Geri Dön

Acceleration techniques analysis for GPU ray tracing

GPU üzerinde ışın izleme hızlandırma teknikleri analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 301665
  2. Yazar: ARİF YETKİN SARI
  3. Danışmanlar: PROF. LALE AKARUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Son yıllarda paralel programlama kapasitesi yüksek GPU'ların ortaya çıkması ile araştırmacılar arasında ışın izleme hızlandırmalarına dair çalışmalar tekrar yaygınlaştı. Atılan her ışın birbirinden bağımsız olduğu için ışın izleme doğal olarak paralel programlamaya çok uygun bir mekanizmadır. Son on yılda ışın izleme endüstri içinde çoğunlukla çevirim dışı görüntü üretmek için kullanılıyordu ve paralelleştirmeye bağlı hızlandırmalar shader programlama veya dağınık bilgisayar kümeleri ile gerçekleniyordu. Shader dilleri scanline pikselleştirme yöntemi için özel dizayn edilmişlerdir ve genel programlama için limitleyici yönleri vardır. Öte yandan, dağınık bilgisayar kümeleri birden fazla bilgisayarın ağ üzerinden birlikte çalışması ile hızlandırma sağlarlar, ancak bu sistemler bir ev kullanıcısı için aşırı pahalıdır. Modern GPU'lar ve Cuda ve OpenCL gibi GPU üzerinde genel programlama platformları ışın izlemeyi kişisel bilgisayarlarımıza kadar taşıyıp onu daha ucuz, hızlı ve interaktif kılabilecektir. Bu bağlamda en çok kullanılan hızlandırma yöntemlerinden biri ışın atmanın paralelleştirilmesidir. Bu tezin konusu modern GPU'lar ve Cuda platformu üzerinde ışın izlemenin verimli bir şekilde paralleştirilmesi ve modern GPU'ların sunduğu hızlandırma gücüne dair çalışma ve deneyler yapılmasıdır. Tez kapsamında CPU ve Nvidia Cuda GPU üzerinde çalışan iki adet ikincil ışın kabiliyetli ışın izleyici gerçekledik. Daha sonra GPU paralelizasyonunun sunduğu performans artışını ve değişik Cuda mimarileri üzerindeki farklı optimizasyon yöntemlerini CPU ışın izleyicimiz ile karşılaştırdık.

Özet (Çeviri)

With the increasing availability of massively parallel processing capable GPUs in recent years, research on the acceleration of ray tracers has become popular again. Since the rays shot into the scene are independent of each other, ray tracing mechanism itself is naturally suited to parallelization. Until the last decade, ray tracing in the industry has been used for mostly offline rendering and parallelization-based speed enhancements were accomplished by either shader programming on GPUs or distributed computer systems. Shaders are specificly designed for rasterization and impose limitations for general programming. On the other hand, distributed computer clusters allow multiple computers to work concurrently over networks to increase speed; but maintaining such systems is not affordable for the end user. Hopefully, modern GPUs and GPU general programming frameworks like Cuda and OpenCL will bring ray tracing to our personal computers and make it more feasible, faster and interactive in the near future. One of the major acceleration enhancement techniques in this context is the parallelization of the ray tracing process. This thesis focuses on efficiently parallelizing ray tracing and testing the raw computational power GPUs offer in terms of ray tracing. As our test bed, we have implemented two ray tracers with secondary ray capability that work on CPU and Nvidia Cuda supported GPU respectively. We then examined the dramatic performance gain of GPU parallelization along with various GPU specific optimizations and their benefits on different Cuda GPU architectures, compared to a CPU based ray tracer.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    872226

    FPGA based hardware accelerator for euler equations with finite volume method

    Euler denklemleri için sonlu hacimler yöntemi ile FPGA tabanlı donanım hızlandırıcı

    EMİNE ELİF YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  2. Tez No

    426861

    Accelerator design for graph analytics

    Çizge analitiği için hızlandırıcı tasarımı

    ŞERİF YEŞİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZCAN ÖZTÜRK

  3. Tez No

    332193

    Kuda: accelerating dynamic race detection using parallelism on a GPU

    Kuda: GPU hızlandırılmış ayrık yarış durumu denetleyici

    ÜMİT CAN BEKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERDAR TAŞIRAN

  4. Tez No

    352327

    Betonarme yüksek bir binanın deprem performansının çeşitli yöntemlerle incelenmesi

    Seismic performance analysis of a high-rise reinforced concrete building by using various methods

    MERT AKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH NECMETTİN GÜNDÜZ

  5. Tez No

    811549

    Güneş civarındaki orta tayf türündeki metalce fakir yıldızların gözlemsel bir çalışması

    An observation study of metal poor stars of middle spectral type in the solar neighborhood

    MAHMUT MARIŞMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Astronomi ve Uzay BilimleriAkdeniz Üniversitesi

    Uzay Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TİMUR ŞAHİN

Geri Dön