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面向异构多核的并行体绘制算法研究的综述报告
随着计算机科学与技术的不断发展，计算机处理的数据量和复杂性越来越高，需要更强大的计算能力去支持。而异构多核计算技术，作为一种高效率、高并行、低功耗的处理器体系结构，已经成为了现代计算机领域的研究热点之一。在这种背景下，如何设计适应异构多核的体绘制算法，成为了当前计算机图形学领域的重要研究之一。
体绘制算法是一种计算机图形学中重要的技术，它通过利用计算机对数据的处理能力，将三维对象的表象形成为二维图像或者动态可视化。异构多核计算技术在体绘制算法中的应用，可以提高算法的运算速度和效率，并且优化系统体验。
现行的体绘制算法可以大致分为两类：基于光线追踪的方法和基于多边形剖分的方法。在这两种方法中，基于光线追踪的方法通常使用更高级别的算法来计算照明，所以对于计算资源的需求也会更高。而基于多边形剖分的方法，尽管在渲染质量和效果上不如光线追踪算法，但对于计算资源的需求却要低一些。
异构多核计算技术提供了更高效的方法来实现光线追踪算法。并行计算的能力可以在周期时间内运行多个任务，从而加快计算速度。在光线追踪计算当中，我们可以把任务划分成多个并行计算任务，其中一些任务可以被分配给中央处理器(CPU)，一些任务也可以被分配到图形处理器(GPU)上，从而并行执行任务。通过这种方式，我们可以充分利用计算资源，并异构性的组合不同的设备来提高计算效率。
对于基于多边形剖分的体绘制算法，由于存在很多瓶颈，比如Z-缓冲器冲突等问题，所以并行化非常困难。然而，这些算法对计算资源的需求还是比较低的，可以凭借CPU较强的计算能力来完成。
综上，基于异构多核的并行体绘制算法为我们在计算机图形学领域提供了无限可能的探索空间。在未来，如何利用这种技术有效地解决无序五花八门的并行计算问题，是计算机图形学领域的重要方向之一。预计，随着计算机内核技术的不断更新，它们复杂性，弹性计算能力，扩展性的优势将不断显现，大大助力我们在算法设计和应用中的发挥。