利用IA SIMD技术来加速游戏代码

众所周知，无论2D游戏还是3D游戏，各种数学运算是其开发和运行的基石之一，而诸多的向量和矩阵变换又是这些数学运算中最为常见也是较耗运算资源的一种。本文将以矩阵的乘法为研究对象，结合Android平台上国内知名3D射击游戏《最后的防线》为实际案例，来阐述如何利用IA SIMD技术之一SSE扩展指令来加速数学运算代码从而加速游戏。在文章的末端，一些基于IA技术的通用优化方案也将会被提及。

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本文包括以下内容：

1. 背景分析

关于图形数学运算毋须赘言，本文将直接切入所关注的矩阵乘法运算来分析如何利用SSE扩展指令来进行代码优化。通过对矩阵乘法的拆解和SSE重新实现，希望能起到一个抛砖引玉的作用，帮助大家初步了解如何利用IA SIMD技术来加速自己的游戏。

2. 优化矩阵乘法

2.1 结合《最后的防线》，针对行主序的矩阵乘法优化
在进行SSE加速之前，通过用Intel® VTune™ Amplifier 2011 for Android对《最后的防线》做个剖面分析，来了解其中的矩阵乘法运算（函数：Matrix4f::mul）在应用中消耗的运算资源。
   
2.2 结合更高效的OpenGL ES实现，针对列主序的矩阵乘法优化
在开发基于OpenGL ES的应用时，如果涉及到矩阵的运算，列主序矩阵是被极力推荐的，因为直接操作这种矩阵不仅可以很好地契合OpenGL ES内部高效操作的需要，而且也更容易实现并行化优化，就同前文中所描述的类似，矩阵对向量的乘法也可以直接利用内存访问加速技术来进一步优化代码。

3. 附加的优化技术

除去本文主题所描述的SSE等基于IA SIMD的优化之外，还有很多其他的优化技术和技巧可以被应用到对游戏代码的优化中来，其中重要的一项技术就是利用Intel® C++ Compiler for Android*（ICC）来编译游戏中所使用的NDK代码。

4. 总结

综合IA SIMD技术和编译器优化技术， 《最后的防线》在性能上有了明显的提升，同一重负荷场景中最低FPS由优化前的30提升到了39，增长幅度近30%。
通过本文的示范，希望能给予Android上的广大游戏开发者一点启发，激发大家了解Android on IA平台的特性和潜能的兴趣，帮助大家研究如何优化自己的程序从而带来更好的用户体验。