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基于CUDA的渐进式光子映射并行渲染实现

     

摘要

对于复杂场景的高质量图像渲染,可能需花费几个小时,而使用图形处理器(GPU)来加速渲染进程是一种很好的选择。针对该问题,通过修改渐进式光子算法的实现过程,使得该算法能够通过统一设备计算架构(CUDA)和光线追踪引擎OptiX完全运行在图像处理器(GPU)上;从而充分利用GPU强大的并行计算能力,加速光子映射的实现。并提出了渐进式光子映射的分布式渲染实现方法,同时使用多个GPU高效率地执行改进的光子映射算法。实验结果证明了采用分布式系统中6个GPU进行渲染,经过1000次迭代,加速比提高到5.7,得到接近线性的加速。

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