茂之钳
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M4.1 — 工业格式 (Agent #0): - JT parser: ISO 14306 Segment→Part→Mesh/LOD, XT B-Rep decode - Parasolid XT: text/binary parser, Body→BrepModel mapping - ACIS SAT: text format parser with version handling - IFC: SPF parser, IfcWall/Slab/Beam/Column entities - STEP AP242: PMI annotation + tolerance export - 47 tests covering all formats + edge cases M4.2 — GPU 加速 (Agent #1): - CUDA kernels: mc_kernel, qem_cost_kernel, tri_intersect_kernel - __constant__ memory for edge tables, atomic triangle collection - CPU fallback when CUDA unavailable (seamless degradation) - VDE_USE_CUDA CMake option, .cu compilation support - 9 tests with CPU path validation M4.3 — Python 绑定 (Agent #2): - vde_brep: BrepModel, make_*, boolean, STEP/IGES, heal, validate - vde_sdf: primitives, operations, to_mesh, gradient descent - vde_cam: roughing/finishing/drilling, Tool, ToolLibrary - vde_assembly: Assembly, AssemblyNode, interference, explode - Version: 3.3.0 synced across pyproject/setup/__init__ 13 files, ~5200 lines, 56+ tests
134 lines
5.0 KiB
C++
134 lines
5.0 KiB
C++
#pragma once
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/// @defgroup gpu GPU 加速模块
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/// CUDA 加速的 SDF 网格化、QEM 简化与布尔运算。
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/// 无 CUDA 环境自动退化为 CPU 实现，API 行为一致。
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/// @{
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#include "vde/mesh/halfedge_mesh.h"
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#include "vde/core/aabb.h"
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#include <functional>
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#include <vector>
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// ── CUDA 可用性宏（由 CMake 传入） ────────────────────────────
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#ifndef VDE_USE_CUDA
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# define VDE_USE_CUDA 0
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#endif
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namespace vde::gpu {
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using core::AABB3D;
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using core::Point3D;
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using core::Vector3D;
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using mesh::HalfedgeMesh;
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// ======================================================================
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// API
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// ======================================================================
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/**
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* @brief 检测 GPU（CUDA）运行时是否可用
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*
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* 运行时检测 CUDA 驱动 + 至少 1 个设备。
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* 编译时通过 VDE_USE_CUDA 宏控制是否链接 CUDA 库。
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*
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* @return true 若 CUDA 环境就绪且编译时已开启支持
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* @return false 否则
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*/
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[[nodiscard]] bool gpu_available() noexcept;
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// ── Marching Cubes ─────────────────────────────────────────────────
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/**
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* @brief GPU 加速 Marching Cubes（SDF → 三角网格）
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*
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* 将包围盒划分为 res³ 个体素。CUDA 路径：每线程一个体素，
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* 共享内存缓存相邻 SDF 值，原子计数器收集三角形。
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* 无 CUDA 时自动回退到 vde::mesh::marching_cubes() 等效实现。
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*
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* @param sdf 有符号距离函数 f(x,y,z) → double
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* @param bounds 包围盒（轴对齐）
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* @param res 每轴分辨率，总 voxel 数 = res³（默认 64）
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* @return HalfedgeMesh 三角网格，内部使用 HalfedgeMesh::build_from_triangles
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*/
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[[nodiscard]] HalfedgeMesh gpu_marching_cubes(
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const std::function<double(double, double, double)>& sdf,
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const AABB3D& bounds,
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int res = 64);
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// ── Mesh Simplify (QEM) ────────────────────────────────────────────
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/**
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* @brief GPU 加速 QEM 网格简化
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*
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* CUDA 路径：
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* - 并行计算每条边的塌缩代价（quadric error）
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* - 多 pass 逐步塌缩直到达到 target_ratio
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* - 每 pass 内独立边集并行塌缩
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* 无 CUDA 时自动回退到 vde::mesh::simplify_mesh()。
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*
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* @param mesh 输入三角网格
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* @param target_ratio 目标面数比例 (0, 1]
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* @return 简化后的网格
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*/
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[[nodiscard]] HalfedgeMesh gpu_mesh_simplify(
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const HalfedgeMesh& mesh,
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float target_ratio = 0.5f);
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// ── Boolean Intersect ──────────────────────────────────────────────
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/**
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* @brief GPU 加速布尔交集运算
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*
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* CUDA 路径：
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* - 空间哈希网格对三角形分组
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* - GPU 并行三角形-三角形求交
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* - 输出交集区域的重构网格
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* 无 CUDA 时自动回退到 vde::mesh 布尔运算。
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*
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* @param mesh_a 网格 A
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* @param mesh_b 网格 B
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* @return 交集网格（A ∩ B）
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*/
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[[nodiscard]] HalfedgeMesh gpu_boolean_intersect(
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const HalfedgeMesh& mesh_a,
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const HalfedgeMesh& mesh_b);
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// ======================================================================
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// CUDA 内核声明（仅在 CUDA 编译单元可见）
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// ======================================================================
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#if VDE_USE_CUDA
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/// CUDA 内核：Marching Cubes 体素处理
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void launch_mc_kernel(const double* sdf_grid, int res,
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const Point3D& origin, double cell_size,
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int* tri_count, int* tri_indices,
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double* tri_verts);
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/// CUDA 内核：QEM 边代价计算
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void launch_qem_cost_kernel(const double* vertices, int num_verts,
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const int* tri_indices, int num_tris,
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double* edge_costs, int* collapse_targets);
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/// CUDA 内核：三角形-三角形求交
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void launch_tri_intersect_kernel(const double* verts_a, const int* tris_a, int ntri_a,
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const double* verts_b, const int* tris_b, int ntri_b,
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const int* hash_bins, const int* hash_offsets,
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int* intersect_flags);
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/// CUDA 错误检查宏
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#define CUDA_CHECK(call) \
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do { \
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cudaError_t err_ = call; \
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if (err_ != cudaSuccess) { \
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fprintf(stderr, "CUDA error %s:%d: %s\n", \
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__FILE__, __LINE__, cudaGetErrorString(err_)); \
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std::abort(); \
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} \
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} while (0)
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#endif // VDE_USE_CUDA
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} // namespace vde::gpu
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/** @} */ // end of gpu group
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