FRUSTUM CULLING HÍBRIDO UTILIZANDO CPU E GPU

• Autor(a) principal: EDUARDO TELLES CARLOS
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31453@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31453@2

Um dos problemas mais antigos da computação gráfica tem sido a determinação de visibilidade. Vários algoritmos têm sido desenvolvidos para viabilizar modelos cada vez maiores e detalhados. Dentre estes algoritmos, destaca-se o frustum culling, cujo papel é remover objetos que não sejam visíveis ao observador. Esse algoritmo, muito comum em várias aplicações, vem sofrendo melhorias ao longo dos anos, a fim de acelerar ainda mais a sua execução. Apesar de ser tratado como um problema bem resolvido na computação gráfica, alguns pontos ainda podem ser aperfeiçoados, e novas formas de descarte desenvolvidas. No que se refere aos modelos massivos, necessita-se de algoritmos de alta performance, pois a quantidade de cálculos aumenta significativamente. Este trabalho objetiva avaliar o algoritmo de frustum culling e suas otimizações, com o propósito de obter o melhor algoritmo possível implementado em CPU, além de analisar a influência de cada uma de suas partes em modelos massivos. Com base nessa análise, novas técnicas de frustum culling serão desenvolvidas, utilizando o poder computacional da GPU (Graphics Processing Unit), e comparadas com o resultado obtido apenas pela CPU. Como resultado, será proposta uma forma de frustum culling híbrido, que tentará aproveitar o melhor da CPU e da GPU.