我试图想出一个C ++模板设计模式,这个模式允许我编写C ++代码,如下例所示,它能够生成操作的字符串表示(如GLSL),并计算实际结果。
template<typename T>
vec3<T> make_effect(const vec3<T> &color, const mat3<T> &fx_matrix) {
return sin(fx_matrix * color);
}
// I should of course define a sin function using this style of templating.
(这个例子中的数学没有多大意义,但它给出了我之后的一些暗示。)
请注意,模板参数T
。问题是我希望能够使用这个单个代码实例,生成GLSL代码,并根据模板参数在CPU上执行实际计算。
例如,在GLSL作为目标的情况下:
vec3<GLSL> expression = make_effect(vec3<GLSL>(1.0f, 0.4f, 0.1f), some_matrix);
std::string glsl_code = expression.to_string();
// would be:
assert(glsl_code == "sin(some_matrix * vec3(1.0, 0.4, 0.1))");
或者,在CPU端计算的情况下:
vec3<CPU> result = make_effect(vec3<CPU>(1.0f, 0.4f, 0.1f), some_matrix);
// now: result.x(), result.y(), result.z() contain the
// actual values of the calculation
我应该怎样处理这样的事情?这有名字吗?类似的解决方案是否已经存在?
另请注意,在GLSL变体的情况下,我不想计算任何内容。我只需要代码,就能够为GPU生成着色器。 新实现的可扩展性,例如Direct X着色器是一个优势。
答案 0 :(得分:0)
我想出了办法。
对于所有数据类型,定义支持GLSL等操作的结构。请注意,它继承自模板参数B
(代表&#34;后端&#34;)。另请注意,默认情况下,所有功能均为delete
d。下面的示例是float
的接口(缩写为fl
以避免C ++关键字冲突):
template <typename B>
struct fl : public B {
fl(B b) : B(b) {}
fl(float x) = delete;
operator float() const = delete;
fl<B> operator+(const fl<B> &rhs) const = delete;
fl<B> operator*(const fl<B> &rhs) const = delete;
fl<B> operator-(const fl<B> &rhs) const = delete;
fl<B> operator/(const fl<B> &rhs) const = delete;
fl<B> operator-() const = delete;
vec2<B> operator*(const vec2<B> &rhs) const = delete;
vec3<B> operator*(const vec3<B> &rhs) const = delete;
};
现在我们将为GLSL定义一个后端用作B
:
class GLSL {
std::string expr;
public:
operator std::string() const { return expr; }
operator const char *() const { return expr.c_str(); }
const std::string &str() const { return expr; }
GLSL(const std::string &str) : expr(str) {}
GLSL(const char *str) : expr(str) {}
};
然后,我们将实现GLSL后端模板专业化。例如,GLSL中的fl + fl
操作:
template <>
inline fl<GLSL> fl<GLSL>::operator +(const fl<GLSL> &rhs) const {
return fl<GLSL>("(" + str() + "+" + rhs.str() + ")");
}
此外还有更多实现。
现在我们为CPU后端做一些类似的事情(使用Eigen):
class CPU {
public:
union {
float _fl;
Eigen::Vector2f _vec2;
Eigen::Vector3f _vec3;
struct {
float _x, _y, _z;
};
};
CPU(float x) { _fl = x; }
CPU(Eigen::Vector2f x) { _vec2 = x; }
CPU(Eigen::Vector3f x) { _vec3 = x; }
CPU(const CPU &orig) { _vec3 = orig._vec3; }
};
fl + fl
实施:
template <>
inline fl<CPU> fl<CPU>::operator +(const fl<CPU> &rhs) const {
return fl<CPU>(_fl + rhs._fl);
}
这适用于所有可能的运算符(二进制和一元),函数等...请注意,我使用了大量的C预处理器宏来节省大量的打字工作。对于矢量类型的调配也完全使用xxx()
等函数实现。
现在作为演示:
using namespace vecmath;
template <typename B>
vec3<B> make_effect(vec3<B> a, vec3<B> b) {
return pow(a, b).yzx() + sin(a);
}
TEST(vecmath_demo, demo_01) {
// GLSL
vec3<GLSL> g_a("a");
vec3<GLSL> g_b("b");
vec3<GLSL> expr = make_effect(g_a, g_b);
std::cout << "GLSL: " << expr.str() << std::endl;
// CPU
vec3<CPU> c_a(2.0f, 4.0f, 3.0f);
vec3<CPU> c_b(0.0f, 1.0f, 2.0f);
vec3<CPU> result = make_effect(c_a, c_b);
std::cout << "CPU: " << ((Eigen::Vector3f)result).transpose() << std::endl;
SUCCEED();
}
打印:
GLSL: (pow(a, b).yzx+sin(a))
CPU: 4.9093 8.2432 1.14112