Técnicas de aceleración para el método de radiosidad jerárquica

[Resumen] Uno de los métodos que mejor modelan el comportamiento real de la luz en la búsqueda del realismo visual en imágenes construidas de forma sintética es el método de radiosidad. Este método presenta, sin embargo, el inconveniente de un alto coste computacional, tanto en tiempo de cálculo como en almacenamiento. Entre las numerosas variantes surgidas con el objetivo de rebajar la complejidad del método clásico destaca el método de radiosidad jerárquica, basado en la aplicación de una subdivisión adaptativa de la escena. El método de radiosidad jerárquica mantiene, no obstante, todavía una elevada complejidad que dificulta su explotación en escenas de gran tamaño. En este trabajo se han tratado de desarrollar nuevas soluciones para algunos de los diversos problemas que el método jerárquico de radiosidad plantea. El primer punto en el que se centra el trabajo es en la determinación de la visibilidad entre los distintos objetos de una escena (principal cuello de botella en un algoritmo de iluminación), analizando las principales soluciones existentes y proponiendo una nueva aproximación al problema, basada en aprovechar el principio de localidad en el espacio de direcciones de los rayos lanzados durante el proceso. Otro aspecto desarrollado en la tesis es la utilización de modelos geométricos de diferentes complejidades que permitan el tratamiento de escenas grandes con objetos detallados, independizando la correcta simulación de la distribución de la energía en la escena de la complejidad geométrica de los objetos que la componen. A este respecto se presenta una propuesta para el cálculo de la radiosidad jerárquica basada en el uso de esquemas de subdivisión de superficies. Por último, en esta tesis se propone una solución paralela para el aprovechamiento de sistemas distribuidos en la aplicación del método de radiosidad jerárquica en escenas de gran tamaño, realizando una distribución real de la geometría de la escena entre todas las memorias del sistema y con una aproximación multi-hilo para la ejecución, lo que va a permitir un mejor ajuste de la granularidad utilizada en la paralelización de las tareas.[Resumo] Uns dos métodos que mellor modelan o comportamento real da luz na búsqueda do realismo visual en imaxes construidas de forma sintética é o método de radiosidade. Este método presenta, sen embargo, a desvantaxe dun alto coste computacional, tanto en tempo de cálculo coma en almacenamento. Entre as numerosas variantes xurdidas co obxectivo de rebaixar a complexidade do método clásico sobresae o método de radiosidade xerárquica, baseado na aplicación dunha subdivisión adaptativa na escea. O método de radiosidade xerárquica mantén todavía, así a todo, unha elevada complexidade que dificulta a súa explotación en esceas de gran tamaño. Neste traballo tratáronse de desenvolver novas solucións para algúns dos diversos problemas plantexados polo método de radiosidade xerárquica. O primeiro punto ao que se presta atención no traballo é á determinación de visibilidade entre os distintos obxectos dunha escea (principal colo de botella nun algoritmo de iluminación), analizando as principais solucións existentes e propondo unha nova aproximación ao problema baseada no aproveitamento do principio de localidade no espazo de direccións dos raios lanzados durante o proceso. Outro aspecto desenvolvido na tese é a utilización de modelos xeométricos de diferente complexidad que permitan o tratamento de esceas grandes con obxectos moi detallados, independizando a correcta simulación da distribución da enerxía na escea da complexidade xeométrica dos obxectos que a compoñen. Ao respecto preséntase unha proposta para o cálculo da radiosidade xerárquica baseada no uso de esquemas de subdivisión de superficies. Por último, nesta tese proponse unha solución paralela para o aproveitamento de sistemas distribuidos na aplicación do método de radiosidade xerárquica en esceas de gran tamaño, facendo unha distribución real da xeometría da escea entre todas as memorias do sistema e cunha aproximación multi-fío na execución, o que vai permitir un mellor axuste da granularidade empregada na paralelización das tarefas.[Absract] Radiosity is one of the best methods in modelling the physical behaviour of light in a synthetic scene. However, the main drawback is the high requirements in terms of computational and storage costs. Hierarchical radiosity stands out among the different alternatives to reduce complexity in classic radiosity, applying an adaptive subdivision on scene. Hierarchical radiosity still presents, anyway, a high complexity that difficults to process really large scenes. In this work we have developed new solutions for several of the most common bottenecks presented in hierarchical radiosity. Our first goal is to accelerate visibility determination (most consuming task in global illumination), analysing the main existing solutions and proposing a new method based in taking advantage of directional coherence for the rays casted during process. Other aspect we have touched in the thesis is the use of multiresolution models that allow to work with very complex geometrical models in our input scene, isolating geometry detail and illumination detail. Specifically, we have developed a new method to compute hierarchical radiosity based on surface subdivision. Finally, a new parallel solution for computing hierarchical radiosity on multiprocessor systems, allowing huge input scenes is presented. The scene is totally distributed (geometrically and computationally) among the processors in our proposal, and a multi-thread implementation improves the flexibility in the granularity of the parallel execution

Efficient Culling Techniques for Interactive Deformable NURBS Surfaces on GPU

[Abstrtact] InfoValue: NURBS (Non-uniform rational B-splines) surfaces are the standard freeform representation in Computer-Aided Design (CAD) applications. Rendering NURBS surfaces accurately while they are interactively manipulated and deformed is a challenging task. In order to achieve it, the elimination from pipeline in early stages of back-facing surfaces or surface pieces is a key advantage. Furthermore, an effective interactive manipulation implies that all the culling computations should be performed for each frame, facing the possibility of fast changes in occlusion information. In this paper, different interactive culling strategies for NURBS surfaces are presented and analyzed. These culling techniques are based on the exploitation of the geometric properties presented in a NURBS surface, that allow easily to find bounds for it in screen space for each frame. Furthermore, the culling overhead for our proposals is small compared to the computational saving, outperforming a proposal without culling. An implementation of these strategies using current GPUs is presented, achieving real-time and interactive rendering rates of complex parametric models.Xunta de Galicia y fondos FEDER; GRC2013/055Ministerio de Economía y Competitividad y fondos FEDER; TIN2013-42148-

Free adaptive tessellation strategy of bézier surfaces

[Abstract] Rendering of Bézier surfaces is currently performed by tessellating the model on the GPU and rendering the highly detailed triangle mesh. Whereas non-adaptive strategies apply the same tessellation pattern to the whole surface resulting in a uniform tessellation of the patch, adaptive approaches make it possible to reduce the number of triangles generated without a loss of quality. However, the most usual approaches to adaptive tessellation have little flexibility and do redundant computations and memory accesses, as each sample is independently evaluated in the Domain Shader of the DirectX11 pipeline. In this paper an adaptive tessellation technique based on the exploitation of the spatial coherence data within each surface is presented. The GPU implementation of this technique is simple and efficient and, as consequence, the tessellation of complex models can be performed in real-time. The analysis of the GPU performance and limitations for different adaptive degree of the tessellation performed suggest innovations in future graphics card generations for supporting a larger degree of adaptivity without a penalty

Monitorización del trabajo en prácticas usando un sistema decontrol de versiones

El EEES (Espacio Europeo de Educación Superior) concede un mayor protagonismo a la evaluación continua del alumnado frente a las tradicionales pruebas finales escritas. Esto supone un importante reto para el profesorado, que debe realizar un seguimiento del trabajo de un gran número de alumnos. La utilización de herramientas TIC (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones) en este proceso cobrará un creciente protagonismo, pero es necesario definir qué herramientas serán utilizadas y cómo se integrará su uso en la dinámica educativa. En la enseñanza y en el ejercicio de la ingeniería informática es muy común el uso de sistemas de control de versiones (SCV) como apoyo al desarrollo de software. Estos sistemas permiten registrar las distintas versiones de un programa, junto con anotaciones sobre los cambios introducidos en cada versión. Este trabajo propone la utilización de un sistema de control de versiones (SCV) como método complementario de evaluación del aprendizaje del alumno por parte del profesorado, definiendo su integración en unas prácticas.Peer Reviewe

An out-of-core method for GPU image mapping on large 3D scenarios of the real world

[Abstract] Image mapping on 3D huge scenarios of the real world is one of the most fundamental and computational expensive processes for the integration of multi-source sensing data. Recent studies focused on the observation and characterization of Earth have been enhanced by the proliferation of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and sensors able to capture massive datasets with a high spatial resolution. Despite the advances in manufacturing new cameras and versatile platforms, only a few methods have been developed to characterize the study area by fusing heterogeneous data such as thermal, multispectral or hyperspectral images with high-resolution 3D models. The main reason for this lack of solutions is the challenge to integrate multi-scale datasets and high computational efforts required for image mapping on dense and complex geometric models. In this paper, we propose an efficient pipeline for multi-source image mapping on huge 3D scenarios. Our GPU-based solution significantly reduces the run time and allows us to generate enriched 3D models on-site. The proposed method is out-of-core and it uses available resources of the GPU’s machine to perform two main tasks: (i) image mapping and (ii) occlusion testing. We deploy highly-optimized GPU-kernels for image mapping and detection of self-hidden geometry in the 3D model, as well as a GPU-based parallelization to manage the 3D model considering several spatial partitions according to the GPU capabilities. Our method has been tested on 3D scenarios with different point cloud densities (66M, 271M, 542M) and two sets of multispectral images collected by two drone flights. We focus on launching the proposed method on three platforms: (i) System on a Chip (SoC), (ii) a user-grade laptop and (iii) a PC. The results demonstrate the method’s capabilities in terms of performance and versatility to be computed by commodity hardware. Thus, taking advantage of GPUs, this method opens the door for embedded and edge computing devices for 3D image mapping on large-scale scenarios in near real-time.This work has been partially supported through the research projects TIN2017-84968-R, PID2019-104184RB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and ERDF funds “A way of doing Europe”, as well as by ED431C 2021/30, ED431F 2021/11 funded by Xunta de Galicia and 1381202 by Junta de AndalucíaXunta de Galicia; ED431C 2021/30Xunta de Galicia; ED431F 2021/11Junta de Andalucía; 138120

Parallel Hierarchical Radiosity on Hybrid Platforms

The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s11227-011-0592-6[Abstract] Achieving an efficient realistic illumination is an important aim of research in computer graphics. In this paper a new parallel global illumination method for hybrid systems based on the hierarchical radiosity method is presented. Our solution allows the exploitation of systems that combine independent nodes with multiple cores per node. Thus, multiple nodes work in parallel in the computation of the global illumination for the same scene. Within each node, all the available computational cores are used through a shared-memory multithreading approach. The good results obtained in terms of speedup on several distributed-memory and shared-memory configurations show the versatility of our hybrid proposal.[Resumo] Acadar unha eficiente iluminación realista é un importante obxectivo no campo dos gráficos por computadora. Neste traballo preséntase un novo método de iluminación global paralelo para sistemas híbridos baseado no modelo de radiosidade jerárquica. A nosa solución permite a explotación de sistemas que combinen nodos de cómputo independentes con múltiples núcleos de execución en cada nodo. Deste xeito, varios nodos traballan en paralelo na computación da iluminación global dunha mesma escea. Dentro de cada nodo, todos os núcleos computacionais dispoñibles son aproveitados mediante unha aproximación multifío en memoria compartida. Os bos resultados obtidos en canto a aceleración en distintas configuracións de memoria compartida e distribuída dan mostra da versatilidade da nosa proposta híbrida.Xunta de Galicia; INCITE08PXIB105161PRMinisterio de Educación y Ciencia; MEC TIN 2010-16735Xunta de Galicia; 08TIC001206P

Synthesis of Multiresolution Scenes with Global Illumination on a GPU

[Abstract] The radiosity computation has the important feature of producing view independent results, but these results are mesh dependent and, in consequence, are attached to a specific level of detail in the input mesh. Therefore, rendering at iterative frame rates would benefit from the utilization of multiresolution models. In this paper we focus on the rendering stage of a solution for hierarchical radiosity for multiresolution systems. This method is based on the application of an enriched hierarchical radiosity algorithm to an input scene with low resolution objects (represented by coarse meshes), and the efficient data management of the resulting values. The proposed encoding makes it possible to apply the color values obtained for the coarse objects to detailed versions of these objects during the rendering phase. These finer meshes are obtained by a standard mesh subdivision strategy, such as the Loop subdivision scheme. Our solution performs the whole rendering stage of this multiresolution approach on the GPU, implementing it in the geometry shader using Microsoft HLSL. Results of our implementation show an important reduction in computational costs

Leveraging the Power of Big Data Tools for Large Scale Molecular Dynamics Analysis

International audienceParallel Molecular Dynamics simulations are generating atom trajectories of growing sizes and complexity. Analyzing these trajectories is expensive computationally and time consuming. One reason is the lack of tools that enable the computational biologist to easily implement the analysis while ensuring reduced processing times exploiting the benefits of parallel architectures. In this paper, we present a comparison between two parallel analytics frameworks based on the Map/Reduce paradigm: HiMach, a dedicated framework for trajectory analysis based on MPI, and Flink, a Big Data analytics framework. Both frameworks enable to hide the complexity of parallel code creation to the programmer, providing significant performance gains compared to a sequential execution

Monitorización del trabajo en prácticas usando un sistema de control de versiones

El EEES (Espacio Europeo de Educación Superior) concede un mayor protagonismo a la evaluación continua del alumnado frente a las tradicionales pruebas finales escritas. Esto supone un importante reto para el profesorado, que debe realizar un seguimiento del trabajo de un gran número de alumnos. La utilización de herramientas TIC (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones) en este proceso cobrará un creciente protagonismo, pero es necesario definir qué herramientas serán utilizadas y cómo se integrará su uso en la dinámica educativa. En la enseñanza y en el ejercicio de la ingeniería informática es muy común el uso de sistemas de control de versiones (SCV) como apoyo al desarrollo de software. Estos sistemas permiten registrar las distintas versiones de un programa, junto con anotaciones sobre los cambios introducidos en cada versión. Este trabajo propone la utilización de un sistema de control de versiones (SCV) como método complementario de evaluación del aprendizaje del alumno por parte del profesorado, definiendo su integración en unas prácticas

gym-DSSAT : un modèle de cultures converti en un environnement d’apprentissage par renforcement

Addressing a real world sequential decision problem with Reinforcement Learning (RL) usually starts with the use of a simulated environment that mimics real conditions. We present a novel open source RL environment for realistic crop management tasks. gym-DSSAT is agym interface to the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), a high fidelity crop simulator. DSSAT has been developped over the last 30 years and is widely recognized by agronomists. gym-DSSAT comes with predefined simulations based on real world maize experiments.The environment is as easy to use as any gym environment. We provide performance baselines using basic RL algorithms. We also briefly outline how the monolithic DSSAT simulator written in Fortran has been turned into a Python RL environment. Our methodology is generic and may be applied to similar simulators. We report on very preliminary experimental results which suggest that RL can help researchers to improve sustainability of fertilization and irrigation practices.La résolution d’un problème de déecision séquentielle en conditions réelles s’appuie très souvent sur l’utilisation d’un simulateur qui reproduit ces conditions réelles. Nous introduisons un nouvel environnement pour l’apprentissage par renforcement (AR) qui propose des tâches d’apprentissage réalistes pour la conduite de cultures. gym-DSSAT est une interface gym avec le simulateur de cultures Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), un simulateur de haute fidélité. DSSAT a été développé durant les 30 dernières années et est largement reconnu par les agronomes. gym-DSSAT propose des simulations prédéfinies, basées sur des expérimentations au champ avec du maïs. L’environnement est aussi simple à utiliser que n’importe quel autre environnement gym. Nous proposons des performances de base dans l’environnement en utilisant des algorithmes d’AR conventionnels. Nous décrivons également brièvement comment le simulateur monolithique DSSAT, codé en Fortran, a été transformé en un environnement d’AR en Python. Notre approche est générique et peut être appliquée à des simulateurs similaires. Quoique très préliminaires, les premiers résultats expérimentaux indiquent que l’AR peut aider les chercheurs à rendre les pratiques de fertilisation et d’irrigation plus durables