这是真实感图像渲染系列的第七篇文章。
如果将渲染修改为并行，那么渲染效率将提升约8倍（我的电脑是八核）。非常非常有诱惑力。而且基于OpenMP框架的并行化甚至还非常简单！
平台编译
使用OpenMP最麻烦的地方是框架安装问题，倘若本机的g++版本支持 -fopenmp ,那么恭喜你，你已经完成了90%的工作了。倘若本机g++不支持该编译选项，那么需要在网上搜索对应的安装方法。安装方法不同系统都有较大的差别，故不在这里细讲。
OpenMP程序并行化指令都是用 #pragma 实现的，也就是说倘若编译器不支持，也不会产生什么问题。
OpenMP简单使用
这是一个最简单的for语句，对应于PPM算法中的光子映射。
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for (int i=0;i<total_photons;i++) { PhotonTracing(...); } |
该for语句满足如下条件：
- 循环起始位置和终结位置确定
- 不同的循环没有依赖性，
满足这样条件的for语句，理论上，将循环不同的i并行处理是没有问题的。OpenMP使用了最简单的预编译指令帮助我们实现for语句的并行，修改为
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#include <omp.h> #pragma omp parallel for for (int i=0;i<total_photons;i++) { PhotonTracing(...); } |
OpenMP临界区设置
#pragma omp critical 编译器将自动将 #pragma 指令后面紧接着的语句块进行并行。
一般来说，并行语句块内使用的变量，都是读写局部变量以及读全局变量，这时，不会存在什么问题，但是总有特殊情况，我们多个并行的循环需要修改同一个全局变量。这是可能导致错误的。如PPM算法中，计算“视点”，需要将结果保存在全局数组 view_pts 里面。这时，多个线程并行修改会导致一些问题（诸如SegmentationFault）。这时，使用 #pragma omp critical 可以强制后面紧接着的那个语句块通过“加锁”保证同时只有一个线程在运行该代码块。
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if (obj->getMaterial().diff > feps) { #pragma omp critical view_pts.push_back( ViewPoint( obj_coll.getSurfaceC(), obj_coll.N, rayC*obj->getColor(obj_coll.C), lambda*obj->getMaterial().diff, xx,yy ) ); } |