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平方根倒数速算法的由来

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发表于 2014-5-6 16:49:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
【转自己以前转别人的帖】
《平方根倒数速算法的由来》
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《Quake-III代码里神奇的浮点开方函数》
来自豆瓣“雷Sir”
Quake-III Arena (雷神之锤3)是90年代的经典游戏之一。该系列的游戏不但画面和内容不错,而且即使计算机配置低,也能极其流畅地运行。这要归功于它3D引擎的开发者约翰-卡马克(John Carmack)。事实上早在90年代初DOS时代,只要能在PC上搞个小动画都能让人惊叹一番的时候,John Carmack就推出了石破天惊的Castle Wolfstein, 然后再接再励,doom, doomII, Quake...每次都把3-D技术推到极致。他的3D引擎代码资极度高效,几乎是在压榨PC机的每条运算指令。当初MS的Direct3D也得听取他的意见,修改了不少API。
最近,QUAKE的开发商ID  SOFTWARE 遵守GPL协议,公开了QUAKE-III的原代码,让世人有幸目睹Carmack传奇的3D引擎的原码。
这是QUAKE-III原代码的下载 地址:
http://www.fileshack.com /file.x?fid=7547
(下面是官方的下载网址,搜索 “quake3-1.32b-source.zip” 可以找到一大堆中文网页的
ftp://ftp.idsoftware.com/idstuff /source/quake3-1.32b-source.zip)
我们知道,越底层的函数, 调用越频繁。3D引擎归根到底还是数学运算。那么找到最底层的数学运算函数(在game/code/q_math.c), 必然是精心编写的。里面有很多有趣的函数,很多都令人惊奇,估计我们几年时间都学不完。
在game/code/q_math.c里发现了这样一段代码。它的作用是将一个数开平方并取倒,经测试这段代码比(float)(1.0/sqrt(x))快4倍:
float Q_rsqrt( float number )
{
long i;
float x2, y;
const float threehalfs = 1.5F;
x2 = number * 0.5F;
y = number;
i = * ( long * ) &y; // evil  floating point bit level hacking
i = 0x5f3759df - ( i >> 1 ); //  what the fuck?
y = * ( float * ) &i;
y = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) ); // 1st iteration
// y = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) ); // 2nd iteration, this can be removed
#ifndef Q3_VM
#ifdef __linux__
assert( !isnan(y) ); //  bk010122 - FPE?
#endif
#endif
return y;
}
函数返回1/sqrt(x),这个函 数在图像处理中比sqrt(x)更有用。
注意到这个函数只用了一次 叠代!(其实就是根本没用叠代,直接运算)。编译,实验,这个函数不仅工作的很好,而且比标准的sqrt()函数快4倍!要知道,编译器自带的函数,可是经过严格仔细的汇编优化的啊!
这个简洁的函数,最核心, 也是最让人费解的,就是标注了“what the fuck?”的一句
i = 0x5f3759df - ( i >> 1 );
再加上y = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) );
两句话就完成了开方运算!而且注意到,核心那句是定点移位运算,速度极快!特别在很多没有乘法指令的RISC结构CPU上,这样做是极其高效的。
算法的原理其实不复杂,就是牛顿迭代法,用x-f(x)/f'(x)来不断的逼近f(x)=a的根。
简单来说比如求平方根,f(x)=x^2=a ,f'(x)= 2*x,f(x)/f'(x)=x/2,把f(x)代入
x-f(x)/f'(x)后有(x a/x)/2,现在我们选a=5,选一个猜测值比如2,
那么我们可以这么算
5/2 = 2.5; (2.5 2)/2 = 2.25; 5/2.25 = xxx; (2.25 xxx)/2 = xxxx ...
这样反复迭代下去,结果必定收敛于sqrt(5),没错,一般的求平方根都是这么算的
但是卡马克(quake3作者)真正牛B的地方是他选择了一个神秘的常数0x5f3759df 来计算那个猜测值
就是我们加注释的那一行,那一行算出的值非常接近1/sqrt(n),这样我们只需要2次牛 顿迭代就可以达到我们所需要的精度.
好吧 如果这个还不算NB,接着看:
普渡大学的数学家Chris Lomont看了以后觉得有趣,决定要研究一下卡马克弄出来的
这个猜测值有什么奥秘。Lomont也是个牛人,在精心研究之后从理论上也推导出一个
最佳猜测值,和卡马克的数字非常接近, 0x5f37642f。卡马克真牛,他是外星人吗?
传奇并没有在这里结束。Lomont计算出结果以后非常满意,于是拿自己计算出的起始
值和卡马克的神秘数字做比赛,看看谁的数字能够更快更精确的求得平方根。结果是
卡马克赢了... 谁也不知道卡马克是怎么找到这个数字的。
最后Lomont怒了,采用暴力方法一个数字一个数字试过来,终于找到一个比卡马克数
字要好上那么一丁点的数字,虽然实际上这两个数字所产生的结果非常近似,这个暴
力得出的数字是0x5f375a86。
Lomont为此写下一篇论文,"Fast Inverse Square Root"。
论文下载地址:
http://www.math.purdue.edu /~clomont/Math/Papers /2003/InvSqrt.pdf
http://www.matrix67.com /data/InvSqrt.pdf
参考:<IEEE Standard 754 for Binary Floating-Point Arithmetic><FAST INVERSE SQUARE ROOT>
最后,给出最精简的1/sqrt()函数:
float InvSqrt(float x)
{
float xhalf = 0.5f*x;
int i = *(int*)&x; // get bits for  floating VALUE
i = 0x5f375a86- (i>>1); // gives initial guess y0
x = *(float*)&i; // convert bits  BACK to float
x = x*(1.5f-xhalf*x*x); //  Newton step, repeating increases accuracy
return x;
}
大家可以尝试在PC机、51、 AVR、430、ARM、上面编译并实验,惊讶一下它的工作效率。
前兩天有一則新聞,大意是說 Ryszard Sommefeldt 很久以前看到這麼樣的一段 code (可能出自 Quake III 的 source code):
float InvSqrt (float x) {
float xhalf = 0.5f*x;
int i = *(int*)&x;
i = 0x5f3759df - (i>>1);
x = *(float*)&i;
x = x*(1.5f - xhalf*x*x);
return x;
}
他一看之下驚為天人,想要拜見這位前輩高人,但是一路追尋下去卻一直找不到人;同時間也有其他人在找,雖然也沒找到出處,但是 Chris Lomont 寫了一篇論文 (in PDF) 解析這段 code 的演算法 (用的是 Newton’s Method,牛頓法;比較重要的是後半段講到怎麼找出神奇的 0x5f3759df 的)。
PS. 這個 function 之所以重要,是因為求 開根號倒數 這個動作在 3D 運算 (向量運算的部份) 裡面常常會用到,如果你用最原始的 sqrt() 然後再倒數的話,速度比上面的這個版本大概慢了四倍吧… XD
PS2. 在他們追尋的過程中,有人提到一份叫做 MIT HACKMEM 的文件,這是 1970 年代的 MIT 強者們做的一些筆記 (hack memo),大部份是 algorithm,有些 code 是 PDP-10 asm 寫的,另外有少數是 C code (有人整理了一份列表)。
附:牛顿迭代法快速寻找平方根
下面这种方法可以很有效 地求出根号a的近似值:首先随便猜一个近似值x,然后不断令x等于x和a/x的平均数,迭代个六七次后x的值就已经相当精确了。
例如,我想求根号2等于 多少。假如我猜测的结果为4,虽然错的离谱,但你可以看到使用牛顿迭代法后这个值很快就趋近于根号2了:
( 4   2/ 4 ) / 2 = 2.25
( 2.25   2/ 2.25 ) / 2 = 1.56944..
( 1.56944..  2/1.56944..) / 2 = 1.42189..
( 1.42189..  2/1.42189..) / 2 = 1.41423..
....
这种算法的原理很简单, 我们仅仅是不断用(x,f(x))的切线来逼近方程x^2-a=0的根。根号a实际上就是x^2-a=0的一个正实根,这个函数的导数是2x。也就是说,函数上任一点(x,f(x))处的切线斜率是2x。那么,x-f(x)/(2x)就是一个比x更接近的近似值。代入 f(x)=x^2-a得到x-(x^2-a)/(2x),也就是(x a/x)/2。
源地址:  http://blog.renren.com /GetEntry.do?id=491777510& owner=245298353
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原帖Jack_Hsu回复:
这段不是卡马克写的,而是公司另一个程序员叫Terje Mathisen,算法的也不是由Terje Mathisen发明的,而是另外一家图形公司Ardent Computer Corporation最早使用的。
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二次转帖后orange030查了一下,回复:
平方根倒数速算法英文版:
http://en.wikipedia.org /wiki/Fast_inverse_square_root
平方根倒数速算法中文版:
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E6%96%B9%E6%A0%B9%E5%80%92%E6%95%B0%E9%80%9F%E7%AE%97%E6%B3%95
游戏实现光照和反射效果时以平方根倒数速算法计算 波动 角度,以第一人称射击 游戏 OpenArena为例。
平方根倒数速算法( 英语:Fast Inverse Square Root,亦常以“Fast InvSqrt()”或其使用的 十六进制 常数0x5f3759df代称)是用于快速计算(即的 平方根的 倒数,在此需取符合 IEEE 754标准格式的32位 浮点数)的一种 算 法。此算法最早可能是于90年代前期由 SGI所发明,后来则于1999年在《 雷神之锤III竞 技场》的源代码中应用,但直到2002-2003年间才在 Usenet一类的公共论坛上出现 [1]。这一算法的优势在于减少了求平方根倒数时浮点运算操作带来的巨大的运算耗费,而在计算机图形学领域,若要求取照明和 投影的 波动 角度与 反射效果,就常需计算平方根倒数。
此算法首先接收一个32位带符浮点数,然后将之作为一个32位整数看待,以将其向右进行一次 逻辑移位的方式将之取半,并用十六进制“魔术数字”0x5f3759df减之,如此即可得对输入的浮点数的平方根倒数的首次近似值;而后重新将其作为浮点数,以 牛顿法反复迭代,以求出更精确的近似值,直至求出符合精确度要求的近似值。在计算浮点数的平方根倒数的同一精度的近似值时,此算法比直接使用浮点数除法要快四倍。
此算法最早被认为是由 约翰· 卡马克所发明,但后来的调查显示,该算法在这之前就于计算机图形学的硬件与软件领域有所应用,如SGI和 3dfx就曾在产品中应用此算法。而就现在所知,此算法最早由 Gary Tarolli在 SGI Indigo( 英语: SGI Indigo)的开发中使用。虽说随后的相关研究也提出了一些可能的来源,但至今为止仍未能确切知晓此常数的起源。

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 楼主| 发表于 2014-5-6 16:54:12 来自手机 | 显示全部楼层
id Software的创始人 约翰·卡马 克。这段代码虽非他所作,但常被认为与他相关。
《雷神之锤III》的代码直到 QuakeCon 2005才正式放出,但早在2002年(或2003年)时,平方根倒数速算法的代码就已经出现在 Usenet与其他论坛上了 [1]。最初人们猜测是卡马克写下了这段代码,但他在回复询问他的邮件时否定了这个观点,并猜测可能是先前曾帮id Software优化雷神之锤的资深汇编程序员Terje Mathisen写下了这段代码;而在Mathisen的邮件里,他表示,在1990年代初,他只曾作过类似的实现,确切来说这段代码亦非他所作。现在所知的最早实现是由Gary Tarilli在SGI Indigo中实现的,但他亦坦承他仅对常数R的取值做了一定的改进,实际上他也不是作者。在向以发明 MATLAB而闻名的Cleve Moler查证后,Rys Sommefeldt则认为原始的算法是 Ardent Computer( 英语: Ardent Computer)公司的Greg Walsh所发明,但他也没有任何决定性的证据能证明这一点 [5]。
现在不仅该算法的原作者不明,人们也仍无法明确当初选择这个“魔术数字”的方法。Chris Lomont在研究中曾做了个试验:他编写了一个函数,以在一个范围内遍历选取R值的方式将 逼近误差降到最小,以此方法他计算出了线性近似的最优R值0x5f37642f(与代码中使用的0x5f3759df相当接近),但以之代入算法计算并进行一次牛顿迭代后,所得近似值与代入0x5f3759df的结果相比精度却仍略微更低 [文 17];而后,Lomont将目标改为遍历选取在进行1-2次牛顿迭代后能得到最大精度的R值,并由此算出最优R值为0x5f375a86,以此值代入算法并进行牛顿迭代,所得的结果都比代入原始值(0x5f3759df)更精确 [文  17],于是他的论文最后以“原始常数是以数学推导还是以反复 试错的方式求得”的问题作结 [文 18]。在论文中,Lomont亦指出,64位的IEEE754浮点数(即双精度类型)所对应的魔术数字是0x5fe6ec85e7de30da,但后来的研究表明,代入0x5fe6eb50c7aa19f9的结果精确度更高(McEniry得出的结果则是0x5FE6EB50C7B537AA,精度介于两者之间)。在Charles McEniry的论文中,他使用了一种类似Lomont但更复杂的方法来优化R值:他最开始使用 穷 举搜索,所得结果与Lomont相同 [文 19];而后他尝试用 带权二分法寻找最优值,所得结果恰是代码中所使用的魔术数字0x5f3759df,因此,McEniry认为,这一常数最初或许便是以“在可容忍误差范围内使用二分法”的方式求得 [文 20]。

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发表于 2014-5-7 09:12:20 | 显示全部楼层
长知识了
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