Arquitetura paralela para renderizacao em cluster gpu

Apresentamos uma arquitetura paralela para a renderização eficiente de múltiplos pontos de vista em um cluster de GPUs.

Nossa abordagem utiliza um renderizador de light eld para reconstruir os pontos de vista desejados a partir de um conjunto de imagens da cena.

Para permitir a renderização de cenas dinâmicas, geramos as amostras novamente a cada quadro ao invés de gerar um buer de imagens.

Ao mesmo tempo, nossa paralelização permite que cada ponto de vista utilize qualquer uma das amostras geradas, evitando trabalho redundante.

A eficiência da solução foi avaliada por meio de modelos matemáticos e validada por meio de mediçes de speedup e eficiência.

Concluímos que a solução proposta é escalável e pode suportar renderização a taxas interativas.

A visualização de dados tridimensionais possui aplicações em diversas áreas do conhecimento humano.

Por meio dela é possível avaliar projetos de engenharia antes que eles sejam construídos, realizar diagnósticos mais precisos de doenças ou mesmo embarcar nos mundos imaginários dos jogos e filmes.

A maior parte dos sistemas de visualização pressupõe que a cena está sendo observada de apenas um ponto de vista.

Apesar de ser suciente para várias aplicações, algumas situaçes requerem a geração de diversos pontos de vista da mesma cena.

Em um ambiente de realidade virtual, por exemplo, vários usuários interagem em um mesmo cenário mas com pontos de vista distintos.

Este texto apresenta uma solução para a geração eficiente de um grande número de pontos de vista.

Neste capítulo explicamos porque consideramos o problema importante e os desafios envolvidos na sua solução.

Também delineamos a metodologia utilizada e as contribuiçes deste trabalho.

Por m, explicamos como essa dissertação foi organizada.

As bases de dados tridimensionais aparecem naturalmente em diversas aplicações, como simulaçes físicas, entretenimento ou projetos