GPU accelerated path tracing of massive scenes

This article presents a solution to path tracing of massive scenes on multiple GPUs. Our approach analyzes the memory access pattern of a path tracer and defines how the scene data should be distributed across up to 16 CPUs with minimal effect on performance. The key concept is that the parts of the scene that have the highest amount of memory accesses are replicated on all GPUs. We propose two methods for maximizing the performance of path tracing when working with partially distributed scene data. Both methods work on the memory management level and therefore path tracer data structures do not have to be redesigned, making our approach applicable to other path tracers with only minor changes in their code. As a proof of concept, we have enhanced the open-source Blender Cycles path tracer. The approach was validated on scenes of sizes up to 169 GB. We show that only 1 5% of the scene data needs to be replicated to all machines for such large scenes. On smaller scenes we have verified that the performance is very close to rendering a fully replicated scene. In terms of scalability we have achieved a parallel efficiency of over 94% using up to 16 GPUs.Web of Science402art. no. 1

Masivně paralelní implementace algoritmů počítačové grafiky

Computer graphics, since its inception in the 1960s, has made great progress. It has become part of everyday life. We can see it all around us, from smartwatches and smartphones, where graphic accelerators are already part of the chips and can render not only interactive menus but also demanding graphic applications, to laptops and personal computers as well as to high-performance visualization servers and supercomputers that can display demanding simulations in real time. In this dissertation we focus on one of the most computationally demanding area of computer graphics and that is the computation of global illumination. One of the most widely used methods for simulating global illumination is the path tracing method. Using this method, we can visualize, for example, scientific or medical data. The path tracing method can be accelerated using multiple graphical accelerators, which we will focus on in this work. We will present a solution for path tracing of massive scenes on multiple GPUs. Our approach analyzes the memory access pattern of the path tracer and defines how the scene data should be distributed across up to 16 GPUs with minimal performance impact. The key concept is that the parts of the scene that have the highest number of memory accesses are replicated across all GPUs. We present two methods for maximizing the performance of path tracing when dealing with partially distributed scene data. Both methods operate at the memory management level, and therefore the path tracing data structures do not need to be redesigned. We implemented this new out-of-core mechanism in the open-source Blender Cycles path tracer, which we also extended with technologies that support running on supercomputers and can take advantage of all accelerators allocated on multiple nodes. In this work, we also introduce a new service that uses our extended version of the Blender Cycles renderer to simplify sending and running jobs directly from Blender.Počítačová grafika od svého vzniku v 60. letech 20. století udělala velký pokrok. Stala se součástí každodenního života. Můžeme ji vidět všude kolem nás, od chytrých hodinek a smartphonů, kde jsou grafické akcelerátory již součástí čipů a dokáží vykreslovat nejen interaktivní menu, ale i náročné grafické aplikace, přes notebooky a osobní počítače až po výkonné vizualizační servery nebo superpočítače, které dokáží zobrazovat náročné simulace v reálném čase. V této disertační práci se zaměříme na jednu z výpočetně nejnáročnějších oblastí počítačové grafiky, a tou je výpočet globálního osvětlení. Jednou z nejpoužívanějších metod pro simulaci globálního osvětlení je metoda sledování cesty. Pomocí této metody můžeme vizualizovat např. vědecká nebo lékařská data. Metodu sledování cest lze urychlit pomocí několika grafických akcelerátorů, na které se v této práci zaměříme. Představíme řešení pro vykreslování masivních scén na více GPU. Náš přístup analyzuje vzory přístupů k paměti a definuje, jak by měla být data scény rozdělena mezi grafickými akcelerátory s minimální ztrátou výkonu. Klíčovým konceptem je, že části scény, které mají nejvyšší počet přístupů do paměti, jsou replikovány na všech grafických akcelerátorech. Představíme dvě metody pro maximalizaci výkonu vykreslování při práci s částečně distribuovanými daty scény. Obě metody pracují na úrovni správy paměti, a proto není třeba datové struktury přepracovávat. Tento nový out-of-core mechanismus jsme implementovali do open-source path traceru Blender Cycles, který jsme také rozšířili o technologie podporující běh na superpočítačích a schopné využít všechny akcelerátory alokované na více uzlech. V této práci také představíme novou službu, která využívá naši rozšířenou verzi Blender Cycles a zjednodušuje odesílání a spouštění úloh přímo z programu Blender.96220 - Laboratoř pro výzkum infrastrukturyvyhově