对大规模场景的实时绘制是当前计算机图形学领域的研究热点。大规模场景由于数据量大，当前的图形硬件的处理速度难以做到对其进行实时绘制。一种常用的加速绘制的方法，是对场景网格进行简化，建立起多分辨率的层次模型，在绘制时只需选取适当的简化模型。但是，当场景是动态的或者可以对它进行编辑时，预处理得到的简化模型便可能变得无效，这时就需要实时地生成新的简化模型。当前的大部分简化算法，在处理复杂模型时很难做到实时生成质量优秀的简化模型。一种解决方法就是，把场景的简化任务分成多个子任务，然后分配到几台简化端上同步进行，当简化端足够多时，便可以实现实时的在线简化。这就是分布式简化系统的思想。本论文主要介绍了一种大规模场景的分布式简化系统的基本结构和实现方法。该简化系统由中央控制端和若干简化端组成。中央控制端负责对简化任务进行分配，选择一个合适的简化端执行任务。简化端负责接受简化任务并按照要求执行，并且可以利用多线程并行的进行多个任务。论文首先以图文的形式介绍了该系统的物理结构和任务流程。然后，对控制端和简化端依次进行了介绍，先介绍了中央控制端的任务分配算法，接着又介绍了简化端的多任务处理过程。最后，论文细致的讲述了该系统的网络传输协议。在介绍完分布式简化系统的各部分之后，论文随后讲述了在该系统中使用的简化算法和数据结构。首先简要的介绍了简化端的核心：Gaps简化算法，接着，论文讲述了一种通用的三角形网格结构，介绍了它的数据格式和接口。利用这个网格结构，可以使得简化算法的设计更加方便快捷。论文的最后部分介绍了一种可以使用这个简化系统的绘制系统的设计，简要的介绍了这个绘制系统的大体结构和算法。然后，论文将该绘制系统与简化系统结合，展示了本文实现的分布式简化系统的实际效率。