路径追踪多线程并行加速

最新推荐文章于 2023-06-23 16:42:07 发布

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本文详细介绍了如何在Windows环境下使用C++编写代码，通过CreateThread创建两个线程并行执行myfun1和myfun2函数，实现CPU密集型任务的高效渲染。通过实例展示了如何利用多线程技术提升程序性能。

这是CPU的
主要
#include
#include

DWORD WINAPI myfun1(LPVOID lpParameter); //声明线程函数
DWORD WINAPI myfun2(LPVOID lpParameter);
DWORD WINAPI myfun1(LPVOID lpParameter)
for (int i = 0; i < HEIGHT; i += 2)

DWORD WINAPI myfun2(LPVOID lpParameter)
for (int i =1; i < HEIGHT; i += 2)

void 渲染() {

HANDLE h1, h2;//声明句柄变量
h1 = CreateThread(NULL, 0, myfun1, NULL, 0, NULL);//创建线程1

h2 = CreateThread(NULL, 0, myfun2, NULL, 0, NULL);//创建线程2
｝

完整
https://share.weiyun.com/hHHvIP6A

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C/C++编译器并行优化技术：并行优化针对多核处理器和多线程环境进行优化，以提高程序的并行度

探索C++编程的奥秘，分享深入的技术见解和实践，旨在激发读者创造力与解决问题的思维。

04-19

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11-21

536

现代计算机的多核处理器为并行计算提供了广阔的空间。在科学计算、图像处理等领域，矩阵运算的性能优化是一个重要的课题。本文以矩阵相加为例，展示如何在 C++ 中利用多线程分块计算，加速矩阵操作。通过分块公式和多线程技术，我们成功实现了矩阵加法的并行加速。关键在于分块任务划分和线程管理。本文的示例为初学者提供了一个高效计算的实践案例，希望能为大家在 C++ 并行计算领域的探索提供启发！

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【GAMES101】作业7（提高）路径追踪 多线程、Microfacet（全镜面反射）、抗锯齿

ycrsw的博客

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追踪多线程调用路径关系

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802

在阅读多线程程序时，最头疼的就是不知道那些程序运行在同一个线程中。下面的程序可以方便的加入到代码中，并且记录下各个线程调用路径： .h file: #ifndef UTILITY_H_HZ_FW #define UTILITY_H_HZ_FW #include #include #include #include #include #include #in

解放计算力：使用并行处理提升python for循环速度

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06-23

1906

在计算机科学中，“并行处理” 是指同时执行多个任务或操作的技术。它利用多个处理单元或线程来并发执行任务，从而提高程序的执行速度。在 Python 中，我们可以利用多线程、多进程或异步编程等技术来实现并行处理。本文介绍了如何利用并行处理技术来优化 Python 中的 for 循环，从而提高程序的执行速度。我们讨论了并行处理的概念，介绍了常用的并行处理库，以及展示了使用 multiprocessing 和 joblib 库进行并行处理的示例代码。

超线程对多线程并行化的影响

yan31415的博客

09-30

982

本篇基于 C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(八)3D高斯卷积中的代码实现，测试超线程对多线程并行性的影响。代码实现测试平台支持8核16线，具体信息参考 C++性能优化系列——百倍加速比的矩阵转置性能调优并行区开辟8线程 void GaussSmoothCPU3DBase_OneParallelRegion(float* pSrc, int iDim[3], float* pKernel, int kernelSize[3], float* pDst, float* pBuffer) {

Java并发(二)----初次使用多线程并行提高效率

04-13

1135

IO 操作不占用 cpu，只是我们一般拷贝文件使用的是【阻塞 IO】，这时相当于线程虽然不用 cpu，但需要一直等待 IO 结束，没能充分利用线程。但如果是四核 cpu，各个核心分别使用线程 1 执行计算 1，线程 2 执行计算 2，线程 3 执行计算 3，那么 3 个线程是并行的，花费时间只取决于最长的那个线程运行的时间，即。单核 cpu 下，多线程不能实际提高程序运行效率，只是为了能够在不同的任务之间切换，不同线程轮流使用 cpu ，不至于一个线程总占用 cpu，别的线程没法干活。

基于Python实现的路径追踪渲染框架_支持多种重要性采样算法比较_用于计算机图形学教学与科研_蒙特卡洛光线追踪_全局光照模拟_物理渲染_材质系统_天空盒环境光_多线程加速_GPU.zip

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安静

08-05

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这里是张聪明，正在学习中，请稍后

05-20

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这一篇主要记录omp库的使用，如何加速C++的整体代码运行的，特别是在有大量for循环下的对比，因为看到gird_map那边多用这个库进行for的并行

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现学现用 - C++监视热键源代码

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和易语言的功能差不多没用线程和动态数组 int 监视热键(子程序指针响应事件, /*响应事件(热键标识, 其它...), 事件参数数目不限!如果再次监视热键将响应事件!*/ 整数型键代码, /*触发事件的基本键, 事件在基本键按下时触发, 负数为放开时触发, 1鼠标左键, 2鼠标右键, 更多查询相关帮助*/ 整数型功能键状态, /*1 Alt 2 Ctrl 4 S

路径追踪 SVGF降噪学习

黑子风暴

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对比上一帧深度信息等等差距进行周围像素7v7加权(理解权重1 1/2=0.5 +0.5 依然不超过1 权重无偏差) 然后5v5 滤波 3v3高斯模糊时间积累为了重用前一帧中的样本，我们将每个像素样本重新投影到其先前帧，并计算其屏幕空间坐标。这项工作按以下步骤完成：在G-缓冲区中查找当前帧的世界空间位置。使用存储的摄像机视图矩阵将当前世界空间转换为以前的剪辑空间。使用透视投影将以前的剪辑空间转换为以前的屏幕空间。对于每个重投影样本，我们通过比较当前和以前的G-缓冲区数据(法线、位置、对象

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