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    基于分塊處理的2D圖像并行繪制技術(shù)

    2019-04-26 05:02:48吳振華
    電子技術(shù)與軟件工程 2019年4期
    關(guān)鍵詞:分塊線程隊(duì)列

    文/吳振華

    1 引言

    在近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,帶動(dòng)了各種各樣不用功能的應(yīng)用軟件面世,隨著軟件越來越絢麗漂亮,對計(jì)算機(jī)性能的要求也越來越高,而計(jì)算機(jī)性能很大一部分的性能開銷是在圖像處理方面,在通常情況下,為了獲得更高的圖像處理性能,往往是依賴更快速的GPU處理(GPU英文全稱Graphic Processing Unit,中文翻譯為“圖形處理器”)。而高性能GPU往往都是功耗最高的部件之一,平均功率甚至超過CPU功耗,而與此同時(shí),CPU的性能在大多數(shù)情況下卻出現(xiàn)“性能過?!钡那闆r,尤其是多核CPU,如今大多程序都只利用到單核,而Intel公司創(chuàng)始人之一戈登·摩爾曾經(jīng)提出著名的摩爾定律在多核CPU時(shí)代已經(jīng)幾乎走到盡頭,也就是說,基于單線程的應(yīng)用效率的提升已經(jīng)不能再依賴于CPU單核性能的提升,必須使用合適的并行技術(shù)和算法,最大限度的發(fā)揮多核CPU的優(yōu)勢,才能使得應(yīng)用程序的效率成倍提升。

    從日常的應(yīng)用軟件不難看出,90%以上都是基于2D形式的表現(xiàn)和設(shè)計(jì)的,剩下很少的部分以3D的形式表現(xiàn)的。如果在這90%以上的應(yīng)用中,我們能在不增加或者幾乎不增加CPU負(fù)擔(dān)的情況下利用CPU完成這些繪圖的處理,就可以不必給GPU增加計(jì)算量產(chǎn)生功耗上的浪費(fèi)。而這些軟件的功能不管多么復(fù)雜,最終與人交互的時(shí)候都會(huì)通過GUI(Graphical User Interface,圖形用戶界面)來表現(xiàn),而這些內(nèi)容從畫面的直觀來看,無非就是一堆點(diǎn),線,圖片和文字之類通過各種方式組合在一起形成特定的表現(xiàn)形式。其中最具有豐富表現(xiàn)的就是圖片了,無論我們看到多么絢麗的效果,無非就是圖片的各種混合,縮放,旋轉(zhuǎn)等等方式組合而成。在傳統(tǒng)的方式下,比如Windows平臺(tái),大量應(yīng)用程序都采用微軟 的MFC(Microsoft Foundation Classes)來實(shí)現(xiàn)繪圖,而這些都是采用GDI(Graphics Device Interface,圖形設(shè)備接口)實(shí)現(xiàn),這些方式雖然非常簡單,靈活,但是比較遺憾的是在上層的應(yīng)用開發(fā)中,沒有辦法修改底層實(shí)現(xiàn),在繪圖的時(shí)候也都只能不可避免回到單線程進(jìn)行處理,從而不能使效率最大化。而多核并行計(jì)算技術(shù)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。多核中的并行分為指令級并行 (instruction-level parallelism,ILP) 和線程級并行 (thread-level parallelism,TLP),而線程級并行被普遍認(rèn)為將是下一代高性能處理器的主流體系結(jié)構(gòu)技術(shù)。隨著多核計(jì)算機(jī)的普及,線程級并行計(jì)算已經(jīng)廣泛用于計(jì)算機(jī)科學(xué)的多個(gè)領(lǐng)域,也正引領(lǐng)著程序設(shè)計(jì)由串行到并行的基礎(chǔ)性變化。所以文章從線程級并行的角度出發(fā),在軟件層面上論述并實(shí)現(xiàn)了并行的繪圖方式。

    2 方法

    2.1 計(jì)算機(jī)圖像處理的原理

    計(jì)算機(jī)圖像處理的原理如圖1所示。

    圖1

    圖2

    圖3

    通常來說,計(jì)算機(jī)中CPU、GPU、顯示屏幕是以上面這種方式協(xié)同工作的。CPU計(jì)算好顯示內(nèi)容提交到 GPU,GPU渲染完成后將渲染結(jié)果放入幀緩沖區(qū),隨后視頻控制器會(huì)按照幀緩沖區(qū)的數(shù)據(jù),經(jīng)過可能的數(shù)模轉(zhuǎn)換傳遞給屏幕顯示。而對于程序來說,繪圖循環(huán)如圖2所示。

    如何在這個(gè)繪圖循環(huán)中,優(yōu)化繪圖機(jī)制,減少執(zhí)行開銷,提高運(yùn)行效率,是文中主要討論的問題。

    2.2 繪圖處理流程

    從日常應(yīng)用的軟件我們知道,在很多情況下,每一幀的畫面變化的時(shí)候,或許并不是屏幕內(nèi)所有區(qū)域的畫面都變化了,比如點(diǎn)擊一個(gè)按鈕,就只是這個(gè)按鈕做了一個(gè)變化表示這個(gè)按鈕的狀態(tài)變成“被按下了”,而與此同時(shí),屏幕的其他部分是不需要做改變的,如果能把這些不需要改變的部分做標(biāo)記,在每一幀刷新時(shí)候跳過這些計(jì)算,那么性能將會(huì)得到很大提高。

    如圖3,以繪制圖片為例:有A,B兩個(gè)圖片,繪圖順序?yàn)锳-B,在傳統(tǒng)的方式下,每一幀畫面需要刷新的時(shí)候,都要重新繪制AB的全部部分,哪怕AB的繪圖屬性都不發(fā)生變化,或者只是A或者B發(fā)生了變化都需要這么做。而明顯地看出,在AB都沒變化的時(shí)候,AB是不需要重新繪制的,如果A發(fā)生變化,也只需要重新繪制A和B∩A的部分。所以我們要把需要繪制的部分描繪為“需要更新”,不需要重繪制的描繪為“保持不變”,保留上一次繪圖的內(nèi)容即可,只需要處理“需要更新”的部分即可。

    為此,我們把整個(gè)屏幕區(qū)域劃分為M個(gè)固定的子區(qū)域,只要這個(gè)與這些子區(qū)域相交的繪制屬性發(fā)生變化,就重新繪制與這個(gè)子區(qū)域相交的圖片的交集部分。如圖4。

    繪圖順序是A-B,如果A的繪圖屬性發(fā)生發(fā)生變化,與A相交的子區(qū)域會(huì)被重新繪制,對于上圖來說,需要繪制的部分有:A ∩ A11,A ∩ A21, A ∩ A12, A ∩ A22,B ∩ A22。不需要重繪制的有:B ∩ A32,B ∩ A23,B ∩ A33。

    這樣劃分子區(qū)域的好處,在于對于子區(qū)域變化后計(jì)算。設(shè)有n個(gè)需要繪制的圖片,最壞情況下,每個(gè)圖片與M個(gè)固定子區(qū)域相交的部分,計(jì)算也只是M*n,由于M是一個(gè)固定常數(shù),它相對于n而言都很小,所以可以認(rèn)為這個(gè)計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。而且每個(gè)子區(qū)域是固定的范圍,所以每個(gè)子區(qū)域的計(jì)算都可以作為一個(gè)獨(dú)立模塊,也就很自然和直觀的看出這個(gè)方式非常適合多線程的并行處理,發(fā)揮多核處理器的最大性能。

    圖4

    圖5

    3 實(shí)現(xiàn)與結(jié)果討論

    3.1 從上層繪圖過程到底層繪圖命令

    對于上層的軟件開發(fā)來說,如果要顯示一個(gè)圖片,或者一個(gè)文字,或者繪制一些點(diǎn),線之類,是不去關(guān)心底層是如何處理的,也沒有必要關(guān)心。所以,底層做的一切,都是為了上層在不需要了解細(xì)節(jié)的情況下,就能實(shí)現(xiàn)高效率的繪圖方案。為此,需要構(gòu)建一個(gè)從上層到下層的橋梁,也就是在上層調(diào)用繪圖處理的時(shí)候,需要轉(zhuǎn)換為底層命令,要實(shí)現(xiàn)這一目的,需要定義一系列的繪圖命令,每一個(gè)命令對應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以及一個(gè)管理命令的命令池結(jié)構(gòu),最終目標(biāo)是把各種繪圖命令做一個(gè)隊(duì)列化的操作,以便在繪圖的時(shí)候能順序進(jìn)行處理。流程如圖5。

    圖6

    圖7

    3.2 分塊子區(qū)域的邏輯

    在3.1的基礎(chǔ)上,把整個(gè)繪圖區(qū)域劃分為若干個(gè)子區(qū)域,由于每個(gè)子區(qū)域的數(shù)據(jù)是不重疊的,所以能非常方便的用于并行處理。對于每個(gè)子區(qū)域,使用兩個(gè)命令隊(duì)列,一個(gè)是“當(dāng)前幀的繪圖命令隊(duì)列”,一個(gè)是“上一幀的繪圖命令隊(duì)列”,每一幀開始的時(shí)候,清空當(dāng)前幀繪圖命令隊(duì)列,再逐漸添加當(dāng)前幀的各種繪圖命令,這樣設(shè)計(jì)的目的,是用于判斷當(dāng)前幀的繪圖命令隊(duì)列和上一幀的繪圖命令隊(duì)列是否完全一樣,如果完全一樣,就說明這個(gè)區(qū)域沒有改動(dòng),是不需要重新繪制的。如果不一致,則需要做繪圖處理。如此完成操作之后,交換當(dāng)前幀和上一幀的繪圖命令隊(duì)列指針,繼續(xù)往返循環(huán)。對于每個(gè)子區(qū)域的工作機(jī)制如圖6。

    3.3 繪圖指令分配到子區(qū)域

    要把上層繪圖的指令分配到每個(gè)相關(guān)的子區(qū)域,先看最簡單的方式:

    如圖7,假定每個(gè)子區(qū)域大小為W x H, 有一個(gè) M x N 大小的圖片貼在了x, y的位置,那么該圖片與圖中的4個(gè)子區(qū)域都有交集,所以A(0,0), A(1,0), A(1,0), A(1,1)這幾個(gè)子區(qū)域都需要把這個(gè)圖片的繪圖命令添加到自身的繪圖隊(duì)列。繪圖的時(shí)候,只需要處理這個(gè)圖片與每個(gè)子區(qū)域范圍交集的部分就行,相當(dāng)于把繪圖的范圍精確的分配到每一個(gè)子區(qū)域,對于其他的情況,比如繪制一段線段,一批點(diǎn)集之類的圖片數(shù)據(jù),均可用類似的方式,把對應(yīng)的數(shù)據(jù)按照不同的方式進(jìn)行切割,分配到對應(yīng)的子區(qū)域內(nèi),再做不同的數(shù)據(jù)處理,得到的每個(gè)子區(qū)域需要繪制的內(nèi)容就是一個(gè)互不相交的結(jié)果,組合起來就得到了整個(gè)完整的繪圖區(qū)域。

    圖8

    3.4 線程工作池

    到此為止,已經(jīng)得到了所需繪制的一系列子區(qū)域中的各種繪圖命令,為了實(shí)現(xiàn)并行的計(jì)算,文中設(shè)計(jì)了一個(gè)工作線程的集合,如圖8。

    工作原理如下:

    把需要重新繪制的n個(gè)子區(qū)域做成一個(gè)隊(duì)列,如圖8 A1-An,假定有3個(gè)工作線程做處理,最開始的時(shí)候,選取A1,A2,A3分別進(jìn)入每個(gè)工作線程,并把它們從隊(duì)列中刪除,然后工作線程開始進(jìn)入工作狀態(tài),由于每一個(gè)子區(qū)域的計(jì)算量都不一樣,所以每個(gè)工作線程的完成進(jìn)度有快有慢,比如計(jì)算A1的工作線程完成了,便可以繼續(xù)從隊(duì)列里面尋找下一個(gè)子區(qū)域重復(fù)上述過程,如果隊(duì)列為空,且所有工作線程都工作完成,就說明本次并行處理全部完成了,也就代表這一幀的畫面整體處理完成。

    圖9

    3.5 運(yùn)行測試

    在并行計(jì)算領(lǐng)域,加速比用于表示當(dāng)并行算法與對應(yīng)的順序執(zhí)行算法相比較時(shí),速度快了多少。加速比以如下公式定義:

    其中p指CPU數(shù)量,T1指順序執(zhí)行算法的執(zhí)行時(shí)間,Tp指當(dāng)有P個(gè)處理器時(shí),并行算法的執(zhí)行時(shí)間。當(dāng)Sp=p時(shí),Sp便可稱為理想加速比。意味著若將處理器加倍,執(zhí)行速度也會(huì)加倍。由加速比派生出來的加速效率則是度量性能的指標(biāo),定義如下:

    加速效率Ep的值一般介于0~1之間,表示在解決問題的時(shí)候,參與計(jì)算的處理器得到了什么程度的充分利用,如果加速效率Ep>1則稱為超線性加速比。

    測試平臺(tái):

    CPU:Intel Corei7 6700K @4.00GHZ

    主板:技嘉GA-Z170-HD3

    內(nèi)存:海盜船DDR4-2133 @16GB

    硬盤:三星850EVO@250G 固態(tài)硬盤

    顯卡:七彩虹 GTX1070 8G顯存

    操作系統(tǒng):Windows10 專業(yè)版

    在1024x768 分辨率下,使用傳統(tǒng)方式(單線程,無分塊處理)與分塊處理的并行繪制技術(shù)的方式快速刷新隨機(jī)顯示圖片(注:圖片規(guī)格為128x64和81x100的圖片),如圖9所示,得到如下結(jié)果:

    不鎖定刷新率,讓程序每秒鐘盡可能的刷新多次,記錄如下:

    可以計(jì)算出這個(gè)條件下的加速效率E8分別為:63%, 79%, 82%, 82%,平均加速效率=76.5%

    4 總結(jié)

    傳統(tǒng)的繪圖方式既不能利用并行處理讓CPU利用最大化,也不能通過分塊處理技術(shù)減少計(jì)算量,而基于分塊處理的并行繪制技術(shù),在CPU利用最大化的同時(shí),也能優(yōu)化的減少計(jì)算量,在單位時(shí)間內(nèi)承載的計(jì)算量更多,同等計(jì)算量下耗費(fèi)的時(shí)間最少,大大提高了多核CPU的加速效率,所以是一種很值得推廣的技術(shù),尤其在繪圖密集型領(lǐng)域比如游戲領(lǐng)域能大大發(fā)揮加速作用。雖然該技術(shù)在純CPU處理下和傳統(tǒng)方式對比取得了很好的效果,但是遺憾的是,該技術(shù)還不能讓GPU進(jìn)行類似并行化處理并和傳統(tǒng)的方式進(jìn)行比較,如果今后能利用GPU進(jìn)行分塊并行處理的話,相信性能還會(huì)比傳統(tǒng)方式提升一個(gè)很大的臺(tái)階。

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