基于GPU的光線跟蹤
　　2.1 相關(guān)工作
　　當(dāng)前，主要由兩種方法利用CPU來(lái)加速光線跟蹤算法。第一種是Carr等人提出來(lái)的，將CPU轉(zhuǎn)換為一個(gè)蠻力的執(zhí)行光線一三角形求交的計(jì)算器，而將任何的光線生成以及著色過(guò)程在CPU上完成。這就需要CPU依然執(zhí)行絕大部分的渲染工作。C arr等人指出，在ATI Radeon 8500上，每秒最快能夠執(zhí)行1億2千萬(wàn)次的光線一三角形求交。同時(shí)，作者也指出，由于GPU的單精度浮點(diǎn)的限制，圖片上依然存在一些不太真實(shí)的地方。第二種方法由Purcell等人提出的，改種方法將整個(gè)光線跟蹤器都移植到CPU上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。從光線的產(chǎn)生，加速結(jié)構(gòu)的遍歷，到最后的著色過(guò)程都在GPU上執(zhí)行。此后，有很多相同的項(xiàng)目都是基于Purcell的模型上進(jìn)行的。
　　2.2 GPU上的光線跟蹤算法的映射方式
　　將傳統(tǒng)的CPU上執(zhí)行的光線跟蹤算法，映射成為一個(gè)GPU協(xié)助的，或者基于GPU的光線跟蹤器有眾多方法。下面重點(diǎn)介紹Purcell提出的映射模型，以及在本文的實(shí)現(xiàn)中提出的一個(gè)基于CPU的Whitted模型的光線跟蹤器。該光線跟蹤器的布局如圖2.1所示：
　　在Purcell的論文中，它將光線一三角形求交，以及遍歷過(guò)程分離成兩個(gè)獨(dú)立的遍歷內(nèi)核和求交內(nèi)核。本文的實(shí)現(xiàn)中，也按照上述模型圖，將光線跟蹤算法分解成光線生成，光線一三角形求交，著色這三個(gè)步驟。在對(duì)光線進(jìn)行跟蹤之前，需要生成從視點(diǎn)指向屏幕的原始光線( primary ray)。在一個(gè)GPU上，能夠使用光柵器的插值的能力，在一個(gè)單一的內(nèi)核調(diào)用中，產(chǎn)生所有的原始光線。
　　給定觀察矩形（被采樣用于產(chǎn)生圖片的投影平面的一部分）的四個(gè)角，以及視點(diǎn)，首先計(jì)算出這個(gè)視錐體的四條邊線。如果讓光柵器在這4條光線之間，按照512×512規(guī)格，筆耕論文新浪博客，在這四條光線之間按照方向進(jìn)行插值，最終就可以獲得能夠產(chǎn)生一幅512×512圖片（一個(gè)像素一個(gè)采樣點(diǎn)）的所有原始光線的方向。同時(shí)能夠?qū)⑦@些方向存儲(chǔ)在一個(gè)紋理里，并把它作為求交內(nèi)核的輸入。所有的原始光線具有相同的起始點(diǎn)，但是仍然把它存儲(chǔ)在一個(gè)同方向紋理具有相同維度的紋理內(nèi)。因?yàn)楫?dāng)生成陰影光線或者反射光線的時(shí)候，光線的原點(diǎn)會(huì)發(fā)生改變。
　　加速結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)和比較
　　3.1均勻柵格
　　均勻柵格是第一個(gè)在GPU上實(shí)現(xiàn)的加速結(jié)構(gòu)。Purcell給出了很多選擇均勻柵格作為加速結(jié)構(gòu)的理由，但是Purcell沒有詳細(xì)的說(shuō)明為什么均勻網(wǎng)格對(duì)于硬件實(shí)現(xiàn)而言比其它的加速結(jié)構(gòu)要更加的簡(jiǎn)單。當(dāng)在探討了均勻柵格的一些主要特性的時(shí)候，更加清晰的知道了均勻柵格為什么會(huì)成為一個(gè)好的GPU機(jī)速結(jié)構(gòu)。
　　首先，只用使用簡(jiǎn)單的算術(shù)運(yùn)算，就能夠?qū)τ诿總�(gè)體素的遍歷在常量時(shí)間能被定位和存取。這就消除了對(duì)樹的遍歷的需要，以及重復(fù)的紋理查找工作，而紋理查找是相當(dāng)耗時(shí)的。其次，體素的遍歷是通過(guò)遞增算術(shù)運(yùn)算來(lái)完成的。這就消除了對(duì)堆棧的需要，使得我們能夠從光線的起始點(diǎn)開始，以距離遞增的順序訪問體素成為可能。再其次，由于對(duì)于體素的訪問是沿著光線，以距離遞增的方式遍歷的，所以，一旦在一個(gè)被訪問的體素中報(bào)道發(fā)現(xiàn)有一個(gè)交點(diǎn)，就可以停止這條光線對(duì)體素的遍歷過(guò)程，從而提高整個(gè)遍歷過(guò)程的速度。最后，用于遍歷的代碼非常適合用向量編寫，而向量形式的編碼風(fēng)格又非常適合GPU的指令集。然而，均勻柵格的缺點(diǎn)就是由于它是空間細(xì)分結(jié)構(gòu)的一種特殊情況，多個(gè)體素可能包含相同三角形的多個(gè)引用。由于無(wú)法使用mailbox技術(shù)，這就意味著需要對(duì)于相同的光線和三角形之間進(jìn)行不止一次的相交測(cè)試。
　　3.2 KD-tree
　　在二叉樹中，我們將內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和葉子節(jié)點(diǎn)區(qū)分開。葉子節(jié)點(diǎn)用來(lái)表示體素和與之相關(guān)的保存在該體素內(nèi)的三角形的引用。一個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)用來(lái)表示空間區(qū)域的某個(gè)部分。所以，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)包含一個(gè)分裂面的兩個(gè)子樹的引用，而葉子節(jié)點(diǎn)只包含一個(gè)三角形列表。
　　KD-tree的創(chuàng)建過(guò)程從上而下，根據(jù)一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)，通過(guò)放置一個(gè)分離平面，遞歸的將場(chǎng)景分離成兩個(gè)體素。我們能夠以遞歸的方式遍歷KD-tree，但是由于GPU沒有堆棧結(jié)構(gòu)，所以無(wú)法應(yīng)用遞歸的策略。取而代之的是，我們能夠通過(guò)記住我們沿著光線前進(jìn)了多遠(yuǎn)來(lái)向上或者向下遍歷樹。這種策略消除了需要堆棧的限制，使得用CPU來(lái)完成對(duì)KD-tree結(jié)構(gòu)的遍歷成為可能。
　　3.3 包圍體層次(BVH)
　　Goldsmith和Salmon提出了一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)，通常被稱為表面積啟發(fā)式函數(shù)。他們通過(guò)父節(jié)點(diǎn)和孩子節(jié)點(diǎn)的表面積之比來(lái)形式化的表述這個(gè)關(guān)系，此評(píng)價(jià)函數(shù)如下所示：此處，hit(n)是光線擊中節(jié)點(diǎn)n的情況，Sn是節(jié)點(diǎn)n的表面積，c和p分別表示父節(jié)點(diǎn)和孩子節(jié)點(diǎn)。這個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)給出了，當(dāng)用一條隨機(jī)的光線同層次結(jié)構(gòu)求交的時(shí)候，成本上的估計(jì)。由于沒有最優(yōu)的方法去有效的構(gòu)造一個(gè)最優(yōu)的BVH，提出了不同的構(gòu)造技巧。下面，將列出比較通用的方法。
　　在實(shí)踐中，對(duì)于包圍體應(yīng)用的最廣泛的就是軸對(duì)齊包圍盒(AABB)。AABB易于實(shí)現(xiàn)，并且同光線的求交測(cè)試非�？臁４蠖鄶�(shù)有關(guān)BVH的論文在描述BVH的創(chuàng)建的時(shí)候，通常分別以Kay和Kajiya，或者Goldsmith和Salmon這兩種基本的想法為基礎(chǔ)。Kay和Kajiaya建議以自上而下遞歸的方式進(jìn)行BVH的創(chuàng)建。

 

本文編號(hào)：6722