SPH基础(三): 树结构邻居搜索

plloningye@gmail.com (Keqi Ye) — Mon, 12 May 2025 00:00:00 +0000

树结构（基于根据 Burtscher 和 Pingali 的研究）

本文将介绍广泛用于 SPH 代码和 N 体模拟中的树结构（Tree Structure）。这种数据结构主要应用于以下两个核心问题：

1. 粒子领域搜索（Neighbor Search）

在 SPH（光滑粒子流体力学）模拟中，每个粒子需要在核尺度 \( h \) 范围内查找邻居粒子，以便计算密度、压强梯度、粘性等物理量。树结构能够加速邻域搜索，尤其适用于粒子分布高度非均匀的情形。

2. 自引力计算（Self-Gravity Computation）

在引力主导的粒子系统（如星系模拟、星体碰撞）中，粒子间存在万有引力作用。直接计算所有粒子对的引力开销为 \( \mathcal{O}(N^2) \)，不可接受。基于树的近似方法（如 Barnes-Hut 算法）可将计算复杂度降至 \( \mathcal{O}(N \log N) \)，同时保持较高精度。

接下来的章节将分别介绍树结构在上述两个问题中的构建方法、搜索策略和性能优化。

关于传统的 链表法（Linked-List） 粒子领域搜索，请参考我另一篇博文： 👉 使用链表进行 SPH 邻域搜索

实现步骤

根据相关文献，每次执行自引力计算或粒子邻域搜索时，通常需要以下四个步骤：

确定粒子空间范围
统计所有粒子的空间边界，获取 \( x_{\min}, x_{\max}, y_{\min}, y_{\max}, z_{\min}, z_{\max} \)，用于初始化树结构的根节点或空间划分范围。
构建树结构
将粒子递归划分到空间树节点中，常用的数据结构包括八叉树（Octree）或 KD 树。每个叶子节点包含若干粒子或达到最小划分条件。
粒子空间排序
对粒子进行 Morton 编码（Z-order curve）或 Hilbert 曲线编码，并按照空间位置排序，便于缓存一致性和后续并行处理。
树遍历计算
遍历树结构：
- 若执行 自引力计算，使用 Barnes-Hut 近似规则判断是否聚合节点质量；
- 若执行 邻域搜索，在每个节点中判断与查询粒子的距离是否小于核尺度 \( h \)，从而筛选可能邻居。

确定粒子空间范围

直接使用规约算法求最大最小值

构建树结构

由于 GPU 上无法高效实现指针式链表结构，我们使用数组来模拟树的链接关系（例如子节点指针）。假设有一个整型数组 child，其长度远大于粒子总数 numParticles，并初始化为 -1，表示所有节点尚未使用。

区分叶子节点与根节点

在树结构中，如何区分整型数组 child 的某一个位置存储的是 叶子节点（粒子） 还是 根节点 是一个关键问题。

标识方法：

-1：表示该位置为空，未被占用。
-2：表示该位置已被锁定，当前线程正在使用该位置（通常用于进行原子操作）。
-3：表示该位置是一个节点，每个节点一定会有子树（可能是子节点，也可能是粒子，粒子的子节点一定为空：-1）。
0 到 numParticles - 1：表示粒子，每个位置对应一个粒子。

显然，如果第 i 个位置被锁定，那么：

在三维情况下，8*i+1+0 到 7（即一个八岔树及其子树等）都被锁定；
在二维情况下，4*i+1+0 到 3（即一个四岔树及其子树等）都被锁定；
在一维情况下，i 及其相邻部分也会被锁定。

注意，任意索引i的子节点计算方法为：8*i+1+0，与传统的八叉树计算方法不同，这是因为我的代码中，0节点保存的是最大的根节点信息。

– 这意味着，如果一个位置被锁定，其他线程将无法访问该位置的子树或其子树的子树，确保了并行计算中节点及其相关子节点的安全。

使用原子操作同步线程

当多个线程并发地尝试访问同一个子节点槽位时，可以使用 CUDA 提供的原子操作 atomicCAS（Compare And Swap）来进行线程间同步。

以下是原子操作的代码示例：

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int re = atomicCAS(&child[p], -1, -2); // 尝试占用 child[p]

该操作的含义是：

若 child[p] == -1：表示该槽位尚未被占用，当前线程成功将其原子地设置为 -2，表示“锁定中”或“准备插入”；
若 child[p] != -1：说明该槽位已被其他线程占用或已被插入，当前线程需退出或重试；
返回值 re：表示操作前的旧值。如果 re == -1，则说明当前线程成功锁定了该节点。如果 re != -1 ，则 atomicCAS 函数发现比较不成立，直接返回了旧值，也不会替换-2而打乱child数组内容。

写到这里，树结构数组child的构建就很容易了。下面是伪代码

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#define childListIndex(nodeIdx, childNum) ((nodeIdx) * TREETYPE + 1 + (childNum))

#define EMPTY -1
#define LOCKED -2
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define NODE -3

//RealType4 是 float4 或 double4 的别名，我这样写是为了区分单双精度计算，众所周知，消费级显卡的双精度计算能力比较差。。
//粒子的w分量存放了质量，节点的w分量存放了节点半径（正方体的边长的一半）。
//目前还没有添加节点质心的计算逻辑，后续会加，用于计算粒子的引力，参考：
//A hierarchical O(N log N) force-calculation algorithm 本文发表在nature上，顶礼膜拜


__global__ void buildTreeKernel(SPHState *deviceP, treeData *tree)
{
 // 为避免混淆，明确区分粒子和节点的位置数组
 RealType4 *particlePositions = deviceP->positions;
 volatile RealType4 *nodePositions = tree->positions;
 RealType4 *nodeRoot = tree->nodeRoot;
 volatile int *childList = tree->childList;
 int childListLength = tree->childListLength;
 int numParticles = tree->numParticles;
 int inc = blockDim.x * gridDim.x;
 int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
 int k;
 int childIndex, child;
 int lockedIndex;
 RealType x, y, z;
 RealType rootRadius = nodeRoot->w;
 RealType rootX = nodeRoot->x;
 RealType rootY = nodeRoot->y;
 RealType rootZ = nodeRoot->z;

 // 添加跟踪当前节点位置的变量
 RealType currentX, currentY, currentZ, currentR;

 int depth = 0;
 int isNewParticle = TRUE;
 int currentNodeIndex;
 bool isInsert;

 while (i < numParticles)
 {
 isInsert = false;
 while (!isInsert)
 {
 RealType4 pos = particlePositions[i];
 depth = 0;
 x = pos.x;
 y = pos.y;
 z = pos.z;

 // 开始于根节点（索引0）
 currentNodeIndex = 0;
 currentX = rootX;
 currentY = rootY;
 currentZ = rootZ;
 currentR = rootRadius;

 childIndex = 0;
 if (x > currentX)
 childIndex = 1;
 if (y > currentY)
 childIndex += 2;
 if (z > currentZ)
 childIndex += 4;

 // 跟随路径到叶节点
 currentNodeIndex = childListIndex(currentNodeIndex, childIndex);
 currentR *= 0.5;
 currentX += ((childIndex & 1) ? currentR : -currentR);
 currentY += ((childIndex & 2) ? currentR : -currentR);
 currentZ += ((childIndex & 4) ? currentR : -currentR);
 child = childList[currentNodeIndex];
 depth++;
 //下面这个while循环是为了寻找叶子节点
 while (child == NODE)
 {
 // 确定在新节点中的子节点索引
 childIndex = 0;
 if (x > currentX)
 childIndex = 1;
 if (y > currentY)
 childIndex += 2;
 if (z > currentZ)
 childIndex += 4;

 // 跟随路径到叶节点
 currentNodeIndex = childListIndex(currentNodeIndex, childIndex);
 currentR *= 0.5;
 currentX += ((childIndex & 1) ? currentR : -currentR);
 currentY += ((childIndex & 2) ? currentR : -currentR);
 currentZ += ((childIndex & 4) ? currentR : -currentR);
 child = childList[currentNodeIndex];
 depth++;
 }

 // 插入粒子到当前节点的子节点
 //三种情况：
 //1.当前叶子节点被占用，那么重试
 //2.当前叶子节点为空，这是最简单的情况，直接插入即可
 //3.当前叶子节点被粒子占用，本线程读取old节点信息，对他们两个节点进行细分，直到他们被分属到不同的象限
 if (child != LOCKED)
 {
 lockedIndex = currentNodeIndex;
 if (child == atomicCAS((int *)&childList[lockedIndex], child, LOCKED))
 {
 if (child == EMPTY)
 {
 // 直接插入粒子
 childList[lockedIndex] = i;
 isInsert = true;
 }
 else
 {
 //此处处理两个节点细分的情形
 。。。。。。
 //这个循环尝试细分，直到他们俩被分开到不同的象限
 do
 {
 // 确定已存在粒子在新节点中的位置
 int childNewIndex = 0;
 if (oldParPos.x > currentX)
 childNewIndex = 1;
 if (oldParPos.y > currentY)
 childNewIndex += 2;
 if (oldParPos.z > currentZ)
 childNewIndex += 4;

 // 确定当前粒子在新节点中的位置
 int currentNewIndex = 0;
 if (x > currentX)
 currentNewIndex = 1;
 if (y > currentY)
 currentNewIndex += 2;
 if (z > currentZ)
 currentNewIndex += 4;

 if (childNewIndex != currentNewIndex)
 {
 // 两个粒子在不同子节点，可以插入
 childList[childListIndex(currentNodeIndex, childNewIndex)] = child;
 childList[childListIndex(currentNodeIndex, currentNewIndex)] = i;
 isInsert = true;
 break; // 退出循环
 }
 else
 {
 // 仍在同一子节点，需要继续细分
 // 注意每次细分都会创建新节点，需要保存节点的包围盒信息 用于领域搜索
 // // 写入新节点的中心和半径
 nodePositions[currentNodeIndex].x = currentX;
 nodePositions[currentNodeIndex].y = currentY;
 nodePositions[currentNodeIndex].z = currentZ;
 nodePositions[currentNodeIndex].w = currentR;
 childList[currentNodeIndex] = NODE;
 // 内存同步，保证所有线程都可以看到有新的节点被写入了
 __threadfence();
 }

 } while (true);

 // 确保所有子树的写入完成
 __threadfence();
 //释放锁
 childList[lockedIndex] = NODE;
 }

 i += inc;
 }
 }
 }
 }
}

当前实现的局限性

虽然稀疏树在数据结构上直观且灵活，但在并行构建和 GPU 加速场景下，它仍然存在一些明显的局限：

节点访问不连续：稀疏树的节点在内存中通常分散存放，导致 GPU 在并行访问时频繁出现非连续内存读取，影响带宽利用率。
显存需求高：由于稀疏树存储方式不连续，GPU 在构建和查询过程中需要额外的显存来管理指针和节点结构，这使得在大规模数据下显存压力大，很容易超过显存限制。

为了解决这些问题，我们提出了 稠密存储的并行树构建方案。该方案将树节点连续存储在内存中，并结合优化的并行算法，使 GPU 能够高效地访问数据，从而显著提升构建速度和查询性能。同时，稠密存储方案能够更合理地利用显存，降低显存占用，提高处理大规模数据的能力。

更多关于实现细节和性能优化的方法，可以参考：基于稠密存储的并行树构建。

[1] Burtscher, Martin, and Keshav Pingali. “An efficient CUDA implementation of the tree-based barnes hut n-body algorithm.” GPU computing Gems Emerald edition. Morgan Kaufmann, 2011. 75-92.

title: 基于稠密存储的并行树构建实现方案 description: date: 2025-08-15 slug: dense-tree-build categories: - 并行计算 - 树结构 - CUDA draft: false

基于稠密存储的并行树构建实现方案

引言

在空间划分与邻域搜索等算法中，树形数据结构（如八叉树、四叉树、Barnes-Hut 树）是高效的加速手段。
构建这类树结构时，存储方式是影响性能与内存效率的关键因素之一。
常见的存储方式有两种：

稀疏存储（Sparse Storage）：为每个节点预留较大索引空间，按需填充，易实现，但会浪费内存。
稠密存储（Dense Storage）：节点存储在连续数组中，按照构建顺序紧密排列，节省内存，但需要额外的管理逻辑。

你之前的实现采用了稀疏存储，在高粒子数时内存占用明显增加。
本文将介绍如何基于稠密存储实现高效的树构建，并给出 CUDA 并行版本的实现思路。

稠密存储的基本思想

稠密存储的目标是：

节点数组紧凑存放，不留大块未使用空间
节点索引直接映射到数组下标
在插入新节点时，通过一个全局 maxNodeIndex 递减分配新位置

这种方法类似“倒着分配”节点空间：

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[粒子0] [粒子1] ... [粒子N-1] [内部节点M] [内部节点M-1] ...

其中：

0 ~ numParticles-1 区间存放叶子节点（粒子）
numParticles ~ maxNodeIndex-1 区间存放内部节点

数据结构设计

在稠密存储中，核心数据结构通常包括：

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// 粒子数据
struct Particles {
 double *x, *y, *z; // 坐标
 double *m; // 质量
 double *ax, *ay, *az; // 加速度
 int *depth; // 树深度
};

// 树节点信息
struct Tree {
 volatile double *x, *y, *z; // 节点中心
 volatile double *m; // 节点半径（或质量等）
 int *childList; // 存储子节点索引
 int maxNodeIndex; // 当前可分配的最大索引（递减）
};

关键点：childList 是一维数组，通过 childListIndex(nodeIndex, childSlot) 映射到节点的第几个子节点位置。这样存储方式天然紧凑。

构建流程详解

稠密存储的构建逻辑如下：

初始化根节点
- 根节点索引为 numNodes-1（数组末尾）
- 保存中心坐标和半径
遍历粒子（并行）
- 每个线程处理多个粒子，步长为 blockDim.x * gridDim.x
- 缓存粒子坐标，加速比较
下行查找插入位置
- 从根节点开始，判断粒子属于哪个子象限（八叉树中 0~7）
- 如果子节点是内部节点，继续下行
- 如果子节点是空的，直接插入粒子
- 如果子节点是另一个粒子，创建新的内部节点
创建新内部节点
- 使用 atomicSub 从 maxNodeIndex 分配新的节点索引
- 计算新节点的中心和半径
- 将已有粒子与新粒子分别插入到不同的子槽中
- 如果两者仍落在同一个槽内，继续细分
解锁与同步
- 通过 atomicCAS 实现插入位置的原子锁定
- 使用 __threadfence() 确保内存可见性

核心代码片段

下面是简化版的稠密存储节点分配逻辑：

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if (child == atomicCAS(&childList[lockedIndex], child, LOCKED)) {
 if (child == EMPTY) {
 childList[lockedIndex] = particleIndex;
 } else {
 // 分配新节点
 newNodeIndex = atomicSub(&maxNodeIndex, 1) - 1;
 // 设置新节点中心与半径
 px[newNodeIndex] = currentX - r + dx;
 py[newNodeIndex] = currentY - r + dy;
 pz[newNodeIndex] = currentZ - r + dz;
 pm[newNodeIndex] = r * 0.5;
 // 初始化子节点
 for (int k = 0; k < numChildren; k++) {
 childList[childListIndex(newNodeIndex, k)] = EMPTY;
 }
 // 将旧粒子和新粒子分别放入不同槽
 childList[childListIndex(newNodeIndex, oldChildSlot)] = oldParticle;
 childList[childListIndex(newNodeIndex, newChildSlot)] = newParticle;
 __threadfence();
 childList[lockedIndex] = newNodeIndex;
 }
}

并发与同步

由于多线程同时构建树，必须保证以下两点：

原子操作
- atomicCAS（Compare And Swap）防止多个线程同时插入同一位置
- atomicSub 分配新节点索引
内存同步
- __threadfence() 确保其他线程能看到已更新的节点数据

注意：稠密存储的节点数组在分配时是倒着使用的，所以不会和粒子索引冲突。

性能分析与优化建议

优点：

内存占用大幅减少（只存实际存在的节点）
索引紧凑，缓存命中率高
遍历效率提升

缺点：

节点分配依赖 atomicSub，在极高并发下可能成为瓶颈
实现复杂度高于稀疏存储

优化方向：

批量分配节点索引，减少 atomicSub 次数
合并锁与节点写入步骤，减少原子操作冲突
在共享内存中缓存部分子节点

总结与应用场景

稠密存储特别适合：

粒子数量大、空间分布均匀的模拟（如 SPH、N-body）
对内存占用敏感的 GPU 应用
需要频繁重建树结构的实时计算

与稀疏存储相比，稠密存储在 GPU 环境下通常能获得更高的性能与更低的内存消耗，尤其是在节点数量接近粒子数量时优势明显。

参考实现：本文的构建思路源自 CUDA 并行 Barnes-Hut 树构建的常见模式，并结合了你的原始代码进行稠密化处理。

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