基于CUDA的光线跟踪系统设计与实现

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1、密级HL中国科学院大学UniversityofChineseAcademyofSciences硕士学位论文2013年5月ADesisnandImplementationofRayTracingSystem．．．_一basedonCUDABy【NiuRuoxi】DissertationSubmittedtoTheUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofAircraftDesign【AcademyofOpto—Electron

2、ics】May,2013关于学位论文使用权声明任何收存和保管本论文各种版本的单位和个人，未经著作权人授权，不得将本论文转借他人并复印、抄录、拍照、或以任何方式传播。否则，引起有碍著作权人著作权益之问题，将可能承担法律责任。关于学位论文使用授权的说明本人完全了解中国科学院光电研究院有关保存、使用学位论文的规定，即：中国科学院光电研究院有权保留学位论文的副本，允许该论文被查阅；中国科学院光电研究院可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存该论文。(涉密的学位论文在解密后应遵守此规定)签轹斗老峨’导师签名：畸莎矽日期：劫限f‘乒关于学位论文原创性声

3、明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均己在文中以明确方式标明。签名：爷呜翮张拐秒日期：枷．f辱摘要光线跟踪算法相较于光栅化渲染方法而言，其更加贴合实际的光作用过程，采用的是更加真实的全局光照，因此其渲染效果更加逼真和具有质感。但是由于光线跟踪算法计算量巨大，导致传统基于CPU的渲染方法不能满足高效渲染的要求。随着近几年来GPU用于通用计算的逐渐推广，场景管理方法的不断更新与成熟，光线跟

4、踪算法的加速问题又成为当下的一个热点。本文利用光线跟踪算法其特点，并根据CUDA的优势与局限性，设计并实现了一个基于CUDA并行架构下的光线跟踪渲染系统。该系统从软件和硬件两个方面对基于光线跟踪的渲染进行了加速。软件部分采用场景管理优化的方法，对场景进行分割，减少光线与面片的求交计算量。硬件加速体现在利用CUDA的并行架构，以每个像素点为一个独立线程，满足大规模多线程的并行运算。针对光线跟踪算法和CUDA的特点，考虑到通用性、可扩展性、交互性等几个方面，利用分层设计的思想不同模块分别划分到CPU、GPU中执行，模块之间通过接口进行通信和数据交换，保证了模块的相对独立性

5、。通过考虑CPU和GPU的性能，发挥CPU具有强大的逻辑判断能力，GPU高效的并行计算处理能力的特点，CPU端实现了模型导入模块、KD树生成模块，GPU端实现了光线生成模块、基于KD树遍历加速优化的光线求交计算。分层设计与模块化程序相结合，最大程度的发挥了CPU和GPU的长处。最后进行了反射、折射等渲染效果分析，对比了传统CPU渲染方法和本文实现方法的渲染速度，实验数据表明，通过基于CUDA的光线跟踪算法可以比传统方法快近200倍的效率。关键字：光线跟踪，OBJ模型，KD树，光照模型，CUDAABSTRACTComparedwithrasterizerrenderin

6、gmethod，Raytracingalgorithmismorerealisticwiththelightprocessandtheglobalilluminationismorereal．Sotherenderingeffectismorelifelikeandtactile．But，becauseofthegreatcalculationofraytracingalgorithm，thetraditionalrenderingmethodwhichisbasedontheCPUcan’tsatisfytherequirementofefficientrender

7、ing．Inparticular，withthedevelopmentoftheGPUforgeneralcomputing，thescenemanagementmethodisconstantlyupdatedandmature，theaccelerationofraytracingalgorithmhasbecomeahotspottlnWInthispaper,accordingtotheadvantagesandlimitationsofCUDAandtheraytracingalgorithm’Scharacteristic，designs