Paralelização de algoritmos sequenciais de ray-tracing utilizando técnicas de divisão e conquista
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
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Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/15430 |
Resumo: | Ray-tracing is an important technique to obtain photo-realistic images. The basic algorithm is well-known. Its applicability is restricted by the high demands on processing required to check collision between all rays and primitives of a scene. Therefore, acceleration methods are needed. Recently, solutions that do not use any data structure for spatial subdivision have been proposed. These solutions implicitly subdivide the scene by using divide-and-conquer techniques. Thus, this work presents a new parallel algorithm for ray-tracing based on the divide and conquer paradigm, which allows to run individual instances of sequential algorithms concurrently and then combine the results in order to get the final image. The algorithm introduces a parallel scheme that, without using any data structure for spatial division, maintains memory management minimum and deterministic. Initially, the scene is divided into sub-scenes and data uniformly distributed in the parallel hardware. After, an iterative three-step process is performed until the ray-tracing is completed. Results show that our solution speeds up a sequential state-of-the-art algorithm by about 2.42 times when running in a four-thread configuration. |
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Paralelização de algoritmos sequenciais de ray-tracing utilizando técnicas de divisão e conquistaParallelization of sequential ray-tracing algorithms using divide-and-conquer techniquesAlgoritmoDivisão e conquistaParalelizaçãoRay-tracingAlgorithmDivide-and-conquerMultithreadRay-tracingCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAORay-tracing is an important technique to obtain photo-realistic images. The basic algorithm is well-known. Its applicability is restricted by the high demands on processing required to check collision between all rays and primitives of a scene. Therefore, acceleration methods are needed. Recently, solutions that do not use any data structure for spatial subdivision have been proposed. These solutions implicitly subdivide the scene by using divide-and-conquer techniques. Thus, this work presents a new parallel algorithm for ray-tracing based on the divide and conquer paradigm, which allows to run individual instances of sequential algorithms concurrently and then combine the results in order to get the final image. The algorithm introduces a parallel scheme that, without using any data structure for spatial division, maintains memory management minimum and deterministic. Initially, the scene is divided into sub-scenes and data uniformly distributed in the parallel hardware. After, an iterative three-step process is performed until the ray-tracing is completed. Results show that our solution speeds up a sequential state-of-the-art algorithm by about 2.42 times when running in a four-thread configuration.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESRay-tracing é uma importante técnica para a obtenção de imagens foto-realísticas. O algoritmo básico é bem conhecido e consiste no teste de colisão entre todos os raios e primitivas de uma cena, o que restringe sua aplicabilidade devido à alta complexidade. Portanto, métodos de aceleração são necessários. Recentemente, foram propostas soluções que não utilizam nenhuma estrutura de dados para a subdivisão espacial, fato inédito até então. Estas soluções subdividem a cena de maneira implícita através de técnicas de dividir para conquistar. Deste modo, este trabalho apresenta um novo algoritmo paralelo de ray-tracing baseado no paradigma de divisão e conquista que é capaz de executar concorrentemente instâncias individuais de algoritmos sequencias e unir os resultados a fim de obter a imagem final. O algoritmo introduz um esquema paralelo que, sem a utilização de nenhuma estrutura de dados para a subdivisão espacial, mantém o gerenciamento de memória mínimo e determinístico. Inicialmente, a cena é dividida em sub-cenas e os dados uniformemente distribuídos no hardware paralelo. Após, é executado um processo iterativo de três etapas até a conclusão do ray-tracing. Resultados mostram que a solução torna a execução de um algoritmo do estado-da-arte cerca de 2.42 vezes mais rápida em uma configuração de quatro threads.Universidade Federal de Santa MariaBrasilCiência da ComputaçãoUFSMPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoCentro de TecnologiaPozzer, Cesar Tadeuhttp://lattes.cnpq.br/4519764091092504Stein, Benhur de Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/4640320476003795Comba, João Luiz Dihlhttp://lattes.cnpq.br/0988994019537246Pahins, Cícero Augusto de Lara2019-01-22T10:26:01Z2019-01-22T10:26:01Z2015-02-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/15430ark:/26339/0013000014qzhporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2019-01-23T05:00:30Zoai:repositorio.ufsm.br:1/15430Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2019-01-23T05:00:30Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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