OpenCL in COP

vs. Wrangle

Wrangle(=VEX)は並列計算に最適化されているが、GPUで動くわけではない

このノード(OpenCL)はWrangle COPよりも使いにくいですが、COPではすべての計算をGPU上で実行することが非常に重要なため、VEXの使用よりも推奨されます。

OpenCLはPingPongBufferが即座に用意できる

Solverのような小難しいことは必要ない…

WrangleだとSolver的なものができない

code:OpenCL

@WRITEBACK

{

@src.set(@dst);

}

入出力チャンネルは両者とも変えられるが、Wrangleのほうは、InputとOutputが統一されてしまう問題がある

OpenCLの文法は覚える必要があるが、COPにおいてはWrangleを使うメリットはなく、OpenCLを使うべき

多次元ベクトルなどの演算などもできる

Houdini固有の関数はない代わりにGPU計算に特化した関数群が用意されている

文法

バインドの修飾

& : write

? : opt

! : noread

以下は同じような意味

code:OpenCL

#bind layer src float

#bind layer dst noread write float

code:OpenCL

#bind layer src? val=0

#bind layer !&dst

src? val = 0 はsrcは入力だが、必須ではなく、デフォルト値は0になる、という意味

!&dst は dst noread write と同じ

局所変数には、代入演算子 = で代入できるが、データ構造（@Pなど＠によるバインドはインデックスがあるなど普通の変数とは異なる）はset()で安全（内部チェックが実装されている）に代入する必要がある

code:OpenCL

@dst.set((float)(alive));

@Timeや@TimeIncを使う場合は、ノード内の項目にチェックを入れる

GLSLと似たような基本的な関数群が存在する🙌

clamp(), min(), max(), step(), mix(), smoothstep()

Common functions

Math functions

初期化代入は、リテラルをカッコでくくりタイプ変換するというのが慣例

code:OpenCL

float2 center = (float2)(0.5, 0.5);

リテラルの型が謎だから関数の引数もこのような書き方になる

Sample

シンプルなライティング

code:OpenCL

#bind layer src? float3

#bind layer !&dst float3

@KERNEL

{

float3 n = @src;

float3 l = normalize((float3)(0.5, 2, 1));

float c = dot(n, l);

@dst.set(c);

}

Ref

https://www.sidefx.com/ja/docs/houdini/vex/ocl.html

https://www.sidefx.com/ja/docs/houdini/nodes/cop/opencl.html

#Houdini #COPernicus