기각 샘플링의 예상치 못한 승리: 성능 테스트에 대한 심층 분석
2025-01-31
저자는 광선 추적기 PSRayTracing을 최적화하는 과정에서 단위 원/구 안에 난수 벡터를 생성하는 알고리즘의 성능 테스트를 심층적으로 수행했습니다. 처음에는 해석적 해법 알고리즘이 기각 샘플링 알고리즘보다 효율적이라고 생각했지만, Python과 C++의 벤치마크 테스트와 다양한 컴파일러 및 하드웨어 플랫폼에서의 테스트 결과는 예상과 달랐습니다. 컴파일러 최적화를 활성화하면 기각 샘플링 알고리즘이 많은 경우 더 높은 성능을 보였습니다. 저자는 코드를 최적화할 때 이론적 추론에 의존하지 않고 실제 성능 테스트를 반드시 수행해야 한다고 결론짓습니다. 컴파일러 최적화 전략과 하드웨어의 차이가 최종 성능에 큰 영향을 미치기 때문입니다.
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