GPU加速的幾何處理若干關鍵技術研究.pdf

1、隨著CPU（中央處理器）的計算速度提升遇到瓶頸以及計算機軟件技術的不斷發(fā)展，GPU（圖形處理器）技術已經在各項計算機應用中體現出日益重要的價值，GPU早已廣泛應用于電腦游戲、模擬仿真、計算機視覺、圖像處理、生物運算等各個領域。
　　幾何處理作為計算機圖形學的重要組成部分，已經在計算機圖形學的各個領域發(fā)揮了巨大的作用。同時，幾何處理本身也是與GPU密切相關的，例如幾何處理算法程序的輸入和輸出結果往往需要通過GPU進行顯示、繪制。因而

2、，基于GPU的幾何處理具有重要的研究意義。
　　本文圍繞著幾何處理中的若干關鍵技術，重點研究了細分曲面的陰影算法、多維凸包計算及網格模型并行解壓縮等幾方面的GPU加速算法。論文工作包括:
　　1.分析了GPU加速技術和幾何處理的特點以及關系，總結了基于流計算的幾何處理加速的常用方法，包括最大化并行執(zhí)行、優(yōu)化存儲器使用、減少數據傳輸時間、流數據縮減算法、CPU與GPU相結合、處理Out-of-Core數據。分析了GPU加速的幾

3、何處理的通用處理策略。
　　2.在陰影算法方面，提出了一種性能更好的細分曲面陰影體生成算法。提出了基于CUDA的曲面細分算法，通過并行處理和共享內存結構使表面細分過程更加高效。提出了基于CUDA的陰影體算法，產生陰影輪廓線以及拉伸出陰影體，并通過流式縮減算法對陰影體數組進行壓縮，通過優(yōu)化CUDA和OpenGL的互操作，使得算法的繪制過程更加高效。該算法與之前的GPU的算法相比，可以生成更復雜細分曲面的陰影體，陰影體數組占用顯存空間

4、更低，并可顯著提升繪制速度。
　　3.在多維凸包計算方面，提出了基于GPU的頂點剔除算法和基于GPU的凸包生成算法。基于GPU的頂點剔除算法可以顯著剔除凸包生成中的冗余數據，并且可以在GPU上獲得高倍加速，同時該算法可以適用于多維凸包以及凸包大數據的處理。在變形凸包數據處理中，基于GPU的頂點剔除算法可以獲得額外的性能提升?；贕PU的凸包生成算法可以在GPU上對于頂點剔除之后的數據進行并行凸包生成，并且將生成的凸包進行合并。算法

5、總體上可以獲得幾十倍的性能提升，優(yōu)于目前其他的并行凸包算法。
　　4.在網格壓縮和解壓縮方面，提出了一種新的GPU友好的大型三維網格劃分算法，算法著重于最大限度地減少各個分塊間重疊的頂點，平衡各個分塊的面片數量以便更好地適應并行解壓。首先，根據原始網格刪除頂點坐標，生成簡化模型;然后通過最遠測地線頂點采樣算法指定每個分塊的中心點，并且根據距中心點測地距離進行面片分類;在分類后交換邊界頂點以解決鋸齒形邊界，并且存儲邊界頂點以便解壓之