Arquitetura paralela para renderizacao em cluster gpu

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  • Publicado : 17 de maio de 2013
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Apresentamos uma arquitetura paralela para a renderização eficiente de múltiplos pontos de vista em um cluster de GPUs.



Nossa abordagem utiliza um renderizador de light eld para reconstruir os pontos de vista desejados a partir de um conjunto de imagens da cena.



Para permitir a renderização de cenas dinâmicas, geramos as amostras novamente a cada quadro ao invés de gerar um buer deimagens.



Ao mesmo tempo, nossa paralelização permite que cada ponto de vista utilize qualquer uma das amostras geradas, evitando trabalho redundante.



A eficiência da solução foi avaliada por meio de modelos matemáticos e validada por meio de mediçes de speedup e eficiência.



Concluímos que a solução proposta é escalável e pode suportar renderização a taxas interativas.A visualização de dados tridimensionais possui aplicações em diversas áreas do conhecimento humano.



Por meio dela é possível avaliar projetos de engenharia antes que eles sejam construídos, realizar diagnósticos mais precisos de doenças ou mesmo embarcar nos mundos imaginários dos jogos e filmes.



A maior parte dos sistemas de visualização pressupõe que a cena está sendo observadade apenas um ponto de vista.



Apesar de ser suciente para várias aplicações, algumas situaçes requerem a geração de diversos pontos de vista da mesma cena.



Em um ambiente de realidade virtual, por exemplo, vários usuários interagem em um mesmo cenário mas com pontos de vista distintos.



Este texto apresenta uma solução para a geração eficiente de um grande número de pontos devista.



Neste capítulo explicamos porque consideramos o problema importante e os desafios envolvidos na sua solução.



Também delineamos a metodologia utilizada e as contribuiçes deste trabalho.



Por m, explicamos como essa dissertação foi organizada.



As bases de dados tridimensionais aparecem naturalmente em diversas aplicações, como simulaçes físicas, entretenimento ouprojetos de engenharia.



A manipulação e visualização desses dados, entretanto, representa um desao constante.



À medida que o poder computacional e de armazenamento aumentam, buscam-se representaçes grácas cada vez mais sosticadas e criam-se bases de dados cada vez maiores.



Quando o tamanho e complexidade dessas bases de dados excede a capacidade de visualização e memória de umcomputador individual, é necessário utilizar arquiteturas paralelas ou agrupamentos de computadores (clusters).



Os clusters são normalmente utilizados para tarefas de visualização pesadas, uma vez que podem oferecer o mesmo desempenho de uma estação gráca especializada a um custo inferior.



Cada computador possui uma placa gráca de alto desempenho e é interligado aos demais por meiode uma rede de alta velocidade.



A maior parte dos estudos envolvendo clusters dedica-se ao desenvolvimento de sistemas que apresentem um bom desempenho na geração de um único ponto de vista.



Em algumas Exemplo de um modelo renderizado utilizando agrupamentos de PCs.



O modelo do Boeing Triple-7 contém aproximadamente 350 milhões de triângulos.



As imagens foram geradaspela Intrace GmbH situações, entretanto, é desejável ou necessária a geração de múltiplos pontos de vista.



Em projetos multidisciplinares, por exemplo, cada usuário pode estar interessado em uma visão particular de uma mesma base de dados.



Como exemplo, no projeto de um carro, é possível conceber engenheiros preocupados com a ergonomia e aerodinâmica trabalhando remotamente sobre osdados de um repositório central.



Outra aplicação possível são jogos massive multiplayer, nos quais muitos jogadores compartilham simultaneamente o mesmo cenário.



Em ambos os casos, o sistema deve sintetizar ou renderizar um ponto de vista único para cada um dos usuários conectado ao sistema.



A renderização de múltiplas vistas também pode ser utilizada para criar a percepção...
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