检测点是否在扇形之内

来源:互联网 发布:淘宝家具沙发 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 17:02

前几天,同事在报告中提及检测角色是否在扇形攻击范围的方法。我觉得该方法的性能不是太好,提出另一个颇为直接的方法。此问题在游戏中十分常见,只涉及简单的数学,却又可以看出实现者是否细心,所以我觉得可当作一道简单的面试题。问题在微博发表后得到不少回应,故撰文提供一些解答。

问题定义:

在二维中,检测点是否在扇形(circular sector)内,设扇形的顶点为,半径为,从方向两边展开角度。

当中  以直角坐标(cartesian coordinates)表示,在扇形区边界上当作不相交。实现时所有数值采用单精度浮点数类型。

问题分析

许多相交问题都可以分拆为较小的问题。在此问题中,扇形可表示为圆形和角度区间的交集。

换句话说,问题等同于检测  和  的距离小于 ,及  的方向在  两边  的角度范围内。

距离

 和  的距离小于 , 用数学方式表示:

极坐标

这是比较麻烦的部分,也是本题的核心。

有人想到,可以把  和  从直角坐标转换成极坐标(polar coordinates)。数学上, 和  分别与  轴的夹角可用atan2()函数求得:

然后,检查  是否在  区间内。但这要非常小心,因为  区间可能超越  的范围,所以要检测:

这个方法是可行的,不过即使假设  和  是常数,可预计算  和  ,我们还是避免不了要计算一个atan2()。

点积

点积(dot product)可计算两个矢量的夹角,这非常适合本题的扇形表示方式。我们要检测  和  的夹角是否小于  :

相比极坐标的方法,点积算出来的夹角必然在  区间里,无需作特别处理就可以和  比较。

这是比较直观的角度比较方式。本文将以此方法为主轴。

编码与优化

若直接实现以距离和点积的检测,可以得到:

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// Naive
bool IsPointInCircularSector(
    float cx,float cy,float ux,float uy,float r,float theta,
    float px,float py)
{
    assert(cosTheta > -1 && cosTheta < 1);
    assert(squaredR > 0.0f);
 
    // D = P - C
    float dx = px - cx;
    float dy = py - cy;
 
    // |D| = (dx^2 + dy^2)^0.5
    float length = sqrt(dx * dx + dy * dy);
 
    // |D| > r
    if (length > r)
        return false;
 
    // Normalize D
    dx /= length;
    dy /= length;
 
    // acos(D dot U) < theta
    return acos(dx * ux + dy * uy) < theta;
}

优化版本1: 基本优化

由于计算矢量长度需要sqrt(),而不等式(1.1)左右两侧都是非负数,所以可以把两侧平方:

如果  为常数,我们可以预计算  。

另外,如果是常数,我们可以预计算  ,然后把不等式(1.5) 改为:

可以这么做,是因为  在  的区间内是单调下降的。

此外,由于除法一般较乘法慢得多,而  ,我们可以把  调至右侧:

基于这两个可能预计算的参数,可把检测函数的参数由  和  改成  和  。结合这些改动:

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// Basic: use squareR and cosTheta as parameters, defer sqrt(), eliminate division
bool IsPointInCircularSector1(
    float cx,float cy,float ux,float uy,float squaredR,float cosTheta,
    float px,float py)
{
    assert(cosTheta > -1 && cosTheta < 1);
    assert(squaredR > 0.0f);
 
    // D = P - C
    float dx = px - cx;
    float dy = py - cy;
 
    // |D|^2 = (dx^2 + dy^2)
    float squaredLength = dx * dx + dy * dy;
 
    // |D|^2 > r^2
    if (squaredLength > squaredR)
        return false;
 
    // |D|
    float length = sqrt(squaredLength);
 
    // D dot U > |D| cos(theta)
    return dx * ux + dy * uy > length * cosTheta;
}

注意,虽然比较长度时不用开平方,在夹角的检测里还是要算一次开平方,但这也比必须算开平方好,因为第一个检测失败就不用算了。

优化版本2: 去除开平方

然而,我们有办法去除开平方吗?

这或许是这解答中最难的问题。我们不能简单地把不等式(2.3)两侧平方:

因为两侧分别有可能是正数或负数。若把负数的一侧平方后,就会把负号清除了,我们必须把比较符号反转。

针对左右侧分别可以是负数和非负数四种情况,可以归纳为:

  1. 若左侧为非负数,右侧为非负数,检测 
  2. 若左侧为为负数,右侧为负数,检测 
  3. 若左侧为非负数,右侧为负数,那么不等式(2.3)一定成立
  4. 若左侧为负数,右侧为非负数,那么不等式(2.3)一定不成立

解释一下,在第2个情况中,先把两侧分别乘以-1,大于就变成小于,两侧就变成非负,可以平方。在实现中,若非第1个或第2个情况,只可能是第3个或第4个,所以只需分辨是3还是4,例如只检测左侧是否负数。

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// Eliminate sqrt()
bool IsPointInCircularSector2(
    float cx,float cy,float ux,float uy,float squaredR,float cosTheta,
    float px,float py)
{
    assert(cosTheta > -1 && cosTheta < 1);
    assert(squaredR > 0.0f);
 
    // D = P - C
    float dx = px - cx;
    float dy = py - cy;
 
    // |D|^2 = (dx^2 + dy^2)
    float squaredLength = dx * dx + dy * dy;
 
    // |D|^2 > r^2
    if (squaredLength > squaredR)
        return false;
 
    // D dot U
    float DdotU = dx * ux + dy * uy;
 
    // D dot U > |D| cos(theta)
    // <=>
    // (D dot U)^2 > |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U >= 0 and cos(theta) >= 0
    // (D dot U)^2 < |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U <  0 and cos(theta) <  0
    // true                               if D dot U >= 0 and cos(theta) <  0
    // false                              if D dot U <  0 and cos(theta) >= 0
    if (DdotU >= 0 && cosTheta >= 0)
        return DdotU * DdotU > squaredLength * cosTheta * cosTheta;
    else if (DdotU < 0 && cosTheta < 0)
        return DdotU * DdotU < squaredLength * cosTheta * cosTheta;
    else
        return DdotU >= 0;
}

优化版本3: 减少比较

在一些架构上,浮点比较和分支是较慢的操作。由于我们只是要检测数值是否负值,我们可以利用IEEE754浮点数的二进制特性:最高位代表符号,0为正数,1为负数。

我们可把符号用位掩码(bit mask)分离出来,第1和第2个情况就变成比较左右侧的符号是否相等。我们还可以用OR把符号加到两侧平方,意义上就是当负数时把比较符号调换,

而第3个情况也可以直接用符号作比较。

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// Bit trick
bool IsPointInCircularSector3(
    float cx,float cy,float ux,float uy,float squaredR,float cosTheta,
    float px,float py)
{
    assert(cosTheta > -1 && cosTheta < 1);
    assert(squaredR > 0.0f);
 
    // D = P - C
    float dx = px - cx;
    float dy = py - cy;
 
    // |D|^2 = (dx^2 + dy^2)
    float squaredLength = dx * dx + dy * dy;
 
    // |D|^2 > r^2
    if (squaredLength > squaredR)
        return false;
 
    // D dot U
    float DdotU = dx * ux + dy * uy;
 
    // D dot U > |D| cos(theta)
    // <=>
    // (D dot U)^2 > |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U >= 0 and cos(theta) >= 0
    // (D dot U)^2 < |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U <  0 and cos(theta) <  0
    // true                               if D dot U >= 0 and cos(theta) <  0
    // false                              if D dot U <  0 and cos(theta) >= 0
    const unsigned cSignMask = 0x80000000;
    union {
        float f;
        unsigned u;
    }a, b, lhs, rhs;
    a.f = DdotU;
    b.f = cosTheta;
    unsigned asign = a.u & cSignMask;
    unsigned bsign = b.u & cSignMask;
    if (asign == bsign) {
        lhs.f = DdotU * DdotU;
        rhs.f = squaredLength * cosTheta * cosTheta;
        lhs.u |= asign;
        rhs.u |= asign;
        return lhs.f > rhs.f;
    }
    else
        return asign == 0;
}
<h2<性能测试< h2="" style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: Georgia, 'Times New Roman', Times, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 25.2px;">

上述所作的”优化”,其实只是从算法上著手,试图消除一些可能开销较高的操作。实际上不同的CPU架构的结果也会有所差异。所以我们必须实测才能得知,在某硬件、编译器上,”优化”是否有效。

时间所限,我只做了一个简单的性能测试(欠缺足够边界条件单元测试……):

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const unsigned N = 1000;
const unsigned M = 100000;
 
template <bool naiveParam,typename TestFunc>
float Test(TestFunc f, float rmax = 2.0f) {
    unsigned count = 0;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        float cx = gCx[i];
        float cy = gCy[i];
        float ux = gUx[i];
        float uy = gUy[i];
        float r = naiveParam ? gR[i] : gSquaredR[i];
        float t = naiveParam ? gTheta[i] : gCosTheta[i];
 
        for (int j = 0; j < M; j++) {
            if (f(cx, cy, ux, uy, r, t, gPx[j], gPy[j]))
                count++;
        }
    }
    return (float)count / (N * M);
}

我先用伪随机数生成一些测试数据,然后用两个循环共执行1亿次检测。这比较合乎游戏应用的情况,每次通常是检测M个角色是否在1个扇形之内,做N个迭代。

使用 VS2010,缺省设置加上/fp:fast,Win32/Release的结果:

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NoOperation hit=0% time=0.376s
IsPointInCircularSector hit=30.531% time=3.964s
 
NoOperation hit=0% time=0.364s
IsPointInCircularSector1 hit=30.531% time=0.643s
IsPointInCircularSector2 hit=30.531% time=0.614s
IsPointInCircularSector3 hit=30.531% time=0.571s

NoOperation是指测试的函数只简单传回false,用来检测函循环、读取测试数据和函数调用的开销。之后测的时间会减去这个开销。

可以看到,在简单优化后,预计算  和 ,并延后sqrt(),性能大幅提升4倍以上。之后的优化(第2和第3个版本),只能再优化少许。为了减少sqrt(),却增加了乘数和比较。

有趣的是,若打开/arch:SSE2

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NoOperation hit=0% time=0.453s
IsPointInCircularSector hit=30.531% time=2.645s
 
NoOperation hit=0% time=0.401s
IsPointInCircularSector1 hit=30.531% time=0.29s
IsPointInCircularSector2 hit=30.531% time=0.32s
IsPointInCircularSector3 hit=30.531% time=0.455s

所有性能都提升了,但优化版本反而一直倒退。主要原因应该是SSE含sqrtss指令,能快速完成开平方运算,第2个和第3个版本所做的优化反而增加了指令及分支,而第3个版本更需要把SSE寄存器的值储存至普通寄在器做整数运算,造成更大损失。

优化版本4和5: SOA SIMD

由于编译器自动化的SSE标量可以提高性,进一步的,可采用SOA(struct of array)布局进行以4组参数为单位的SIMD版本。使用了SSE/SSE2 intrinsic的实现,一个版本使用_mm_sqrt_ps(),一个版本去除了_mm_sqrt_ps():

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// SSE2, SOA(struct of array) layout
// SSE2, SOA(struct of array) layout
__m128 IsPointInCircularSector4(
    __m128 cx, __m128 cy, __m128 ux, const __m128& uy, const __m128& squaredR, const __m128& cosTheta,
    const __m128& px, const __m128& py)
{
    // D = P - C
    __m128 dx = _mm_sub_ps(px, cx);
    __m128 dy = _mm_sub_ps(py, cy);
 
    // |D|^2 = (dx^2 + dy^2)
    __m128 squaredLength = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(dx, dx), _mm_mul_ps(dy, dy));
 
    // |D|^2 < r^2
    __m128 lengthResult = _mm_cmpgt_ps(squaredR, squaredLength);
 
    // |D|
    __m128 length = _mm_sqrt_ps(squaredLength);
 
    // D dot U
    __m128 DdotU = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(dx, ux), _mm_mul_ps(dy, uy));
 
    // D dot U > |D| cos(theta)
    __m128 angularResult = _mm_cmpgt_ps(DdotU, _mm_mul_ps(length, cosTheta));
 
    __m128 result = _mm_and_ps(lengthResult, angularResult);
 
    return result;
}
 
// SSE2, SOA(struct of array) layout without sqrt()
__m128 IsPointInCircularSector5(
    __m128 cx, __m128 cy, __m128 ux, const __m128& uy, const __m128& squaredR, const __m128& cosTheta,
    const __m128& px, const __m128& py)
{
    // D = P - C
    __m128 dx = _mm_sub_ps(px, cx);
    __m128 dy = _mm_sub_ps(py, cy);
 
    // |D|^2 = (dx^2 + dy^2)
    __m128 squaredLength = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(dx, dx), _mm_mul_ps(dy, dy));
 
    // |D|^2 < r^2
    __m128 lengthResult = _mm_cmpgt_ps(squaredR, squaredLength);
 
    // D dot U
    __m128 DdotU = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(dx, ux), _mm_mul_ps(dy, uy));
 
    // D dot U > |D| cos(theta)
    // <=>
    // (D dot U)^2 > |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U >= 0 and cos(theta) >= 0
    // (D dot U)^2 < |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U <  0 and cos(theta) <  0
    // true                               if D dot U >= 0 and cos(theta) <  0
    // false                              if D dot U <  0 and cos(theta) >= 0
    __m128 asign = _mm_and_ps(DdotU, cSignMask.v);
    __m128 bsign = _mm_and_ps(cosTheta, cSignMask.v);
    __m128 equalsign = _mm_castsi128_ps(_mm_cmpeq_epi32(_mm_castps_si128(asign), _mm_castps_si128(bsign)));
     
    __m128 lhs = _mm_or_ps(_mm_mul_ps(DdotU, DdotU), asign);
    __m128 rhs = _mm_or_ps(_mm_mul_ps(squaredLength, _mm_mul_ps(cosTheta, cosTheta)), asign);
    __m128 equalSignResult = _mm_cmpgt_ps(lhs, rhs);
 
    __m128 unequalSignResult = _mm_castsi128_ps(_mm_cmpeq_epi32(_mm_castps_si128(asign), _mm_setzero_si128()));
 
    __m128 result = _mm_and_ps(lengthResult, _mm_or_ps(
        _mm_and_ps(equalsign, equalSignResult),
        _mm_andnot_ps(equalsign, unequalSignResult)));
 
    return result;
}

因为要以SIMD并行执行,不能分支。所有分支都要计算,然后再混合(blend)在一起。测试结果:

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IsPointInCircularSector4 hit=30.531% time=0.121s
IsPointInCircularSector5 hit=30.531% time=0.177s

SOA的好处是移植简单,基本上只要把float改成__m128,然后用相应的intrinsic代替浮点四则运算便可。而且能尽用每指令4个数据的吞吐量(throughput)。如果用__m128表示二维矢量(或其他问题中的三维矢量),许多时候会浪费了一些吞吐量(例如在点积运算上)。

第4版本大约比之前最快的版本快近两倍,比没有/arch:SSE2最慢的版本快32倍。第5版本虽去除了开平方,在这个架构下还是得不偿失。

如果计上NoOperationSIMD的时间,SOA、对齐的内存访问方式,以及减少迭代数目,性能提高的幅度就更大。在实际应用中,通常比较难直套用这种内存布局,可能需要做转置(transpose)。对于开发高性能的子系统,在数据结构上可考虑直接储存为SOA。

其他可行方法

除了本文所述的方法,还可以用其他方法:

  • 把  转换至扇形的局部坐标  (如  为局部坐标的x轴),然后再比较角度。这个是原来同事的做法。
  • 利用二维的"叉积"(实际上叉积只定义于三维)去判断  是否在两边之内。但需要把u旋转\pm \theta来计算两边。另外,边与  的夹角可能大于  ,要小心处理。
  • 查表。对于现在的机器来说,许多时候直接计算会比查表快,对于SOA来说,查表不能并行,更容易做成瓶颈。此外,查表要结合逻辑所需的精度,通用性会较弱。然言,对于某些应用场景,例如更复杂的运算、非常受限的处理单元(CPU/GPU/DSP等),查表还是十分有用的思路。

或许你还会想到其他方法。也可尝试用不同的扇形表示方式。

结语

这个看来非常简单的问题,也可以作不同尝试。在日常的工作中,可以改善的地方就更是数之不尽了。


#include <cassert> #define _USE_MATH_DEFINES #include <cmath> #include <iostream> #include <ctime> #include <emmintrin.h>   // Naive bool IsPointInCircularSectorfloat cx, float cy, float ux,float uy, float r, float theta, float px, float py) { assert(theta > 0 && theta < M_PI); assert(r > 0.0f);   // D = P - C float dx = px - cx; float dy = py - cy;   // |D| = (dx^2 + dy^2)^0.5 float length = sqrt(dx * dx + dy * dy);   // |D| > r if (length > r) return false;   // Normalize D dx /= length; dy /= length;   // acos(D dot U) < theta return acos(dx * ux + dy * uy) < theta; }   // Basic: use squareR and cosTheta as parameters, defer sqrt(), eliminate division bool IsPointInCircularSector1float cx, float cy, float ux,float uy, float squaredR, float cosTheta, float px, float py) { assert(cosTheta > -1 && cosTheta <1); assert(squaredR > 0.0f);   // D = P - C float dx = px - cx; float dy = py - cy;   // |D|^2 = (dx^2 + dy^2) float squaredLength = dx * dx + dy * dy;   // |D|^2 > r^2 if (squaredLength > squaredR) return false;   // |D| float length = sqrt(squaredLength);   // D dot U > |D| cos(theta) return dx * ux + dy * uy > length * cosTheta; }   // Eliminate sqrt() bool IsPointInCircularSector2float cx, float cy, float ux,float uy, float squaredR, float cosTheta, float px, float py) { assert(cosTheta > -1 && cosTheta <1); assert(squaredR > 0.0f);   // D = P - C float dx = px - cx; float dy = py - cy;   // |D|^2 = (dx^2 + dy^2) float squaredLength = dx * dx + dy * dy;   // |D|^2 > r^2 if (squaredLength > squaredR) return false;   // D dot U float DdotU = dx * ux + dy * uy;   // D dot U > |D| cos(theta) // <=> // (D dot U)^2 > |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U >= 0 and cos(theta) >= 0 // (D dot U)^2 < |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U < 0 and cos(theta) < 0 // true if D dot U >= 0 and cos(theta) < 0 // false if D dot U < 0 and cos(theta) >= 0 if (DdotU >= 0 && cosTheta >= 0return DdotU * DdotU > squaredLength * cosTheta * cosTheta; else if (DdotU < 0 && cosTheta <0return DdotU * DdotU < squaredLength * cosTheta * cosTheta; else return DdotU >= 0; }   // Bit trick bool IsPointInCircularSector3float cx, float cy, float ux,float uy, float squaredR, float cosTheta, float px, float py) { assert(cosTheta > -1 && cosTheta <1); assert(squaredR > 0.0f);   // D = P - C float dx = px - cx; float dy = py - cy;   // |D|^2 = (dx^2 + dy^2) float squaredLength = dx * dx + dy * dy;   // |D|^2 > r^2 if (squaredLength > squaredR) return false;   // D dot U float DdotU = dx * ux + dy * uy;   // D dot U > |D| cos(theta) // <=> // (D dot U)^2 > |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U >= 0 and cos(theta) >= 0 // (D dot U)^2 < |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U < 0 and cos(theta) < 0 // true if D dot U >= 0 and cos(theta) < 0 // false if D dot U < 0 and cos(theta) >= 0 const unsigned cSignMask = 0x80000000; unionfloat f; unsigned u; }a, b, lhs, rhs; a.f = DdotU; b.f = cosTheta; unsigned asign = a.u & cSignMask; unsigned bsign = b.u & cSignMask; if (asign == bsign) { lhs.f = DdotU * DdotU; rhs.f = squaredLength * cosTheta * cosTheta; lhs.u |= asign; rhs.u |= asign; return lhs.f > rhs.f; } else return asign == 0; }   const union VectorI32 { unsigned u[4]; __m128 v; }cSignMask = { 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000 };   // SSE2, SOA(struct of array) layout __m128 IsPointInCircularSector4( __m128 cx, __m128 cy, __m128 ux, const __m128& uy, const __m128& squaredR,const __m128& cosTheta, const __m128& px, const __m128& py) { // D = P - C __m128 dx = _mm_sub_ps(px, cx); __m128 dy = _mm_sub_ps(py, cy);   // |D|^2 = (dx^2 + dy^2) __m128 squaredLength = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(dx, dx),_mm_mul_ps(dy, dy));   // |D|^2 < r^2 __m128 lengthResult = _mm_cmpgt_ps(squaredR, squaredLength);   // |D| __m128 length = _mm_sqrt_ps(squaredLength);   // D dot U __m128 DdotU = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(dx, ux),_mm_mul_ps(dy, uy));   // D dot U > |D| cos(theta) __m128 angularResult = _mm_cmpgt_ps(DdotU,_mm_mul_ps(length, cosTheta));   __m128 result = _mm_and_ps(lengthResult, angularResult);   return result; }   // SSE2, SOA(struct of array) layout without sqrt() __m128 IsPointInCircularSector5( __m128 cx, __m128 cy, __m128 ux, const __m128& uy, const __m128& squaredR,const __m128& cosTheta, const __m128& px, const __m128& py) { // D = P - C __m128 dx = _mm_sub_ps(px, cx); __m128 dy = _mm_sub_ps(py, cy);   // |D|^2 = (dx^2 + dy^2) __m128 squaredLength = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(dx, dx),_mm_mul_ps(dy, dy));   // |D|^2 < r^2 __m128 lengthResult = _mm_cmpgt_ps(squaredR, squaredLength);   // D dot U __m128 DdotU = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(dx, ux),_mm_mul_ps(dy, uy));   // D dot U > |D| cos(theta) // <=> // (D dot U)^2 > |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U >= 0 and cos(theta) >= 0 // (D dot U)^2 < |D|^2 (cos(theta))^2 if D dot U < 0 and cos(theta) < 0 // true if D dot U >= 0 and cos(theta) < 0 // false if D dot U < 0 and cos(theta) >= 0 __m128 asign = _mm_and_ps(DdotU, cSignMask.v); __m128 bsign = _mm_and_ps(cosTheta, cSignMask.v); __m128 equalsign = _mm_castsi128_ps(_mm_cmpeq_epi32(_mm_castps_si128(asign),_mm_castps_si128(bsign)));   __m128 lhs = _mm_or_ps(_mm_mul_ps(DdotU, DdotU), asign); __m128 rhs = _mm_or_ps(_mm_mul_ps(squaredLength,_mm_mul_ps(cosTheta, cosTheta)), asign); __m128 equalSignResult = _mm_cmpgt_ps(lhs, rhs);   __m128 unequalSignResult = _mm_castsi128_ps(_mm_cmpeq_epi32(_mm_castps_si128(asign),_mm_setzero_si128()));   __m128 result = _mm_and_ps(lengthResult,_mm_or_ps_mm_and_ps(equalsign, equalSignResult), _mm_andnot_ps(equalsign, unequalSignResult)));   return result; }   /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Tests   bool NoOperationfloat cx, float cy, float ux,float uy, float squaredR, float cosTheta, float px, float py) { return false; }   __m128 NoOperationSIMD( __m128 cx, __m128 cy, __m128 ux, const __m128& uy, const __m128& squaredR,const __m128& cosTheta, const __m128& px, const __m128& py) { return _mm_setzero_ps(); }   bool AreSamefloat cx, float cy, float ux,float uy, float squaredR, float cosTheta, float px, float py) { bool result1 = IsPointInCircularSector1( cx, cy, ux, uy, squaredR, cosTheta, px, py);   bool result2 = IsPointInCircularSector2( cx, cy, ux, uy, squaredR, cosTheta, px, py);   bool result3 = IsPointInCircularSector3( cx, cy, ux, uy, squaredR, cosTheta, px, py);   assert(result1 == result2); assert(result1 == result3); return result1; }   void IsExpectedbool expected, float cx, float cy, float ux,float uy, float squaredR, float cosTheta, float px, float py) { assert(expected == AreSame(cx, cy, ux, uy, squaredR, cosTheta, px, py)); }   // Test data   float Uniform(float minimum,float maximum) { return rand() * (maximum - minimum) / RAND_MAX + minimum; }   const unsigned N = 1000; #if _DEBUG const unsigned M = 1000; #else const unsigned M = 100000; #endif   __declspec(align(128)) float gCx[N]; __declspec(align(128)) float gCy[N]; __declspec(align(128)) float gUx[N]; __declspec(align(128)) float gUy[N]; __declspec(align(128)) float gSquaredR[N]; __declspec(align(128)) float gCosTheta[N]; __declspec(align(128)) float gPx[M]; __declspec(align(128)) float gPy[M]; __declspec(align(128)) float gR[N];// naive __declspec(align(128)) float gTheta[N];// naive   // Run test   template <bool naiveParam,typename TestFunc> float Test(TestFunc f, float rmax =2.0f) { unsigned count = 0for (int i =0; i < N; i++) { float cx = gCx[i]; float cy = gCy[i]; float ux = gUx[i]; float uy = gUy[i]; float r = naiveParam ? gR[i] : gSquaredR[i]; float t = naiveParam ? gTheta[i] : gCosTheta[i];   for (int j =0; j < M; j++) { if (f(cx, cy, ux, uy, r, t,gPx[j], gPy[j])) count++; } } return (float)count / (N * M); }   template <typename TestFunc> float TestSIMD(TestFunc f, float rmax =2.0f) { static const unsigned cCountTable[] = { 0, // 0000 1, // 0001 1, // 0010 2, // 0011 1, // 0100 2, // 0101 2, // 0110 3, // 0111 1, // 1000 2, // 1001 2, // 1010 3, // 1011 2, // 1100 3, // 1101 3, // 1110 4, // 1111 };   unsigned count = 0for (int i =0; i < N; i++) { __m128 cx = _mm_set1_ps(gCx[i]); __m128 cy = _mm_set1_ps(gCy[i]); __m128 ux = _mm_set1_ps(gUx[i]); __m128 uy = _mm_set1_ps(gUy[i]); __m128 squaredR = _mm_set1_ps(gSquaredR[i]); __m128 cosTheta = _mm_set1_ps(gCosTheta[i]);   for (int j =0; j < M; j += 4) { __m128 px = _mm_load_ps(&gPx[j]); __m128 py = _mm_load_ps(&gPy[j]); int mask = _mm_movemask_ps(f(cx, cy, ux, uy, squaredR, cosTheta, px, py)); count += cCountTable[mask]; } } return (float)count / (N * M); }   template <bool naiveParam,typename TestFunc> float Performance(const char* name, TestFunc f, float overhead =0.0f) { clock_t start = clock(); float hit = Test<naiveParam>(f); clock_t end = clock(); float time = (float)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC - overhead; printf("%s hit=%g%% time=%gs\n", name, hit *100.0f,time); return time; }   template <typename TestFunc> float PerformanceSIMD(constchar* name, TestFunc f, float overhead = 0.0f) { clock_t start = clock(); float hit = TestSIMD(f); clock_t end = clock(); float time = (float)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC - overhead; printf("%s hit=%g%% time=%gs\n", name, hit *100.0f,time); return time; }   int main(int argc, char* argv[]) { srand(0); for (int i =0; i < N; i++) { gCx[i] = Uniform(-1.0f,1.0f); gCy[i] = Uniform(-1.0f,1.0f);   float ux = Uniform(-1.0f,1.0f); float uy = Uniform(-1.0f,1.0f); float ru = 1.0f / (sqrt(ux * ux + uy * uy)); gUx[i] = ux * ru; gUy[i] = uy * ru;   gR[i] = Uniform(0.0f,2.0f); gSquaredR[i] = gR[i] * gR[i]; gTheta[i] = Uniform(0.0f,float(M_PI)); gCosTheta[i] = cos(gTheta[i]); }   for (int j =0; j < N; j++) { gPx[j] = Uniform(-1.0f,1.0f); gPy[j] = Uniform(-1.0f,1.0f); }   #ifdef _DEBUG IsExpected(true,0.0f,0.0f,1.0f,0.0f,4.0f,0.5f,1.0f,0.0f); IsExpected(false,0.0f,0.0f,1.0f,0.0f,4.0f,0.5f,4.0f,1.0f); IsExpected(true,0.0f,0.0f,1.0f,0.0f,1.0f,0.0f,0.5f,0.0f); IsExpected(false,0.0f,0.0f,1.0f,0.0f,1.0f,0.0f, -0.5f,0.0f);   Test<false>(AreSame); #else #define PERF(f, naiveParam, overhead) Performance<naiveParam>(#f, f, overhead) #define PERFSIMD(f, overhead) PerformanceSIMD(#f, f, overhead) float overhead = PERF(NoOperation, true,0.0f); PERF(IsPointInCircularSector,true, overhead); printf("\n");   overhead = PERF(NoOperation,false, 0.0f); PERF(IsPointInCircularSector1,false, overhead); PERF(IsPointInCircularSector2,false, overhead); PERF(IsPointInCircularSector3,false, overhead); printf("\n");   overhead = PERFSIMD(NoOperationSIMD,0.0f); PERFSIMD(IsPointInCircularSector4, overhead); PERFSIMD(IsPointInCircularSector5, overhead); #undef PERF #undef PERFSIMD #endif return 0; }

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