Uma arquitetura paralela para a renderização de múltiplos pontos de vista

dc.creatorWallace Santos Lages
dc.date.accessioned2019-08-13T21:24:36Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:27:52Z
dc.date.available2019-08-13T21:24:36Z
dc.date.issued2008-08-04
dc.description.abstractWe present a parallel architecture to e_ciently render multiple viewpoints on a cluster of GPUs. Our approach employs a light _eld renderer to reconstruct the desired views from a set of images of the scene. To allow the rendering of dynamic datasets, we sample the models for every frame, instead of sampling once and storing the resulting images in a bu_er. At the same time, our parallelization allows each view to use any of the generated samples, avoiding redundant work. The e_cieny of the solution was inspected through mathematical models and validated by measurements of speedup and e_ciency. We concluded that the proposed solution is scalable and can support rendering at interactive rates.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/RVMR-7L6PDK
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectComputação gráfica
dc.subjectProcessamento paralelo (Computadores)
dc.subjectComputação
dc.subjectArquitetura de computador
dc.subject.otherarquitetura paralela
dc.titleUma arquitetura paralela para a renderização de múltiplos pontos de vista
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Dorgival Olavo Guedes Neto
local.contributor.referee1Joao Luiz Elias Campos
local.contributor.referee1Marcelo Walter
local.description.resumoApresentamos uma arquitetura paralela para a renderização e ciente 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 bu_er de imagens. Ao mesmo tempo, nossa paralelização permite que cada ponto de vista utilize qualquer uma das amostras geradas, evitando trabalho redundante. A e_ciência da solução foi avaliada por meio de modelos matemáticos e validada por meio de medições de speedup e e_ciência. Concluímos que a solução proposta é escalável e pode suportar renderização a taxas interativas.
local.publisher.initialsUFMG

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