基于并行的分布式處理及在渲染中的應用.pdf

1、隨著分布式架構和并行計算技術的逐漸成熟,利用其處理海量數(shù)據(jù)成為業(yè)界的研究熱點。渲染因其海量數(shù)據(jù)和較長的渲染時間消耗成為分布式架構和并行計算技術的應用重點,云端加終端的分布渲染模式成為應用趨勢,然而伴隨著這兩項技術的復雜以及具體應用的范圍增長,構建具有實時交互能力、高資源利用率和低時延的分布式并行渲染平臺面臨著技術性挑戰(zhàn)。
　　本文圍繞分布式架構、并行計算技術和GPU渲染這一具體應用展開以下研究:
　　1.研究了目前渲染平臺的

2、現(xiàn)狀和需求,分析其原有渲染模式的硬件架構、運行方式和原理,在此基礎之上對分布式并行渲染平臺進行深入研究。主要是分析平臺整體架構,包括平臺的體系結構、通信模型以及平臺特點等。
　　2.研究平臺的相關技術,包括平臺的計算結構類型、并行計算類型、訪存類型并在此基礎上引申出CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture,通用并行計算架構)并行架構,對于CUDA主要研究其卓越計算能力的原理、編程模型、數(shù)據(jù)與指令加

3、載和存儲模型。
　　3.研究渲染的基本知識,包括渲染的基本過程、場景表示的方式和基本的三維變換模型,在此基礎上圍繞JPEG格式對終端渲染進行理論研究。
　　4.針對渲染平臺的高時延進行研究,首先分析現(xiàn)有渲染平臺網(wǎng)絡架構,研究其高時延的原因,在此基礎上引申出Infiniband解決方案;接著研究Infiniband的系統(tǒng)架構、和地址解析原理;最后進一步研究Infiniband的I/O架構并與傳統(tǒng)的服務器I/O架構進行比較從而分

4、析Infiniband優(yōu)勢的主要原因,在此基礎上進一步分析其RDMA(RemoteDirectMemoryAccess,遠程直接數(shù)據(jù)存取)技術和內核旁路模型。
　　5.針對渲染現(xiàn)狀對其算法進行改進,研究基于渲染的通用模型并分析渲染在上述情況下的不足,在此基礎上嘗試構建一種GPU渲染模型,改進的渲染模型通過采用并行計算的方式充分發(fā)揮GPU架構中各種內存的功能,從而達到節(jié)約帶寬和減少額外的內存流量,最終實現(xiàn)加速渲染的效果。