Journal of KIISE (정보과학회 논문지)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Grid Acceleration Structure for Efficiently Tracing the Secondary Rays in Dynamic Scenes on Mobile Platforms

모바일 환경에서의 동적 장면의 효율적인 이차 광선 추적을 위한 격자 가속 구조

  • Received : 2017.01.17
  • Accepted : 2017.03.28
  • Published : 2017.06.15
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Despite the recent remarkable advances in the computing power of mobile devices, the heat and battery problems still restrict their performances, particularly compared to PCs. Therefore, in the application of the ray-tracing technique for high-quality rendering, the consideration of a method that traces only the secondary rays while the effects of the primary rays are generated through rasterization-based OpenGL ES rendering is worthwhile. Given that most of the rendering time is for the secondary-ray processing in such a method, a new volume-grid technique for dynamic scenes that enhances the tracing performance of the secondary rays with a low coherence is proposed here. The proposed method attempts to model all of the possible spatial secondary rays in a fixed number of sampling rays, thereby alleviating the visitation problem regarding all of the cells along the ray in a uniform grid. Also, a hybrid rendering pipeline that speeds up the overall rendering performance by exploiting the mobile-device CPU and GPU is presented.

최근 모바일 기기성능의 비약적인 향상에도 불구하고 아직 발열과 배터리의 한계로 인하여 PC 플랫폼에 비해 성능이 제한적이다. 따라서 고화질의 렌더링을 위하여 모바일 광선 추적 기술을 적용하는데 있어, 주 광선 계산은 래스터화 기반의 OpenGL ES 렌더링으로 대치한 후 이차 광선만을 추적하는 방법을 고려할 수 있다. 이 경우 전체 렌더링 과정에서 이차 광선의 추적 비용이 대부분의 시간을 차지하게 되는데, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 동적인 장면 렌더링 시 응집성이 떨어지는 이차 광선의 탐색 성능을 개선하는 볼륨 격자 구조 방법을 제안한다. 이를 위해 가능한 모든 이차 광선을 정해진 적은 수의 샘플링 광선으로 모델링하여, 균일 격자 구조의 단점인 광선 추적 경로상의 모든 셀을 방문해야하는 문제를 완화하는 방법으로 격자 탐색의 성능을 향상시켰다. 또한 전체 렌더링 성능을 향상시키기 위하여 모바일 기기의 CPU와 GPU를 효과적으로 활용할 수 있는 하이브리드 렌더링 파이프라인을 제안한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단

References

  1. PowerVR Ray Tracing, "PowerVR Ray Tracing," https://imgtec.com/powervr/ray-tracing/
  2. T. Whitted, "An improved illumination model for shaded display," Communications of the ACM, Vol. 23, No. 6, pp. 343-349. Jun. 1980. https://doi.org/10.1145/358876.358882
  3. V. Havran, Heuristic Ray Shooting Algorithms, PhD thesis, Czech Technical University, 2001.
  4. I. Wald, Realtime Ray Tracing and Interactive Global Illumination, PhD thesis, Saarland University, 2004.
  5. I. Wald, S. Boulos, P. Shirley, "Ray tracing deformable scenes using dynamic bounding volume hierarchies," ACM Transactions on Graphics, Vol. 26, Issue 2, Article no. 6, 2007.
  6. I. Wald, T. Ize, A. Kensler, A. Knoll, S. Parker, "Ray tracing animated scenes using corerent grid traversal," ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, Issue 3, pp. 485-493, 2006. https://doi.org/10.1145/1141911.1141913
  7. I. Wald, W. Mark, J. Gunther, S. Boulos, T. Ize, W. Hunt, S. Parker, P. Shirley, "State of the art in ray tracing animated scene," STAR - State of The Art Report, Eurographics 2007, 2007.
  8. Y. Kim, W. Seo, Y. Kim, Y. Lim, J. Nah, and I. Ihm, "Adaptive Undersampling for Efficient Mobile Ray Tracing," The Visual Computer (Computer Graphics International 2016), Vol. 32, No. 6-8, pp. 801-811, Jun. 2016.
  9. W.-J. Lee, Y. Shin, J. Le, J.-W. Kim. J.-H. Nah, S.-Y. Jung, S. Lee, H.-S. Park, T.-D. Han, "SGRT: A mobile GPU architecture for real-time ray tracing," Proc. of ACM High Performance Graphics (HPG) 2013, pp. 109-119, 2013.
  10. J.-H. Nah, Y.-S. Kang, K.-J. Lee, S.-J. Lee, T.-D. Han, and S.-B. Yang, "MobiRT: an implementation of OpenGL ES-based CPU-GPU hybrid ray tracer for mobile devices," Proc. of ACM SIGGRAPH ASIA 2010 Sketches, 2010.
  11. J. Leech, The OpenGL ES 3.1 Specification. Khronos OpenGL ES Working Group, 2016.