Abstract
In this paper, we propose an implementation of a neural network accelerator for reducing the rendering noise. Among the rendering algorithms, we selects a ray tracing to assure a high-definition graphics. Ray tracing rendering uses ray to render. Less use of the ray will result in noise, and if used too much, it will produce a higher quality image, but will take longer. In order to quickly process such lace rendering, an algorithm is used that uses less rays and removes the noise generated. Among such algorithms, there is an algorithm using a neural network, and a neural network accelerator which obtains a filter parameter used in an operation is implemented in order to speed up the operation speed. The time it takes to calculate the parameters used for a pixel is 11.44us.
본 논문에서는 렌더링 노이즈 제거를 위한 뉴럴 네트워크 가속기 구현을 제안한다. 렌더링 알고리즘 중에 고품질 그래픽스를 보장하는 레이트레이싱을 선택하였다. 레이트레이싱 렌더링은 레이를 사용해 렌더링을 한다. 레이를 적게 사용하게 되면 노이즈가 발생하게 되며, 많이 사용하게 되면 고화질의 이미지를 생성할 수 있으나 연산 시간이 길어진다. 이러한 레이트레싱 렌더링을 빠르게 처리하기 위해서 적게 레이를 사용하고 발생한 노이즈를 제거하는 알고리즘을 사용하게 된다. 그러한 알고리즘 중에 뉴럴 네트워크를 사용한 알고리즘이 있으며, 연산 속도를 빠르게 하기 위해서 연산에 사용되는 필터 파라미터를 구하는 뉴럴 네트워크 가속기를 구현했다. 하나의 픽셀에 사용되는 파라미터를 계산하기 위해 걸리는 시간은 11.44us 이다.
