleh menggunakan kod berikut: 🎜rrreee🎜🎜3 Parallelize frame updates🎜🎜🎜Dalam permainan dan aplikasi grafik interaktif, kemas kini bingkai yang kerap diperlukan. Proses kemas kini bingkai boleh dipercepatkan menggunakan teknik paralelisasi. Satu cara ialah menggunakan berbilang benang untuk menghasilkan komponen pemandangan yang berbeza, seperti yang ditunjukkan di bawah: 🎜rrreee🎜 Dalam kaedah ini, fungsi mainLoop dimulakan menggunakan std::async A baru benang untuk memaparkan komponen pemandangan secara serentak. 🎜🎜🎜Sarung praktikal: Paparan rupa bumi sfera selari🎜🎜🎜Rupa bumi sfera ialah model 3D yang digunakan untuk memaparkan permukaan glob atau badan angkasa yang lain. Menggunakan penyejajaran CUDA boleh mempercepatkan pemaparan rupa bumi sfera dengan ketara. Coretan kod berikut menunjukkan cara menggunakan CUDA untuk menjadikan rupa bumi bola selari: 🎜rrreee🎜 Dengan menggunakan fungsi kernel CUDA untuk mengira nilai piksel dan normal permukaan rupa bumi bola secara selari, kelajuan pemaparan boleh ditingkatkan dengan banyak dan tinggi rupa bumi bola yang berkualiti boleh diberikan pada resolusi tinggi. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Kemahiran pengkomputeran selari pengaturcaraan grafik C++ didedahkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!