Parallel processing 在SIMD体系结构下，可以加速光线传输吗？

答案似乎是否定的，因为光线行进是高度有条件的，即每一条光线都遵循一条唯一的执行路径，因为在每一步中，我们都会检查不透明度、终止等，这将根据单个光线的方向而变化

因此，SIMD似乎在很大程度上无法加速这一进程；相反，加速需要MIMD

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这有意义吗？还是我遗漏了什么？

仅在SSE允许您并行处理向量的情况下。

过去几天，我为menger海绵构建了一个基于软件的raymarcher。目前没有使用SIMD，我也没有使用特殊的算法。我只是在X和Y中从-1跟踪到1，这是目标纹理的U和V。然后我得到了一个相机位置和一个目的地，我用它来计算光线行进的增量向量

之后，我使用迭代的常量值来执行，其中只有一个分支决定是否与分形体积相交。所以如果我的相机眼睛是E，方向向量是D，我必须找到最小的t。如果我发现了，或者达到了最大距离，我就会打破这个循环。最后我得到了t-从中我计算出碎片的颜色

在我看来，通过SSE1/2并行化这些操作应该是可能的，因为可以通过将向量（_m64/_m128）中的字段置零来解决分支问题，因此在此不适用进一步的SIMD操作。这实际上取决于你的raymarch/-cast，但是如果你只是从一个函数（比如我这里的分形曲线）计算一个片段颜色，而不是非线性地访问内存，那么有一些技巧可以让它成为可能

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当然，这个答案包含猜测，但我将在并行化此例程后通知您。

如前所述，您可能会从实现 使用SSE指令的矢量数学（注意所讨论的影响 -也适用于其他方法）。这种方法将允许代码 保持简洁和可维护性

然而，我假设您的问题是关于“数据包遍历”（或其他什么） 也就是说，要处理多个标量值，每个标量值 不同光线：

原则上，应该可以将着色延迟到另一个过程。 一旦光秃秃的行军，SIMD包可以重新填充新的射线 过程终止，临时结果存储为着色的输入 通过。这将允许并行化特定的、依赖于大小写的百分比 您的代码的所有四个SIMD通道。 平铺图像并按莫顿顺序索引其中的光线可能会 为了避免缓存压力，这也是一个好主意（除非您的几何体 严格程序性）

除非你尝试，否则你不知道它是否会有回报。我的猜测是，如果 但是，加速的数量可能不值得代码复杂化 只有四条车道

您是否考虑过使用SIMT体系结构，如可编程GPU？ 某种程度上最新的可编程图形板允许您执行以下操作： 以交互速率进行raymarching（请在浏览器中查看）。

仅适用于不确定SIMT和SIMD之间差异的其他人。