= Index =
[[TitleIndex(CALプログラミング)]]

= N体計算 =
 * ここまでの説明を理解することで、最もシンプルなN体計算プログラムを作成できると思う。

 * 具体的にはGRAPEなどと同じように、ホストから粒子の位置と質量をGPUに送り、GPU上で全粒子間で互いに及ぼし合う力を足しあわせて、結果として加速度を得るようなプログラムである。粒子間に働く力がニュートン重力の場合は、[http://galaxy.u-aizu.ac.jp/trac/note/attachment/wiki/CALによるGPUプログラミング/CAL200808.pdf  CAL200808.pdf] (60ページ以降)で説明しているIL kernelプログラムとなる。ループの部分のみを再掲すると、以下のようなものである。
{{{
 1  whileloop
 2    ige r88.x___, r100.x, r77.x
 3    break_logicalnz r88.x
 4    sample_resource(0)_sampler(0) r0, r2
 5    sub r5.xyz, r0.xyz, r4.xyz
 6    dp4 r6, r5, r5
 7    rsq r7, r6
 9    mul r8, r7, r7.xyz1
10    mul r8, r8, r7.xyz1
11    mul r9, r8, r5.xyz1
12    mad r3, r9, r0.w, r3
13    add r2.x___, r2.x, l1.x
14    iadd r100.x___, r100.x, l0.z
15    umod r101.x, r100.x, r77.y
16    if_logicalz r101.x
17      add r2.0y, r2.0y, l1.x
18    endif
19  endloop
}}}
 
 * データ構造の定義の詳細についてはファイルを参照のこと。

 * 2粒子間の重力の計算をおこなっている部分は5-12行である。

 * このILプログラムは、基本構造は(3)と同じであるが、ポインタ変数(ここでは"r2.xy")の処理が異なる。なぜかというと、粒子の座標が格納されているid = 0のリソースは2次元のメモリとして指定、確保されているからである。具体的には、ホスト側のプログラムで以下のようにメモリの確保をおこなった：
{{{
  calResAllocLocal2D(&inputRes, device, nx, ny,  CAL_FORMAT_FLOAT_4, 0);
}}}

 * こうする大きな理由は、"calResAllocLocal1D"により1次元のメモリとして確保した場合、その次元の最大値は8192までという制限があるためである。よって、上のILプログラムの場合には、1粒子のデータとして4要素のfloatと変数を使っているので、1次元メモリで単純にN体計算を実装すると8192粒子までの粒子しか扱うことができない。これでは実質的に利用価値がなく、実際にベンチマークテストをしてみると、この粒子数ではRV770の性能を引き出すことができない。

= 2次元配列 =
 * 2次元のメモリからデータを読み出すには、(3)では無視してきた読み込みポインタのy成分を適切にアップデートすればよい。上のILプログラムでは、13-18行の部分でその処理をおこなっている。

 * 繰り返しになるが、読み込みポインタとデータの対応関係は：
{{{
v0.xy = {0.0, 0.0} ---> res0[0][0]
v0.xy = {1.0, 0.0} ---> res0[0][1]
v0.xy = {2.0, 0.0} ---> res0[0][2]
 ...
v0.xy = {0.0, 1.0} ---> res0[1][0]
v0.xy = {1.0, 1.0} ---> res0[1][1]
 ...
}}}
 のようになっている。

 * それを踏まえて13-18行をC言語に翻訳してみると、処理内容が理解できると思う：
{{{
  r2.x = r2.x + l1.x;
  r100.x = r100.x + l0.z;
  if (r100.x % r77.y == 0) {
    r2.x = 0.0;
    r2.y = r2.y + l1.x;
  }
}}}

 * 変数の意味と定数の値はそれぞれ以下のとおり：
"l1.x = 1.0", "l0.z = 1",