Otimização em GPU de bounding volume hierarchies para ray tracing

Orientador: Hélio PedriniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Métodos de Ray Tracing são conhecidos por produzir imagens extremamente realistas ao custo de um alto esforço computacional. Pouco após terem surgido, percebeu-se que a maior parte do custo associado a estes métodos está relacionada a encontrar a intersecção entre o grande número de raios que precisam ser traçados e a geometria da cena. Estruturas de dados especiais que indexam e organizam a geometria foram propostas para acelerar estes cálculos, de forma que apenas um subconjunto da geometria precise ser verificado para encontrar as intersecções. Dentre elas, podemos destacar as Bounding Volume Hierarchies (BVH), que são estruturas usadas para agrupar objetos 3D hierarquicamente. Recentemente, uma grande quantidade de esforços foi aplicada para acelerar a construção destas estruturas e aumentar sua qualidade. Este trabalho apresenta um novo método para a construção de BVHs de alta qualidade em sistemas manycore. O método em questão é uma extensão do atual estado da arte na construção de BVHs em GPU, Treelet Restructuring Bounding Volume Hierarchy (TRBVH), e consiste em otimizar uma árvore já existente reorganizando subconjuntos de seus nós através de uma abordagem de agrupamento aglomerativo. A implementação deste método foi feita para a arquitetura Kepler utilizando CUDA e foi testada em dezesseis cenas que são comumente usadas para avaliar o desempenho de estruturas aceleradoras. É demonstrado que esta implementação é capaz de produzir árvores com qualidade comparável às geradas utilizando TRBVH para aquelas cenas, além de ser 30% mais rápidaAbstract: Ray tracing methods are well known for producing very realistic images at the expense of a high computational effort. Most of the cost associated with those methods comes from finding the intersection between the massive number of rays that need to be traced and the scene geometry. Special data structures were proposed to speed up those calculations by indexing and organizing the geometry so that only a subset of it has to be effectively checked for intersections. One such construct is the Bounding Volume Hierarchy (BVH), which is a tree-like structure used to group 3D objects hierarchically. Recently, a significant amount of effort has been put into accelerating the construction of those structures and increasing their quality. We present a new method for building high-quality BVHs on manycore systems. Our method is an extension of the current state-of-the-art on GPU BVH construction, Treelet Restructuring Bounding Volume Hierarchy (TRBVH), and consists of optimizing an already existing tree by rearranging subsets of its nodes using an agglomerative clustering approach. We implemented our solution for the NVIDIA Kepler architecture using CUDA and tested it on sixteen distinct scenes that are commonly used to evaluate the performance of acceleration structures. We show that our implementation is capable of producing trees whose quality is equivalent to the ones generated by TRBVH for those scenes, while being about 30% faster to do soMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã