浅析虚拟现实应用中的并行渲染技术论文

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1、浅析虚拟现实应用中的并行渲染技术论文.freeliddle和sort—last，该理论成为并行图形渲染和分布图形渲染研究的里程碑。sort—first方式在图形流水线的开始阶段就将图元分配到各渲染节点；sort—middle在几何变换与光栅化之间重新分布图元；sort—last则在流水线的最后重新分布像素。sort—middle和sort—last方式都在一定程度上符合图形流水线的自然形态，因此，适合硬件实现，如SGI的RealityEngine和InfiniteReality是sort—middle系统，HP与UNC合作的PixelFlos)，在一些相同的处理单元上同时对这些数据流进行处

2、理。这种方式的并行效果不受渲染流水线级数的限制，但受制于相同的处理单元的数目和系统内部的通信带宽。由于多边形渲染算法数据问的相关性很弱，因此数据并行方式有较大的潜力。3．1．2功能并行渲染节点内流程主要分为图形渲染、数据通信和同步等待3个功能阶段。其中，图形渲染和数据通信耗时较多，也最有可能成为系统的瓶颈；系统同步等待本身花费不大，主要与节点的渲染和通信直接相关。为了有效地提高系统效率，在渲染节点主要实现图形渲染和数据通信的同步。3．2负载平衡技术对sort—first并行渲染系统而言，渲染任务分布策略一般基于屏幕的任务划分，负载平衡问题的研究焦点是屏幕的划分和屏幕分配的算法。根据屏幕划分

3、是否固定，这些算法主要分为静态的和适应性的。对于静态算法，图形应用的有效性并没有得到保证；目前适应性负载平衡算法主要有：Roble算法，median—cut算法，ADH算法l。J。这些算法都是基于图元数据分析的，将任务的负载用屏幕区域内的几何图元分布特性来度量。上述适应性算法的缺点是节点需要遍历图元，遍历的过程中还需要同步，且算法本身耗时，这需要较大的时间开销，导致效率降低和延迟增加。此外，采用图元数据作为衡量负载的标准虽然能够精确地衡量负载，但在实际应用中，由于渲染节点计算能力的差异，或者即使计算能力相同而节点本身状态不同，都会导致渲染相同数量几何图元的时间不同，因此这些算法并不能很好地

4、解决负载平衡问题。下面结合基于图元数据分析算法的屏幕划分精细网格思想提出一种基于网格划分的时间衡量负载算法。该算法以渲染时间直接衡量负载，利用仿真应用的帧问连续性，结合节点历史渲染时间数据，同时兼顾节点本身处理图元数据能力，建立渲染时间到屏幕区域负载权重的映射，计算屏幕区域负载权重表。以该屏幕区域负载权重表为依据进行任务分配。图2显示了2种算法的不同工作模式。基于几何数据分析算法的共同模式可表示成图2(a)，负载平衡控制模块输入几何数据和当前帧的几何变换矩阵(通常从客户端获得)，运算出新的屏幕剖分方式，作为重新分配渲染任务的依据。基于时间分析的算法如图2(b)所示，不考虑几何数据，实时捕捉

5、渲染节点渲染一帧的时间，结合前一帧的剖分方式，快速计算出新的剖分方式，控制下一帧的渲染。由于避免了庞大的几何数据计算，因此这种算法花费很小，测试结果证明其非常实用和有效。另外，从图2可以看出，由于增加了反馈回路控制，因此有利于快速达到平衡。负载平衡的根本目的是缩短各渲染节点渲染时间并使彼此尽可能接近，因此，以渲染时问衡量负载的平衡算法比基于几何数据分析的负载平衡算法更加接近问题的本质。负载平衡模块运行在系统客户端的流程如下：(1)用户服务节点发送统一位姿信息和屏幕划分方案到渲染节点，启动第k帧渲染。(2)渲染节点完成渲染，输出像素数据到图像服务节点。(3)渲染节点记录自身渲染时间，发送给负

6、载平衡节点。(4)负载平衡节点汇总渲染时问，判断负载平衡条件，负载平衡系数(最重载／最轻载)是否超过限定值(根据试验确定)：未超过(表明负载平衡)，采用屏幕划分方案；否则看作负载不平衡，根据各节点渲染时间计算屏幕区域负载权值表，并确定屏幕划分方案。(5)图像服务节点汇总像素数据，拼接输出。算法要点：(1)屏幕划分为大小一致的精细网格(图3)，每个网格赋初始权值1(网格负载权重总值等于网格数)，以网格作为屏幕分配的单元。(2)以渲染时间作为衡量渲染节点负载的指标，并作为计算区域负载权重表的依据。(3)负载平衡模块根据区域负载权重表进行负载平衡计算，确定屏幕划分方案。屏幕以与mediancut

7、相同的层次方法沿着单元边界被划分。单元总计表允许通过二分查找操作决定划分的位置。或者，该算法可以通过选择合适的划分比率来允许使用非2的整数次幂的处理器数，而不是每次等份划分，见图3。(4)各渲染节点根据屏幕划分方案执行渲染任务，记录本帧渲染时间并反馈给负载平衡模块作为负载平衡计算的依据。这借鉴了反馈控制的思想。(5)在负载平衡计算过程中以网格负载权重总值对网格负载权值进行归一化计算的依据。3．3图元归属判断和模型预处理图