复式并行流水线在基于PC集群机的并行绘制中的应用

提出基于动态绘制组的混合式体系结构,除了动态绘制组间的并行处理流水线外,在动态绘制组内部设计了缓帧并行流水线改进工作流程,形成了复式的并行绘制流水线,大大地提高了基于PC集群机的并行图形绘制系统的整体性能.采用此复式流水线的原型系统在实际测试中表现突出,性能比单层并行绘制流水线绘制系统有较大提高.     

三角形条带网格模型几何压缩方法研究

三角形条带为三角形网格提供了一种紧凑的表示方法，使快速的绘制和传输三角形网格成为可能，因此对由三角形条带构成的网格压缩进行研究具有重要的意义．本文使用Triangle Fixer方法对三角形条带构成的三维模型拓扑信息进行了压缩，并采用3阶自适应算术编码进一步提高压缩率；同时结合量化、平行四边形顶点坐标预测以及算术编码来实现三角形网格几何信息的压缩，在几何模型质量基本没有损失的情况下，获得了很好的压缩性能．     

基于GPU的并行集群系统的发展

基于GPU的并行集群系统的各类产品遍布我国的生产,生活。本文将介绍GPU的并行集群的技术和其在我国的发展状况。     

分布式并行绘制系统中几何指令流压缩的研究与实现

对分布式并行绘制系统的几何指令进行压缩能缓解网格带宽瓶颈，对操作码作用LZW算法，对法向量使用球面对称网格剖分算法，对颜色和位置数据使用DPCM型预测编码算法，根据位置数据的特殊性，使用了4类预测器和自适应量化算法，对几何指令流组合使用多种压缩算法取得了良好的效果。在几何模型质量基本没有损失的情况下，指令平均长度压缩到原来的1/3左右，执行速度达到了400指令/ms。     

基于延期着色的sort-first绘制集群*

传统的图形绘制集群采用前向着色,存在光照着色功能有限、计算负载难以预测等缺陷。为此,提出基于延期着色的sort-first绘制集群架构,该系统可以实时绘制具有复杂光照效果的多边形场景,并可利用延期着色的负载可预测特性,实现绘制节点间的负载平衡。同时,提出了基于Equalizer改造现有图形绘制引擎,构造基于延期着色的sort-first绘制集群的方法。实验表明,该系统可以在静态负载平衡策略下实现高性能的实时图形绘制,具备良好的可扩展性。     

基于异构GPU集群的并行分布式编程解决方案

由于超强的计算能力、高速访存带宽、支持大规模数据级并行程序设计等特点,GPU已经成为超级计算机和高性能计算(HPC)集群的主流加速器。随着处理单元的发展和集群节点的拓展,GPU集群不仅在节点层面呈现异构化,节点内也趋于异构化,大大提高了在GPU集群中编程的复杂度。主流GPU异构集群系统大多采用针对GPU的异构计算编程模型与面向分布式内存的消息传递模型的简单结合方式,这种方式使得GPU集群程序设计缺乏确定的准则,往往是低效而且易错的。为了提高在GPU集群中编程的效率,降低编程复杂度,以及实现平台无关性,提出一套异构GPU集群的并行分布式编程的解决方案。该方案通过采用扩展语言方法提出了编程框架DISPAR,并实现了预处理器系统StreamCC。实验证明了其可行性。     

基于LSF集群技术的网格并行编译服务模型

针对目前单机编译环境中编译资源局限、编译作业执行时间过长等问题,通过对网格集群技术的研究,提出了一种基于集群技术的网格并行编译服务模型。该模型中首先对编译作业进行分解,并依据作业调度算法,把分解后的元编译作业分发至集群中的编译服务器进行并行编译。实际应用表明,该模型充分利用了编译服务网格资源,提高了编译效率,具有很高的实用价值。     

基于混合模式缓存优化的三角形条带化

针对已有缓存优化的三角形条带化算法不能兼具较高顶点缓存命中率和适应多种顶点缓存的问题,提出了一种基于混合模式缓存优化的三角形条带化算法.采用优化求解传输代价方程的算法,通过精确地模拟缓存状态变化来获得较理想的缓存命中率;启用后进先用(LIFU)的数据引用方式重新定义了优化求解传输代价方程,使三角形条带同时兼顾顺时针和逆...     

基于绘制历史的sort-first集群绘制负载平衡方法

负载平衡对sort-first集群并行绘制系统的性能有很大影响,但静态负载平衡方法适应性较差。而动态方法中,基于几何数据遍历的方法不具备实用性,基于粗粒度几何数据组织的方法在实际中得到应用,但依赖于对几何数据的预处理。为此,提出了一种实用的、基于绘制历史的负载平衡方法：它不依赖于几何数据,用以前帧的绘制时间和负载分布信息作为未来帧绘制负载分配计算的输入。在集群绘制平台上的测试和比较表明,该方法有很好的效果。     

基于光学映射虚物体的并行绘制

尽管当前基于全局光照模型的图形绘制方法可以渲染出高质量的图象 ,但因为其计算量巨大 ,难以适用于诸如建筑物漫游、虚拟现实等对绘制速度有严格要求的场合 .为此引入光学映射虚物体的概念 ,利用构建在联网PC机上的集群系统 ,并行创建反射和折射虚物体 ,然后利用集群中各节点的图形加速硬件 ,像处理实际三维物体一样绘制这些虚物体 ,可以快速地绘制出反射 /折射效果的图象 .实验结果证明 ,该方法利用 CU P的计算能力和图形硬件的加速特性实现了真实感图形的高性能绘制 ,特别适用于诸如建筑物漫游、计算机动画和虚拟现实等要求交互式绘制的场合     

Triangle Strip Compression

In this paper we introduce a simple and efficient scheme for encoding the connectivity and the stripification of a triangle mesh. Since generating a good set of triangle strips is a hard problem, it is desirable to do this just once and store the computed strips with the triangle mesh. However, no previously reported mesh encoding scheme is designed to include triangle strip information into the compressed representation. Our algorithm encodes the stripification and the connectivity in an interwoven fashion, that exploits the correlation existing between the two.     

一种新的三角形网格压缩算法

现代图形应用系统需要绘制大量的几何体，这给绘制硬件带来内存、带宽等问题。解决该问题的方法之一就是在预处理阶段对静态三维几何物体进行压缩处理。本文提出了一种新的三角形网格压缩／解压缩算法，该算法将三角形网格分解成一组三角形条和序列顶点链，然后对顶点连通性进行熵缟码。该算法与已有的GTM压缩算法相比，压缩率提
高了32％，并且支持并行解压缩。本文还提出了一种平行四边形预测方法来压缩顶点坐标。     

Efficient Geometry Compression for GPU-based Decoding in Realtime Terrain Rendering

We present a geometry compression scheme for restricted quadtree meshes and use this scheme for the compression of adaptively triangulated digital elevation models (DEMs). A compression factor of 8–9 is achieved by employing a generalized strip representation of quadtree meshes to incrementally encode vertex positions. In combination with adaptive error-controlled triangulation, this allows us to significantly reduce bandwidth requirements in the rendering of large DEMs that have to be paged from disk. The compression scheme is specifically tailored for GPU-based decoding, since it minimizes dependent memory access operations. We can thus trade CPU operations and CPU–GPU data transfer for GPU processing, resulting in twice faster streaming of DEMs from main memory into GPU memory. A novel storage format for decoded DEMs on the GPU facilitates a sustained rendering throughput of about 300 million triangles per second. Due to these properties, the proposed scheme enables scalable rendering with respect to the display resolution independent of the data size. For a maximum screen-space error below 1 pixel it achieves frame rates of over 100 fps, even on high-resolution displays. We validate the efficiency of the proposed method by presenting experimental results on scanned elevation models of several hundred gigabytes.     

三维几何数据压缩新算法

采用带双标记位顺序存储的三角形传播树表示三维模型的顶点坐标和顶点间的拓扑连接关系,利用特殊的数据结构和结点间的拓扑相关性和几何连贯性,可以同时达到较小的失真和较高的压缩比,避免了解压缩时对所有结点任意随机存取带来的内存空间不足的问题．由于拓扑信息和几何信息可以同时解码,使解压缩和图形绘制可以并行完成,进一步提高了速度．与已有算法相比,文中算法具有精度高、速度快和高压缩比等特点．     

自适应远程渲染集群系统

渲染通过计算将三维几何模型转换成具有真实感的图形,是数字媒体制作的关键环节。该文介绍基于集群系统的并行渲染,将集群管理、高性能计算、图形渲染及远程交互等先进技术有效结合,设计了自适应远程渲染系统。该系统的正确性和有效性已被验证。     

基于邻域预测的三角形网格几何信息压缩

在现有的代表性三角形网格压缩方法中,先采用一定的网格遍历方法来压缩连接信息,同时用遍历路径上的相邻顶点来对每个顶点的几何坐标进行平行四边形预测,以压缩几何信息。它们的主要缺点是平行四边形预测不太准确,且受到所采用的遍历方法的制约。文章提出一种新的几何信息压缩方法。编码时,对每个顶点的几何坐标,采用比平行四边形预测更为准确、且与遍历方法无关的邻域预测。解码时,采用预处理共轭梯度法,联立求解所有顶点的预测公式组成的稀疏线性方程组,同时求出所有顶点的坐标。文章采用渐进解码方法来减少求解稀疏线性方程组时,用户的等待时间。     

并行多边形绘制技术综述

多边形绘制是应用最为广泛的计算机图形绘制方法．并行技术在提高多边形绘制系统的性能方面起着重要的作用．并行多边形绘制技术的基础是算法内在的可并行性，按并行流水线的组织方式可分为全图像深度合成、前分布拼接合成和中分布拼接合成三种，负载平衡和图像合成是影响多边形绘制系统性能的关键问题．并行多边形绘制系统的实现方式包括专用图形硬件实现、并行机实现和集群机实现．结合作者的工作，对并行多边形绘制技术进行了探讨．     

分布式并行绘制系统中带宽降低方法的研究

把静态与视点无关网格简化技术和动态与视点相关的网格简化技术结合起来,根据应用领域的要求,采用考虑了离散曲率边折叠算法构造的多分辨率模型,把得到的简化模型提交给与视点相关的网格简化技术处理,在基于联网PC的分布式并行绘制系统中实现模型的渐进传输并进行实时绘制;同时采用几何索引等方式来降低立即模式分布式系统的网络传输数据量,进一步缓解网络带宽压力,增强数据的实时动态交互性。