多GPU環(huán)境下的并行體繪制.pdf

1、在科學(xué)計(jì)算可視化領(lǐng)域中，體繪制技術(shù)為人們提供了觀察和分析數(shù)據(jù)的方法。體繪制能夠?qū)⒒逎臄?shù)據(jù)可視化成形象的圖形表示，并且可以通過對數(shù)據(jù)的交互操作，方便地分析數(shù)據(jù)內(nèi)部和隱含的信息。但是當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模太大時(shí)，單一處理器無法高效完成繪制工作。為了能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)時(shí)繪制，本文主要研究了多GPU環(huán)境下，對大數(shù)據(jù)的并行體繪制問題，目標(biāo)是利用多處理器的優(yōu)勢，在高分辨率下完成對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的實(shí)時(shí)繪制問題。
　　 并行體繪制技術(shù)通過在集群節(jié)點(diǎn)的

2、每一個處理器之間動態(tài)分布數(shù)據(jù)集來完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的可視化問題。本文使用基于CUDA的Sort-last并行計(jì)算方法，將大規(guī)模數(shù)據(jù)用KD樹分割為小數(shù)據(jù)塊，之后再為每一個GPU分配一個或者多個分塊數(shù)據(jù)繪制任務(wù)，每一個數(shù)據(jù)分塊在計(jì)算后將得到一張結(jié)果子圖像，再使用CPU或者GPU方法，將圖像按照體繪制光線模型，在對比像素深度后合成最終圖像。
　　 本文對并行體繪制流程中各個環(huán)節(jié)，包括子圖像計(jì)算時(shí)間，圖像數(shù)據(jù)拷貝時(shí)間與合成時(shí)間作了仔細(xì)分析。

3、由于處理器之間的負(fù)載平衡會對繪制性能產(chǎn)生影響，所以本文使用KD樹分割數(shù)據(jù)并動態(tài)分配分塊數(shù)據(jù)解決計(jì)算時(shí)間的平衡問題。針對數(shù)據(jù)拷貝時(shí)間太長的問題，本文通過將數(shù)據(jù)拷貝與計(jì)算異步并行加速了整體繪制效率。對于圖像合成方法，本文使用了GPU并行合成算法提高了圖像合成效率。
　　 在上述工作的基礎(chǔ)上，本文將并行體繪制方法集成到我們開發(fā)的體數(shù)據(jù)可視化平臺Voxer中。Voxer(Volume Explorer)是我們開發(fā)的通用體數(shù)據(jù)可視化平臺，