SALVIA 0.5.2优化谈(二)
优化后，性能没什么变化。当然，这也是意料之中的事情了。
因此，第二轮优化便着重考虑在插值算法本身上。
在优化之前，我尝试对代码成本做个粗略的评估：
在现有算法下，假设每个像素有N个需要插值的属性，则平均每个像素有
（corner）3N/16个读 + 2N/16个乘法 + 2N/16个加法 + N/16个写
（x：+=）2N个读 + N个加法 + N个写
（x：*） N个读 + 1个标量除法 + N个乘法 + N个写
（y：+=）2N/4个读 + N/4个加法 + N/4个写
（y：=） N/4个读 + N/4个写
因为每个都是函数指针，所以这些都是优化不掉的。因此首先将一些操作合并了一下，比如把+= 和*合并以减少一下读写操作。只可惜效果也不是很明显。
第二刀就砍到算法的头上。因为累加本身是为了减少乘法的运用，但是这可能带来了多余的存取开销。
因此直接套用公式：
pixel = ( projected_v0 + projected_ddx * offset_x + projected_ddy * offset_y ) / pixel_w
这样就有：3N读，2N乘法，2N加法，N个乘法和N个写（假设寄存器够用的话）。不算Corner的计算成本，这样比较一下，就等于是3N/4个读，N/2+N个写，N/4个加法来换取2N个乘法的时间。本来以为作为IO瓶颈的应用，这样可以提高一些性能。不过结果证实这个买卖实在是很不划算，整体性能不增反减。
三轮优化：减少内存占用，柳暗花明
虽然所有的操作只针对已使用的属性，但是空间上还是浪费了许多。
考虑到内存占用较大也会导致一些性能损失，于是将MAX_ATTRIBUTE_COUNT从32下调到了8。
结果令人大跌眼镜。性能瞬间提升了20-30%之多。
再加上SSE也不知道为什么开始发力了，使用上之后性能大约又有了10-15%的提升。
我猜测可能是因为换页频率下降，以及Cache的命中率提升。不过手上没有VTune这种工具，所以也不太好验证。
四轮优化：精度敏感性下降的额外红利
在这轮优化之后，PartOfSponza出现了精度问题。因为视锥体的上下左右四个面都没有Clip，所以可能会出现非常大的三角形。这样累积的时候一旦起始点选择的不好，就会出现比较大的误差。在之前版本中，使用/fp: precise来减少这一问题出现的机会。但是因为使用了SSE，也让这个问题再难解决。因此我选用了一些办法，来改善精度问题。在大问题都修正以后，换用/fp: fast来编译整个SALVIA，最终也获得了0-10%左右的性能收益。