gpu光线跟踪算法加速结构研究

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1、GPU光线跟踪算法加速结构研究摘要：基于GPU的光线跟踪算法是当前图形学研究的一个暖门，也是将来用于广告、片子、游戏等娱乐工业的枢纽技术。本文论述了如何对基于GPU的光线跟踪算法入行实现，以及利用各种加速结构，加速算法实现，入步算法执行效率，并对各种加速结构的效果入行了比较研究。枢纽词：GPGPU光线跟踪BVHKD-Tree本文于免费，提供精品范文计算机网路，计算机应用论文。1．引言近年来，CPU无论在运算能力，仍是在可编程性上都得到了大幅的入步，GPU已经在需要大量运算的密集运算领域施铺了举足轻重的作用。各种基于CPU的密集运算被移植到GPU上，以利用G

2、PU巨大的运算能力，加速整个算法的运算过程。光线跟踪算法是天生真实感图形的一种非常重要的方法，在片子、游戏、广告等工业，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长短常耗时的操纵。因此，假如能够将CPU上的光线跟踪算法，映射到CPU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，基于CPU的光线跟踪算法已成为海内外科研职员的研究暖门。2．基于GPU的光线跟踪本文于免费，提供精品范文计算机网路，计算机应用论文。2.1相关工作当前，主要由两种方法利用CPU来加速光线跟踪算法。第一种是Carr等

3、人提出来的，将CPU转换为一个蛮力的执行光线一三角形求交的计算器，而将任何的光线天生以及着色过程在CPU上完成。这就需要CPU依然执行尽大部门的渲染工作。Carr等人指出，在ATIRadeon8500上，每秒最快能够执行1亿2千万次的光线一三角形求交。同时，也指出，因为GPU的单精度浮点的限制，图片上依然存在一些不太真实的地方。第二种方法由Purcell等人提出的，改种方法将整个光线跟踪器都移植到CPU长入行实现。从光线的产生，加速结构的遍历，到最后的着色过程都在GPU上执行。此后，有良多相同的项目都是基于Purcell的模型长入行的。本文于免费，提供精品

4、范文计算机网路，计算机应用论文。2.2GPU上的光线跟踪算法的映射方式将传统的CPU上执行的光线跟踪算法，映射成为一个GPU协助的，或者基于GPU的光线跟踪器有众多方法。下面重点先容Purcell提出的映射模型，以及在本文的实现中提出的一个基于CPU的aryray)。在一个GPU上，能够使用光栅器的插值的能力，在一个单一的内核调用中，产生所有的原始光线。本文于免费，提供精品范文计算机网路，计算机应用论文。给定观察矩形（被采样用于产生图片的投影平面的一部门）的四个角，以及视点，首先计算出这个视锥体的四条边线。假如让光栅器在这4条光线之间，按照512×512规

5、格，在这四条光线之间按照方向入行插值，终极就可以获得能够产生一幅512×512图片（一个像素一个采样点）的所有原始光线的方向。同时能够将这些方向存储在一个纹理里，并把它作为求交内核的输进。所有的原始光线具有相同的起始点，但是仍旧把它存储在一个同方向纹理具有相同维度的纹理内。由于当天生暗影光线或者反射光线的时候，光线的原点会发生改变。求交内核把光线的原点，方向，以及场景的描述作为输进数据。在内核被调用数次之后，我们对于每一个像素输出一个击中记实。假如一条光线击中了场景中的某个三角形，返归击中点的3个重心坐标，以及相关的被击中的三角形。此外，还将输出被发现的交

6、点沿光线的间隔，以及被击中三角形的材质。这就需要使用5个浮点数值组成一个击中记实。纹理只能够支持4个颜色通道(RCBA)，所以，假如能把击中记实裁减到4个值，那么将长短常有益的。观察发现，只需要3个重心坐标的两个，由于在三角形内部，它们相加的和老是1。这就使得在一个单独的RGBA纹理中存储交点记实是可行的，并且它的维度同其它两个光线纹理的维度相同。Moller和Trumbore提出了一个高效的光线一三角形求交算法，使用这个算法，并利用CPU在向量计算上的上风来入行求交计算。下面列出了求交的代码，这个代码也铺示了如何利用向量指令来入步效率。当所有的原始光线都

7、已经计算出了相交的状态的时候，就能够查询着色过程所需要的表面法线和材质的信息。每一个击中记实都存储了一个指向材质纹理的索引，这个材质纹理包含了三角形的法线，材质颜色以及类型。三个顶点的法线根据击中记实的中央坐标入行了插值。终极的颜色能够按(N-L)C入行计算，此处Ⅳ是法线，L是光源的方向，G是三角形的颜色。现在根据击中的三角形所具有的材质的类型（漫反射材质，或者镜面反射材质），需要产生二次光线，以此来计算暗影和反射。1)假如一条光线射出场景之外，像素就被赋予全局的背景颜色。2)假如一条光线击中了一个漫反射材质表面，就发射一条暗暗射线(shdoailbox技

8、术，这就意味着需要对于相同的光线和三角形之间入行不止一次的相交测试