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我刚刚完成了计算机图形学类(class),我们必须对光线追踪器进行编程。尽管所有结果都是正确的,但我对 OpenMP 的使用感到困惑(顺便说一句,这不是类(class)的一部分)。我有这个循环(C++):
#pragma omp parallel for private(L, ray)
// for (x = x_from; x < x_till; x++) {
// printf("Col: %5d\n", x);
// for (y = y_from; y < y_till; y++) {
for (int xy = 0; xy < xy_range; xy++) {
int x = x_from + (xy % x_width);
int y = y_from + (xy / x_width);
ray = cam->get_ray_at(x, y);
L = trace_ray(ray, 0, cam->inter);
#pragma omp critical
cam->set_pixel(x, y, L);
}
// }
}
我尝试了很多配置。但最终让我最困惑的是,上面的版本,结合单一的,是所有版本中效率最低的(150 秒对单独的 x 和 y 为 120 秒。“关键”不会显着改变时间。
更多:虽然我希望单个 for 循环并行化每个单独的迭代,但事实并非如此。使用此方法,以 8 - 8 - 8 - 1(8 个核心)为一组执行 25 个循环。事实上,单独的 y 循环(在 list 中被注释掉)似乎可以更有效地分配负载。删除“parallel for”中的“for”确实有所改善略微(148 对 150 秒;)
此外,我尝试了本地定义与全局定义(使用必要的私有(private)编译指示)。我试图在循环内声明 L 和 ray。一切都无济于事...
我会很感激建议或指点...
这里有一些更精确的数据:
Single loop Yes No No Yes
'Critical" No No Yes Yes
---------------------- ---------------------- ---------------------- ----------------------
User CPU Mean User CPU Mean User CPU Mean User CPU Mean
Scene 5 37.9 158.9 3.66 26.5 185.5 7.00 27.0 187.7 6.95 38.7 161.8 4.18
Scene 6 18.8 110 5.85 17.7 112 6.32 18.1 113.8 5.29 19.4 112.2 5.78
Scene 7 149 658.8 4.42 114 679.9 5.96 114 653.8 5.73 149 659.8 4.43
Plane 112.0 497.3 4.44 105 520.5 4.95 103.8 525 5.06 113.5 504.8 4.45
5-balls 126 760.2 6.03 162.3 697.5 4.36 170.3 725.3 4.23 127.3 766.5 6.02
'Mean'是CPU/User,即核心占用的平均值。请注意,在某些情况下,平均值仅为 4.xx。
解决方案及结果:
Single loop Yes No
---------------------- ----------------------
User CPU Mean User CPU Mean
Scene 5 23.9 190.1 7.95 24.4 190.7 7.82
Scene 6 14.3 114.2 7.98 14.5 114.9 7.92
Scene 7 85.5 675.9 7.91 106.9 698.8 6.54
Plane 72.7 579.1 7.97 72.6 578.4 7.97
5-balls 104.8 823.3 7.86 103.9 825.1 7.94
这个优秀的结果是通过将 schedule(dynamic, 1) 添加到#pragma omp parallel for line 是这样的:
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, 1)
它查看内核的运行时负载分配(相对于编译时间)。
再注意一点,',1'参数是为了限制 block 。它可以省略,在这种情况下 openmp 使用默认值值(value)。也许加 1 会使负载分布过于细化,但在这种情况下,无论哪种方式我都找不到任何性能差异。我猜光线追踪任务太慢并且隐藏了任何管理开销。
最佳答案
我已经编写了一个 Whitted sytle 光线追踪器,它在 OpenCL 中对完整的光线树(反射和折射)进行操作。我还没有用 OpenMP 完成它,但这是我的下一个目标。如果你想学习 OpenMP,我会先从一些更简单的任务开始。但让我发表一些评论。
你是怎么安排时间的?您写道“删除‘parallel for’中的‘for’确实略有改善”。这是没有意义的。删除 for 将在每个线程上运行相同的代码,而不是将线程分布到不同的迭代(做一些 hello world 测试来证明这一点)。它应该更慢而不是更快。这让我想知道你是如何安排时间的。我添加了一些代码来展示如何进行计时。
您不必使用critical
。如果每次迭代都写入不同的像素,那么就没有必要了。根据场景的复杂性,critical
可能会使速度变慢。
最后,要获得最佳性能,您还需要使用 SSE/AVX 并同时对多个像素进行操作。这可以通过所谓的基于数据包的光线追踪来完成。有关此 http://graphics.stanford.edu/~boulos/papers/cook_gi07.pdf 的良好讨论,请参阅以下链接
编辑:由于每个像素可能需要不同的时间,因此您希望使用 schedule(dynamic) 而不是通常(但不一定)默认的 schedule(static) 。查看代码。
Ingo Wald 的博士论文: http://www.sci.utah.edu/~wald/PhD/
double dtime = omp_get_wtime();
#pragma omp parallel
{
Ray ray;
Color L;
#pragma omp for schedule(dynamic)
for (int xy = 0; xy < xy_range; xy++) {
int x = x_from + (xy % x_width);
int y = y_from + (xy / x_width);
ray = cam->get_ray_at(x, y);
L = trace_ray(ray, 0, cam->inter);
cam->set_pixel(x, y, L);
}
}
dtime = omp_get_wtime() - dtime;
printf("time %f\n", dtime);
关于c - 在优化中迷失/困惑,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16402657/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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