【发布时间】:2018-04-10 22:56:39
【问题描述】:
请看一下 OpenCL 内核中的这段代码:
uint point_color = 4278190080;
float point_percent = 1.0f;
float near_pixel_size = (...);
float far_pixel_size = (...);
float delta_pixel_size = far_pixel_size - near_pixel_size;
float3 near = (...);
float3 far = (...);
float3 direction = normalize(far - near);
point_position = (...) + 10;
for (size_t p = 0; p < point_count; p++, position += 4)
{
float3 point = (float3)(point_list[point_position], point_list[point_position + 1], point_list[point_position + 2]);
float projection = dot(point - near, direction);
float3 projected = near + direction * projection;
float rejection_length = distance(point, projected);
float percent = projection / segment_length;
float pixel_size = near_pixel_size + percent * delta_pixel_size;
bool is_candidate = (pixel_size > rejection_length && point_percent > percent);
point_color = (is_candidate ? (uint)point_list[point_position + 3] | 4278190080 : point_color);
point_percent = (is_candidate ? percent : point_percent);
}
此代码尝试在列表中找到最接近 far 和 near 之间的线段的点,并将其颜色分配给 point_color em> 并将其“百分比距离”转换为 point_percent。 (顺便说一句,代码似乎还可以)。
point_count 指定的元素数量是可变的,所以我不能假设太多,除了一件事:point_count 总是等于或小于 8 . 这是我的代码和数据中的固定事实。
我想手动展开这个循环,恐怕我需要使用很多
value = (point_count < constant ? new_value : value)
对于其中的所有行。根据您的经验,这样的策略会提高我内核的性能吗?
是的,我知道,我应该自己进行一些基准测试;在我自己尝试之前,我只是想问问在 OpenCL 方面有丰富经验的人。
【问题讨论】:
标签: opencl loop-unrolling