ISPC运行例子效率比较：分析Intel SPMD Program Compiler仓库示例-东山笔记

ISPC，也称作单程序多数据流过程调用扩展，在并行计算领域有着明显的优势。今天，我们将执行ISPC仓库文件夹内的示例程序，通过对比不同示例的效率，来感受ISPC的出色性能。

环境遮挡渲染器测试

环境遮挡渲染器体积不大，主要用途是对不同语言的浮点性能进行基准测试。在计算机图形领域，延迟着色技术利用这个渲染器，先将目标区域划分成若干小块，先将这些小块写入中间缓冲区，之后再进行合并，而不是直接写入颜色帧数缓冲区。目前，大多数硬件设备都通过设置多个渲染目标来降低矢量点的重复转换次数。一旦缓冲区建立完成，便会读取经过着色算法合并后的结果。这种方法有助于在着色场景时减少计算量和内存带宽的使用，同时降低着色深度的复杂性。

GMRES 方法求解对比

GMRES，即广义最小残量方法，是一种用于寻找线性方程组数值解的迭代算法。在数学领域，它通过寻找子空间中的最小残量向量来逐步接近解，并利用迭代过程来确定这一向量。在ISPC并行处理GMRES算法时，原本需依次进行的计算步骤可以并行进行，此举大幅缩短了计算时间，提高了求解的速度，与传统方法相比，速度有了显著的增长。

Noise 生成效率

Ken的程序新增了噪声生成模块。根据2002年发表的《改进噪声》一文，ISPC在噪声生成领域表现卓越。它具备的并行计算能力，使得噪声生成过程变得更为迅速。与传统的编程方式相比，在相同的硬件条件下，ISPC完成噪声生成的所需时间显著缩短，效率得到了显著提升。

Sort 排序性能

Sort程序能够对32位数据进行排序操作。在这些64位整数中，前半部分用于存放数值，后半部分则记录了排序的顺序。在ISPC并行计算平台上，Sort程序能够充分利用其并行计算能力，从而实现比常规串行C++代码更快的排序速度。当数据量不断上升时，这种效率上的优势愈发显著，ISPC能够迅速高效地完成排序任务。

选项定价模型分析

该程序在ISPC和常规串行C++代码中运用了Black-和选项定价模型。ISPC并行计算技术可同时进行多个计算步骤，而常规串行代码则需依次执行。表明，运用ISPC进行定价模型运算所需时间明显少于常规代码，为金融领域快速完成定价任务提供了有力技术支持。

task void
binomial_task(uniform float Sa[], uniform float Xa[],
              uniform float Ta[], uniform float ra[],
              uniform float va[], uniform float result[],
              uniform int count) {
    uniform int first = taskIndex * (count/taskCount);

    uniform int last = min(count, (int)((taskIndex+1) * (count/taskCount)));
    foreach (i = first ... last) {
        float S = Sa[i], X = Xa[i], T = Ta[i], r = ra[i], v = va[i];
        result[i] = binomial_put(S, X, T, r, v);
    }
}

RT 光线追踪测试

export void
binomial_put_ispc_tasks(uniform float Sa[], uniform float Xa[],
                        uniform float Ta[], uniform float ra[],
                        uniform float va[], uniform float result[],
                        uniform int count) {
    uniform int nTasks = max((int)64, (int)count/16384);
    launch[nTasks] binomial_task(Sa, Xa, Ta, ra, va, result, count);
}

RT是一款基础的光线追踪器，它能够接收摄像机的参数，以及边界体积层次结构信息，然后从指定视角对场景进行渲染。利用ISPC的并行处理功能，光线追踪过程得以并行进行，这大大提升了渲染的效率。只要命令行参数设置得当，运行在ISPC环境中的RT就能比传统渲染方法更快地得到结果，进而减少了渲染所需的等待时间。

观察这些实例，我们能够清楚地察觉到ISPC在众多领域展现出了卓越的性能。您是否曾使用ISPC来提高自己的工作效率？若是如此，不妨为这篇文章点赞并转发，让我们交流您的使用体验。