基于GPU的光線跟蹤算法的研究.pdf

1、隨著GPU運(yùn)算能力和可編程性的大幅提高，GPU已經(jīng)成為高性價(jià)比的并行計(jì)算協(xié)處理器，特別適于密集的、高并行的通用計(jì)算。越來(lái)越多的研究人員開(kāi)始把各種基于CPU的密集計(jì)算引入到GPU上，利用GPU巨大的運(yùn)算能力來(lái)加速計(jì)算過(guò)程。光線跟蹤算法作為生成真實(shí)感圖像的重要方法，廣泛應(yīng)用在電影娛樂(lè)等行業(yè)。但是光線跟蹤算法是典型的密集、并行的算法。因此，利用GPU來(lái)加速光線跟蹤算法成為一種趨勢(shì)。
　　 本文討論了如何在支持CUDA平臺(tái)的GPU上實(shí)現(xiàn)

2、經(jīng)典光線跟蹤算法，在此基礎(chǔ)上改進(jìn)部分算法，提高光線跟蹤渲染速度。本文的主要內(nèi)容如下：
　　 1)研究了光線跟蹤的基本原理和流程，分析基于SIMD架構(gòu)的GPU的優(yōu)勢(shì)。使用KD樹(shù)加速結(jié)構(gòu)，在支持CUDA的GPU上構(gòu)建了光線跟蹤模型系統(tǒng)。
　　 2)分析光線跟蹤過(guò)程中主要部件的組合方式及對(duì)GPU資源的占用，選擇合適的內(nèi)核尺寸和網(wǎng)格設(shè)置，優(yōu)化光線跟蹤中各種數(shù)據(jù)在GPU內(nèi)存中的分配，以最大程度地利用GPU資源。
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