고차원적인 멀티미디어 컨텐츠를 처리하는 그래픽 가속기를 설계함에 있어서 쉽고 정확한 하드웨어 검증 환경과 임베디드 장치에서의 성능 평가가 필요하다. 이를 해결하기 위해 시뮬레이션파형 분석을 통한 검증이 아니라 실제 연산된 그래픽 이미지를 확인할 수 있는 소프트웨어 래스터라이저를 설계하였다. 설계한 래스터라이저는 윈도우 기반의 환경에서 C언어를 이용하여 래스터화 각 단계 별로 함수로 구현하고 정점 데이터를 입력하여 결과를 검증하였다.
In this paper, we implemented and evaluated the performance of a vector-based rasterization algorithm of 3D graphics using a SIMD-based many-core processor that consists of 4,096 processing elements. In addition, we compared the performance and efficiency of the rasterization algorithm using the many-core processor and commercial GPU (Graphics Processing Unit) system which consists of 7 GPUs and each of which have 512 cores. Experimental results showed that the SIMD-based many-core processor outperforms the commercial GPU system in terms of execution time (3.13x speedup), energy efficiency (17.5x better), and area efficiency (13.3x better). These results demonstrate that the SIMD-based many-core processor has potential as an embedded mobile processor.
In this paper, we implement and evaluate the performance of a vector-based rasterization algorithm for 3D graphics by using a SIMD (single instruction multiple data) many-core processor architecture. In addition, we evaluate the impact of a data-per-processing elements (DPE) ratio that is defined as the amount of data directly mapped to each processing element (PE) within many-core in terms of performance, energy efficiency, and area efficiency. For the experiment, we utilize seven different PE configurations by varying the DPE ratio (or the number PEs), which are implemented in the same 130 nm CMOS technology with a 500 MHz clock frequency. Experimental results indicate that the optimal PE configuration is achieved as the DPE ratio is in the range from 16,384 to 256 (or the number of PEs is in the range from 16 and 1,024), which meets the requirements of mobile devices in terms of the optimal performance and efficiency.
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.
광선 추적 기반의 렌더링은 래스터화 기반의 렌더링보다 훨씬 더 사실적인 이미지를 생성한다. 하지만 넓은 시야와 높은 디스플레이 갱신 속도를 요구하는 헤드 마운티드 디스플레이(HMD) 시스템을 대상으로 이를 구현할 때에는 여전히 많은 연산량으로 인하여 부담스럽다. 또한, HMD 화면에 고품질 이미지를 표시하기 위해서는 시각적으로 성가신 공간적/시간적 앨리어스를 줄이기 위해 픽셀당 충분한 수의 광선 샘플링을 수행해야 한다. 본 논문에서는 최근 Kim 등[1]이 제시한 선택적 포비티드 광선 추적법을 확장하여 주어진 HMD 시스템에서 고전적인 Whitted-스타일 광선 추적 수준의 렌더링 효과를 효율적으로 생성해주는 실시간 렌더링 기법을 제안한다. 특히, GPU의 광선 추적 하드웨어를 통한 가속과 시간 제한을 둔 렌더링 방법의 결합을 통하여 고속의 HMD 광선 추적에 적합한 사람의 시각 시스템에 매우 효율적인 적응적 광선 샘플링 방법을 제안한다.
차폐 선별 기법은 가시성 선별 기법 중 하나로, 다른 물체에 가려서 보이지 않는 물체나 삼각형에 대한 연산을 제외시키는 기법이다. 이는 불필요한 연산량을 효과적으로 줄이기 ??문에 복잡한 장면을 실시간으로 처리하기 위해 필수적이다. 하지만 기존의 차폐 선별 기법인 차폐 쿼리는 가시성 검사를 위해 물체 데이터를 하드웨어에 두 번 보내야 하며, 이로 인해 불필요한 연산이 발생한다. 또 다른 기존 하드웨어 차폐 선별 기법인 VCBP는 빠른 수행을 하지만 바운딩 볼륨의 검사를 지원하지 않으며 응용으로 그 결과를 보내는 기능이 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결한 가시성 선별과 렌더링을 한 번에 처리할 수 있는 단일 패스 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 일차적으로 3차원 가속 하드웨어의 초기 단계인 삼각형을 픽셀로 나누는 래스터화 단계에서 캐쉬를 이용하여 빠르게 가시성 선별을 수행한다. 그와 동시에 가시성 선별 과정에서는 각 프리미티브의 가시성 정보를 응용단계로 보낸다. 응용단계에서는 하드웨어로부터 받은 이전 프레임의 가시성 정보와 공간계층 트리 구조를 이용하여 하드웨어로 보내는 보이지 않는 프리미티브를 위한 데이터량을 획기적으로 줄인다. 제안하는 구조는 하드웨어 차폐 선별 쿼리를 이용하는 기존 이중 패스 알고리즘 중 S&W 대비 최대 44%, 최저 14%의 성능이 향상되었고, CHC 대비 최대 25%, 최저 17%의 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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