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基于CUDA引擎的光线跟踪算法的研究与应用的开题报告
一、研究背景及意义
在传统的图形渲染中，光线追踪是一种广泛应用的算法，它通过追踪模拟光线在场景中的传播过程，计算出相应的颜色值，从而生成逼真的渲染效果。然而，由于光线追踪算法的计算量比较大，在处理大型场景时，往往需要耗费较长时间，影响效率。而使用图形处理器（GPU）进行加速可以显著提升算法的速度和效率。
CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）引擎是NVIDIA公司为其显卡开发的一套并行计算平台，其强大的并行计算能力成为加速光线追踪算法的有力工具。因此，基于CUDA引擎的光线追踪算法研究和应用具有重要的实际意义。
二、研究内容和目标
本项目的主要研究内容是从光线跟踪算法的基本原理出发，结合CUDA引擎的技术原理和应用，研究如何利用CUDA引擎提高光线追踪的计算效率，并实现一个高效的光线追踪算法，用于生成高质量、逼真的渲染效果。
具体实现的内容包括：
1.研究和分析基于CUDA引擎的光线追踪算法的实现原理和实现方法；
2.设计并实现一个基于CUDA引擎的光线追踪算法，并进行性能优化，提高算法的计算效率和渲染速度；
3.通过实验和评测，验证使用CUDA引擎加速的光线追踪算法性能和效率。
三、研究方法
本项目采用以下研究方法：
1.文献调研法：对光线追踪算法和CUDA引擎的相关文献进行调研和研究，分析不同研究方法的优缺点和适用范围，为本项目的实现提供借鉴和参考；
2.算法设计方法：针对基于CUDA引擎的光线追踪算法的实现原理和需求，设计实现一个高效的算法，并进行性能优化；
3.实验评测方法：通过构建实验场景，测试对比不同算法在计算效率和渲染质量方面的表现，为进一步优化算法提供有效的依据。
四、预期成果
完成本项目后，预期达到以下成果：
1.一篇关于基于CUDA引擎的光线追踪算法的论文，系统阐述算法原理、流程和性能优化方法，同时进行实验评测和分析；
2.一个基于CUDA引擎的光线追踪算法的实现，可以用于渲染不同场景下的图形图像，并且具有优秀的性能和渲染质量。
五、预计研究难点及解决途径
1.如何充分利用GPU的并行计算能力，在保证渲染质量前提下提高光线追踪算法的计算效率。解决途径：探索CUDA引擎的并行计算机制，对光线追踪算法进行多线程优化以提高并行度，通过GPU的高速缓存技术和指令流水线技术，优化算法的执行效率。
2.如何避免光线跟踪算法中的计算冗余和数据无效性，提高算法的优化效果。解决途径：分析光线追踪算法的执行过程及其数据流，合理设计算法结构和数据结构，同时利用GPU的共享内存和纹理内存技术降低计算复杂度。
3.如何保证基于CUDA引擎的光线追踪算法的渲染质量，提高渲染效果和渲染速度。解决途径：结合需要渲染的场景特点，优化算法的光线追踪策略、采样参数和渲染算法，同时利用GPU硬件的特殊功能如纹理过滤、几何着色和体素材质等特性，提高渲染质量和渲染速度。
六、进度安排
1.文献研究和综述：在两周内完成文献研究、算法综述并完成开题报告；
2.算法设计和实现：设计并实现基于CUDA引擎的光线追踪算法，在两个月内完成代码实现；
3.性能优化和调试：通过实验测试和分析优化算法的计算效率和渲染效果，在一个月内完成性能优化和算法调试。
4.论文撰写和提交：撰写毕业论文并在正确的时间内提交。
七、经费预算
1.硬件费用：包括一台高性能显卡，每块显卡约2000元，总计2000元。
2.软件费用：包括操作系统、编程工具等，约2000元
3.实验材料费：包括实验样本、实验室测试耗材等，约1000元。
4.出版费用：提交论文所需的各种费用，约2000元
总计需要经费：7000元
八、参考文献
1.IngoWald,TimothyJ.Purcell,JosefSpjut.“Fastraysortingandbread-firstpackettraversalforGPUraytracing”.IEEETransactionsonVisualizationandComputerGraphics.15(3):393-406,May2009.
2.YanjunChen,XiaofeiDu,XuanWang,XiaopengZhang.“AParallelLibraryforRayTracingBasedonCUDA”.Proceedingsofthe2009InternationalConferenceonParallelProcessingWorkshops.34-41,September2009.
3.刘奕,何勇华,陆佳达.“基于CUDA的快速光线跟踪算法”.计算机科学与探索.5(5):431-438,May2011.
4.陈峰,朱巍,王勇.“基于CUDA的光线跟踪算法