基于OpenCL的實(shí)時(shí)KD-Tree與動(dòng)態(tài)場景光線跟蹤.pdf

1、光線跟蹤是一種可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量全局光照明效果的算法。該算法因?yàn)楹唵味粡V泛應(yīng)用。由于其算法復(fù)雜度較高，在實(shí)際應(yīng)用中難以達(dá)到實(shí)時(shí)繪制的要求。因此，實(shí)時(shí)光線跟蹤一直是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究領(lǐng)域追求的目標(biāo)。通過使用加速結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)并行算法來提高光線跟蹤的速度是近年來的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文提出了一個(gè)基于OpenCL并且可以跨平臺(tái)運(yùn)行的動(dòng)態(tài)場景實(shí)時(shí)光線跟蹤繪制算法。通過對通用GPU并行處理性能的發(fā)掘和對多核CPU計(jì)算性能的評估，我們將光線跟蹤的三個(gè)組成部分K

2、D-Tree建立、場景遍歷和繪制三個(gè)過程均設(shè)計(jì)在GPU上，而CPU則負(fù)責(zé)其中各模塊調(diào)度和參數(shù)計(jì)算，從而充分利用了各部件的計(jì)算性能，并有效降低了數(shù)據(jù)傳輸開銷。算法的核心是實(shí)時(shí)KD-Tree建樹算法。通過設(shè)計(jì)并行分區(qū)、并行SAH、緊密的數(shù)據(jù)管理以及區(qū)間性葉結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)等算法，可以在GPU中高效、高質(zhì)量地建立動(dòng)態(tài)場景的KD-Tree，同時(shí)高質(zhì)量KD-Tree也有效地加速了場景的遍歷速度。本文的算法較以前的多核CPU算法有更高的并行性，較以往的CU