GPU光线跟踪算法加速结构研究

基于GPU的光线跟踪算法是当前图形学研究的一个热点,也是将来用于广告、电影、游戏等娱乐产业的关键技术。本文论述了如何对基于GPU的光线跟踪算法进行实现,以及利用各种加速结构,加速算法实现,提高算法执行效率,并对各种加速结构的效果进行了比较研究。     

动态模式识别算法的GPU平台实现

研究动态模式识别算法在GPU并行计算平台的实现。随着GPGPU(通用计算图形处理器)硬件的发展，基于GPU的大规模并行计算技术将有效地处理动态模式识别算法带来的海量计算问题。文中通过介绍动态模式识别算法，对算法中涉及的巨大计算量进行分析，并针对性地对其中密集计算部分进行并行化分解，移除原算法中在执行中存在的依赖关系，最终得到算法在特定的GPU平台——Jacket上的并行计算实现。实例验证表明，相比于原CPU串行程序，在GPU上运行的并行化程序能实现明显加速，因而具有很好的工程应用价值。