在SIMD架構下可以加速raymarching？

Question

答案似乎是否定的，因爲raymarching是高度條件的，即每條光線都遵循唯一的執行路徑，因爲在每一步我們都會檢查不透明度，終止等，這將根據單個光線的方向而變化。

因此，似乎SIMD很大程度上無法加速這一點;相反，加速需要MIMD。

這是否有意義？或者我錯過了什麼？

Answer 1

如前所述，你很可能使用SSE指令實現您 矢量數學得到了加速（注意影響討論 here - 也爲其他的方法）。這種方法將使代碼 保持簡潔和可維護性。

我承擔，但是，你的問題是關於「包穿越」（或東西 喜歡它），換句話說處理多個標量值每一個 不同的射線：

原則上應該是可能的推遲陰影到另一個通行證。 一旦裸行進 通過終止並且臨時結果作爲輸入存儲爲陰影 通過，則可以用新射線重新填充SIMD分組。這將允許並行化您的代碼的某個特定案例相關百分比 ，以顯示所有四個SIMD通道。 爲了避免高速緩存壓力（除非您的幾何體嚴格爲程序性），平鋪圖像並將其中的射線編入Morton-order可能是一個好主意。

除非您嘗試，否則您不知道它是否有回報。我的猜測是，如果它 確實如此，那麼加速的數量可能並不值得代碼 在四條車道上的複雜性。

您是否考慮過使用SIMT架構，如可編程GPU？ 最新的可編程圖形卡允許您以交互式速率執行 raymarching（查看它發生在您的瀏覽器here）。

Answer 2

例如，只要SSE能夠讓您對矢量並行操作。

Answer 3

最後幾天我爲一塊海綿做了一個基於軟件的raymarcher。目前沒有使用SIMD，我也沒有使用特殊的算法。我只在X和Y的-1和1之間追蹤，這是目標紋理的U和V.然後我得到了一個相機位置和一個目的地，我用它來計算raymarch的增量矢量。

之後，我使用恆定的迭代值執行，其中只有一個分支決定是否與分形體積有交集。所以如果我的相機眼睛是E，我的方向矢量是D，我必須找到最小的t。如果我發現或達到了最大距離，我會打破循環。最後我有 - 從計算片段顏色。

在我看來，應該可以通過SSE1/2來並行化這些操作，因爲可以通過將矢量中的字段置零（__m64/__m128）來解決分支問題，所以進一步的SIMD操作將不適用於此處。這實際上取決於你的raymarch/-cast，但如果你只是從一個函數中計算片段顏色（就像我的分形曲線一樣），而不是非線性地訪問內存，有一些技巧可以使它成爲可能。

當然，這個答案包含猜測，但是當我並行化這個例程時，我會通知你。