基于并行的分布式處理及在渲染中的應(yīng)用.pdf

1、隨著分布式架構(gòu)和并行計(jì)算技術(shù)的逐漸成熟,利用其處理海量數(shù)據(jù)成為業(yè)界的研究熱點(diǎn)。渲染因其海量數(shù)據(jù)和較長(zhǎng)的渲染時(shí)間消耗成為分布式架構(gòu)和并行計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用重點(diǎn),云端加終端的分布渲染模式成為應(yīng)用趨勢(shì),然而伴隨著這兩項(xiàng)技術(shù)的復(fù)雜以及具體應(yīng)用的范圍增長(zhǎng),構(gòu)建具有實(shí)時(shí)交互能力、高資源利用率和低時(shí)延的分布式并行渲染平臺(tái)面臨著技術(shù)性挑戰(zhàn)。
　　本文圍繞分布式架構(gòu)、并行計(jì)算技術(shù)和GPU渲染這一具體應(yīng)用展開(kāi)以下研究:
　　1.研究了目前渲染平臺(tái)的

2、現(xiàn)狀和需求,分析其原有渲染模式的硬件架構(gòu)、運(yùn)行方式和原理,在此基礎(chǔ)之上對(duì)分布式并行渲染平臺(tái)進(jìn)行深入研究。主要是分析平臺(tái)整體架構(gòu),包括平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)、通信模型以及平臺(tái)特點(diǎn)等。
　　2.研究平臺(tái)的相關(guān)技術(shù),包括平臺(tái)的計(jì)算結(jié)構(gòu)類型、并行計(jì)算類型、訪存類型并在此基礎(chǔ)上引申出CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture,通用并行計(jì)算架構(gòu))并行架構(gòu),對(duì)于CUDA主要研究其卓越計(jì)算能力的原理、編程模型、數(shù)據(jù)與指令加

3、載和存儲(chǔ)模型。
　　3.研究渲染的基本知識(shí),包括渲染的基本過(guò)程、場(chǎng)景表示的方式和基本的三維變換模型,在此基礎(chǔ)上圍繞JPEG格式對(duì)終端渲染進(jìn)行理論研究。
　　4.針對(duì)渲染平臺(tái)的高時(shí)延進(jìn)行研究,首先分析現(xiàn)有渲染平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),研究其高時(shí)延的原因,在此基礎(chǔ)上引申出Infiniband解決方案;接著研究Infiniband的系統(tǒng)架構(gòu)、和地址解析原理;最后進(jìn)一步研究Infiniband的I/O架構(gòu)并與傳統(tǒng)的服務(wù)器I/O架構(gòu)進(jìn)行比較從而分

4、析Infiniband優(yōu)勢(shì)的主要原因,在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析其RDMA(RemoteDirectMemoryAccess,遠(yuǎn)程直接數(shù)據(jù)存取)技術(shù)和內(nèi)核旁路模型。
　　5.針對(duì)渲染現(xiàn)狀對(duì)其算法進(jìn)行改進(jìn),研究基于渲染的通用模型并分析渲染在上述情況下的不足,在此基礎(chǔ)上嘗試構(gòu)建一種GPU渲染模型,改進(jìn)的渲染模型通過(guò)采用并行計(jì)算的方式充分發(fā)揮GPU架構(gòu)中各種內(nèi)存的功能,從而達(dá)到節(jié)約帶寬和減少額外的內(nèi)存流量,最終實(shí)現(xiàn)加速渲染的效果。