The lightspeed automatic interactive lighting preview system

Thesis (S.M.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2007.Includes bibliographical references (p. 57-59).We present an automated approach for high-quality preview of feature-film rendering during lighting design. Similar to previous work, we use a deep-framebuffer shaded on the GPU to achieve interactive performance. Our first contribution is to generate the deep-framebuffer and corresponding shaders automatically through data-flow analysis and compilation of the original scene. Cache compression reduces automatically-generated deep-framebuffers to reasonable size for complex production scenes and shaders. We also propose a new structure, the indirect framebuffer, that decouples shading samples from final pixels and allows a deep-framebuffer to handle antialiasing, motion blur and transparency efficiently. Progressive refinement enables fast feedback at coarser resolution. We demonstrate our approach in real-world production.by Jonathan Millard Ragan-Kelley.S.M

Reaaliaikaisten antialiasiontimenetelmien vertailu virtuaalilaseilla

Virtual reality and head-mounted devices have gained popularity in the past few years. Their increased field-of-view combined with a display that is near to the eyes have increased the importance of anti-aliasing i.e. softening of the visible jagged edges resulting from insufficient rendering resolution. In this thesis, elementary theory of real-time rendering, anti-aliasing and virtual reality is studied. Based on the theory and review of recent studies, multisample anti-aliasing (MSAA), fast-approximate anti-aliasing (FXAA) and temporal anti-aliasing (TAA) were implemented into a real-time deferred rendering engine and the different techniques were studied in both subjective image quality and objective performance measures. In the scope of this thesis, only each methods’ ability to prevent or lessen jagged edges and small flickering detailed geometries is examined. Performance was measured on two different machines; the FXAA implementation was found to be the fastest with 3% impact on performance and required the least memory, the TAA performance impact was 10-11% and 22% to 62% for MSAA was depending on the sample count. Each techniques’ ability to prevent or reduce aliasing was examined by measuring the visual quality and fatigue reported by participants. Each anti-aliasing method was presented in a 3D scene using Oculus Rift CV1. The results indicate that the 4xMSAA and 2xMSAA had clearly the best visual quality and made participants the least fatigued. FXAA appears visually not as good, but did not cause significant fatigue. TAA appeared slightly blurry for the most of the participants, and this caused them to experience more fatigue. This study emphasizes the need for understanding the human visual system when developing real-time graphics for virtual reality application.Virtuaalitodellisuus (VR) ja VR-lasit ovat yleistyneet viime vuosina. VR-lasien huomattavasti suuremman näkökentän sekä lähelle silmiä tulevan näytön vuoksi antialiasointi, eli reunojen pehmennystekniikoista, on tullut tärkeäksi. Diplomityössä tehdään kirjallisuuskatsaus reaaliaikarenderöinnin, antialiasoinnin sekä virtuaalitodellisuuden perusteisiin. Teoriaan sekä viimeaikaisiin tutkimuksiin perustuen kolme antialiasointimenetelmää fast-approximate (FXAA), temporaalinen (TAA) sekä moninäytteistys (MSAA) ovat valittu implementoitavaksi reaaliaikaohjelmistoon ja tarkemmin tutkittavaksi suorituskyvyn sekä subjektiivisesti testattavan visuaalisen laadun puolesta. Diplomityö keskittyy visuaalisessa laadussa tutkimaan vain eri menetelmien kykyä estää tai redusoida reunojen antialiasointia ja esimerkiksi pienien geometristen objektien yksityiskohtien välkkymistä. Suorituskyvyn mittauksissa FXAA oli menetelmistä nopein (3% menetys suorituskyvyssä), TAA 10-11% menetys suorituskyvyssä sekä MSAA hitain 22-62% suorituskyvyn menetyksellä. Subjektiivisen laadun testillä mitattiin kokemuksen laatua, joka koostui visuaalisen laadun sekä uupumuksen arvostelusta eri tapauksissa. Ärsykkeet eli eri antialiasointimenetelmät esitettiin reaaliaikaisessa 3D-ympäristössä, jota katsottiin Oculus Rift CV1 -virtuaalilaseilla. Tulosten mukaan neljän sekä kahden näytteen versiot MSAA:sta olivat selkesti visuaalisesti laadukkaimmat sekä aiheuttivat vähiten uupuneisuutta koehenkilöissä. FXAA havaittiin laadultaan hiekommaksi, mutta ei MSAA:ta enemmän uupumusta aiheuttavaski. TAA aiheutti selkeästi eniten uupumusta sekä oli laadullisesti huonoin liiallisen pehmeyden ja haamuefektin vuoksi. Tämä tutkimus painottaa ihmisen näköjärjestelmän ymmärrystä kehittäessä reaaliaikagrafiikkaa VR-ohjelmistoihin

Doctor of Philosophy

dissertationRay tracing presents an efficient rendering algorithm for scientific visualization using common visualization tools and scales with increasingly large geometry counts while allowing for accurate physically-based visualization and analysis, which enables enhanced rendering and new visualization techniques. Interactivity is of great importance for data exploration and analysis in order to gain insight into large-scale data. Increasingly large data sizes are pushing the limits of brute-force rasterization algorithms present in the most widely-used visualization software. Interactive ray tracing presents an alternative rendering solution which scales well on multicore shared memory machines and multinode distributed systems while scaling with increasing geometry counts through logarithmic acceleration structure traversals. Ray tracing within existing tools also provides enhanced rendering options over current implementations, giving users additional insight from better depth cues while also enabling publication-quality rendering and new models of visualization such as replicating photographic visualization techniques

Fast and accurate finite-element multigrid solvers for PDE simulations on GPU clusters

Der wichtigste Beitrag dieser Dissertation ist es aufzuzeigen, dass Grafikprozessoren (GPUs) als Repräsentanten der Entwicklung hin zu Vielkern-Architekturen sehr gut geeignet sind zur schnellen und genauen Lösung großer, dünn besetzter linearer Gleichungssysteme, insbesondere mit parallelen Mehrgittermethoden auf heterogenen Rechenclustern. Solche Systeme treten bspw. bei der Diskretisierung (elliptischer) partieller Differentialgleichungen mittels finiter Elemente auf. Wir demonstrieren Beschleunigungsfaktoren von mindestens einer Größenordnung gegenüber konventionellen, hochoptimierten CPU-Implementierungen, ohne Verlust von Genauigkeit und Funktionsumfang. Im Detail liefert diese Dissertation die folgenden Beiträge: Berechnungen in einfach genauer Fließkommadarstellung können für die hier betrachteten Problemklassen nicht ausreichen. Wir greifen die Methode gemischt genauer iterativer Verfeinerung (Nachiteration) wieder auf, um nicht nur die Genauigkeit von berechneten Lösungen zu verbessern, sondern vielmehr die Effizienz des Lösungsprozesses als ganzes zu steigern. Sowohl auf CPUs als auch auf GPUs demonstrieren wir eine deutliche Leistungssteigerung ohne Genauigkeitsverlust im Vergleich zur Berechnung in höherer Fliesskomma-Genauigkeit. Wir präsentieren effiziente Parallelisierungstechniken für Mehrgitter-Löser auf Grafik-Hardware, insbesondere für numerisch starke Glätter und Vorkonditionierer, die für stark anisotrope Gitter und Operatoren geeignet sind. Ein Beispiel ist die Entwicklung einer effizienten Reformulierung des Verfahrens der zyklischen Reduktion für die Lösung tridiagonaler Gleichungssysteme. Im Hinblick auf Hardware-orientierte Numerik analysieren wir sorgfältig den Kompromiss zwischen numerischer und Laufzeit-Effizienz für inexakte Parallelisierungstechniken, die einige der inhärent sequentiellen Charakteristiken solcher starker Glätter zugunsten besserer Parallelisierungseigenschaften entkoppeln. Die Reimplementierung großer, etablierter Softwarepakete zur Anpassung auf neue Hardwareplattformen ist oft inakzeptabel teuer. Wir entwickeln einen "minimalinvasiven" Zugang zur Integration von Co-Prozessoren wie GPUs in FEAST, einem exemplarischen finite Elemente Diskretisierungs- und Löserpaket. Der Hauptvorteil unserer Technik ist, dass Applikationen, die auf FEAST aufsetzen, nicht geändert werden müssen um von der Beschleunigung durch solche Co-Prozessoren zu profitieren. Wir evaluieren unseren Zugang auf großen GPU-beschleunigten Rechenclustern für klassische Benchmarkprobleme aus der linearisierten Elastizität und der Simulation stationärer laminarer Strömungsvorgänge, und beobachten gute Beschleunigungsfaktoren und gute schwache Skalierbarkeit. Die maximal erreichbare Beschleunigung wird zudem analysiert und theoretisch modelliert, um bspw. Vorhersagen treffen zu können. Weiterhin fassen wir die historische Entwicklung des Forschungsgebiets "wissenschaftliches Rechnen auf Grafikhardware" seit 2001/2002 zusammen, d.h. die Entwicklung von GPGPU als obskures Nischenthema hin zum fachübergreifenden Einsatz heute. Die Darstellung umfasst gleichermaßen die Hardware und das Programmiermodell und beinhaltet eine ausgiebige Bibliografie von Veröffentlichungen im Bereich der Simulation von PDE-Problemen auf GPUs.The main contribution of this thesis is to demonstrate that graphics processors (GPUs) as representatives of emerging many-core architectures are very well-suited for the fast and accurate solution of large sparse linear systems of equations, using parallel multigrid methods on heterogeneous compute clusters. Such systems arise for instance in the discretisation of (elliptic) partial differential equations with finite elements. We report on at least one order of magnitude speedup over highly-tuned conventional CPU implementations, without sacrificing neither accuracy nor functionality. In more detail, this thesis includes the following contributions: Single precision floating point computations may be insufficient for the class of problems considered in this thesis. We revisit mixed precision iterative refinement techniques to not only increase the accuracy of computed results, but also to increase the efficiency of the solution process. Both on CPUs and on GPUs, we demonstrate a significant performance improvement without loss of accuracy compared to computing in high precision only. We present efficient parallelisation techniques for multigrid solvers on graphics hardware, in particular for numerically strong smoothers and preconditioners that are suitable for highly anisotropic grids and operators. For instance, an efficient formulation of the cyclic reduction algorithm to solve tridiagonal systems is developed. In view of hardware-oriented numerics, we carefully analyse the trade-off between numerical and runtime performance for inexact parallelisation techniques that decouple some of the inherently sequential characteristics of strong smoothing operators. For large-scale established software frameworks, the re-implementation tailored to novel hardware platforms is often prohibitively expensive. We develop a 'minimally invasive' approach to integrate support for co-processor hardware like GPUs into FEAST, a finite element discretisation and solver toolbox. Our technique has the major advantage that applications built on top of the toolbox do not have to be changed at all to benefit from co-processor acceleration. The approach is evaluated for benchmark problems in linearised elasticity and stationary laminar flow computed on large-scale GPU-enhanced clusters. Good speedup factors and near-ideal weak scalability are observed. The achievable speedup is analysed and a theoretical speedup model is presented. Finally, we provide a historical overview of scientific computing on graphics hardware since the early beginnings in 2001/2002, when GPGPU was an obscure research topic pursued by few, to the widespread adoption nowadays. We discuss the evolution of the hardware and the programming model, and provide a comprehensive bibliography of publications related to PDE simulations on GPUs