5.5.1.1.3 : La fonction générale du programme


Maintenant, implémentons la fonctions générale :

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///Simulate the images
/**	@param nbRow : number of rows of the images to be created
 * 	@param nbCol : number of columns of the images to be created
 * 	@param nbImage : number of images to be created
 * 	@param nbExtraStep : number of extra steps to be computed between images
 * 	@param killRate : rate of the process which converts V into P
 * 	@param feedRate : rate of the process which feeds U and drains U, V and P
 * 	@param dt : time interval between two computation
 * 	@param outputFile : name of the file to be created
 * 	@param blockSizeRow : number of rows of the blocks
 * 	@param blockSizeCol : number of columns of the blocks
 * 	@param nbThread : number of thread to be used
 * 	@return true on succsess, false otherwise
*/
bool simulateImage(size_t nbRow, size_t nbCol, size_t nbImage, size_t nbExtraStep, float killRate, float feedRate, float dt, const std::string & outputFile,
		size_t blockSizeRow, size_t blockSizeCol, size_t nbThread)
{


Nous allons commencer par indiquer quelques paramètres utiles pour l'utilisateur :

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	std::cout << "simulateImage : nbImage = "<<nbImage<<", nbRow = " << nbRow << ", nbCol = " << nbCol << std::endl;


Ensuite, nous devons définir l'ensemble de nos images en HDF5 :

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	MatrixHdf5 fullMat;
	fullMat.setAllDim(nbCol, nbRow);
	fullMat.resize(nbImage);


On créé et on initialise les PTensor et les pointeurs de nos images temporaires :

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	PTensor<float> tmpInU, tmpInV, tmpOutU, tmpOutV;
	float *tmpU1 = NULL, *tmpU2 = NULL, *tmpV1 = NULL, *tmpV2 = NULL;
	allocate_temporary(tmpU1, tmpU2, tmpV1, tmpV2, tmpInU, tmpInV, tmpOutU, tmpOutV, nbRow, nbCol);


On définit notre stencil 3x3 (avec éventuellement des coéfficients plus sérieux mais qui donnent des résultats moins rigolos) :

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	long nbStencilRow(3l), nbStencilCol(3l);
	
	float diffudionRateU(0.1f), diffusionRateV(0.05f);
	//This matrix of neigbour exchange is quite accurate but gives not so fun results
// 	float matDeltaSquare[] = 	{0.05f, 0.2f, 0.05f,
// 					0.2f, 0.0f, 0.2f,
// 					0.05f, 0.2f, 0.05f};
	float matDeltaSquare[] = 	{1.0f, 1.0f, 1.0f,
					1.0f, 1.0f, 1.0f,
					1.0f, 1.0f, 1.0f};


Cependant, nous devons maintenant convertir tout nos temporaires afin qu'ils soient complètement vectorisables :

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	//Let's convert these temporaries into intrinsics temporaries
	PTensor<float> tmpVecInU(AllocMode::ALIGNED), tmpVecInV(AllocMode::ALIGNED), tmpVecOutU(AllocMode::ALIGNED), tmpVecOutV(AllocMode::ALIGNED);
	tmpVecInU.fromScalToVecNeigbhour(tmpInU, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);
	tmpVecOutU.fromScalToVecNeigbhour(tmpOutU, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);
	tmpVecInV.fromScalToVecNeigbhour(tmpInV, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);
	tmpVecOutV.fromScalToVecNeigbhour(tmpOutV, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);


La vectorisation de la matrice qui définit les poids du gradient :

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	PTensor<float> vecMatDeltaSquare(AllocMode::ALIGNED, nbStencilRow, nbStencilCol*PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);
	reshuffle_broadcastTensor(vecMatDeltaSquare.getData(), matDeltaSquare, nbStencilRow, nbStencilCol, 0lu, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);


On définit les pointeurs correspondants :

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	float * ptrVecMatStencil = vecMatDeltaSquare.getData();


Et le résultat de chaque image :

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	PTensor<float> tmpScalOutV(AllocMode::ALIGNED);


Nous devons également créer nos vecteur de blocs qui seront liés à leur tenseur respectif, ce qui nous économisera une copie de donnée :

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	std::vector<PBlock<float> > vecBlockOutU, vecBlockOutV, vecBlockInU, vecBlockInV;
	tmpVecOutU.splitBlockLink(vecBlockOutU, blockSizeRow, blockSizeCol, 1lu);
	tmpVecOutV.splitBlockLink(vecBlockOutV, blockSizeRow, blockSizeCol, 1lu);
	tmpVecInU.splitBlockLink(vecBlockInU, blockSizeRow, blockSizeCol, 1lu);
	tmpVecInV.splitBlockLink(vecBlockInV, blockSizeRow, blockSizeCol, 1lu);


On défint la nouvelle taille des matrices :

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	size_t nbVecRow(tmpVecInV.getFullNbRow()), nbVecCol(tmpVecInV.getNbCol());


On créé notre barre de chargement :

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	ProgressTime progress(nbImage);
	progress.start();


On boucle sur toutes les images que l'on veut créer :

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	for(size_t i(0lu); i < nbImage; ++i){


Petite mise à jour de la barre de chargement :

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		progress.print();


On boucle sur les image supplémentaires à calculer entre deux images à sauvegarder :

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		for(size_t j(0lu); j < nbExtraStep/2lu; ++j){


On appelle notre calcul de Gray Scott :

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			grayscott_propagation_link_block_parallel(
					vecBlockOutU, vecBlockOutV, vecBlockInU, vecBlockInV,
					ptrVecMatStencil, nbStencilRow, nbStencilCol,
					diffudionRateU, diffusionRateV, feedRate, killRate, dt);


Il ne faut pas oublier que notre calcul se fait que sur la moitier des valeurs duppliquées, il faut donc les mettre à jour :

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			//Let's update the dupplicated values
			reshuffle_updateDupplicateVecNeighbour(tmpVecOutU.getData(), nbVecRow, nbVecCol, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);
			reshuffle_updateDupplicateVecNeighbour(tmpVecOutV.getData(), nbVecRow, nbVecCol, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);


Plutôt que d'intervertir les pointeurs input et output, il est plus simple de faire deux fois moins d'étapes doubles :

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			///Let's swap the in and out tensors
			grayscott_propagation_link_block_parallel(
					vecBlockInU, vecBlockInV, vecBlockOutU, vecBlockOutV,
					ptrVecMatStencil, nbStencilRow, nbStencilCol,
					diffudionRateU, diffusionRateV, feedRate, killRate, dt);


Il ne faut pas oublier que notre calcul se fait que sur la moitier des valeurs duppliquées, il faut donc les mettre à jour :

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			//Let's update the dupplicated values
			reshuffle_updateDupplicateVecNeighbour(tmpVecInU.getData(), nbVecRow, nbVecCol, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);
			reshuffle_updateDupplicateVecNeighbour(tmpVecInV.getData(), nbVecRow, nbVecCol, PLIB_VECTOR_SIZE_FLOAT);
		}


On récupère l'image que l'on veut sauvegarder (en faisant attention car on interverti les pointeurs régulièrement) :

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		tmpScalOutV.fromVecToScalNeigbhour(tmpVecInV);	//The pointers were swaped


On sauvegarde l'image que l'on veut :

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		fullMat.setRow(i, tmpScalOutV.getData());
	}


On termine la barre de chargement :

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	progress.finish();
	std::cerr << "Done" << std::endl;


` On écrit le fichier HDF5 :

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	//Let's save the output file
	fullMat.write(outputFile);


On renvoie true car tout s'est bien passé et on finit la fonction :

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	return true;
}