摘要:基于GPU的光线跟踪算法是当前图形学研究的一个热点,也是将来用于广告、电影、游戏等娱乐产业的关键技术。本文论述了如何对基于GPU的光线跟踪算法进行实现,以及利用各种加速结构,加速算法实现,提高算法执行效率,并对各种加速结构的效果进行了比较研究。
关键词:GPGPU 光线跟踪 BVH KD-Tree
1.引言
近年来,CPU无论在运算能力,还是在可编程性上都得到了大幅的提高,GPU已经在需要大量运算的密集运算领域发挥了举足轻重的作用。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非常重要的方法,在电影、游戏、广告等产业,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是非常耗时的操作。因此,如果能够将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国内外科研人员的研究热点。
2.基于GPU的光线跟踪