可以在 SIMD 架构下加速 raymarching 吗？

Posted 2023-02-16

【中文标题】可以在 SIMD 架构下加速 raymarching 吗？

【英文标题】：Can raymarching be accelerated under an SIMD architecture?

【发布时间】：2012-02-05 10:14:32

【问题描述】：

答案似乎是否定的，因为光线行进是高度有条件的，即每条光线都遵循唯一的执行路径，因为在每一步中，我们都会检查不透明度、终止等，这些会根据单个光线的方向而有所不同。

因此，SIMD 似乎在很大程度上无法加速这一进程；相反，加速需要 MIMD。

这有意义吗？还是我错过了什么？

【参考方案1】：

如前所述，您可能会通过实施您的 使用 SSE 指令的向量数学（注意所讨论的效果 here - 也适用于其他方法）。这种方法将允许代码 保持简洁和可维护。

但是，我假设您的问题是关于“数据包遍历”（或其他 喜欢它），换句话说，处理多个标量值中的每一个 不同的光线：

原则上应该可以将着色推迟到另一个通道。 一旦裸行进，SIMD 数据包可以重新填充新的光线 pass 终止，临时结果存储为着色的输入 经过。这将允许并行化某个特定的、取决于案例的百分比 开发所有四个 SIMD 通道的代码。 平铺图像并以莫顿顺序索引其中的光线可能是 为了避免缓存压力也是一个好主意（除非您的几何图形是 严格的程序）。

除非你尝试，否则你不会知道它是否有回报。我的猜测是，如果它 确实，加速量可能不值得代码的复杂性 只有四个车道。

您是否考虑过使用 SIMT 架构，例如可编程 GPU？ 最新的可编程图形板允许您执行 以交互速率进行 raymarching（在浏览器中查看 here）。

【讨论】：

对于不确定 SIMT 和 SIMD 之间差异的其他人，请致 add to your answer。

【参考方案2】：

最近几天，我为门格尔海绵构建了一个基于软件的 raymarcher。目前没有使用 SIMD，我也没有使用特殊算法。我只是在 X 和 Y 中从 -1 跟踪到 1，它们是目标纹理的 U 和 V。然后我得到了一个相机位置和一个目的地，我用它来计算 raymarch 的增量向量。

之后，我使用一个恒定的迭代值来执行，其中只有一个分支决定是否与分形体积有交集。所以如果我的相机眼睛是 E 并且我的方向向量是 D 我必须找到最小的 t。如果我发现或达到最大距离，我会打破循环。最后我得到了 t - 我计算了片段颜色。

在我看来，应该可以通过 SSE1/2 并行化这些操作，因为可以通过将向量 (__m64 / __m128) 中的字段归零来解决分支问题，因此此处不再适用进一步的 SIMD 操作。这真的取决于你 raymarch/-cast 的内容，但如果你只是从一个函数计算片段颜色（比如我的分形曲线）并且不以非线性方式访问内存，那么有一些技巧可以使它成为可能。

当然，这个答案包含推测，但是当我并行化这个例程时，我会通知你。

【参考方案3】：

例如，仅当 SSE 允许您对向量进行并行操作时。