Rustでコンピューターグラフィックスの基礎を学ぶ その9

フルコードはgithubにあります。

clippy対応

cargo clippyに指摘を受けた部分を修正。

default()の実装

下記によるとnew()はすべからく、Defaultトレイトを使って初期値をdefault()で提供すべしとのことなので、実装した。
https://rust-lang.github.io/rust-clippy/master/index.html#new_without_default

impl Default for Vec3 {
    fn default() -> Self {
        Self::new(0.0, 0.0, 0.0)
    }
}

-        let mut scattered = Ray::new(Point3::new(0.0, 0.0, 0.0), Vec3::new(0.0, 0.0, 0.0));
-        let mut attenuation = Color::new(0.0, 0.0, 0.0);
+        let mut scattered = Ray::new(Point3::default(), Vec3::default());
+        let mut attenuation = Color::default();

高速化

計測したら、最終版の画像を生成するのに192秒かかってた。

コメントで指摘を受けたが、debugシンボル付きで実行してるから遅いとのこと。releaseで実行してみる。

cargo run --release > output.ppm

すると、38秒になった。デバッグシンボルの有無でこんなに性能違うのか！

次にray_color()が再帰を使っていたが、ループに変更する。

fn ray_color(r: &Ray, world: &dyn Hittable, depth: u32) -> Color {
    let mut current_ray = Ray::new(r.origin, r.direction);
    let mut overall_attenuation = Color::new(1.0, 1.0, 1.0);

    for _ in 0..depth {
        if let Some(rec) = world.hit(&current_ray, 0.001, f64::INFINITY) {
            let mut scattered = Ray::new(Point3::default(), Vec3::default());
            let mut attenuation = Color::default();
            if rec
                .mat_ptr
                .scatter(&current_ray, &rec, &mut attenuation, &mut scattered)
            {
                overall_attenuation = overall_attenuation * attenuation;
                current_ray = scattered;
            } else {
                return Color::default();
            }
        } else {
            let unit_direction = current_ray.direction.unit_vector();
            let t = 0.5 * (unit_direction.y + 1.0);
            let background_color =
                (1.0 - t) * Color::new(1.0, 1.0, 1.0) + t * Color::new(0.5, 0.7, 1.0);
            return overall_attenuation * background_color;
        }
    }

    Color::default()
}

これで27秒になった。やはり再帰は遅い。

マルチスレッド化

さらなる高速化を目指してマルチスレッドにしてみる。
まず、今の標準出力を扱うコードは当然ながらスレッドセーフじゃないので、Imageクレートを導入。

    let mut imgbuf = image::ImageBuffer::new(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT);

    for (i, j, pixel) in imgbuf.enumerate_pixels_mut() {
        remaining_pixels -= 1;
        eprint!("\rPixels remaining: {} ", remaining_pixels);
        std::io::stderr().flush().unwrap();

        let mut pixel_color = Color::default();

        for _ in 0..samples_per_pixel {
            let u: f64 = (i as f64 + random_double()) / (IMAGE_WIDTH - 1) as f64;
            let v: f64 = ((IMAGE_HEIGHT - j) as f64 + random_double()) / (IMAGE_HEIGHT - 1) as f64;

            let r = cam.get_ray(u, v);
            pixel_color += ray_color(&r, &world, max_depth);
        }
        pixel_color /= samples_per_pixel as f64;
        *pixel = write_color(pixel_color);
    }

    imgbuf.save("output.png").unwrap();

(IMAGE_HEIGHT - j)つまり上下を逆に演算しているのは、レイトレーシングの空間ではY軸は下から上に進むけど、スクリーンのY軸は上から下に進むから。

ここにrayonを導入して、並列化する。
標準エラー出力にプログレスを表示する今のコードも動かないので、ProgressBarクレートを使う。

    let mut imgbuf = image::ImageBuffer::new(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT);

    let pb = ProgressBar::new((IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT) as u64);
    pb.set_style(
        ProgressStyle::default_bar()
            .template(
                "{spinner:.green} [{elapsed_precise}] [{bar:40.cyan/blue}] {pos}/{len} ({eta})",
            )
            .unwrap()
            .progress_chars("#>-"),
    );

    let pixels: Vec<(u32, u32, &mut image::Rgb<u8>)> = imgbuf.enumerate_pixels_mut().collect();

    pixels
        .into_par_iter()
        .progress_with(pb)
        .for_each(|(i, j, pixel)| {
            let mut pixel_color = Color::default();

            for _ in 0..samples_per_pixel {
                let u: f64 = (i as f64 + random_double()) / (IMAGE_WIDTH - 1) as f64;
                let v: f64 =
                    ((IMAGE_HEIGHT - j - 1) as f64 + random_double()) / (IMAGE_HEIGHT - 1) as f64;

                let r = cam.get_ray(u, v);
                pixel_color += ray_color(&r, &world, max_depth);
            }
            pixel_color /= samples_per_pixel as f64;
            *pixel = write_color(pixel_color);
        });

    imgbuf.save("output.png").unwrap();

これで6秒になった！

おしまい

第二章も始めてはいるんですが、難解な内容でqiitaの記事にしたとしてもコードをひたすらコピペするだけになりそうなので、ここで終了にします。

githubのリポジトリはcommitを続けるので、興味がある人は追っかけてみてください。