Papers/2010/yutaka-thesis: resume/finalutf8.tex comparison

comparison resume/finalutf8.tex @ 5:891d6c50c05c

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author	Yutaka_Kinjyo
date	Tue, 16 Feb 2010 12:15:57 +0900
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 (Single Instruction Multiple Data)を行うことが 出来る。
 SIMDとは、1つの命令で複数のデータに対して処理を行う演算方式である。
 %そのSIMDを用いて、本来4つの光源を計算するため同じ処理を4回行うところを、
 %1度の光源処理で4つ分の光源の計算を行うことができた。以下にSIMDを用いない場合の光源ベクトルの算出コードを示す。
-そのSIMDを用いて、本来4命令である処理を、1命令で行うことができる。これにより光源処理の命令数を減らすことができた。
+そのSIMDを用い、光源処理において本来4命令で行ういくつかの処理を、1命令で行うことができる。これにより光源処理の命令数を減らすことができた。
 以下にSIMDを用いない場合の光源ベクトルの算出コードを示す。
 {\small
 \begin{verbatim}
 light_vector[0] = world_x - light_xyz[i*4];
 \begin{verbatim}
 *vlight_vector = spu_sub(v_world[i],vlight_xyz[i]);
 \end{verbatim}
 }
-このように、SIMD演算を用いて、4つの演算命令を１つの演算命令で行っている。
+このように、SIMD演算を用いて、4つの演算命令を１つの演算命令に書き換えた。
 \vspace{-6mm}
 \section{評価とまとめ}
 \subsection{実行速度評価}
 光源を実装した後と、光源処理をSIMD化した時のFPS(Frame Per Second)を計測した。
 \vspace{-6mm}
 \subsection{まとめ}
 %Rendering Engine はまだ、高速化の余地がある。今回の光源処理でも見られたように、各タスクでの演算をSIMD化することで高速化が望める。また SceneGraph から Polygon の生成はSPEによって並列実行されていない。Polygon 生成のタスクをSPEで並列実行することでも高速化が望める。
-本研究ではCell上のソフトウェアレンダリングに光源機能を実装し、SIMD演算を用いることで高速化を行った。
+本研究ではCell上のソフトウェアレンダリングに光源機能を実装し、光源処理にSIMD演算を用いることで高速化を行った。
-WordCount\\
+SIMD化による実行速度の向上がみられ、SIMDがプログラムの高速化に有効であることが確認できた。
-ZeroClear タスク
-Mail Time
+このことから、レンダリングの各段階の演算をSIMD化することで、さらなる高速化が望める。
+%WordCount\\
+%ZeroClear タスク
+%Mail Time
 \thispagestyle{fancy}
 \begin{thebibliography}{9}
 http://cell.fixstars.com/ps3linux/index.php/メインページ
 \bibitem{4} OpenCL:
 http://www.khronos.org/opencl/
+\bibitem{5} Mark Deloura "Game Programming Gems"
 \end{thebibliography}
 \end{document}

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