面向并行環(huán)境的繪制加速技術(shù)研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)歷經(jīng)三十多年發(fā)展，其理論研究和應(yīng)用實(shí)踐都取得了巨大進(jìn)步，在醫(yī)療醫(yī)藥、工業(yè)應(yīng)用、國防建設(shè)、建筑規(guī)劃、傳媒娛樂、科研教育等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。近年來，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究和應(yīng)用呈現(xiàn)模型復(fù)雜度急劇增大、場景對(duì)象屬性愈加復(fù)雜、繪制真實(shí)感要求更高、顯示分辨率呈數(shù)量級(jí)遞增等特點(diǎn)。這些特點(diǎn)，加上繪制實(shí)時(shí)性要求，最終反映為追求圖形繪制性能的提高。自二十世紀(jì)九十年代以來，單機(jī)圖形處理器性能快速提高，并行圖形繪制技術(shù)蓬勃發(fā)展，各種軟件繪制加速技術(shù)不斷涌現(xiàn)

2、，成為提高圖形繪制性能的三個(gè)主流方向。
　　 目前大多數(shù)軟件繪制加速技術(shù)多為單機(jī)應(yīng)用設(shè)計(jì)，無法直接移植到分布式并行繪制環(huán)境中。然而隨著對(duì)繪制性能要求的不斷提高，集成多種軟硬件快速繪制技術(shù)成為構(gòu)建高性能圖形繪制平臺(tái)的必然選擇。本文緊密結(jié)合分布式并行環(huán)境的特點(diǎn)，對(duì)可見性剔除、多分辨率建模與繪制、存儲(chǔ)訪問優(yōu)化和系統(tǒng)集成技術(shù)展開了研究，提出了適合于分布式并行繪制環(huán)境的軟件繪制加速算法，完成了與已有并行繪制系統(tǒng)和分布式仿真系統(tǒng)的集成。集成

3、系統(tǒng)支持大屏幕多屏拼接顯示，支持漫游、仿真等多種上層應(yīng)用，支持大型網(wǎng)格模型和大規(guī)模虛擬場景的實(shí)時(shí)繪制。本文的創(chuàng)新工作主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面。
　　 首先，通過對(duì)可見性時(shí)空連貫性的分析，提出了基于預(yù)測(cè)的遮擋剔除算法。該算法利用可見性時(shí)空連貫性對(duì)場景可見性狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并結(jié)合硬件遮擋查詢功能，能有效減少遮擋查詢次數(shù)，隱藏遮擋查詢延時(shí)，對(duì)深度復(fù)雜性較大場景的遮擋剔除效率可達(dá)70％以上，遮擋查詢數(shù)量最多可減少50％。在此基礎(chǔ)上，提出了數(shù)

4、據(jù)并行和功能并行兩種并行遮擋剔除策略。數(shù)據(jù)并行遮擋剔除將遮擋查詢分布到不同集群節(jié)點(diǎn)并行執(zhí)行，功能并行遮擋剔除利用集群節(jié)點(diǎn)組成并行遮擋剔除流水線。本文算法能有效提高遮擋剔除速度，在32個(gè)節(jié)點(diǎn)PC集群環(huán)境下，并行遮擋剔除相比于單機(jī)遮擋剔除的最大加速比可達(dá)15：1。
　　 其次，針對(duì)大型網(wǎng)格模型簡化和多分辨率構(gòu)建時(shí)間太長這一問題，研究了基于PC集群的并行網(wǎng)格簡化和并行多分辨率構(gòu)建技術(shù)。提出了基于網(wǎng)格分割和基于流式處理兩種并行簡化方法，

5、通過將子網(wǎng)格或網(wǎng)格流分布到不同PC節(jié)點(diǎn)執(zhí)行并行簡化，在24個(gè)節(jié)點(diǎn)PC集群環(huán)境下，簡化速度最大可達(dá)單機(jī)簡化速度的19倍。針對(duì)基于頂點(diǎn)聚類的多分辨率表示方法，提出了子樹分割、子樹多分辨率并行構(gòu)建和子樹合并的并行多分辨率構(gòu)建方法，其性能明顯優(yōu)于單機(jī)構(gòu)建。提出了基于基準(zhǔn)測(cè)試的資源管理和動(dòng)態(tài)任務(wù)管理機(jī)制，能有效實(shí)現(xiàn)并行簡化和并行多分辨率構(gòu)建過程中的負(fù)載平衡。
　　 再次，對(duì)PC集群環(huán)境下的存儲(chǔ)訪問優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了研究。針對(duì)大規(guī)模虛擬場景并行

6、繪制系統(tǒng)通常采用保留模式這一特點(diǎn)，提出了基于優(yōu)先權(quán)的統(tǒng)一外存數(shù)據(jù)管理框架。該框架采用數(shù)據(jù)調(diào)度策略和數(shù)據(jù)調(diào)度機(jī)制分離方式，將數(shù)據(jù)調(diào)度策略轉(zhuǎn)化為調(diào)度請(qǐng)求優(yōu)先權(quán)的計(jì)算，統(tǒng)一數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)預(yù)取和數(shù)據(jù)撤消請(qǐng)求的處理和執(zhí)行到同一框架下，簡化了不同應(yīng)用管理內(nèi)外存數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。提出了一種基于三角形排布的緩存優(yōu)化算法，采用直接與平均緩存失配率相關(guān)的代價(jià)度量對(duì)三角形序列進(jìn)行重排，在保證優(yōu)化質(zhì)量的情況下，簡化了代價(jià)度量計(jì)算量。本文算法的緩存優(yōu)化性能與前人最好

7、結(jié)果相當(dāng)，但優(yōu)化速度快一個(gè)數(shù)量級(jí)以上。
　　 最后，對(duì)軟件繪制加速算法與并行繪制系統(tǒng)和分布式仿真系統(tǒng)的集成技術(shù)進(jìn)行了研究，提出了以場景數(shù)據(jù)組織框架為核心的集成方法。本文的場景數(shù)據(jù)組織框架用于表示和組織邏輯對(duì)象、幾何數(shù)據(jù)、層次結(jié)構(gòu)等多種數(shù)據(jù)類型，采用抽象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和統(tǒng)一接口函數(shù)方式，將集成組件與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分離，簡化了系統(tǒng)集成的復(fù)雜度，提高了核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的可重用性和可擴(kuò)展性。該框架支持場景數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)保留模式以及多種數(shù)據(jù)視圖和層次結(jié)構(gòu)，支持