この記事に付属するノイズサンプルコードには、3次元グラフィックス用の大理石や雲などの自然なテクスチャを生成するのに役立つPerlinノイズ生成アルゴリズムの実装が含まれています。この記事には、Perlinノイズアルゴリズムを使用してクラウドイメージを作成するテストが含まれています。（Perlinのノイズアルゴリズムの詳細については、「参照」を参照してください。）アルゴリズムの2次元および3次元バージョンが含まれています。これは、関数が2つまたは3つのデータセットを入力として受け取り、Perlinノイズの1つの出力値を作成することを意味します。

ノイズの例には、擬似乱数ジェネレーター（RNG）の機能も含まれています。これは、結果の画像を実際にランダムに見えるようにするのに十分な比較的良い結果を生成します。 1次元、2次元、および3次元のバージョンが含まれます。この場合の測定数は、入力データのセットの数に等しく、これに基づいて1つの擬似ランダム出力値が形成されます。

紹介と動機

多くのアプリケーションでは、ある程度の「ランダム性」、またはより正確には「疑似ランダム性」が必要です。私たちは、arbitrary意的で不安定な、つまり人にとって「ノイズ」に見える一連の意味について話しています。さらに、再現性の目的で、アプリケーションは、同じ入力値（または値のセット）を受け取ったときに十分な信頼性でまったく同じシーケンスを生成できる乱数ジェネレーターを必要とすることがよくあります。

ほとんどの乱数生成アルゴリズムでは、各生成値が前の生成値に依存し、シーケンスの最初の生成値が入力値から直接導出されるという事実により、この要件が満たされます。乱数ジェネレーターへのこのアプローチは、OpenCLなどの高レベルの並列コンピューティングを備えた言語では困難です。多数の計算スレッドのそれぞれに乱数の1つの順次ソースを待機させると、並列処理と並列処理に基づくアルゴリズムのすべての利点がゼロになります。

この問題を解決する1つの方法は、事前にランダムな値の大きなテーブルを計算することです。その後、各並列スレッドはこのテーブルに一意であるが厳密に定義されたインデックスを作成します。たとえば、画像を処理するOpenCLカーネルは、カーネルによって処理または作成されているピクセルの座標に基づいてインデックスを計算することにより、事前作成されたテーブルからエントリを選択できます。

このアプローチの欠点は、並列アルゴリズムを開始する前に乱数を作成する長い順次プロセスが必要になることです。これにより、並列化中のパフォーマンスの向上が制限されます。またこの場合、事前に（並列アルゴリズムを開始する前に）必要な乱数の数を少なくともおよそ知る必要があります。これは、各スレッドが使用するランダム値の数を動的に決定する必要がある並列アルゴリズムにとっては困難です。

NoiseサンプルコードのOpenCLカーネルレベル関数は、作業をOpenCLで使用される並列操作に分割するアルゴリズムにより適したアプローチを採用しています。

OpenCLのノイズと乱数を作成する

OpenCLでは、グローバルワークスペース（作業項目の配列）は、1、2、または3次元を使用して定義されます。このグローバルスペースの各作業項目には、グローバルスペースのX、Y、Z軸に沿った座標に対応する整数値を識別する一意のセットがあります。

ノイズの例のPerlinノイズ関数と乱数ジェネレーターは、最大3つの入力値に基づいて乱数（ノイズ）を作成します。これは各作業項目のグローバル識別子になります。別のアルゴリズムがあります。グローバル識別子と、カーネルが受信または作成したデータ値を組み合わせることで、1つ以上の値を作成できます。

たとえば、次のOpenCLカーネルコードスニペットは、2次元のグローバルな作業項目識別子に基づいた乱数の作成を示しています。

kernel void genRand() { uint x = get_global_id(0); uint y = get_global_id(1); uint rand_num = ParallelRNG2( x, y ); ...

図1.乱数の使用例（2次元）

このアプローチにより、ワークアイテム間で乱数ジェネレーターまたはノイズの機能を並行して実行できますが、同時に、ワークアイテム間および同じワークアイテム内の他の値間でランダムに変化する値の反復可能なシーケンスで結果を取得できます。複数の2次元の値セットを作成する必要がある場合は、3次元の作成関数を使用できます：最初の2つの入力値はワークアイテムのグローバル識別子から取得され、3番目の次元は必要な追加の値ごとに初期値を連続的に増加させることによって取得されます。このアルゴリズムは、Perlinノイズを使用した次の例のように、3次元ランダム値またはノイズ値のいくつかのセットで機能するように拡張できます。

 kernel void multi2dNoise( float fScale, float offset ) { float fX = fScale * get_global_id(0); float fY = fScale * get_global_id(1); float fZ = offset; float randResult = Noise_3d( fX, fY, fZ ); ...

図2. Perlinのノイズアルゴリズムの使用例（3次元）

制限事項

Noise_2dおよびNoise_3d関数は同じ基本的なPerlinノイズアルゴリズムを使用しますが、Perlinの推奨事項に基づいて実装が異なります。（参照リストの最初のリンクを参照してください。）Noiseサンプルでは、noiseサンプルではNoise_3dのみが使用され、Noise_2dテストカーネルは、このサンプルを変更して試してみたい読者のためにNoise.clファイルに含まれています。

Noise_2dおよびNoise_3d関数は、入力浮動小数点値で呼び出す必要があります。ランダムな値の「テーブル」（図3を参照）のサイズを指定するには、値は（0.0、128.0など）何らかの範囲をカバーする必要があります。読者は、クラウドの例を見て、Perlinのノイズをさまざまな「自然に見える」画像に変換する方法を確認してください。

ランダムテストで使用されるデフォルトのParallelRNG関数は、ランダムな（および同様の）結果を提供しますが、最速の乱数生成アルゴリズムではありません。この関数は、元は乱数ジェネレーターとして使用することを意図していない「ウォンハッシュ」に基づいています。それにもかかわらず、乱数ジェネレーターのいくつかの一般的な機能（Noise.clファイル内のコメントアウトされた例）は、特に結果の下位ビットのビットで2次元画像を埋めるときに目に見える再現性を示しました。読者は、乱数ジェネレーターの他の（より高速な）関数を試すこともできます。

デフォルトのParallelRNG関数は、結果として32ビットの符号なし整数のみを生成します。（0.0、1.0）などの範囲で浮動小数点値が必要な場合、アプリケーションはこの範囲のマッピングを適用する必要があります。ランダムパターンは、ランダムな符号なし整数の結果と範囲（0、255）を照合して、グレースケールピクセル値を作成します。これを行うには、バイナリAND演算を適用して8ビットを選択します。

デフォルトのParallelRNG関数は、前に作成された値に基づいて、連続した呼び出しに対して4,294,967,296（ ^2,232 ）すべての符号なし整数値を生成しません。個々の初期値ごとに、疑似ランダムシーケンス（サイクル）の値は、合計7000の一意の値から約20億の値までの範囲になります。 ParallelRNG関数は、約20の異なるサイクルを作成します。著者は、OpenCLカーネルのどの作業要素も、最小のループで形成されるよりも多くの乱数を連続して生成する必要があるとは考えていません。

この関数の2次元および3次元バージョン（ParallelRNG2およびParallelRNG3）は、前のParallelRNG呼び出しの結果とサイクル長を変更する次の入力値の間にバイナリXOR演算を適用することにより、ループミキシングを使用します。それでも、このような変更された動作は詳細な分析の対象ではなかったため、ParallelRNG関数がアプリケーションのニーズを満たしていることを注意深く確認することをお勧めします。

プロジェクト構造

このセクションでは、サンプルアプリケーションのソースコードの基本要素のみをリストします。

NoiseMain.cpp：

メイン（）

メイン入力機能。コマンドラインパラメーターを解析した後、OpenCLを初期化し、Noise.clファイルからOpenCLプログラムをコンパイルし、カーネルの1つを起動用に準備し、 ExecuteNoiseKernel（）を呼び出してからExecuteNoiseReference（）を呼び出します。これらの2つの実装が同じ結果を与えることを確認した後、 main（）はこれらの各機能の動作時間に関する情報を提供し、それらの作業から生じる画像を保存します。

ExecuteNoiseKernel（）

OpenCLで選択したノイズカーネルを構成して実行します。

ExecuteNoiseReference（）

選択したノイズC参照コードを構成して実行します。

Noise.cl：

defaut_perm [256]

3次元のパーリンノイズのコアのランダム値0〜255の表。ランダム性をさらに高めるために、このテーブルを生成し、Perlinノイズのコアに送信できます。

grads2d [16]

16個の均一に分布した単位ベクトル、2次元のパーリンノイズのコアの勾配。

grads3d [16]

3次元のパーリンノイズのコアに対する16のベクトルグラデーション。

ParallelRNG（）

擬似乱数ジェネレータ、1つの入力値に対して1つのパス。乱数ジェネレーターの代替機能はコメント化されていますが、より速く機能するが悪い結果をもたらす機能を読者がテストしたい場合に備えて、ファイルに追加されます。

ParallelRNG2（）

2つの入力値に対して2つのパスを実行する乱数ジェネレーター。

ParallelRNG3（）

3つの入力値に対して3つのパスを実行する乱数ジェネレーター。

weight_poly3（）、weight_poly5（）およびWEIGHT（）

これらは、勾配の連続性を確保するためにPerlinノイズアルゴリズムで使用される代替の重み関数です。 2次（優先）関数は、2次導関数の連続性も保証します。 WEIGHTマクロは、使用する機能を選択します。

NORM256（）

範囲（0、255）を（-1.0、1.0）に変換するマクロ。

interp（）

OpenCLを使用した双線形補間。

hash_grad_dot2（）

勾配を選択し、Perlinノイズ関数Noise_2dの一部として入力XY値を持つスカラー積を計算します。

Noise_2d（）

2つの入力値を持つPerlinノイズジェネレーター。

hash_grad_dot3（）

勾配を選択し、Perlinノイズ関数Noise_3dの一部として入力XYZ値を持つスカラー積を計算します。

Noise_3d（）

3つの入力値を持つPerlinノイズジェネレーター。

クラウド（）

Noise_3dを使用してCloudTestの単一ピクセルの「クラウド」出力画像を作成します。

map256（）

パーリンノイズの出力範囲（-1.0、1.0）をグレースケールピクセルの生成に必要な範囲（0、255）に変換します。

CloudTest（）

クラウドイメージテスト。スライスパラメーターはクラウド関数に渡されるため、システムコードは他のクラウドイメージを作成できます。

Noise2dTest（）

Noise_2dテストはデフォルトでは使用されません。

Noise3dTest（）

Noise_3dのテスト-デフォルトでのパーリンノイズ関数。 map256を使用して、グレースケール画像のピクセル値を取得します。

RandomTest（）

ParallelRNG3テストは、符号なし整数結果の最下位バイトを使用して、グレースケールイメージを生成します。

Visual Studioバージョン2012および2013用に2つのMicrosoft Visual Studioソリューションファイルが提供されています。これらはNoise_2012.slnとNoise_2013.slnです。読者がVisual Studioの新しいバージョンを使用している場合、Visual Studioのソリューションとプロジェクトの更新機能を使用して、これらのファイルに基づいて新しいソリューションを作成できます。

どちらのソリューションも、インテル®OpenCL™コードビルダーがシステムにインストールされていることを前提としています。

サンプル管理

このサンプルは、.exeファイルがあるフォルダーのMicrosoft Windows *コマンドプロンプトから実行できます。

Noise.exe <>

パラメータ

-h  --help

コマンドラインにヘルプを表示します。デモンストレーションはトリガーされません。

-t  --type [ all | cpu | gpu | acc | default | <   OpenCL>

OpenCLカーネルが実行されるデバイスのタイプを選択します。デフォルト値はallです。

CL_DEVICE_TYPE_ALL | CL_DEVICE_TYPE_CPU | CL_DEVICE_TYPE_GPU | 
      

        
        
        
      

     CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR | CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT

<OpenCLデバイスタイプ定数>

-p  --platform <  >

使用するプラットフォームの選択。デモが開始されると、すべてのプラットフォーム番号と名前のリストが表示されます。 [選択済み]は、使用するプラットフォームの右側に表示されます。文字列を使用する場合、プラットフォーム名を一意に認識するのに十分な文字を指定します。デフォルト値はIntelです。

-d  --device <  >

OpenCLコアが実行されるデバイスを番号または名前で選択します。デモンストレーションが開始されると、使用されているプラットフォーム上のすべての番号とデバイス名のリストが表示されます。現在のデバイスの右側に、[選択済み]が表示されます。デフォルト値は0です。

-r  --run [ random | perlin | clouds ]

実行する機能デモを選択します。乱数ジェネレーター、Perlinノイズアルゴリズム、およびクラウドイメージジェネレーターにはデモカーネルがあります。デフォルト値はランダムです。

-s  --seed < >

アルゴリズムの結果が変化する整数入力値。デフォルト値は1です。

Noise.exeは、OpenCLコアの実行時間と同等の参照Cコード、および両方のアルゴリズムの出力ファイルの名前を表示します。情報の出力が完了すると、プログラムはユーザーが終了する前にEnterキーを押すことを期待します。 C参照コードの機能は最適化されていないことに注意してください;それらの目的は、OpenCLカーネルコードの正確さを検証することだけです。

結果分析

Noise.exeが完了したら、作業フォルダーのBMPイメージファイルOutputOpenCL.bmpとOutputReference.bmpを参照して、OpenCLとC ++コードの結果を比較します。 2つの画像は同じである必要がありますが、Perlinノイズの2つの画像間または雲の2つの画像間にはわずかな違いがある場合があります。

ノイズアルゴリズムの結果（Perlinノイズ）は図3のようになります。

図3. Perlinノイズアルゴリズムの結果

ランダムアルゴリズム（乱数ジェネレーター）の結果は、図4のようになります。

図4.乱数ジェネレーターの結果

クラウドアルゴリズムの結果は、図5のようになります。

図5.クラウド作成アルゴリズムの結果

OpenCLコアの並列ノイズおよび乱数関数