Grafik Isleme Biriminde Uygulanan Metropolis Yeniden Ornekleme Yonteminde Ortak Bellek Islemlerinin Daginik Erisim Oruntuleri

摘要

Parcacik suzgeci cok sayida parcaciga sahip oldugunda yuksek hesaplama maliyeti ortaya cikmaktadir. Grafik isleme birimi (GPU) cok sayida cekirdege sahip oldugundan parcacik suzgeci icin paralel gerceklestirim olanagi sunmaktadir. Parcacik suzgecindeki yeniden ornekleme adimi parcaciklar arasindaki etkilesimden dolayi uzun surmektedir. Metropolis yeniden ornekleme yontemi parcaciklarin tumunu kapsayan bir islem yapmadigindan GPU'da hem sayisal kararsizlik probleminden etkilenmemekte hem de hizli calismaktadir. Fakat parcacik sayisi arttikca bu yontemde daginik ortak bellek erisim oruntuleri ortaya ciktigindan agirliklarin ortak bellekten okunma islemleri giderek serilesmektedir. Bu sorunu kaliteden fazla odun vermeden ortadan kaldirmak icin daha onceki bir calismamizda Metropolis-C1 ve Metropolis-C2 yontemlerini onerdik. Bu yontemlerde, demet icindeki izleklerin ortak bellekteki ayni bolutlere erismesini sagliyoruz. Metropolis-C1 ile 9.7x'e kadar, Metropolis-C2 ile 5.5x'e kadar hizlanmalar kazanmaktayiz. Dahasi, bu iki yontemin dogrusal olmayan bir denklem uzerinde kalite (hatalarin karelerinin ortalamasinin karekoku) sonuclari Metropolis'in kalite sonuclarina benzer cikmaktadir. Bu bildiride, daginik ortak bellek erisim oruntulerinin Metropolis yeniden ornekleme yonteminin hizi uzerindeki etkilerini CUDA profiler kullanarak inceliyoruz. Metropolis-C1 ve Metropolis-C2 ile ortak bellek yukleme islemlerinin sayisi azalmakta olup yeniden ornekleme adiminin calisma suresi kisalmaktadir.