{"topic":{"id":13976,"title":"2.3 渲染管线并行","slug":"topic","categoryId":56,"createdAt":"2024-12-05 09:47:29.67884","bumpedAt":"2024-12-06 03:47:11.514871","views":190,"postsCount":2,"highestPostNumber":2,"likeCount":3,"closed":false,"pinned":false,"pinnedGlobally":false,"pinnedAt":null,"pinnedUntil":null,"isBanner":false,"excerpt":"我起初以为要将线程的计算工作移到 gpu 上去，但好像这并不是文档本意，因为若要如此操作势必要更改源代码后缀为 .cu.cu.cu 以及更改编译方式，这跟提交要求不符。 😮‍💨 我在助教的公开分享文章里看到了这样一句：启动 8 个线程便能够达到 4 以上的加速比 (edit1 来源：https://xjtu.app/t/topic/9693 文档的截图也确实显示出，8 个线程达到了 7.5691.231=6.15\\frac{7.5…","deletedAt":null,"isAnonymous":false,"category":{"id":56,"name":"计算机图形学","slug":"cg","color":"92278F"},"author":{"id":259,"username":"ReturnDream","name":"保密","avatarUrl":null},"tags":[]},"posts":[{"id":44248,"postNumber":1,"raw":"我起初以为要将线程的计算工作移到 gpu 上去，但好像这并不是文档本意，因为若要如此操作势必要更改源代码后缀为 $.cu$ 以及更改编译方式，这跟提交要求不符。 :exhale:\n\n我在助教的公开分享文章里看到了这样一句：\n\n> 启动 8 个线程便能够达到 4 以上的加速比 \n\n(edit1 来源：https://xjtu.app/t/topic/9693\n\n文档的截图也确实显示出，8 个线程达到了 $\\frac{7.569}{1.231}=6.15$ 的加速比，但如果是 `VertexProcessor::worker_thread`、`Rasterizer::worker_thread`、`FragmentProcessor::worker_thread` 三类线程一起分这\"8\"个线程的话，假设工作时间主要由片元处理决定，因为每类线程至少要有一个，那最好的情况也是:\n`VertexProcessor::worker_thread`: 1 个\n`Rasterizer::worker_thread`:1 个\n`FragmentProcessor::worker_thread`:6 个\n加速比应该也不会超过 6 吧。\n\n因为最理想情况就是 6 个 `FragmentProcessor::worker_thread` 能完全填补空闲时间，将这部分的时间 $t_0$ 减少至 $\\frac{1}{6}t_0$ \n( 不知道这样的分析方法对不对，还是说可以把这三个函数视为线程包工头，在这些包工头线程内部使用 `std::thread` 召唤工人线程来打工？:thinking:\n类似下图：\n[grid mode=\"tile\"]\n![f06a4c3273dd78bb3dd7d751e789c476|622x500, 75%](/uploads/image/79/10/79109e6423d3a577d4546b87bcb0b4e8bf3a643c49eaa7e4f1f1a656023b4d4a.avif)\n![2d6fdd877df889eff693e10233ca79b5|690x324, 75%](/uploads/image/09/19/09193ea17d21bea42532804384042d7bf84e26c4a8a97a6adced5ef1137d730f.avif)\n[/grid]","cooked":"

我起初以为要将线程的计算工作移到 gpu 上去，但好像这并不是文档本意，因为若要如此操作势必要更改源代码后缀为 $.cu$ 以及更改编译方式，这跟提交要求不符。 😮‍💨

我在助教的公开分享文章里看到了这样一句：

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启动 8 个线程便能够达到 4 以上的加速比
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(edit1 来源：图形学实验框架 Dandelion 始末（四）：渲染模式与软渲染流程

文档的截图也确实显示出，8 个线程达到了 $\\frac{7.569}{1.231}=6.15$ 的加速比，但如果是 VertexProcessor::worker_thread、Rasterizer::worker_thread、FragmentProcessor::worker_thread 三类线程一起分这\"8\"个线程的话，假设工作时间主要由片元处理决定，因为每类线程至少要有一个，那最好的情况也是:
\nVertexProcessor::worker_thread: 1 个
\nRasterizer::worker_thread:1 个
\nFragmentProcessor::worker_thread:6 个
\n加速比应该也不会超过 6 吧。

因为最理想情况就是 6 个 FragmentProcessor::worker_thread 能完全填补空闲时间，将这部分的时间 $t_0$ 减少至 $\\frac{1}{6}t_0$
\n( 不知道这样的分析方法对不对，还是说可以把这三个函数视为线程包工头，在这些包工头线程内部使用 std::thread 召唤工人线程来打工？🤔
\n类似下图：

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\n $\"2d6fdd877df889eff693e10233ca79b5\"$

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本实验主要是在“软”光栅的基础上实现并行，所以不涉及 GPU，而且也不是所有设备都支持 CUDA。
我不知道你看的是哪篇公开文章，但是在某些时候是可能发生超线性加速的，具体可以参考加速比 - 维基百科，自由的百科全书。
你当然可以在 work_thread 内部再维护一些线程在内部再进行任务的并行运算，但是没有必要。如何保持这些内部线程数据一致性，并且达到加速的效果，是个比较麻烦的事情。所以考虑如何增加各个阶段的 work_thread，以及如何优化各个阶段内的算法，就已经足够了。

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