4.2.1.2.2 : La fonction de calcul vectorisée


Commençons avec la documentation (j'insisterai toujours) suivit de la définition de notre fonction :

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///Propagate the U and V species in the matU and matV
/**	@param[out] poutMatU : updated matrix U version
 * 	@param[out] poutMatV : updated matrix V version
 * 	@param pmatU : input of matrix U
 * 	@param pmatV : input of matrix V
 * 	@param nbRow : number of rows of the matrices
 * 	@param nbCol : number of columns of the matrices
 * 	@param matDeltaSquare : matrix of the delta square values
 * 	@param nbStencilRow : number of rows of the matrix matDeltaSquare
 * 	@param nbStencilCol : number of columns of the matrix matDeltaSquare
 * 	@param diffudionRateU : diffusion rate of the U specie
 * 	@param diffudionRateV : diffusion rate of the V specie
 * 	@param feedRate : rate of the process which feeds U and drains U, V and P
 * 	@param killRate : rate of the process which converts V into P
 * 	@param dt : time interval between two steps
*/
void grayscott_propagation(float * __restrict__ poutMatU, float * __restrict__ poutMatV, const float * __restrict__ pmatU, const float * __restrict__ pmatV,
			long nbRow, long nbCol,
			const float * matDeltaSquare, long nbStencilRow, long nbStencilCol,
			float diffudionRateU, float diffusionRateV, float feedRate, float killRate, float dt)
{


Il faut indiquer au compilateur que les pointeurs que l'on utilise sont alignés sur PLIB_VECTOR_SIZE_BYTE_FLOAT octets. C'est basiquement la seule différence avec notre implémentation naïve noteAprès, si nous jouons au jeu des erreurs, il vous reste une diférence à trouver... :

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	const float* matU = (const float*)__builtin_assume_aligned(pmatU, PLIB_VECTOR_SIZE_BYTE_FLOAT);
	const float* matV = (const float*)__builtin_assume_aligned(pmatV, PLIB_VECTOR_SIZE_BYTE_FLOAT);
	float* outMatU = (float*)__builtin_assume_aligned(poutMatU, PLIB_VECTOR_SIZE_BYTE_FLOAT);
	float* outMatV = (float*)__builtin_assume_aligned(poutMatV, PLIB_VECTOR_SIZE_BYTE_FLOAT);


Nous déterminons les offset de notre stencil (le nombre de couches à partir de la cellule centrale) :

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	long offsetStencilRow((nbStencilRow - 1l)/2l);
	long offsetStencilCol((nbStencilCol - 1l)/2l);


Nous bouclons sur les lignes de nos matrices pour mettre à jour toutes nos cellules :

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	for(long i(0l); i < nbRow; ++i){


Il faut maintenant déterminer les bornes de nos calculs en ligne (voir section 4.1.1.1) :

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		long firstRowStencil(std::max(i - offsetStencilRow, 0l));
		long lastRowStencil(std::min(i + offsetStencilRow + 1l, nbRow));


Nous bouclons sur les colonnes de nos matrices pour mettre à jour toutes nos cellules :

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		for(long j(0l); j < nbCol; ++j){


Il faut maintenant déterminer les bornes de nos calculs en colonne (voir section 4.1.1.1) :

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			long firstColStencil(std::max(j - offsetStencilCol, 0l));
			long lastColStencil(std::min(j + offsetStencilCol + 1l, nbCol));


Définissons quelques variables temporaires :

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			long stencilIndexRow(0l);
			float u(matU[i*nbCol + j]), v(matV[i*nbCol + j]);
			float fullU(0.0f), fullV(0.0f);


Nous devons maintenant boucler sur les lignes et les colonnes de notre stencil :

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			for(long k(firstRowStencil); k < lastRowStencil; ++k){
				long stencilIndexCol(0l);
				for(long l(firstColStencil); l < lastColStencil; ++l){


Nous pouvons enfin calculer notre gradient :

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					float deltaSquare(matDeltaSquare[stencilIndexRow*nbStencilCol + stencilIndexCol]);
					fullU += (matU[k*nbCol + l] - u)*deltaSquare;
					fullV += (matV[k*nbCol + l] - v)*deltaSquare;


Il ne faut pas oublier d'incrémenter les indices qui nous permettent de parcourir la matrice matDeltaSquare] :

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					++stencilIndexCol;
				}
				++stencilIndexRow;
			}


On finalise le calcul :

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			float uvSquare(u*v*v);
			float du(diffudionRateU*fullU - uvSquare + feedRate*(1.0f - u));
			float dv(diffusionRateV*fullV + uvSquare - (feedRate + killRate)*v);


Et on sauvegarde le résultat :

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			outMatU[i*nbCol + j] = u + du*dt;
			outMatV[i*nbCol + j] = v + dv*dt;


Fin des deux boucles sur les lignes et les colonnes :

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		}
	}


Fin de la fonction :

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}