FastNoiseLite与FastNoise2的HLSL实现差异分析

背景介绍

FastNoiseLite和FastNoise2是两个流行的噪声生成库，广泛应用于程序化内容生成领域。许多开发者希望在GPU(通过HLSL)和CPU(通过SIMD)上使用相同的噪声算法，以获得跨平台一致的噪声输出。然而，实际使用中发现两者在相同参数下会产生不同的噪声结果。

核心差异点

哈希函数实现不同

FastNoise2采用了优化后的哈希函数实现，这是导致输出差异的主要原因。具体差异体现在：

1. 基础哈希函数：

   • FastNoiseLite使用简单的异或运算和乘法
   • FastNoise2增加了右移15位后再异或的操作

2. 梯度坐标计算：

   • FastNoise2的GradCoord函数使用了不同的哈希处理方式
   • 梯度表的结构和访问方式也有所不同

性能优化取舍

这种差异源于两个库不同的设计目标：

• FastNoiseLite的HLSL实现更注重GPU友好性
• FastNoise2的SIMD实现则针对CPU向量化进行了优化

解决方案探索

哈希函数移植

要使两者输出一致，需要将FastNoise2的哈希函数移植到HLSL版本中。关键函数包括：

1. HashPrimes函数：

int HashPrimes(int seed, int xPrimed, int yPrimed, int zPrimed)
{
    int hash = seed;
    hash ^= xPrimed;
    hash ^= yPrimed;
    hash ^= zPrimed;
    
    hash *= 0x27d4eb2d;
    return (hash >> 15) ^ hash;
}

2. GradCoord函数：

float GradCoord(int seed, int xPrimed, int yPrimed, int zPrimed, float xd, float yd, float zd)
{
    int hash = HashPrimes(seed, xPrimed, yPrimed, zPrimed);
    int hasha15 = hash & 15;
    
    // 梯度向量表
    float xg[16] = { /*...*/ };
    float yg[16] = { /*...*/ };
    float zg[16] = { /*...*/ };
    
    xd *= xg[hasha15];
    yd *= yg[hasha15];
    zd *= zg[hasha15];
    return xd + yd + zd;
}

完整一致性挑战

实现完全一致的输出还需要考虑：

1. 蜂窝噪声和域扭曲使用的HashPrimesHB函数
2. 噪声算法中所有依赖哈希的部分
3. 浮点数精度处理的一致性

性能考量

测试数据显示，在相同硬件上：

• HLSL计算着色器执行时间：0.117ms
• SIMD CPU实现执行时间：2462.604ms

这表明GPU实现有显著的性能优势，特别是在大规模噪声生成场景中。

架构设计建议

对于需要跨CPU/GPU一致性的项目，建议：

1. 核心算法隔离：将噪声生成的核心算法单独封装，便于不同平台实现
2. 抽象接口层：定义统一的噪声生成接口，背后根据平台选择实现
3. 测试验证：建立自动化测试验证不同平台的输出一致性

结论

虽然FastNoiseLite和FastNoise2在默认实现上存在差异，但通过精心移植核心算法，可以实现跨平台一致的噪声输出。这需要深入理解两个库的实现细节，并在关键算法点上保持严格一致。对于性能敏感的应用，这种努力是值得的，特别是当需要结合CPU和GPU计算资源时。