在Qt中配置TBB以及简单实用

最近本人在写离线光线追踪渲染器,但是Qt::QtConcurrent的功能有限,所以就尝试使用了一下,顺便分享一些经验。
TBB里面的parallel_for非常适合光线追踪渲染器,而QtConcurrent没有这个函数。

平台

  1. Qt:Qt 5.9.4 MSVC x64
  2. TBB:Threading Building Blocks 2018 Update 5
  3. CPU:inter i7-3630QM

配置TBB

首先去https://www.threadingbuildingblocks.org/下载TBB,之后会链接到github:https://github.com/01org/tbb/releases 选择对应平台下载。

文件说明

bin:里面的ia32与inter64文件夹分别放着x32与x64的dll文件。虽然网上的教程(配置VS)有所以设置path环境变量与启动路径里设置tbbvars.bat。但是QtCreator貌似做不到这些。

include:c++头文件

lib:里面的ia32与inter64文件夹分别放着x32与x64的lib文件

配置过程

  1. 添加库文件:在Qt项目栏中(显示所有工程文件的那栏)的工程图标中右键-添加库-外部库,选择库文件(tbb.lib)。之后在pro文件中将debug模式的文件名从-ltbbd改成-ltbb_debug。
  2. 添加头文件:在pro中加入INCLUDEPATH += $$PWD/XXXX/include,也就是tbb里的include文件夹路径。
  3. 执行QMake
  4. 将bin里对应平台的文件放到生成程序的目录下,即完成所有配置工作。

我的配置
这里我直接新建了一个名为“tbb”的文件夹放在工程目录里了。

INCLUDEPATH += $$PWD/tbb/include

win32:CONFIG(release, debug|release): LIBS += -L$$PWD/tbb/lib/intel64/vc14/ -ltbb
else:win32:CONFIG(debug, debug|release): LIBS += -L$$PWD/tbb/lib/intel64/vc14/ -ltbb_debug

INCLUDEPATH += $$PWD/tbb/lib/intel64/vc14
DEPENDPATH += $$PWD/tbb/lib/intel64/vc14

函数使用

任务组

tbb::task_group g;
g.run([]{TestPrint(); });
g.run([]{TestPrint(); });
g.run([]{TestPrint(); });
g.wait();

parallel_for与blocked_range、blocked_range2d

tbb::parallel_for(1, 10, [](int i){std::cout << i << std::endl; });

/*
    官方案例里用的是构建一个类,编写构造函数以及重载()操作符,其实就是构建了一个仿函数,(lambda也是通过类似的方式实现的)。
    所以我们这里可以直接用lambda来编写程序。parallel_for其中一种方式就是接受一个rande类型(指定我们的range),然后将其传递给后面的函数,所以后面函数需要有一个range类型的形参。
*/
//size_t改成int也是没问题的
tbb::parallel_for(blocked_range<size_t>(0, 10), [](blocked_range<size_t>& r)
{
    for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++i)
        std::cout << i << std::endl; 
});
//parallel_for配合blocked_range2d会对图像处理有很大的帮助
//blocked_range2d的参数说明:
//(x起始值,x结束值,x步进值,y起始值,y结束值,y步进值)
tbb::parallel_for( tbb::blocked_range2d<int>(0, nx, 1, 0, ny, 1),
[&](const tbb::blocked_range2d<int>& r)
{
    for( int i=r.rows().begin(); i!=r.rows().end(); ++i ){
        for( int j=r.cols().begin(); j!=r.cols().end(); ++j ) {
           std::cout << i <<j<< std::endl;             
        }
    }
}

需要注意的细节

tbb的任务组因为需要使用wait(),会阻塞GUI线程,所以如果有GUI更新需求,则需要使用QtConcurrent::run。

task_group g;
g.run(
//QtConcurrent::run(
[this](){
    Point2D sp;//采样点坐标
    Point2D pp;//pixel上的采样点
    int nx = setting->imageWidth;
    int ny =  setting->imageHeight;
    int allPixelNum=nx*ny;
    int currentPixelNum=0;

    Vector3D lower_left_corner(-2.0, -1.0, -1.0);
    Vector3D horizontal(4.0, 0.0, 0.0);
    Vector3D vertical(0.0, 2.0, 0.0);
    Point3D origin(0.0, 0.0, 0.0);

    tbb::parallel_for( tbb::blocked_range2d<int>(0, nx, 1, 0, ny, 1),
    [&](const tbb::blocked_range2d<int>& r)
    {
        for( int i=r.rows().begin(); i!=r.rows().end(); ++i ){
            for( int j=r.cols().begin(); j!=r.cols().end(); ++j ) {
                RGBColor pixelColor;
                Ray ray;
                for(int k=0;k<setting->numSamples;k++){
                    sp=setting->samplerPtr->sampleUnitSquare();
                    float u = float(i+sp.x) / float(nx);
                    float v = float(j+sp.y) / float(ny);
                    ray.origin=origin;
                    ray.direction=lower_left_corner+u*horizontal+v*vertical;

                    pixelColor+= tracer_ptr->trace_ray(ray);
                }
                pixelColor/=setting->numSamples;
                currentPixelNum++;

                emit pixelComplete(i,j,currentPixelNum*100/allPixelNum,QColor( int(255.99*pixelColor.r), int(255.99*pixelColor.g), int(255.99*pixelColor.b)));
            }
        }
    });
    g.wait();
    emit renderComplete();});

以上代码是在渲染完一个像素后通过信号槽传递到GUI上,更新结果显示,这样做很可能会降低渲染的效率(因为信号槽的机制,这也是Qt的网络库不行的原因之一)。不过渲染每像素时间超过一定量的时候,这种损耗也可以忽略不计(1min以内渲染1024*1024这种明显会降低渲染效率)。

进过测试tbb::task_group会阻塞GUI线程,从而导致GUI假死,所以有GUI需求的则需要使用QtConcurrent::run,如果没有GUI还是建议使用task_group。

经过思考,本人通过渲染经过时间与像素总数的比值,来调整GUI线程更新渲染结果的间隔,从而解决因长时间渲染(30Min以上),GUI线程的无效更新而造成的损耗。

通过这种方式渲染就不会被GUI所拖累,同时GUI也不会被卡死。不过需要在渲染过程中使用自旋锁来解决因为渲染过快而造成的渲染不完全的问题。

    tbb::spin_mutex mutex;
    tbb::parallel_for( tbb::blocked_range2d<int>(0, nx, 1, 0, ny, 1),
                       [&](const tbb::blocked_range2d<int>& r)
    {
        for( int i=r.rows().begin(); i!=r.rows().end(); ++i ){
            for( int j=r.cols().begin(); j!=r.cols().end(); ++j ) {
                RGBColor pixelColor;
                Ray ray;
                for(int k=0;k<setting->numSamples;k++){
                    sp=setting->samplerPtr->sampleUnitSquare();
                    float u = float(i+sp.x) / float(nx);
                    float v = float(j+sp.y) / float(ny);
                    ray.origin=origin;
                    ray.direction=lower_left_corner+u*horizontal+v*vertical;

                    pixelColor+= tracer_ptr->trace_ray(ray);
                }
                mutex.lock();
                pixelColor/=setting->numSamples;
                image->setPixelColor(i,j,QColor( int(255.99*pixelColor.r), int(255.99*pixelColor.g), int(255.99*pixelColor.b)));
                currentPixelNum++;
                progress=currentPixelNum*100/allPixelNum;
                mutex.unlock();
            }
        }
    });
    emit renderComplete();});
posted @ 2018-07-31 10:18  湛蓝玫瑰  阅读(808)  评论(0编辑  收藏  举报