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大范围动态水面场景的实时三维仿真是虚拟海洋环境以及三维游戏中研究的难点和热点。由于水的动态性以及各种复杂的光照等效果,传统基于CPU的模拟很难达到实时交互的能力。近年来图形处理器(GPU)性能得到大幅度提高,尤其引人注意的是出现可编程特性,这使得人们可以充分利用GPU上提供的运算器来设计算法完成一定的任务。基于此,针对目前实时水波模拟的瓶颈及提倡的"解放CPU"(Offload CPU)的思想,本文对水波模拟的模型进行了研究,提出了一种基于GPU的水波模拟方法,充分利用GPU的并行运算及浮点运算能力.加快水面模拟的速度。文章给出了一定网格大小下,数量不同的点波源模拟水面的效果,并给出了单纯利用CPU和基于GPU两种方法的对比情况。 相似文献
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为解决大数据量带来的热力图生成效率低的问题,引入基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的并行计算方法,并结合轨迹线模型,提出了一种利用GPU加速的轨迹线热力图生成显示方法。首先,针对轨迹点分布不均、邻域半径设置不合理等条件下产生的热力值不连续、不均等问题,采用轨迹线模型提升了热力图的效果。其次,针对大规模数据计算产生的热力图生成效率低的问题,通过GPU并行计算并配合内核函数参数调优、循环展开、像素缓冲对象显示等策略大幅提升算法计算效率。实验结果表明,所提方法较传统的基于中央处理器（central processing unit, CPU）的方法计算效率提升了5~30倍,且随着图像分辨率和轨迹数据的增加,算法加速比有逐步上升的趋势。 相似文献
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针对大规模古建筑三维模型场景渲染效率低的问题,该文提出了一种基于图像处理单元(GPU)的古建筑构件快速绘制的方法:根据复杂古建筑可分解为若干建筑构件的构造特点,把构件作为建模与绘制单元,以具有可编程的DirectX 11作为三维图形引擎,通过GPU物理层的曲面细分技术,实现旋转体建筑构件的精细表达;利用实例化技术,通过一次性创建构件几何缓存,实现大规模三维场景中重复建筑对象的高速绘制。实验结果表明:对于复杂古建筑物的大数据绘制,该方法与传统的CPU渲染方法相比,在渲染速度、可视化效果、大数据承载能力方面都具有显著的优势。 相似文献
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为了在大规模地形实时渲染过程中提高渲染效率和得到更平滑逼真的地形,该文提出了一种基于GPU Tessellation技术的地形可视化方法。该方法首先对地形预处理构建四叉树;使用视锥体裁剪和LOD选择降低CPU-GPU数据传输量;在三角化阶段利用GPU代替传统的CPU进行三角化方法极大地减轻CPU的负担并且提高了渲染速率;同时引入地形粗糙度计算GPU Tessellation算法内部细分因子,达到平滑而又不失细节的地形表面渲染效果;以数据细节层次动态设置GPU Tessellation算法的外部细分因子消除了T型裂缝。实验结果表明,该方法CPU利用率低,能够以较小计算代价消除T型裂缝,在地形实时交互式漫游系统中能以较高的渲染帧率输出平滑、逼真的三维虚拟数字地形。该文方法可运用到大规模地形可视化系统中。 相似文献
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对流体的可视化仿真已经成为计算机图形领域中最令人感兴趣和最具有挑战性的课题之一。文章首先介绍了利用GPU实现基于物理的流体模拟的基本原理。而边界条件是流体模拟的重要内容,文章对基于GPU处理边界条件进行了归纳总结,并根据DirectX 10的新特性提出一种可以实时处理动态边界的流体模拟方法。 相似文献
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利用集群架构和分布式并行可视化工具 VisIt,编写了自定义插件,实现了基于大规模地球系统格网组织下的全球科学数据并行可视化,并设计实验对其并行可视化性能进行了对比分析.实验发现: VisIt完成一次渲染的加速比及并行效率随着核数的增加逐渐降低;采用 GPU 渲染,可以很好地提高并行渲染的效率.但在核数和 GPU 个数同步增加的情况下,由于核间通信、 GPU 间通信以及核- GPU 间通信等,VisIt一次渲染的并行运行时间并无明显降低.随着数据量增加,VisIt对单位数据量的运行时间却逐渐减低.实验表明,VisIt可较高效地完成大数据量的并行渲染.该方法和结论可供地学领域大规模海量数据可视化研究参考. 相似文献
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提出了一种层次包围盒(BVH)方法,以加速基于GPU的3D纹理体绘制.该方法首先利用GPU的片元着色程序实现了后分类3D纹理体绘制;然后设定高度逐层对体教据进行分解,为每个生成的子体数据建立相应的包围盒,并用对应层次包围盒树的结点保存相关信息;最后遍历层次包围盒树,读取层次包围盒树的结点信息以判断对应子体数据是否被绘制或跳过,从而实现空间跳跃,加速3D纹理体绘制.实验结果表明,本文方法与基于GPU的3D纹理体绘制算法相结合,能取得良好的加速效果. 相似文献
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大规模遥感影像全球金字塔并行构建方法 总被引：2，自引：0，他引：2
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(1)
金字塔模型是大规模遥感影像可视化的基础,是在保证精度的前提下,采用不同分辨率的数据来提高渲染速度,从而在网络环境下实现大规模数据共享、服务和辅助决策支持。在构造金字塔的过程中,由于遥感数据经常会突破内存的容量,同时会产生大量的小瓦片,小瓦片存贮非常耗时,传统的串行算法很难满足应用需求。本文提出了一种并行大规模遥感影像的全球金字塔构造算法,利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)的高带宽完成费时的重采样计算,使用多线程实现数据的输入和输出,在普通的计算机上实现大规模影像的全球金字塔的快速构建。首先,采用二级分解策略突破GPU、CPU和磁盘的存储瓶颈;然后,利用多线程策略加速数据在内存和磁盘之间的传输,并采用锁页内存来消除GPU全局延迟的影响;最后,用GPU完成大规模的并行重采样计算,并利用四叉树策略提高显存中数据的重复利用率。实验结果表明,本文方法可以明显地提高全球金字塔的构造速度。 相似文献
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爆炸现象的模拟在虚拟现实领域中有广泛应用。碎片飞散效果的表现是爆炸模拟的重要方面。通过简化冲击波传播过程,将爆炸解释为高浓度气体产物作剧烈扩散的过程。根据气体浓度的变化建立描述爆炸气流运动的流场模型。基于该模型刻画的流场状态,对碎片运动的两种分解形式平动和翻转分别制定控制策略,提出了模拟飞散过程的实时处理算法。实验结果表明,该算法具有较强真实感且满足实时性要求。 相似文献