【摘 要】
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早期,光线跟踪体绘制算法主要是靠CPU来实现,而GPU主要是用于图形处理。本文将利用GPU强大的并行处理能力和可编程性,将GPU视为流处理器来实现算法的加速处理工作。首先,针对
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早期,光线跟踪体绘制算法主要是靠CPU来实现,而GPU主要是用于图形处理。本文将利用GPU强大的并行处理能力和可编程性,将GPU视为流处理器来实现算法的加速处理工作。首先,针对光线跟踪体绘制算法经常用到的均匀网格,KD-tree,包围体层次这三个加速结构在GPU上进行创建和遍历的细节问题进行了阐述和分析研究。其次,详细对GPU的图形渲染管线技术和流处理开发工具进行了介绍,并且通过具体实现一个流处理模型的设计,来详细具体介绍如何将基于GPU的光线跟踪体绘制算法实现的。最后,通过在不同场景复杂度和不同分辨率等情况下做对比试验。通过对比说明,更能体现GPU的优越性,并且通过对比来实现算法的进一步的改进。
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