Der unerwartete Triumph des Rejection Sampling: Ein tiefer Einblick in Performance-Tests

Bei der Optimierung seines Raytracers PSRayTracing hat der Autor die Performance-Tests für Algorithmen zur Erzeugung von Zufallsvektoren innerhalb eines Einheitskreises/einer Einheitskugel vertieft. Anfangs glaubte er, dass eine analytische Lösung effizienter wäre als Rejection Sampling. Benchmarks in Python und C++, auf verschiedenen Compilern und Hardware-Plattformen, ergaben jedoch überraschende Ergebnisse: Mit aktivierten Compiler-Optimierungen übertraf Rejection Sampling in vielen Fällen den analytischen Ansatz. Der Autor folgert, dass praktische Performance-Tests beim Optimieren von Code unerlässlich sind und man sich nicht auf theoretische Annahmen verlassen sollte, da Compiler-Optimierungsstrategien und Hardware-Variationen die endgültige Performance erheblich beeinflussen.