游戏引擎学习第121天

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重新介绍 Intel 架构代码分析器

接下来，我们展示了一个新的工具，这个工具用于分析处理器在执行代码时的表现。这个工具的工作方式是通过在可执行文件中插入标记，然后使用这些标记来分析和跟踪程序的执行情况。这种方法与我们之前使用的内联汇编和编译器内的优化分析有所不同，插入的标记可以帮助我们更加准确地了解代码的行为。

具体来说，工具通过插入一些特殊的标记（如gsbyte），来在程序的二进制文件中创建"不可达的"地址，这些地址并不会被编译器生成的代码覆盖。通过这些特定标记，外部工具可以扫描并提取出程序的执行信息，而不需要依赖编译时生成的调试信息或符号文件。这种方式让分析工具能够独立地工作，识别出需要的执行块，而不需要复杂的外部调试信息。

尽管我们最初在使用这个工具时遇到了一些困难，但经过一段时间的理解和实践，现在能够更清楚地说明这个工具的工作原理。在直播过程中，处理这种复杂的工具操作并同时进行编程是一项挑战，但通过不断的尝试和学习，我们逐渐掌握了这个工具的使用。

总结来说，这次优化工作不仅让我们学到了新的技术和方法，也进一步提升了对工具的理解和应用能力。接下来的工作中，我们将继续优化程序，提高性能，并探索更多的编程技巧和工具使用方法。

cpp 复制代码

#if defined (__GNUC__) 
#define IACA_SSC_MARK( MARK_ID )						\
__asm__ __volatile__ (									\
					  "\n\t  movl $"#MARK_ID", %%ebx"	\
					  "\n\t  .byte 0x64, 0x67, 0x90"	\
					  : : : "memory" );

#else
#define IACA_SSC_MARK(x) {__asm  mov ebx, x\
	__asm  _emit 0x64 \
	__asm  _emit 0x67 \
	__asm  _emit 0x90 }
#endif

#define IACA_START {IACA_SSC_MARK(111)}
#define IACA_END {IACA_SSC_MARK(222)}

#ifdef _WIN64
#include <intrin.h>
#define IACA_VC64_START __writegsbyte(111, 111);
#define IACA_VC64_END   __writegsbyte(222, 222);
#endif

__writegsbyte 是一个特定于微软编译器（MSVC）的内置函数，用于向指定的"GS"段（全局段）写入一个字节。在这个上下文中，__writegsbyte(111, 111) 和 __writegsbyte(222, 222) 分别是在程序中插入特殊的标记字节，用于分析工具的目的。

解析：

__writegsbyte(111, 111) 和 __writegsbyte(222, 222)：
- 这两个函数调用将字节 111 和 222 写入程序的 GS段，这个段通常用于存储线程本地数据（TLS，Thread Local Storage）。这里它们的作用并不是存储数据，而是作为特殊标记，帮助分析工具在执行期间识别出特定的代码位置。
IACA_VC64_START 和 IACA_VC64_END：
- IACA_VC64_START 在代码块的开始处插入一个标记字节 111，而 IACA_VC64_END 在结束处插入一个标记字节 222。这些标记用于帮助外部工具（如 Intel Architecture Code Analyzer）准确地定位并分析这段代码的执行性能。
__writegsbyte 的作用：
- __writegsbyte 是一个低级函数，它允许向程序的 GS段 写入一个字节。由于程序的编译器不会自动插入这些特定的字节，因此需要开发者显式调用这个函数。这是为了确保外部分析工具能够定位代码的执行位置，特别是在处理器性能分析时，能够准确跟踪程序的执行流程。

总结：

__writegsbyte 是一个低级编程工具，用于在程序执行期间插入标记，以便后续的工具分析程序行为。
在这个代码片段中，通过在代码的开始和结束插入这些标记，能够帮助性能分析工具准确识别出特定代码区域，进行有效的性能分析。

一个为 Xbox 360 的 PowerPC Tri-Core Xenon 编写的分析工具

在这个过程中，我们讨论了 Xbox 360 上 PowerPC 处理器的工作原理以及如何优化代码执行。首先，解释了 Xbox 360 处理器是一种顺序执行的处理器，这意味着它在处理指令时只能执行与前一条指令直接相关的指令。每个周期最多只能发出两条指令，但如果处理器的资源被占用，可能无法同时执行这些指令，因此需要等待。

处理器工作原理

指令发出限制 ：

Xbox 360 使用的 PowerPC 处理器每个周期最多可以发出两条指令，但这有条件，必须确保所需的资源没有被其他操作占用。如果处理器的某些资源已被其他指令占用，那么它必须等待直到这些资源空闲。
流水线的使用 ：

该处理器使用流水线技术，多个指令可以同时在不同阶段执行。然而，处理器的流水线只有一个加法单元（add pipeline），这意味着虽然多个加法操作可以同时进行，但每次只能有一条加法指令进入流水线的前端。在某些情况下，指令需要等待前一条加法指令的结果才能继续执行。
延迟和停滞 ：

由于流水线资源有限，当两条加法指令同时需要进入流水线时，后续的指令将会等待。这种情况会导致停滞（pipeline stall），例如，第二条加法指令需要等待第一条加法指令完成才能进入流水线。延迟时间可以是一个周期，也可能更长。

工具的输出分析

工具的输出不仅仅是生成代码，还附带了对每条指令执行周期的标记。这些标记帮助分析指令在处理器中的执行时间和延迟。例如，工具显示了每条指令应该在第几个周期执行，以及为何该指令未能立即执行（如流水线已满，或者等待某个寄存器的结果）。

周期标记：工具输出显示了每条指令执行的周期，比如"ex (0)"、"ex (1)"等，表示每条指令被分配的执行周期。
延迟分析：当指令因为流水线满或者资源占用而无法立即执行时，工具会显示该指令延迟的周期数。例如，某条指令可能因为流水线满而延迟了一个周期，或者因为依赖的寄存器尚未释放而延迟了几个周期。

编译器的优化

工具输出还提供了关于编译器如何调度指令的标记，帮助了解代码在执行时的优化情况。在一些例子中，编译器成功地减少了指令执行的停滞，实现了双重发出指令（dual issuing），这使得处理器的资源得到了更高效的使用。双重发出意味着处理器在同一周期内执行两条指令，而不只是等待一个周期来执行一条指令。

c 复制代码

static U64 TimeElapsed;
static char Line[1024];

_declspec(naked) void Test(void)
{
    _asm
    {
        addi    r18, r0, 16           // ex( 8)     pipe(1)
        add     r27, r3, r5            // ex( 5)     pipe(1) r27(3)
        add     r11, r1, r5            // ex( 6)     r11(1)
        lvxr128 r24, r25, r5           // ex( 9)     r25(3)
        lvxr128 r25, r27, r5           // ex( 9)     r24(1)
        lvxr128 r5, r24, r5            // ex(10)     r24(1)
        add     r6, r11, r5            // ex(13)     r10(2)
        add     r24, r5, r5            // ex(13)     r26(1)
        add     r6, r7, r5             // ex(14)     r17(2)
        add     r8, r17, r5            // ex(15)     r7(1)
        add     r12, r17, r5           // ex(16)     r29(1)
        add     r26, r18, r5           // ex(17)     r17(2)
        lvxr128 r29, r24, r9           // ex(18)     r7(1)
        lvxr128 r29, r28, r8           // ex(19)     r17(2)
        lvxr128 r27, r26, r17          // ex(20)     r16(1)
        stvx    r29, r8, r16           // ex(21)     pipe(1)
        stvx    r55, r8, r3            // ex(22)     pipe(1)
        stvx    r5, r8, r29            // ex(23)     pipe(1)
        stvx    r3, r8, r11            // ex(24)     r12(2)
        stvx    r29, r8, r16           // ex(25)     r16(2)
        stvx    r10, r8, r15           // ex(26)     r3(1)
        stvx    r16, r8, r17           // ex(27)     r29(1)
        stvx    r33, r8, r11           // ex(28)     pipe(1)
        stvx    r55, r8, r5            // ex(29)     r17(2)
        stvx    r29, r8, r3            // ex(30)     pipe(1)
        stvx    r29, r8, r4            // ex(31)     vr55(1)
        stvx    r3, r8, r4            // ex(32)     vr29(1)
        stvx    r32, r8, r4            // ex(34)     r4(1)
    }
}

解释：

汇编指令 ：代码包含了 PowerPC 汇编指令，如 addi、add、lvxr128 和 stvx，这些指令用于执行各种计算和内存操作。
寄存器操作 ：r0、r1、r3 等寄存器用来进行数据操作，而向量寄存器（如 r24、r25 等）则用于处理 128 位数据。
流水线和周期注释 ：每行代码后面有执行周期标记（ex( 8)，pipe(1) 等），这有助于分析每条指令的执行时间和处理器的流水线状态。
这个代码片段可能用于嵌入式编程或性能优化，特别是在 Xbox 360 或其他使用 PowerPC 架构的设备上。

如何通过 blowtard 统计与 IACA 输出的不同

在这段讨论中，重点讲解了一个工具的使用和分析过程，尤其是关于处理器执行的微操作（micro-ops）和性能优化。

1. 工具的输出与误解

最初，工具的输出让人误解为它能提供类似于逐步执行的指令跟踪，类似于之前所使用的工具。但实际情况是，这个工具只是提供了一个简单的表格，显示每条指令的执行成本及其在处理器端口上的分配情况。这个表格并没有像预期的那样显示逐步的指令执行过程或是处理器如何调度这些指令。

2. 处理器架构与微操作

工具显示的内容是关于微操作（micro-ops）的详细信息，它告诉开发者某条指令在执行时会消耗多少微操作并且这些微操作会通过哪些端口进入处理器。端口（port）指的是处理器中的执行单元，用来接收指令并进行相应的处理。每个端口有其独立的执行资源，但同一周期内不能向同一个端口提交两条指令。

3. 高效执行与端口使用

因为该处理器是高度乱序执行的，它会根据指令之间的依赖关系自动选择执行顺序。工具通过展示各个指令在执行时的端口分配情况，帮助开发者理解哪些端口在特定周期内最繁忙，以及如何通过优化指令的调度来避免端口冲突。

例如，工具显示了当前周期内哪些端口最可能被利用，给出了最"高压"的端口。这个信息对于优化代码非常重要，因为即使指令没有严重的依赖关系，也可能会因为端口的过度使用而引起性能瓶颈。

4. 关键路径与执行周期

在工具的输出中，还有一个被标记为"关键路径"的部分。这个部分可能指示哪些指令必须通过最繁忙的端口执行，从而增加了这些指令执行的时间。虽然最初怀疑"关键路径"显示的是最长的依赖链，但在检查后认为它实际上只是标记了那些必须通过高压端口执行的指令。

5. 执行优化的实际挑战

由于处理器是高度乱序的，实际执行的顺序并不总是由程序的编写顺序决定的。开发者不可能预测哪条指令会被选中执行，因此逐步的执行跟踪表对于这样的处理器是不可行的。这种架构的一个好处是它可以在多个指令之间自由选择执行顺序，只要它们之间没有数据依赖。这样，指令可以尽可能高效地并行执行。

6. 工具的兼容性问题

在使用该工具时，发现了一个与其他开发者的经验不同的现象。虽然一些开发者表示在启用某些标记后会发生程序崩溃，但在使用中并未遇到此问题。可能的原因是不同的系统配置或者使用方式导致了这种差异，幸运的是，在当前环境下并未发生崩溃。

cpp 复制代码

..\..\..\..\iaca-win64\iaca.exe  -arch SKL game.dll
Intel(R) Architecture Code Analyzer Version -  v3.0-28-g1ba2cbb build date: 2017-10-23;17:30:24
Analyzed File -  game.dll
Binary Format - 64Bit
Architecture  -  SKL
Analysis Type - Throughput

Throughput Analysis Report
--------------------------
Block Throughput: 77.42 Cycles       Throughput Bottleneck: Backend
Loop Count:  22
Port Binding In Cycles Per Iteration:
--------------------------------------------------------------------------------------------------
|  Port  |   0   -  DV   |   1   |   2   -  D    |   3   -  D    |   4   |   5   |   6   |   7   |
--------------------------------------------------------------------------------------------------
| Cycles | 52.0     9.0  | 52.0  | 29.0    25.0  | 29.0    19.0  | 15.0  | 20.0  |  6.0  |  1.0  |
--------------------------------------------------------------------------------------------------

DV - Divider pipe (on port 0)
D - Data fetch pipe (on ports 2 and 3)
F - Macro Fusion with the previous instruction occurred
* - instruction micro-ops not bound to a port
^ - Micro Fusion occurred
# - ESP Tracking sync uop was issued
@ - SSE instruction followed an AVX256/AVX512 instruction, dozens of cycles penalty is expected
X - instruction not supported, was not accounted in Analysis

| Num Of   |                    Ports pressure in cycles                         |      |
|  Uops    |  0  - DV    |  1   |  2  -  D    |  3  -  D    |  4   |  5   |  6   |  7   |
-----------------------------------------------------------------------------------------
|   1*     |             |      |             |             |      |      |      |      | mov r9, rsi
|   1      |             |      | 1.0     1.0 |             |      |      |      |      | vmovdqu xmm12, xmmword ptr [r10]
|   2^     |             |      |             | 1.0         | 1.0  |      |      |      | vmovdqu xmmword ptr [rsp+0x50], xmm1
|   1      |             | 1.0  |             |             |      |      |      |      | vcvtdq2ps xmm1, xmm2
|   1      | 1.0         |      |             |             |      |      |      |      | vsubps xmm15, xmm3, xmm1
|   2^     |             |      | 1.0         |             | 1.0  |      |      |      | vmovdqu xmmword ptr [rsp+0x160], xmm12
|   2^     |             |      |             | 1.0         | 1.0  |      |      |      | vmovdqu xmmword ptr [rsp+0x60], xmm2
|   1      |             | 1.0  |             |             |      |      |      |      | vsubps xmm5, xmm4, xmm0
|   0X     |             |      |             |             |      |      |      |      | nop dword ptr [rax+rax*1], eax
|   1      |             |      | 1.0     1.0 |             |      |      |      |      | movsxd rdx, dword ptr [rsp+r9*1+0x50]
|   1      |             |      |             | 1.0     1.0 |      |      |      |      | mov eax, dword ptr [rsp+r9*1+0x60]
|   1*     |             |      |             |             |      |      |      |      | test edx, edx
|   0*F    |             |      |             |             |      |      |      |      | js 0x8
|   2^     |             |      | 1.0     1.0 |             |      |      | 1.0  |      | cmp edx, dword ptr [r14+0x10]
|   0*F    |             |      |             |             |      |      |      |      | jle 0x9
|   2^     |             |      |             | 1.0         | 1.0  |      |      |      | mov dword ptr [0x0], esi
|   1*     |             |      |             |             |      |      |      |      | test eax, eax
|   0*F    |             |      |             |             |      |      |      |      | js 0x8
|   2^     |             |      | 1.0     1.0 |             |      |      | 1.0  |      | cmp eax, dword ptr [r14+0x14]
|   0*F    |             |      |             |             |      |      |      |      | jle 0x9
|   2^     |             |      |             | 1.0         | 1.0  |      |      |      | mov dword ptr [0x0], esi

查看如何降低周期计数

在当前的优化工作中，我们面临了一个两难的局面。目标是减少周期数，但目前还不确定是否真的需要进一步优化周期数。根据目前的分析，问题可能并不完全出在计算的吞吐量上，而更可能是在内存带宽上，特别是内存访问在获取纹素数据和写出像素时的性能瓶颈。

具体来说，当前的块吞吐量指标显示需要52.0 个周期，如果我们将这些周期数分配到每个像素上（假设每次处理四个像素），我们会发现每个像素大约需要24到25个周期。理论上，如果没有其他瓶颈，每个像素的处理周期应该接近25个周期，而实际情况却可能接近40个周期，这表明可能存在内存方面的停滞。

在进一步优化之前，有一个重要的注意事项。分析工具并没有考虑到循环的影响，即它没有将循环执行时的多次指令执行纳入计算。这可能会导致分析结果出现偏差，因此需要进一步验证和调整。

手动展开 Fetch / Sample 循环

在这个优化过程中，遇到了一个关于循环展开的问题。当前的代码中有一个循环（for 循环），分析工具在处理时没有展开这个循环，而是将其视为一个单独的循环体，这导致了工具误算了实际执行的操作数量。为了解决这个问题，决定手动展开这个循环，以便得到更准确的操作计数。

循环展开：在这个过程中，展开后的代码不再包含任何跳转指令（分支），因此可以避免分析工具因为分支而错过一些操作。展开后，需要逐个修改每次循环中的索引值，使得每个像素的操作都是明确指定的，这样代码就变得更加直观，不再依赖循环迭代。

展开后的代码运行结果却显得有些异常。展开后的代码反而运行得更慢，周期数反而增加了。这一点让人有些困惑，因为通常情况下，展开循环应该能够减少分支带来的开销，提高代码的执行效率。然而，结果却恰恰相反，执行周期增加了。这可能是因为编译器在处理展开展开后的代码时，某些优化未能如预期那样生效。

接着，考虑到这种变化，决定进一步重新组织代码。尽管目前无法完全消除内存加载（fetches）相关的操作，但希望通过优化代码结构来减少潜在的性能问题。对内存访问进行优化非常重要，因为不良的内存对齐或频繁的内存访问可能会成为性能瓶颈。

代码的修改过程中，删除了一些暂时不需要的断言（asserts），因为这些断言并不会影响当前的优化过程。同时，调整了纹理数据的指针，确保内存中的纹理数据正确地访问。这些修复都是为了确保性能优化的准确性和效率。

然而，在运行优化后的代码时，周期数依然没有明显减少，反而显示出了一些不稳定的波动。这种波动可能与内存的对齐方式有关，现代处理器在内存访问时，对齐和布局的不同可能会导致性能差异，即便是相同的代码，在内存位置的不同也会产生不同的性能表现。这种现象表明，性能优化的结果可能会因为代码布局和内存对齐的变化而发生较大波动。

总结来说，优化过程涉及了循环展开、内存访问优化以及代码重组等多个方面。尽管手动展开循环并没有直接带来预期的性能提升，但通过这些修改，仍然为进一步的优化和分析提供了有价值的参考。内存访问的优化依然是当前的一个重点，进一步的调整和测试可能会揭示更多的优化空间。

按 Sample 分组

现在的目标是将代码进行分组，按样本进行组织，这样可以更加清晰地思考和优化。虽然可能存在更好的方式来组织代码，但当前的目的是先让代码结构更清晰，以便于后续的分析和修改。

在这段代码中，目的是建立一些SIMD（单指令多数据）操作，具体来说，设置适当的寄存器值，以便后续的计算能顺利进行。为了让编译器能够更好地理解当前的目标，决定通过_mm_setr_ps指令来明确设置寄存器。这样做的好处是编译器能够清楚地知道正在做什么，也能优化对寄存器的访问和计算。

其中，操作的关键是通过设置**纹理指针（texel pointer）**来控制数据的读取，每个纹理指针代表一个需要处理的数据点。通过这种方式，可以确保每个寄存器存储正确的纹理数据地址，进而执行相应的计算。

使用 Fabian 很久以前建议的 _mm_setr_ps

在这段代码调整过程中，首先遇到的问题是关于寄存器值设置的顺序。之前使用的 setps 指令总是将数据按错误的顺序存储，因此决定按照建议使用 setr，因为它的行为符合内存的顺序，能避免因顺序不一致而导致的错误。setr 使得低位值先存储，符合内存的自然顺序，这样可以更清晰地思考和调整寄存器的值，也可以减少因顺序错误带来的潜在问题。

在进一步的操作中，发现了 setps 和 setr 指令的差异，并决定长期使用 setr，因为它与内存的存储顺序更加一致，可以减少不必要的错误。调整后，运行代码时，发现循环周期数比之前减少了，结果比预期的更好。虽然这种优化看起来是微小的，但它的实际效果很大，能够帮助减少程序执行的周期数，提高性能。

接下来，对纹理内存的访问进行了调整，虽然这些改动似乎没有产生显著的影响，但它们符合优化的目标，并且让程序的内存访问更加合理。由于编译器的优化有时不能完全符合预期，因此手动调整内存访问方式，确保纹理数据能按照预期的方式处理。

最终，尽管经过了多次调整和测试，代码的执行效率还是有所提升。虽然优化的效果有时难以预测，但通过一些简单的调整，如寄存器设置顺序的改变，能够明显提升程序的执行效率。

看看总吞吐量

这段内容讨论了关于程序执行周期和循环优化的一些技术细节，特别是关于循环展开的概念和影响。

首先，提到了一共有112个周期。这表示程序的执行过程中，从开始到完成，循环结构的总周期数为112个。这个数字是基于循环展开后的结果，即程序的循环已经被展开，避免了在每次迭代时都需要进行跳转、测试和判断。这样一来，展开的循环会在编译时就计算好所有必要的操作和条件判断，而不是在运行时动态决定。

展开循环的作用是使得程序能够更高效地执行，因为它减少了跳转和条件判断的开销。展开后的循环结构会直接计算出该循环执行所需的操作，而不必等待每次判断是否继续执行。通过这种方式，可以避免一些额外的处理步骤，提升程序执行的速度。

在普通的循环中，通常会存在一个跳转语句（如if判断和goto）来控制是否继续执行循环。这种判断会影响性能，因为每次都要进行条件检查。而在未展开的情况下，程序没有办法预知循环变量的值，不能提前知道循环的执行次数，因此没有办法直接确定循环执行的周期。

展开循环之后，程序已经提前处理好所有这些判断，可以根据固定的规则执行，确保在循环展开时每个步骤都能被准确计数，从而避免了运行时的延迟和不确定性。

总的来说，112个周期是经过优化后的结果，体现了在执行过程中，通过减少测试和跳转语句的执行，程序的效率得到了提升。

我们能否只加载一次，并提取我们需要的两个值？

在这段讨论中，主要思考了关于程序优化的问题，尤其是在数据加载和内存访问方面的效率。

首先，讨论了程序中两个特定的数据项，这些数据项是通过指针访问的。通过观察这些指针的使用，可以看到它们按照一定的顺序依次访问不同的内存地址（如指针0、1、2、3）。每次加载数据时，指针会按顺序递增，加载对应的数据项。

然后，提出了一种可能的优化思路，考虑是否可以通过一次加载操作就同时获取所需的两个数据项。具体而言，就是先进行一次数据加载操作（例如将指针位置上的数据加载到寄存器中），然后从加载的结果中提取出需要的两个数据项，而不是分别加载每个数据项。通过这种方法，可以避免多次加载操作，理论上能够提升效率。

然而，经过思考，觉得这种优化可能不会带来显著的性能提升。这是因为，由于程序本身的设计，数据可能是根据一定规则依次访问的，因此一次加载多个数据项的做法可能并不会大幅节省时间，反而可能不会产生预期的效果。

最后，为了更直观地理解这个过程，提出可以通过在黑板上绘制图示，来帮助更清楚地展示和思考这个过程，进一步分析是否能通过优化这些加载操作提高效率。

可能的纹素加载优化解释

在讨论过程中，首先提到的是关于加载数据的操作，特别是如何优化加载数据的方式。假设我们有多个32位的数据块，考虑到32位是一个常见的加载单位，讨论中提到可以一次性加载所有数据，而不是逐个加载每个"texel"数据。通过一次性加载，可以将这些数据存入一个寄存器，这样寄存器的每个部分存储不同的值。具体来说，可以把第一个32位存储在寄存器的低位部分，其他的则可以按需存储。这种方式有可能提高加载效率，但也不确定是否一定会比逐一加载更有效。

另外，还讨论了64位加载的方式。假设可以同时加载两个32位的数据，形成一个64位的数据块，然后再从中提取需要的部分。尽管这种方法可能看起来是更高效的，但是没有明确证据表明它会带来显著的性能提升，因此这部分的做法并不确定，也需要进一步验证是否能提高性能。

接下来提到了使用硬件架构的工具，例如哈利姆架构（Nehalem Architecture）图表，来帮助理解各个处理器单元如何工作。特别是浮点加法器和浮点乘法器分别在不同的端口上工作。该工具还提供了不同端口的负载能力和工作模式的关键性信息，尽管它并没有提供非常详细的端口分配数据。由于工具无法提前确定指令会映射到哪个端口，必须执行完指令后才能查看具体的端口分配情况，这使得提前优化变得困难。提到在某些情况下，尽管可以获得每个指令的吞吐量信息，但没有直接的端口使用信息，特别是如果两个指令（比如加法和乘法）是否能并行执行也无法从工具中直接获知，这使得并行执行的优化变得更加复杂。

最后，讨论了希望能找到一种资源，能够快速查看指令会被映射到哪个端口，从而更好地进行性能优化。这种资源可以帮助开发者在不执行指令的情况下，预先了解端口分配情况，从而优化指令的调度。虽然目前工具中有一些相关信息，但仍然缺少一种能够直接、简洁提供端口分配情况的资源。希望未来可以在现有工具的基础上增加这类信息，从而帮助更有效地进行性能调优。
Intel_Nehalem_arch.svg

看看编译器如何加载纹素数据

讨论的核心内容是关于如何优化数据加载和处理，尤其是通过编译器自动化处理的一些操作。首先，提到了一些加载指令，尤其是加载操作是否可以被更好地管理。尽管目前不清楚编译器的具体做法，但疑问是，是否有可能帮助编译器理解操作的细节，从而生成更高效的代码。

接下来，分析了加载过程中出现的一些"移动"操作（如 move 指令），并观察到这些操作实际上是进行数据加载的过程。这部分数据加载主要是针对多个32位的"texel"数据块。根据代码分析，加载之后执行了一些解包（unpack）操作，尤其是 unpackldq（加载队列指令）等指令。通过解包的方式，编译器将数据从寄存器中取出，并以更合适的方式进行处理。进一步地，这些解包指令的执行效果是将加载的数据从原始的格式转换为可以进一步操作的格式。

编译器选择解包和加载操作后，进行了一些转换并调整数据格式。通过查看汇编代码，发现编译器正在采用一种"交替解包"的方式。这种方式相较于传统的直接加载与解包的方式，显然更加高效。因此，推测编译器在这部分工作中做得相当聪明，通过智能优化实现了更高效的解包和数据加载。

此外，汇编代码中还涉及了一些关于数据偏移（的操作，它们用于有效地加载常量数据。通过这些操作，代码可以高效地从特定位置加载数据，同时减少额外的计算和存储操作。经过这些操作后，数据被解包并转换成最终需要的格式，进一步提升了处理效率。

总体来看，经过分析后，认为编译器的处理已经相当高效，采用了合适的解包策略，实际上并没有必要进一步手动优化。通过解包处理，数据加载和存储的效率得到了提升，因此无需在这部分再做额外的优化。这一过程说明编译器已经有效地完成了任务，优化了代码，使得整体性能得到了提升。

这没问题

讨论的内容表明，关于数据加载和处理部分，目前的实现方式已经相对较好，能够满足需求，因此无需进一步优化。这些操作已经通过编译器的智能处理进行了优化，因此可以放心接受目前的结果。

然而，对于另一部分的内容------特别是"获取"（fetch）操作，存在一些不确定性和挑战。具体而言，在进行数据获取时遇到了一些问题。首先，提到了一些可能存在的问题，虽然编译器可能已经处理得很好，但仍然对这些部分的实现和细节不太熟悉。这部分内容涉及一些外部的技术或领域，这些领域并没有很多经验，因此不确定当前的方法是否是最优的。

总结来说，虽然数据加载和处理部分已经较为理想，且编译器在这方面做得很聪明，但对于"获取"操作的具体实现和优化，仍然存在一定的疑问，需要进一步探索和了解。

我们手动乘以 TexturePitch 和 sizeof(uint32) 四宽度

一些关于手动计算的效率问题。首先，提到的是在进行纹理采样时，手动将每个值乘以纹理的"pitch"（纹理步幅）是一个低效的做法，认为这实际上是不必要的。如果我们要对每个值乘以纹理步幅，应该先对纹理的Y和X坐标进行乘法运算，然后再提取结果，这样可以避免多次手动计算。

接着，怀疑编译器可能已经自动优化了这些步骤，将这些手动的操作清理掉，从而使得代码更加高效。然而，为了确保更好的效率，建议还是手动添加这些优化，避免依赖编译器的自动优化，确保在所有情况下都能达到最优的性能。

将 FetchX_4x 上移 2，而不是乘以 sizeof(uint32)

一些关于代码优化的细节，特别是如何处理纹理步幅和坐标计算。首先，考虑到需要将纹理坐标的X值乘以纹理步幅，决定将这一操作放到Y坐标的计算中。这样可以避免多余的操作并使代码更加简洁和高效。

接下来，提出了一个关于sizeof(uint32)（32位数据类型的大小）的优化思路。由于已经知道32位数据的大小是4个字节，因此不再需要额外的乘法操作来计算步幅。相反，可以通过位移操作来达到相同的效果。具体来说，只需要将值左移2位（即乘以4），因为4等于2的平方。这样，可以通过立即数（immediate）来执行左移操作，从而避免使用额外的寄存器进行乘法运算。

这种优化方式的优势在于，它能够利用位移操作的高效性来代替更为复杂的乘法，从而提高程序的执行速度并减少不必要的计算。

最终，这一优化方法被认为可以有效地提升代码的性能，尤其是在纹理坐标的计算部分。

预乘 FetchY_4x 以 TexturePitch_4x

_mm_mul_epi32 不做整数 * 整数

问题出在之前的操作上，采用了不适当的指令。原本希望通过简单的整数乘法来处理两个值，但错误地使用了 _mm_mul_epi32 指令，它并不会直接做整数乘法，而是将 32 位整数乘法结果扩展为 64 位，这不是预期的结果。该指令通过提取低位整数并生成完整的 64 位结果，但实际需要的是只对低位进行乘法运算，不需要扩展到 64 位。

在重新检查后，决定手动调整操作，直接对值进行乘法，并只取低位的结果。假设数值不会溢出到 64 位结果，因此可以安全地只关注低 32 位。这种调整理论上应该能解决问题，结果也的确如预期那样修复了。

另外，还发现了 _mm_mul_epi32 指令的潜在误用，提醒自己在编程过程中要避免犯这种错误，不要误用指令导致结果不符合预期。

在确认了修正之后，考虑到编译器可能已经足够智能，能够处理这类操作，决定避免进一步优化至可能带来的不必要的复杂性。虽然对于 64 位处理器来说，有可能会考虑到更大范围的数据类型，但还是决定不进一步推到更复杂的计算，避免不必要的风险。

最后，回顾了一下修改后的效果，觉得解决方案已经很合适，清理和简化了代码，不再强迫编译器去处理多余的复杂操作。这样既提高了效率，也减少了潜在的错误。

port口压力（我们回到了 InterIteration）

在调试和优化过程中，首先回到了我们最初关注的压力端口问题。具体来说，我们在处理过程中遇到了一些内存延迟问题，导致计算周期数和实际观察到的像素计算周期数不匹配。工具显示的周期数与我们实际观察到的有所不同，说明内存访问的延迟较高，这可能是由于内存处理不及时或内存带宽的限制。

在这种情况下，尽管工具显示某个操作所需的周期数为109.95，但实际运行的周期数似乎更多，反映出内存访问上的瓶颈。这表明需要进一步优化内存的访问策略，以减少延迟。

另外，曾经尝试过将计算转换为16位宽元素而不是32位元素，这样做的目的是减少计算时浮动点单元的压力，改为使用更窄的16位宽通道，这在某些情况下有助于缓解端口压力，尤其是对于端口一的压力过大的情况。然而，这个转换并没有完全解决问题，仍然存在内存延迟带来的性能瓶颈。

目前的解决思路是，尝试将计算回归到浮动点运算，尤其是考虑到端口零的压力较小，可以尝试将压力从端口一转移到端口零，这有可能在某些情况下改善性能。然而，问题依然是内存带宽和延迟，似乎内存访问的速度远远跟不上计算的速度。

因此，接下来可以考虑的优化方案是采用多线程渲染。通过多线程渲染，可以并行化处理，从而降低内存访问的等待时间，提升计算效率。通过并行化操作，能够减少内存访问的阻塞，使得渲染过程更加流畅。这一思路主要是为了缓解内存访问延迟问题，尝试利用多线程的优势来优化整体性能。

综上所述，虽然在浮动点和16位转换之间做出了一些调整，试图减少计算压力，但根本问题仍然是内存延迟。下一步可能需要通过多线程处理来进一步优化，降低内存瓶颈对性能的影响。

超线程

之前提到过超线程技术，它的工作原理实际上是比较简单的。对于具备超线程功能的英特尔处理器来说，超线程允许在同一个处理器核心上同时执行多个线程。这个技术的基本思想是，当处理器遇到内存延迟或计算单元空闲时，可以快速切换到另一个线程，从而提高处理器的利用率，避免因等待内存数据而浪费处理器资源。

在处理器内部，有不同的计算单元，如浮点加法单元（FP Add）和加载单元（Load）。假设有一个指令发出，它可能是一个浮点加法和一个加载操作。当这些指令被发出后，假设加载指令从缓存中命中并且加法指令也能迅速完成，可能只需要一个周期或几个周期。但如果加载指令的数据不在缓存中，就会出现延迟，导致处理器在等待数据的同时有许多单元处于空闲状态。这时，超线程可以发挥作用。

超线程的核心思想是，如果一个线程因为等待内存数据而处于"延迟泡沫"状态（即长时间无事可做），那么可以将执行任务切换到另一个线程。这样，处理器便不会浪费空闲时间，而是继续执行另一个线程的任务。当第二个线程也陷入类似的延迟状态时，处理器再切换回第一个线程。这种方式允许处理器在单核上同时执行多个任务，虽然每次执行的依然是一个线程，但通过快速切换，极大地提高了处理器的整体效率。

考虑到渲染过程中的内存延迟，我们可以尝试将渲染过程超线程化。这样，当一个线程在等待内存数据时，另一个线程可以继续执行，避免因为等待内存而浪费大量时间。通过这种方式，处理器的利用率会更高，有可能减少因内存瓶颈带来的性能下降。

实现这一目标并不复杂。我们可以通过准备渲染器，使其能够支持多线程渲染，尽管不一定在一开始就完全实现超线程渲染。在实际实现时，可以通过将渲染任务分成多个子任务，例如把渲染区域分成几个部分，每个线程负责不同的部分。这样，即使渲染过程中的某些部分需要等待内存或其他资源，其他线程仍然可以继续工作，最大化处理器的使用效率。

为了让渲染过程适应多线程，可以采用简单的方式将渲染任务分成多个线程。这种方式的关键在于如何避免频繁的内存访问和缓存失效，确保每个线程的任务尽量独立且高效，从而减少内存带宽的竞争，提升整体渲染速度。

总结来说，超线程通过有效地利用处理器的空闲时间，帮助减少内存延迟带来的性能损失。如果能将渲染过程适当超线程化，可以在一定程度上提高处理器的使用效率，减少因内存等待带来的瓶颈。

设计如何分割渲染器以缓解缓存压力

在设计如何将渲染过程拆分为多线程时，我们需要避免给缓存带来过多额外的压力。这里有两个主要的内存区域需要考虑：帧缓冲区（frame buffer）和纹理（textures），另外还有命令缓冲区（command buffer），但它对渲染过程的影响较小，可以忽略。

首先，命令缓冲区是用于存储所有渲染指令的地方，虽然它是必须访问的内存区域，但由于它的访问频率远低于帧缓冲区和纹理的访问频率，因此对性能的影响较小。

接下来是帧缓冲区，它是我们写入和读取的核心区域，几乎每个渲染操作都会涉及到它。帧缓冲区的管理非常重要，尤其是当我们拆分渲染为多个线程时，必须确保每个线程对帧缓冲区的访问不会导致频繁的缓存失效，避免反复填充和替换缓存内容。

纹理是另一个关键的内存区域，它主要用于读取，不涉及写入操作。纹理的管理相对复杂，因为有许多规则要求纹理必须按照特定的顺序渲染，例如纹理的堆叠顺序或其他与渲染正确性相关的顺序。这使得对纹理的内存局部性管理变得更加困难，因此在多线程设计时，帧缓冲区的管理优先级通常会更高。

为了优化帧缓冲区的局部性，可以考虑将帧缓冲区分成两个部分，让不同的线程分别处理每一部分。这样，不同线程的操作可以相对独立地进行，不会相互干扰，而且可以避免因为缓存被重复填充同一部分数据而浪费时间。

与纹理不同，帧缓冲区在划分任务时没有那么多的约束条件。我们可以根据需求将帧缓冲区自由分配给多个线程，而不会对系统的其他部分产生负面影响。因此，首先尝试将帧缓冲区分成两部分，分配给不同线程处理，这样可能是一个较为简单且有效的策略。

总的来说，在多线程渲染中，管理好帧缓冲区的内存局部性是关键。通过合理拆分任务、优化内存访问模式，可以减少缓存未命中的情况，从而提升渲染效率。在纹理的管理上，由于其复杂的渲染顺序要求，我们可能需要更加谨慎地处理，以确保不影响渲染的正确性。

将帧缓冲区分成适合缓存大小的块

在设计渲染系统时，目标是将帧缓冲区（frame buffer）划分为适当大小的区域，使得这些区域能够合理地放入缓存中，从而避免在渲染过程中频繁地导致缓存溢出。通过这种方式，我们希望能够最大化缓存的使用效率，同时避免不必要的缓存失效。

首先，考虑到缓存的大小，举例来说，如果处理器的L1缓存是64KB，L2缓存是256KB，假设每个像素占用4个字节，L2缓存能容纳大约256KB / 4B = 64K个像素。这意味着可以将帧缓冲区拆分成合适的大小，以便每个区域适配缓存。

例如，如果屏幕分辨率为1920x1080，可以尝试将其拆分为多个块，每个块的大小适合放入缓存中。通过划分不同大小的块（例如128x128像素的区域），我们可以确保每个块的渲染操作不会引起缓存溢出。

然而，由于缓存大小的限制和内存的不同要求，我们不能将每个区域都精确地拆分为"二的幂次"大小，因此可能需要进行一些实验来确定最佳大小。为了方便渲染任务的划分，我们可以将屏幕划分成多个较小的块，每个块由一个核心来处理。例如，将屏幕的宽度（960像素）划分为6块，每块的宽度为160像素。每个块的大小会影响缓存的使用，因此需要灵活调整。

接下来，考虑到多线程的使用，目标是将每个渲染块分配给不同的处理核心进行并行计算。为此，可以将多个处理核心分配给不同的渲染区域，从而充分利用多核处理器的并行计算能力。对于每个核心，还需要特别关注如何利用超线程（hyper-threading）技术。在超线程模式下，多个线程共享核心的L1和L2缓存，因此需要优化线程的工作负载，使得同一个核心的不同线程能够访问相邻的像素区域，从而提高缓存命中率。

为此，可以考虑使用交错扫描线的方法来分配工作负载，即将每一行像素分配给不同的超线程处理。例如，奇数行由一个超线程处理，偶数行由另一个超线程处理。这种方式的好处是，两个超线程可能会处理相邻的像素区域，从而提高缓存的使用效率，减少缓存未命中的情况。

这种方法的关键在于优化渲染任务的划分方式，使得每个超线程能够处理相邻的像素区域，而不是完全独立处理不同区域，这样可以更有效地利用缓存，从而提高渲染效率。虽然这种方法可能需要进行实验和调整，但它提供了一个值得尝试的方向。

设置渲染器的计划

考虑到多线程渲染的需求，设计思路是将渲染任务划分成多个矩形区域，每个区域包含偶数行和奇数行的像素。通过这种方式，能够更好地管理每个线程的工作负载，从而提高渲染效率。具体做法如下：

矩形区域的划分：首先，帧缓冲区会被划分成多个矩形区域，每个区域包含一部分图像的像素。对于每个矩形区域，我们会进一步划分为偶数行和奇数行，确保每个线程可以独立处理不同的像素行。
调度过程：为了高效地分配任务，设计了一个调度机制。这个机制会根据设定的矩形区域数量和布局，安排不同的线程去处理这些区域的偶数行和奇数行。每个核心上的超线程将处理不同的行，以便利用缓存并减少缓存未命中的情况。
参数设置：在系统的顶部会有一些参数配置，用来定义矩形区域的数量以及它们的布局。这些参数可以灵活调整，以适应不同的渲染需求。然后，调度器会依据这些参数来分配任务，将偶数行和奇数行分配给不同的核心和线程。
核心与线程分配：根据每个核心的超线程设计，调度器会把每个偶数行和奇数行分配给特定的核心和线程。这样，每个超线程可以在其本地缓存中处理相邻的像素区域，从而提高渲染过程中的缓存命中率，避免重复加载相同的缓存数据。

通过这种方式，渲染过程不仅能够有效利用多核处理器的并行计算能力，还能够优化缓存的使用，减少缓存溢出的情况，从而提升整体渲染效率。

实现交错扫描线，为超线程做准备

在设计渲染逻辑时，我们尝试通过分割图像的偶数行和奇数行来优化多线程的渲染过程。具体做法如下：

偶数行与奇数行的处理：
- 首先，要处理的任务是判断当前的行是偶数行还是奇数行。我们通过在渲染过程中预先设定一个条件，检查当前行的索引是奇数还是偶数，然后决定是否需要跳过该行。例如，如果是偶数行，则可以直接渲染；如果是奇数行，则跳过并渲染下一行。
步骤调整：
- 在渲染过程中，针对每一行的Y轴位置（YMin），进行调整。如果是偶数行，直接渲染；如果是奇数行，YMin会加1，跳到下一行。这是通过预先调整每一行的位置来实现的，从而确保渲染过程中只处理偶数行或奇数行。
行进的偏移：
- 在渲染过程中，需要对缓冲区的行偏移（RowAdvance）进行调整。为了正确地控制渲染的步进，需要乘以2，确保每次步进时渲染的是偶数行或奇数行的内容。通过这样做，每次渲染时，都会有规律地跳过一些行。
实际渲染表现：
- 通过调试代码，确认渲染时确实是每隔一行进行渲染。这样在图像中应该可以看到，每隔一行就会渲染出一条线条。尽管这部分看起来每隔一行就能看到对应的图形，代码却存在一些问题，导致在显示中会出现一些闪烁，未能如预期正常呈现。
问题诊断：
- 渲染的过程中，我们注意到图像显示并不是每隔一行就正确地渲染，可能是由于判断条件没有正确设置，导致某些行未能按预期跳过。出现这种情况时，需要检查判断条件，确保在渲染偶数行和奇数行时，行索引能正确地调整。
进一步调整：
- 为了确保渲染效果能够达到预期，我们需要进一步检查渲染时的条件判断，确保每一行的渲染顺序和位置都得到了正确的计算。在渲染每一行时，需要确定在偶数行和奇数行之间正确切换，避免错误的闪烁或错位。

Even(偶数) Odd(奇数)

交错扫描线的逻辑

在渲染过程中，为了优化偶数行和奇数行的绘制，我们需要控制每一行的步进和处理方式。具体实现思路如下：

偶数行和奇数行的判断：
- 每一行的编号（行号）是根据位运算来判断的。我们需要检查行号的最低位（底位），以确定它是偶数行还是奇数行。如果最低位为0，那么它是偶数行；如果最低位为1，那么它是奇数行。
条件判断与行号的步进：
- 如果当前行是偶数行（即最低位为0），则仅在此行进行处理。如果是奇数行，则需要跳过当前行并直接到下一行。这样我们就能通过简单的条件判断，控制是否进行行号的步进，避免重复渲染。
行号的预步进：
- 在处理时，ymin（当前行的纵坐标）需要根据当前是偶数行还是奇数行做相应调整。如果是偶数行，就继续保持当前行号；如果是奇数行，则将 ymin 加1，跳到下一行。通过这种方式，渲染每隔一行。
处理纹理的预步进：
- 为了避免纹理处理时的错误，需要在完成图形裁剪后再进行纹理的步进。纹理的处理步骤需要在图形行号调整之后进行，以确保纹理和图形的正确匹配。
调整渲染位置与纹理：
- 在进行行号步进的过程中，遇到的另一个问题是纹理行进可能没有正确调整，导致渲染不准确。为了确保纹理和图形的一致性，需要仔细处理每一行的步进逻辑，确保每行绘制时，纹理的内存位置和图像的行号都正确匹配。
绘制偶数行和奇数行的效果：
- 最终的目标是通过判断偶数行和奇数行来控制渲染的步进，保证只绘制每隔一行的内容。通过这种方式，可以避免浪费内存，同时提高渲染效率。我们应该能够看到屏幕上的图像呈现出每隔一行绘制的效果。
修正性能计数：
- 由于渲染过程中每次只绘制一半的行，因此之前的性能计数是不准确的，需要调整以反映实际的渲染情况。特别是，绘制时只渲染每隔一行的图形，导致实际的工作量减少了。
调整边界和行号逻辑：
- 在某些情况下，行号可能会超出预定的范围。为了确保渲染的准确性，需要检查行号是否超出了预期的边界。如果 ymin 超出最大值，可能会导致计数不正确，因此需要对行号做进一步的验证，确保它们始终处于有效范围内。

实现帧缓冲区分区，为多核处理做准备

在代码实现中，我们希望通过调整缓冲区的绘制方式来处理剪辑区域，并且能够正确地分割帧缓冲区进行渲染。具体而言，目标是将绘制矩形的剪辑方式从基于帧缓冲区，转换为基于其他参数进行控制。

1. 绘制矩形并进行剪辑：

在 DrawRectangleQuickly 这一功能中，当前的实现通过设置 XMin、XMax、YMin 和 YMax 来确定绘制矩形的位置。为了使矩形能够适应不同的剪辑区域，需要引入新的剪辑参数，如 ClipXMin、ClipYMin、ClipXMax、ClipYMax 等。这样，在绘制时，矩形的剪辑就不再基于帧缓冲区本身，而是基于这些新的剪辑参数。

通过调整这些值，我们可以灵活地控制绘制区域的大小和位置。如果希望绘制一个更小的矩形区域，只需修改这些参数即可。

2. 解决矩形绘制不完全的问题：

尽管调整了剪辑区域，但仍然出现了某些区域没有正确绘制的情况。初步分析显示，问题出现在右下角的剪辑区域不完全，可能是因为在处理矩形的绘制时，绘制步长没有正确对齐到缓冲区的起始位置。

每次写入的像素是以4个像素为单位进行的，但实际上我们并未对齐到缓冲区的开始位置，这就导致了可能出现偏移。因此，解决这一问题的方法之一是调整每次绘制的像素步长，确保每次写入时对齐到缓冲区的起始位置。

3. 对齐问题：

为了避免多个核心之间对内存的访问产生冲突，我们需要确保不同核心分配的缓冲区区域不会重叠。这就要求我们对每个矩形块进行精确的剪辑处理，确保每个核心处理的区域不受干扰。

如果我们希望继续使用当前的对齐方式（即每次按4个像素为单位绘制），那么在处理到缓冲区末尾时，我们需要在循环的第一次迭代时预先加载一个掩码，这个掩码会屏蔽掉那些不需要写入的像素。

另外，也可以考虑通过始终右对齐来优化性能，虽然这一点还没有进行实际测试，但可能会带来更高的效率。

4. 性能和计数问题：

在进行矩形绘制时，发现计数出现了错误。原本计算的循环周期数变成了每个像素1周期，这显然不合理。这个问题的原因可能是在处理矩形时，YMax 和 YMin 的值被错误地翻转，导致了内存访问的顺序错误，从而导致周期数计算错误。

分析显示，这个问题可能是由于断言在代码中未被移除造成的。由于断言在编译过程中并未被执行，可能导致编译器认为它们并不会影响代码的执行，从而没有引发错误。然而，实际上这些断言在代码逻辑中依然存在，只是它们未被触发，造成了意外的行为。

5. 解决方案：

解决方案之一是去除代码中的断言，或者确保它们不会干扰正常的执行流程。可以通过调试来检查变量和计数器的值，看看是否会在矩形绘制过程中出现不一致的问题。

此外，在进行性能调优时，还可以考虑测试不同的对齐方式，看看是否右对齐会带来更好的性能。这一点仍然需要进一步的测试来确认。

帧缓冲区分区，继续进行

在优化代码的过程中，决定对矩形操作进行封装，以便更高效地处理矩形的剪裁、相交和并集等操作。具体来说，通过创建一个 Rectangle 结构体，可以将矩形的四个边界（MinX, MaxX, MinY, MaxY）封装在一个对象中，简化了代码结构并提升了可读性。

1. 矩形结构体的设计：

为了让代码更整洁和易于管理，决定使用一个结构体来表示矩形。这个结构体包含四个关键值：MinX, MaxX, MinX, MaxY。通过将这四个值集中在一个结构体中，能够减少代码中的重复部分，并且使得矩形的操作更加直观。

MinX 和 MaxX 分别表示矩形的左右边界。
MinY 和 MaxY 分别表示矩形的上下边界。

2. 矩形的操作：

引入矩形结构体后，可以进行两种主要的操作：交集（intersection）和并集（union）。

交集操作 ：当我们需要知道两个矩形重叠的部分时，进行交集操作。交集的计算是取两个矩形在水平和垂直方向上最小的边界。例如，在计算交集时，MinX 应该取两个矩形中 MinX 的最大值，MaxX 应该取两个矩形中 MaxX 的最小值，以确保只保留重叠区域。
- 具体实现是通过比较两个矩形的 MinX、MaxX、MinX、MaxY 值，选择最合适的值，得到重叠的矩形区域。
并集操作 ：并集操作则是合并两个矩形的所有区域，结果矩形的边界应该是两个矩形的最大外框。因此，MinX 会取两个矩形中最小的值，MaxX 会取最大的值，MinX 和 MaxY 同理。

cpp 复制代码

inline rectangle2i Intersect(rectangle2i A, rectangle2i B) {
    rectangle2i Result;
    Result.MinX = (A.MinX > B.MinX) ? A.MinX : B.MinX;
    Result.MaxX = (A.MaxX < B.MaxX) ? A.MaxX : B.MaxX;
    Result.MinY = (A.MinY > B.MinY) ? A.MinY : B.MinY;
    Result.MaxY = (A.MaxY < B.MaxY) ? A.MaxY : B.MaxY;
    return Result;
}

inline rectangle2i Union(rectangle2i A, rectangle2i B) {
    rectangle2i Result;
    Result.MinX = (A.MinX < B.MinX) ? A.MinX : B.MinX;
    Result.MaxX = (A.MaxX > B.MaxX) ? A.MaxX : B.MaxX;
    Result.MinY = (A.MinY < B.MinY) ? A.MinY : B.MinY;
    Result.MaxY = (A.MaxY > B.MaxY) ? A.MaxY : B.MaxY;
    return Result;
}

3. 调整代码：

通过使用 Rectangle 结构体，能够更清晰地表达矩形的操作，减少了冗余代码，并且能够简化交集和并集操作的实现。例如，之前使用多个 MinX, MaxX 等单独变量的地方，现在直接使用 FillRect（封装后的矩形对象）来进行操作。这样使得代码更加简洁，便于管理和维护。

引入 GetClampedRectArea

可以通过将某个值除以2来处理这个问题。比如，在计算一个矩形区域的面积时，首先需要获取矩形的边界（rect）并对其进行约束，确保它不会小于零。接着，可以通过一些数学运算来得到一个非负值，进而保证计算结果不会为负数。具体来说，使用"GetClampedRectArea"来得到一个无负值的矩形面积，这个值的类型是无符号的32位整数（u32）。

在实现时，不需要在某个特殊的例程中对该值进行除以2的操作，因为这个除法只在特定的场景下使用。实际上，最终的计算结果是直接赋值给"result"变量，而不涉及额外的除法操作。然后，我们继续处理像素计数，最终得到结果。如果结果小于零，最终的值就会被设为零并返回。

通过这种方式，可以确保计算中的值不会出现负数，同时也避免了不必要的复杂操作。

问题：我们之前的矩形约定是不包括最后一个值

在矩形操作中，以前的约定是矩形的边界不包括其最终值，这样可以确保矩形的重叠测试正确。具体来说，在矩形重叠测试中，总是使用"<"运算符来比较最终像素值。这种设计在处理矩形时十分重要，确保了不同矩形之间的重叠逻辑正确。

然而，当前引入了另一种矩形类型，特别是整数类型的矩形，这种类型的处理方式可能与原有约定有所不同。新的设计可能导致矩形操作不再按预期工作，因此需要对现有的矩形操作做出一些调整。主要的想法是重新编写相关例程，使其不再考虑最终的像素值。通过这种方式，可以避免类似加一操作的出现，改用"max"来确保矩形的正确性。

具体实现上，需要去掉一些不再使用的操作，比如与光照相关的计算。这样，新的设计就能避免不必要的复杂性，只需简单地处理这些矩形值，确保它们符合预期。在实际操作中，将这些值当作"max"来处理即可。

接下来，要确保在测试矩形重叠时，能够正确处理矩形的边界。关键点在于不再依赖于"max"值，而是考虑矩形的实际范围。此外，需要确保在计算矩形的范围时，最后一个像素不会被错误地包括在内。为此，可以通过调整计算公式，确保最终的"ceil"值不会超过实际的矩形边界。

最后，针对"extents"计算，需要确保在计算过程中最后的像素值不被错误地纳入。为此，可以将"floor"和"ceil"计算稍微调整，确保最后的像素值不被误判为在矩形范围内。

这些调整的目的是确保矩形操作符合预期，避免由于边界条件不当而导致的错误。整个过程的核心思想是将矩形的计算与检查方法调整为更加符合实际需求的方式，这样就能确保所有操作都能正确执行，不会引入新的问题。

再次修复 DrawRectangleQuickly() 的周期计数

调试过程中发现，在处理矩形的边界时出现了错误，尤其是对"MinX"和"MaxX"的处理。错误在于尝试通过某种简化的方式来计算边界，但这实际上是不正确的。具体来说，如果两个值都为负数，它们的乘积会变成正值，而这种计算显然是不合理的。这说明在尝试简化代码时犯了一个错误，试图通过"作弊"来处理问题，但这种方式显然是不行的。

将 FillRect 放到循环上方

在进行优化和调整时，首先考虑的是如何处理矩形的扩展，以确保能够正确地计算旋转后的纹理坐标的最小和最大边界。

如果决定使用这种方法，可以通过将矩形边界最大值和最小值的计算提取到一个更高的层次，避免冗余代码。然而，这种方法并没有实质性地改善性能，因为它没有执行任何真正有用的操作，更多的是为了确保矩形的边界计算准确。

重排一下代码

考虑对齐问题

在讨论内存对齐时，主要关注的是如何有效地写入 128 位宽的寄存器到内存中。每个寄存器内有四个像素，每个像素占用 32 位（即 4 字节），所以一个寄存器的大小为 128 位。内存按照字节划分，假设内存是从零开始的，每 128 位（16 字节）为一个对齐边界。在内存中，这样的对齐边界是绝对的，不受程序指针如何设置的影响。

举个例子，如果有一个指针指向内存中的第 7 字节，那么从这个位置开始，若要进行 128 位的写入（即 16 字节），这段写入操作就可能涉及到两个内存边界。例如，可能从第 7 字节开始写入，直到第 23 字节，而这就跨越了两个对齐边界。在这种情况下，内存写入操作需要同时处理两个不同的内存块。

对于现代处理器来说，内存对齐的方式可能影响性能。某些处理器在处理对齐在特定边界上的数据时，能够更高效地进行操作。例如，如果 32 位的数据恰好对齐在 32 位边界上，处理器可能会更容易处理这些数据，从而提升性能。相反，如果数据没有对齐到合适的边界，处理器可能需要进行额外的操作，导致性能下降。

这种对齐问题在不同的处理器架构上有不同的表现。某些处理器对内存的对齐要求非常严格，要求数据必须对齐到特定的字节边界，而在其他处理器上，这种对齐的影响则不大。随着处理器的宽度逐渐增大，处理器会更加倾向于处理那些按照内存边界对齐的数据，因为这可以减少不必要的操作，提高效率。

因此，内存对齐问题在某些处理器上变得非常重要，尤其是在性能要求较高的应用中。而在其他一些处理器上，这种影响可能并不显著。总之，内存对齐是一项平衡性工作，在设计时需要根据目标平台的处理器架构来决定是否优化对齐。

对齐 MinX 和 MaxX

首先，可以通过对齐期望值来测试对齐问题，以确保每次操作都对齐。为了简化，可以假设总是能够正确对齐，从而减少对齐带来的影响。假设在此测试中，会通过假设内存对齐来做测试，目的是确保写入内存的操作在进行时尽可能避免跨越边界，提升性能。

假设每次写入操作都能完全对齐到内存的边界，在内存访问时，我们用一个指针来表示需要读写的内存位置。对于纹理的对齐问题，通常没有太多方法可以控制，因为纹理的访问是随机的，无法通过常规方法控制对齐。但是，帧缓冲（framebuffer）并不是随机访问的，帧缓冲的内存访问是顺序的，因此可以通过一些方法来确保它的内存访问是对齐的。

为了模拟对齐，可以定义一个指针，并通过它来计算对齐偏移。需要获取当前指针的内存位置，并计算它的对齐情况。通过将指针转换为整数类型，可以得到它在内存中的位置，然后通过与对齐值（例如16字节对齐）进行比较，来判断指针是否已经对齐。如果指针的低位部分不为零，说明它没有按要求对齐，可以通过调整来确保对齐。

具体步骤包括：

获取指针的内存地址，并将其转换为整数，便于后续计算。
对于16字节对齐，计算一个掩码，去除低位的无关部分，检查指针是否已经对齐。
如果指针没有对齐，则调整指针位置，确保它与16字节对齐。调整的方式是通过计算偏移量并修正指针位置。

通过这种方法，可以确保每次内存访问时，指针都是对齐的，从而避免因对齐问题导致的性能下降。同时，这种方法能够简化对齐的计算，并提高内存操作的效率。
uintptr_t 和 intptr_t 是 C 和 C++ 中定义的整数类型，它们是无符号和有符号整数类型，专门用来存储指针的整数表示。它们分别定义在 <stdint.h> 或 <inttypes.h> 头文件中。

1. `uintptr_t` (无符号指针整数类型)

定义：uintptr_t 是一个无符号整数类型，保证足够大，可以存储指针类型的值。它可以安全地保存指针值，不会丢失信息。
用途：常用于将指针转换为整数进行算术操作或位运算后，再将其转换回指针类型。由于它是无符号的，可以避免负数问题，并且确保在不同平台上（例如 32 位和 64 位系统）具有适当的大小。

示例：

c 复制代码

#include <stdint.h>
#include <stdio.h>

int main() {
    int x = 10;
    int* ptr = &x;
    
    // 将指针转换为 uintptr_t 类型
    uintptr_t ptr_as_int = (uintptr_t)ptr;
    printf("Pointer as integer: %lu\n", ptr_as_int);
    
    // 将 uintptr_t 类型转换回指针
    int* ptr_back = (int*)ptr_as_int;
    printf("Pointer back: %p\n", ptr_back);
    
    return 0;
}

这里，uintptr_t 用来存储指针 ptr 的整数表示，进行操作后再转换回指针。

2. `intptr_t` (有符号指针整数类型)

定义：intptr_t 是一个有符号整数类型，和 uintptr_t 类似，也足够大，能够存储指针值。它可以存储指针值，但也允许指针值为负数，这对于一些特定的算法或操作可能有用。
用途：intptr_t 常用于需要对指针进行算术或其他有符号操作的场景。例如，某些算法可能需要对指针值进行加减等操作，这时使用 intptr_t 比较合适。

示例：

c 复制代码

#include <stdint.h>
#include <stdio.h>

int main() {
    int x = 10;
    int* ptr = &x;
    
    // 将指针转换为 intptr_t 类型
    intptr_t ptr_as_int = (intptr_t)ptr;
    printf("Pointer as signed integer: %ld\n", ptr_as_int);
    
    // 将 intptr_t 类型转换回指针
    int* ptr_back = (int*)ptr_as_int;
    printf("Pointer back: %p\n", ptr_back);
    
    return 0;
}

这里，intptr_t 用来存储指针值，并进行类似的操作。

总结：

uintptr_t 用于无符号整数类型的指针表示，适用于需要存储指针并进行无符号算术操作的场景。
intptr_t 用于有符号整数类型的指针表示，适合需要对指针值进行加减操作等有符号运算的场景。
两者都保证能够存储指针值，并且适应不同平台（32 位或 64 位）的大小需求。

出现段错误

段错误的原因指针越过了位图的边界（即尝试访问了无效内存区域）。为了避免这个问题，需要对内存进行有效的裁剪，确保不会访问超出位图边界的区域。

跳动的树

在这个过程中，目标是通过调整对齐方式来避免崩溃。首先，通过强制对齐方式来解决渲染问题，但这并不是一个理想的解决方案，因为强制对齐后，实际的渲染位置并没有正确调整，导致显示不符合预期。进一步的思路是，尝试通过调整对齐方式来查看是否能改善这种情况。

分析当前的运行情况时，发现每次运行的周期数是37个。考虑到这种情况，在开启了对齐步骤后，虽然对比前后的速度并没有大幅变化，但系统在运行时略微提高了一些效率，尽管提高幅度较小。这表明，调整对齐方式和步骤可能对性能有一定影响，但需要进一步的优化来达到理想的效果。

将加载和存储改为不再不对齐

在这个步骤中，目标是修改加载和存储操作的方式，使它们不再使用未对齐的版本。具体来说，之前使用了_mm_load_si128来处理像素未对齐的情况，现在计划将_mm_loadu_si128替换为普通的_mm_load_si128指令，因为像素已经不再是未对齐的。同样，_mm_storeu_si128指令也将修改为使用对齐版本，即使用aligned来替换未对齐的存储操作。

然而，在进行修改时，发现对齐操作并没有如预期那样工作。初步尝试中，误将某些值进行了不必要的乘法操作，实际上并不需要将像素值与对齐因子相乘，而是应该直接将数据对齐到实际的对齐位置。这个问题的根本原因在于误解了如何对齐的方式，导致调整没有按预期进行。

最终，决定采取直接调整对齐位置的方式，而不是进行不必要的乘法运算，确保加载和存储操作能够正确地对齐数据。

_mm_load_si128 和 _mm_store_si128 是在 Intel 的 SSE (Streaming SIMD Extensions) 指令集下，专门用于处理 128 位（16 字节）对齐数据的函数。

1. `_mm_load_si128`

这个函数用于从内存中加载一个 128 位的数据块。它要求数据的内存地址是 16 字节对齐的（即地址必须是 16 的倍数）。如果内存地址没有对齐，调用这个函数可能会导致程序崩溃或性能下降。

语法：

c 复制代码

__m128i _mm_load_si128(const __m128i* mem_addr);

参数：mem_addr：指向 128 位对齐数据的指针。
返回值 ：返回一个 __m128i 类型的 128 位数据。

这个函数的作用是加载一个 128 位的整数值（通常是 int 或 long 类型的数组中的数据）到 SSE 寄存器中。

示例：

c 复制代码

__m128i data = _mm_load_si128((__m128i*)aligned_data);

这里，aligned_data 是指向 16 字节对齐数组的指针，data 将保存从 aligned_data 中加载的 128 位数据。

2. `_mm_store_si128`

这个函数用于将一个 128 位的数据存储到内存中。它要求目标内存地址是 16 字节对齐的（即地址必须是 16 的倍数）。如果目标地址没有对齐，调用这个函数可能会导致程序崩溃或性能下降。

语法：

c 复制代码

void _mm_store_si128(__m128i* mem_addr, __m128i a);

参数：
- mem_addr：指向存储数据的目标地址，必须是 16 字节对齐的。
- a：要存储的数据，类型为 __m128i。
返回值：没有返回值。

这个函数的作用是将 128 位的数据从 SSE 寄存器中存储到指定的内存地址。

示例：

c 复制代码

_mm_store_si128((__m128i*)aligned_data, data);

这里，data 是要存储的 128 位数据，aligned_data 是指向 16 字节对齐内存的指针，数据将被存储到 aligned_data 指向的位置。

总结：

_mm_load_si128 和 _mm_store_si128 处理的数据大小为 128 位（即 16 字节），它们要求数据的内存地址必须是 16 字节对齐的。
如果数据未对齐，可能导致性能下降，甚至在某些处理器上导致崩溃。
这两个函数通常用于需要高性能处理的应用场景，特别是在进行 SIMD（单指令多数据）操作时，如图像处理、科学计算等。

评估性能差异并恢复到不对齐加载和存储指令

在使用了 storeu 和 loadu 之后，性能并没有显著变化，速度也没有提升。这表明，当前的对齐方式在处理这些操作时似乎没有带来任何明显的改进。除非在其他地方出现了错误，否则可以推测，直到解决其他潜在的内存问题之前，数据对齐问题并不是关键因素。

即使在解决其他内存问题后，unaligned 的加载和存储操作可能仍然不会成为问题。可能是由于程序中还涉及许多其他工作，导致这些未对齐的加载和存储操作并不产生显著影响。因此，继续使用未对齐的加载和存储操作反而可能更加高效，因为这避免了额外的像素填充。

总的来说，目前看来，数据对齐并不是导致问题的根源，处理该问题的紧急性不高，系统在这方面的表现是良好的。

确保我们确实总是填充实际的裁剪区域，而不是写到裁剪区域外面

在调整这个例程时，最后一个需要处理的事情是确保始终填充实际的裁剪区域，而不是裁剪区域之外的区域。为了实现这一点，需要确保在处理像素时，遮罩(mask)不会允许写入裁剪区域外的像素。

具体来说，处理像素时，每次操作四个像素。为了避免在循环的最后一次操作时写入不在裁剪区域内的像素，需要调整遮罩，使其在最后一轮时不包括那些额外的像素。这样，可以确保只写入裁剪区域内的像素。

另外，也可以考虑确保在开始时对齐像素的起始位置，而在结束时对齐到四的倍数。这种方式也有可能解决问题。通过对比两者，决定最优的方案是对齐结束位置，而不是开始位置。选择这种方式的原因是，考虑到初始化遮罩时，可以在一开始设置好遮罩，而在循环结束时将遮罩重置为零。

总结来说，计划是：首先初始化遮罩，然后在结束时根据需要修改遮罩值，确保只处理裁剪区域内的像素，避免不必要的像素写入。

填充像素的选项

在处理每次写入四个像素的情况时，目标是确保每次填充的像素都在裁剪区域内，而不会写入裁剪区域之外的像素。为了实现这一点，有两种方法可以选择。

假设需要填充五个像素，但由于每次填充四个像素，可能会有两种方案来处理这五个像素。第一种方式是将前四个像素和剩余的一个像素分成两次填充。第一次填充时，填充前四个像素，第二次填充时，填充剩余的一个像素，同时通过遮罩防止超出范围的像素被写入。第二种方式则是从末尾对齐，第一次填充最后四个像素，第二次填充前一个像素，依然通过遮罩控制写入范围。

选择其中一种方式的原因是，通常初始化时的操作比结束时的修改更容易。初始化时，可以设置遮罩，确保只写入需要填充的像素。然后，在循环结束时清除遮罩，避免在每次循环中都需要检查当前的迭代次数，简化代码的逻辑。

最终，选择的方式是：在初始化时设置好遮罩，然后在循环结束时清空遮罩。这样，不需要在每次循环中进行额外的检查，代码结构更加简单和清晰。

实现对齐到结束边缘

在处理像素填充时，为了确保填充区域正确，计划先从填充区域的末尾开始，这样可以避免对填充的边缘产生错误。具体操作是，在每次填充时根据需求调整遮罩，以避免超出裁剪区域的部分被填充。

为了实现这一点，首先需要计算出填充宽度。这可以通过求最大值 (FillRect.MaxX) 和最小值 (FillRect.MinX) 之差来得到填充的宽度。接着，需要对填充宽度进行对齐，确保它是四的倍数。若填充宽度不是四的倍数，则需要将其调整到下一个最接近的四的倍数。这是通过计算出差值并将填充宽度增加到下一个四的倍数来完成的。

举例来说，假设填充宽度为 72，填充宽度对齐值为 1（即填充宽度比 72 稍小）。为了解决这个问题，需要将填充宽度增加到下一个四的倍数（即 76）。这可以通过将填充宽度与 4 减去当前对齐值相加来实现，最终确保填充宽度是四的倍数。

最终的效果是，通过调整填充宽度和对齐方式，能够确保填充的像素不会超出裁剪区域，同时避免了填充过程中出现错误，尤其是在边缘部分。

修复一下，先把之前对齐去掉，修对齐应该在XMin XMax YMin YMax 之前不然不生效

裁剪前沿

在这段内容中，主要讨论了如何在现有的掩码基础上进行额外的裁剪操作，并保证掩码的正确性，特别是在对齐和填充区域时的裁剪控制。具体步骤和思路如下：

掩码调整：
- 为了在操作时确保裁剪正确，需要对掩码进行进一步的操作。将写掩码（WriteMask）与一个新的掩码值结合，目的是确保对每个像素的操作都被限制在正确的范围内。
- 引入一个 ClipMask，其初始状态是全 1，这样可以确保一开始的操作不会被裁剪（即默认所有像素都可以被处理）。
初始化掩码：
- 在程序的初始化阶段，需要将 ClipMask 设置为全 1，这样在处理像素时不会有任何限制。
- 当处理过程中需要进行对齐调整时，掩码会被修改，目的是确保只处理有效的像素区域。例如，在某些情况下，可能需要通过掩码来限制哪些像素被填充，哪些像素被跳过。
使用掩码进行裁剪：
- 处理每个像素时，需要根据掩码的设置决定哪些像素应该被写入。通常，掩码会根据处理的像素区域进行动态调整，以确保只对有效区域进行操作。
- 在掩码的设置过程中，可能会根据填充区域的大小进行对齐调整，例如填充区域大小的调整可能导致掩码的变化，以避免超出裁剪区域。
掩码值的设置：
- 为了控制裁剪的准确性，掩码的初始值设置为全 1（表示没有裁剪），然后根据具体的处理情况逐步调整。
- 如果需要对齐处理（如处理非 4 字节对齐的填充区域），需要根据调整的结果修改掩码，以确保正确的裁剪。
裁剪掩码应用：
- 在每次处理像素时，掩码会影响哪些像素被写入。当所有像素都处理完后，需要确保掩码被重置为全 1，这样确保接下来的操作不受限制。
设置裁剪掩码：
- 最后，设置了 ClipMask 为初始值（全 1）。如果需要在某些特定情况下进行裁剪，则会根据填充区域的实际情况调整掩码值。

ClipMask

具体来说，目的是决定要裁剪多少个像素。首先，假设当前的裁剪掩码（ClipMask）设置为全1的值，每个像素对应一个32位的掩码值。这意味着每个像素在掩码中都有32个二进制位，初始时这些位都是1。

为了裁剪像素，需要将每个需要裁剪的像素对应的掩码位置上的1替换为0。具体来说，对于每个要裁剪的像素，程序需要将对应的32位1清除，并将它们替换为0。

一种实现方式是，通过将像素数量向右移位来达到目的。比如，假设我们需要裁剪一定数量的像素，可以将像素数量除以32。这里的移位操作就是通过将像素数量右移32位来实现。

对于这种右移操作，问题的关键在于移位是否有效，是否会导致性能问题或无法实现。经过检查，发现移位操作是可行且效率较高的，它能以非常合适的速度完成任务。

综上所述，为了裁剪像素，可以通过简单的移位操作来实现目标。这种方法不仅有效，而且在性能上也能满足需求。

尝试使用 _mm_slli_si128 设置 StartupClipMask

如何处理启动代码中的裁剪掩码（ClipMask）。在考虑代码优化时，认为由于这部分代码在启动时只执行一次，因此性能并不是特别关键，执行效率可以稍微放宽要求。

首先，设置了裁剪掩码的初始值。裁剪掩码的设置是通过一些位移操作_mm_slli_si128来完成的，其意味着对裁剪掩码进行位移调整。由于这些操作在字节级别上进行，因此位移操作的次数需要根据裁剪掩码调整的字节数来决定。

为了实现这一点，程序将需要调整的值乘以4，因为在某些情况下，内存地址的对齐要求会导致每个数据单元需要占用4个字节。然后，程序使用移位操作来调整掩码的位置。

提前结束 FillRect 测试

决定在最早的时机进行检查，以避免在不需要处理的区域进行无意义的循环操作。为了做到这一点，添加了一个条件检查，判断是否存在有效的区域，如果没有，则提前跳出处理，避免浪费计算资源。

具体的做法是，增加一个函数来检查给定区域是否有效，确保裁剪区域在预定的范围内。这通过检查最小值和最大值来实现，保证操作只在有效区域内进行，从而避免不必要的循环。

开始将 ClipRect 传递给 DrawRectangleQuickly

对代码的进一步优化和一些遇到的性能问题。首先，考虑到优化可能会影响帧率，决定尝试分解和重构现有的代码。具体来说，计划将裁剪区域的处理从当前的代码中提取出来，进行独立处理，以减少不必要的计算。

为了实现这一点，首先计划不再依赖缓冲区的宽度和高度，而是使用缓冲区的内存和步长（pitch）。这样，裁剪区域的计算就不再需要关注缓冲区的尺寸，而是直接依赖于裁剪区域的大小（通过传递裁剪矩形 ClipRect）。此外，还将添加一个参数来区分偶数和奇数值，进一步简化处理过程。

rectangle2i ClipRect = {0, 0, OutputTarget->Width, OutputTarget->Height};

传入时会非常慢，要反向一下

觉悟时刻，引入 InvertedInfinityRectangle

效率优化：
- 在当前的操作中，程序需要遍历整个屏幕，触及每个像素，进行每个精灵的绘制。令人惊讶的是，尽管需要处理的区域非常大，程序依然能够快速运行。这表明当前的算法或代码非常高效，能在遍历所有像素的情况下保持较好的性能。
引入InvertedInfinityRectangle：
- 为了进一步提高代码的效率和清晰度，计划引入"InvertedInfinityRectangle"作为一种处理范围扩展的技巧。InvertedInfinityRectangle的概念实际上是一种便捷的方式，用来表示一个矩形，其最小值设置为最大可能的值，最大值设置为最小可能的值。这样，当进行边界扩展时，它能自动调整，避免手动计算边界。
InvertedInfinityRectangle的实现方式：
- 通过设置矩形的最小 X 和最小 Y 为最大值，最大 X 和最大 Y 为最小值，矩形的初始值就能够确保在循环过程中不断扩展。具体来说，这样的设置使得矩形的边界可以随着程序处理的进行不断调整，直到覆盖到所有需要的区域。
- 例如：
  - MinX 和 MinY 设置为一个极大的值（如最大可能值）。
  - MaxX 和 MaxY 设置为一个极小的值（如负无穷大）。
- 这样设置的矩形在后续操作中通过不断扩展，可以自动适应需要的区域，而无需手动调整每个边界。
期望的效果：
- 引入InvertedInfinityRectangle的目的是使得矩形区域能够自动适应，并且使代码更加简洁和高效。通过这种方式，可以避免多次手动调整矩形的边界。
- 期望此方法能够提升帧率（frame rate），使得程序更加流畅。不过，这是否能够实现预期效果仍然需要进一步验证。
暂时性的错误和崩溃问题：
- 在实现这一优化时，可能会遇到崩溃问题。尽管此时的崩溃问题尚未完全解决，但已经采取了一些临时性的措施，以便在调试过程中更好地定位问题并进行修复。

临时调整 ClipRect 以避免崩溃

在调试过程中，遇到了一个问题：为了避免溢出和，尝试调整了裁剪区域（ClipRect）。起初，通过临时设置了一些边界的像素值（四个像素），以确保即使代码存在错误，也不会导致覆盖问题。然而，这样做后仍然发生了崩溃，问题没有得到解决。尝试重新设置裁剪区域并没有按预期工作。

引入 TiledRenderGroupToOutput，外部计时器

在调试过程中，目标是使渲染组的输出变成完全不同的东西。最初的想法是将渲染组输出调整为一个类似于"TiledRenderGroupToOutput"的形式，并且在调整过程中需要做一些时间控制。计划是对渲染组进行修改，使其输出不再包含之前的冗余部分，而是按需求生成更简洁、精确的输出。

首先，在实现时，渲染组的输出需要包含裁剪区域，并且还要考虑"奇偶"处理，这就要求在输出时能够区分奇偶行，做到更精确的渲染。为此，计划在"TiledRenderGroupToOutput"的过程中，传递更多的信息（如裁剪信息和奇偶行），并确保正确的处理逻辑。

此外，代码中还提到需要对"清除调用"进行调整，因为当前的清除操作只是一个简单的矩形绘制，无法处理奇偶行的问题。因此，计划更新矩形绘制的逻辑，使其能够根据裁剪信息进行调整，从而正确地处理不同的渲染区域。这一改动将有助于后续的渲染效果，确保所有部分都能正确地被处理。

接下来，还需要解决调用两次渲染组的输出时可能出现的问题。确保每次调用时，渲染结果都是正确的，这将是下一个阶段的工作，预计会在下周开始集中处理。

总的来说，通过对渲染组输出和清除操作的调整，可以更好地控制渲染内容，并确保系统能够在不同情况下正常工作。

还是有问题

% 应该是& 操作

更新 DrawRectangle，使其接受裁剪信息

在调整过程中，目标是更新矩形绘制的逻辑。首先，发现矩形绘制函数（DrawRectangle）需要进行修改，以支持处理裁剪区域（clip）。为了实现这一点，计划使用"填充矩形"（fill rectangle）的方式，并结合裁剪区域来进行操作。

在实际操作中，填充矩形的过程需要进行裁剪计算，通过交集运算将矩形与裁剪区域进行融合。具体来说，代码中将计算出一个"填充矩形"（FillRect），这个矩形是裁剪区域与当前矩形的交集，然后再用该矩形进行绘制。这是一个相对简单的操作，目的是确保绘制内容不会超出预定的区域。

另外，还讨论了不再需要使用的旧函数，例如 DrawRectangleOutline。这个函数似乎已经不再使用，因此计划将其移除，以减少冗余代码。此外，DrawRectangle函数内部的一些调用，特别是涉及到测试和初步调试的部分，也需要进行清理和优化，避免不必要的测试代码影响后续的开发。

在某些情况下，还会遇到需要直接操作渲染数据的情形（例如直接访问渲染器）。虽然这种做法在当前情况下可以勉强工作，但预计这种做法不应该长期保留，因为它可能会破坏后续的代码结构和可维护性。因此，计划在之后的开发中逐步淘汰这种直接访问渲染器的方式，改为更标准的处理流程。

此外，还讨论了在渲染时可能需要使用灰色填充的情况。为了测试填充效果，计划暂时用灰色填充绘制区域，确保在调试过程中能够清晰地看到填充区域的效果。

综上所述，主要的调整工作包括更新矩形绘制逻辑、清理不再需要的代码、并且考虑未来优化渲染过程，以确保系统能够高效且准确地工作。

更新 DrawRectangle{,Quickly}，使用 Even / Odd 信息

在继续调试时，重点转向了矩形绘制操作，特别是涉及到处理"偶数行"的部分。之前的绘制方法并没有充分考虑"偶数行"的需求，因此需要对矩形绘制函数进行进一步调整。通过查看现有的矩形绘制代码，可以发现填充矩形和绘制矩形的操作非常相似，因此可以考虑将这部分操作提取为一个通用的功能，减少重复代码，并提高代码的可维护性。

具体来说，当前的绘制方法在处理"偶数行"时并没有有效地分离不同的处理逻辑。因此，计划将这一部分操作标准化，使得两个不同的矩形绘制操作（填充和绘制）可以共享相同的逻辑，以确保代码的一致性和简洁性。

经过这一调整后，程序现在应该能够正确地处理每一行，确保在绘制时不会遗漏任何行，尤其是偶数行。通过这一改进，缓冲区的处理看起来也变得更为准确，确保了每一行都能够正确渲染。

最后，测试结果显示，当前的调整已经达到了预期效果，矩形的绘制效果比较理想，程序也没有出现明显的错误或性能问题，因此可以认为此次调整是成功的，达到了预期的目标。

总结来说，主要的工作是对矩形绘制逻辑进行了标准化，尤其是在处理偶数行时进行了优化，并通过这种方法提高了代码的简洁性和准确性。

将屏幕分成块，分别渲染

在调试过程中，目标是实现瓦片化渲染，将屏幕分割成若干个小块，并单独渲染每个块。为了实现这一点，首先需要在代码中设置循环来处理瓦片，具体操作是：通过横向和纵向的瓦片数来决定每个瓦片的大小和位置。

具体来说，首先定义了瓦片的数量（TileCount），这是通过横向（TileCountX）和纵向（TileCountY）的瓦片数来确定的。每个瓦片的宽度和高度是通过将屏幕的宽度和高度分别除以瓦片数来计算的。设定的瓦片数可能是6x4或4x4，具体值需要根据实际需求来调整。

然后，在渲染过程中，代码会计算每个瓦片的位置和大小，并用这些信息来调整裁剪区域（ClipRect）。对于每个瓦片，代码会根据瓦片的宽度和高度来计算裁剪区域的最小值和最大值（即左上角和右下角坐标），以确保每个瓦片都能正确显示。

在这个过程中，可能会遇到瓦片大小不完全匹配屏幕尺寸的情况（即可能会溢出或不足）。这时，可以通过调整瓦片的尺寸，或通过对分配的空间进行适当的调整来解决。尽管当前可能还未完美处理这些溢出或不足的情况，但目标是确保每个瓦片能够正确地填充屏幕区域，尽量避免因为不对齐而导致的问题。

此外，为了提高性能和避免不必要的计算，可以考虑在瓦片对齐时使用四的倍数，以优化渲染效果，尤其是在需要大范围覆盖瓦片的场景中，避免在每个瓦片的边缘都进行额外计算。

最终，经过这些调整，渲染出来的瓦片应该能够正确地分布在屏幕上，每个瓦片都有自己的区域和渲染内容。不过，在调试过程中，发现裁剪区域（ClipRect）的结果并没有按预期工作，因此需要进一步排查为何裁剪区域没有达到预期效果，可能是计算中的某些值没有正确传递或处理。

总结来说，主要的工作是通过计算瓦片的数量、位置和大小来实现瓦片化渲染，并确保每个瓦片能够正确渲染和显示。通过调整瓦片尺寸、裁剪区域等参数，最终希望能够实现瓦片化的显示效果，尽管当前仍需进一步优化裁剪区域的计算。

你的顶部和右边的裁剪错位了 1 像素！

在调试过程中，遇到了裁剪区域（clip）相关的问题，具体表现为"顶部"和"右侧"的裁剪区域偏差了一像素。问题在于，计算裁剪区域时，存在一个"不准确"的地方，导致裁剪的区域多出或少了一个像素。

这个问题的核心是交集计算部分。在交集的逻辑中，我们需要比较填充矩形（fill rect）和裁剪矩形（clip rect），然后选择其中的一个来确定裁剪区域。交集计算的目的是确保绘制的内容不超出指定的裁剪区域，但当前的实现可能存在偏差。问题可能出在以下几种情况：

填充矩形或裁剪矩形的计算误差：裁剪区域的计算方式可能过于保守，导致裁剪区域多出一个像素，或者没有完全覆盖该区域，造成少绘制一个像素。
交集计算错误：在计算填充矩形和裁剪矩形的交集时，可能有一部分区域没有正确地计算出来，导致实际的裁剪范围不准确。

具体来说，可能是裁剪矩形的计算方法存在问题，尤其是在"顶部"和"右侧"裁剪时，未能准确对齐，造成边界多余或不足一个像素。为了修复这个问题，可能需要进一步分析交集计算的逻辑，确保填充矩形和裁剪矩形的交集正确计算，并且在"顶部"和"右侧"的边界计算时不偏移。

目前的问题需要更精确地定义如何进行裁剪，并确保交集计算时不会引入不必要的偏差。通过调整计算方式，应该可以解决这个偏差问题，使得裁剪区域准确覆盖需要渲染的区域。

_mm_mullo_epi32 是 SSE4 内在指令

讨论的主要内容是关于如何处理纹理大小和多倍操作的问题，尤其是在一些硬件限制的背景下。目标是确保在进行纹理操作时，能够有效地处理大尺寸的纹理，同时避免因硬件限制而导致的性能问题。

首先，提到一个问题是与32位的乘法操作相关，尤其是在处理大尺寸纹理时，如何将纹理数据按照一定的方式进行裁剪，以避免超过硬件的处理能力。讨论中指出，硬件对纹理的处理存在一定限制，特别是"纹理宽度"不应超过64,000像素，这意味着对于极大的纹理，必须通过某种方式来分割或处理。

接下来，提出了一种可能的解决方案，即通过将纹理的每一部分（例如16位的值）进行处理，分开进行两次16位的乘法运算，然后合并低位和高位的结果，以构成一个32位的最终结果。这种方式能够绕过硬件本身不支持的32位乘法，使用两个16位乘法来模拟32位的操作。

然而，这种方法并不完美，可能引入额外的计算成本，特别是在需要进行更多的位操作和重构计算时。讨论者提到，这种做法的代价较高，可能会导致效率降低，甚至考虑到这个问题，原本选择32位乘法的想法可能就不太合理，因为可能不如直接使用标量操作（scalar operation）来得更高效。

总体来说，目标是找到一个平衡点，既能充分利用硬件资源，又不让额外的计算开销影响整体性能。讨论中提出了一些优化策略，如通过适当的位移和组合操作来降低不必要的计算负担，从而尽可能地提高效率，但也承认这种优化方式并不是完美的，可能需要在实际应用中根据具体情况进行调整。

如果总是让瓦片尺寸在水平方向上是 4 的倍数（甚至 16，符合缓存对齐要求），那么就不需要处理对齐和遮罩了吗？

讨论的核心是是否将瓷砖的大小设置为始终能够被四整除，以避免处理遮罩（masking）。然而，实际情况是，即使瓷砖的大小已经对齐，仍然需要处理遮罩操作。原因在于，当写入瓷砖时，操作并不是按对齐方式进行的，特别是在处理纹理时，仍然是按四个像素为单位进行写入。即使瓷砖本身被对齐，处理仍然依赖于纹理的实际内容，这就导致了必须进行遮罩操作。

因此，仅仅通过对齐瓷砖的大小并不足以解决遮罩问题，因为写入过程本身并不是在对齐的基础上进行的，这就是需要处理遮罩的原因。

(裁剪) 少了 1 像素，看看屏幕边缘。

提到了一些可能的屏幕边缘显示错误，特别是在处理像素时可能出现的"少一个像素"的问题。为了更清晰地查看问题，决定暂时关闭 push wrecked outline，从而排除它对当前观察的影响。这个操作的目的是确认问题是否依然存在，确保大家在查看时讨论的是同一个问题，并进一步确认是否确实存在"偏移一个像素"的错误。

同时，还指出了当前可能存在的一些鲁棒性问题，虽然目前还没有深入到这些细节，但已经注意到某些操作可能导致屏幕显示的异常。接下来的步骤是再次查看关闭了 push wrecked outline 之后的情况，以便更好地理解和定位问题。

(瓦片大小 %4) - 不是纹理的遮罩，但 ClipMask 变量

在讨论过程中，提到了关于贴图和瓦片对齐的问题，重点是如何处理填充矩形（fill rect）与瓦片的关系。即使瓦片对齐不一定是四的倍数，填充区域的宽度和贴图的对齐仍然会导致需要裁剪前后部分的像素。问题的关键在于，填充区域与贴图的宽度对齐，而不是瓦片的对齐方式。由于填充区域的宽度不是四的倍数，因此即使瓦片进行了对齐，仍然需要处理这些不对齐的像素。

在此背景下，认为即使瓦片的对齐有所不同，仍然需要对填充区域的纹理进行裁剪，防止超出边界的像素被绘制。这一过程的核心问题在于纹理填充区域的宽度对齐，而与瓦片本身的对齐无关。

游戏引擎学习第121天

重新介绍 Intel 架构代码分析器

解析：

总结：

一个为 Xbox 360 的 PowerPC Tri-Core Xenon 编写的分析工具

处理器工作原理

工具的输出分析

编译器的优化

解释：

如何通过 blowtard 统计与 IACA 输出的不同

1. 工具的输出与误解

2. 处理器架构与微操作

3. 高效执行与端口使用

4. 关键路径与执行周期

5. 执行优化的实际挑战

6. 工具的兼容性问题

查看如何降低周期计数

手动展开 Fetch / Sample 循环

按 Sample 分组

使用 Fabian 很久以前建议的 _mm_setr_ps

看看总吞吐量

我们能否只加载一次，并提取我们需要的两个值？

可能的纹素加载优化解释

看看编译器如何加载纹素数据

这没问题

我们手动乘以 TexturePitch 和 sizeof(uint32) 四宽度

将 FetchX_4x 上移 2，而不是乘以 sizeof(uint32)

预乘 FetchY_4x 以 TexturePitch_4x

_mm_mul_epi32 不做整数 * 整数

port口压力（我们回到了 InterIteration）

超线程

设计如何分割渲染器以缓解缓存压力

将帧缓冲区分成适合缓存大小的块

设置渲染器的计划

实现交错扫描线，为超线程做准备

交错扫描线的逻辑

实现帧缓冲区分区，为多核处理做准备

1. 绘制矩形并进行剪辑：

2. 解决矩形绘制不完全的问题：

3. 对齐问题：

4. 性能和计数问题：

5. 解决方案：

帧缓冲区分区，继续进行

1. 矩形结构体的设计：

2. 矩形的操作：

3. 调整代码：

引入 GetClampedRectArea

问题：我们之前的矩形约定是不包括最后一个值

再次修复 DrawRectangleQuickly() 的周期计数

将 FillRect 放到循环上方

重排一下代码

考虑对齐问题

对齐 MinX 和 MaxX

1. uintptr_t (无符号指针整数类型)

示例：

2. intptr_t (有符号指针整数类型)

示例：

总结：

出现段错误

跳动的树

将加载和存储改为不再不对齐

1. _mm_load_si128

语法：

示例：

2. _mm_store_si128

语法：

示例：

总结：

评估性能差异并恢复到不对齐加载和存储指令

确保我们确实总是填充实际的裁剪区域，而不是写到裁剪区域外面

填充像素的选项

实现对齐到结束边缘

裁剪前沿

ClipMask

尝试使用 _mm_slli_si128 设置 StartupClipMask

提前结束 FillRect 测试

开始将 ClipRect 传递给 DrawRectangleQuickly

觉悟时刻，引入 InvertedInfinityRectangle

临时调整 ClipRect 以避免崩溃

引入 TiledRenderGroupToOutput，外部计时器

1. `uintptr_t` (无符号指针整数类型)

2. `intptr_t` (有符号指针整数类型)

1. `_mm_load_si128`

2. `_mm_store_si128`