检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江工商大学信息与电子工程学院,浙江杭州310018
出 处:《计算机科学与技术汇刊(中英文版)》2014年第4期132-139,共8页Transactions on Computer Science and Technology
摘 要:对于复杂场景的高质量图像渲染,可能需花费几个小时,而使用图形处理器(GPU)来加速渲染进程是一种很好的选择。针对该问题,通过修改渐进式光子算法的实现过程,使得该算法能够通过统一设备计算架构(CUDA)和光线追踪引擎OptiX完全运行在图像处理器(GPU)上;从而充分利用GPU强大的并行计算能力,加速光子映射的实现。并提出了渐进式光子映射的分布式渲染实现方法,同时使用多个GPU高效率地执行改进的光子映射算法。实验结果证明了采用分布式系统中6个GPU进行渲染,经过1000次迭代,加速比提高到5.7,得到接近线性的加速。It took a few hours to render high-quality images in complex scenes. So, it was a good choice using Graphics Processing Unit (GPU) accelerate the rendering process. We modified the implementation process of progressive photon algorithm, and let the algorithm runs entirely in the GPU by Compute Unified Device Architecture (CUDA) and ray tracing engine OptiX. So, we could take full advantage of the powerful parallel computing capabilities of GPU to accelerate the photon mapping implementation. Then we proposed the distributed rendering implementation of progressive photon mapping, while executing the improved progressive photon mapping implementation algorithms using multiple GPUs. The results show that the speedup increased to 5.7 after 1000 iterations rendering in six GPUs of distributed system, and it gets close to linear acceleration.
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