基于gpu的光线跟踪算法的加速结构比较研究

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1、摘要近几年来，随着GPU运算能力和可编程性的大幅提高，GPU已经在需要大量运算的密集运算领域发挥了重要的作用。越来越多的研究人员开始把各种基于CPU的密集运算引入到GPU上，从而利用GPU巨大的运算能力，加速整个算法的运算过程。光线跟踪算法是生成真实感图形的一种重要方法，在电影，游戏等娱乐产业，获得广泛的应用，而光线跟踪算法也是典型的密集运算算法，利用原始的基于CPU的光线跟踪渲染一幅图片需要大量的时间。因此，如果能够将CPU上的光线跟踪算法，映射到GPU上，加速光线跟踪算法的执行时间，将会带来巨大的经济效益。因此，

2、基于GPU的光线跟踪算法成为国内外科研人员的研究热点。本文将着重探讨如何将基于CPU的光线跟踪算法映射到GPU上。由于早期的GPU主要用来进行图形处理，从而利用GPU来做通用计算，需要一定的转换过程。当前的GPU已经具有了强大的可编程性，可以将GPU视为一个可并行执行的流处理器，基于这种流处理模式，利用片段着色程序，具体实现了GPU上的光线跟踪器，以及相对应的三种不同的加速结构。对于加速结构在GPU上的表示形式，以及遍历方法的实现本文给出了具体的解决方案。另外，本文还对于均匀栅格(Unifom例d)，KD．缸优，包围

3、体层次(BVH)这三种结构实际在GPU上的加速效果进行了试验比较，以此来确定哪种加速结构对于GPU而言更加适合。本文所作的主要研究和创新性体现在以下几个方面：1)设计并实现了一个基于GPU的光线跟踪器，将光线跟踪算法映射到GPU上。一2)详细的讨论了均匀栅格(UnifonnGrid)，l①-仃ee，包围体层次(BⅧ)这三种不同的加速结构如何在GPU上进行表示，在纹理中以何种数据布局来表示它们。又由于GPU中不存在像CPU那样的堆栈结构，所以，本文也探讨了如何在GPU上，以非递归的形式来遍历l①舭e，包围体层次(BⅧ)

4、这样的树形结构。3)对于GPU上的这三种加速结构，本文还以相同的场景对其进行加速效果上的测试，从而找出何种加速结构对于GPU而言更加的高效。此外，本文还对GPU上的各种加速结构进行了性能上的优化，在前人的研究基础上，通过充分应用现代GPU所提供的更加强大的功能，和更加灵活的编程方法，对其进行了优化改进，从而更进一步的加快了它们的处理速度。在对测试结果进行的分析的基础上，本文得出的结论是：对于GPU上的加速结构而言，BVH的加速效果最好，并且在创建和遍历上都相对简单，易于实现。关键词：光线跟踪，l①．嗽，均匀栅格，包围

5、体层次，GPU⑨硕士学位论丈MASTER’STHESISAbstractRcCently，、vimthera讲dlyincreaSillgprocessingpower舡ldthegrowingoft11ele、，elsofⅡ1epro莎删mabili锣ofg硒pllicsp眦essingu11itS(GPUs)，GPUshavebcC0Ⅱ1epopul龃pl缅皿sfordoinglotSofC0m】?ut撕on-intenSivejobs．MoreandI∞rerese玳herbeg孤t0irl仃oduce也eGP

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