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一种基于GPU的八叉树并行构建方法.pdf
2024-01-07
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雨巷****凝海
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本发明公开了一种基于GPU的八叉树并行构建方法，在需要进行渲染的模型空间的三个坐标轴上分别选取若干个采样分割点，计算每个采样分割点的SAH花费，然后选取每个坐标轴上SAH花费最小的分割点，将选取的这三个分割点作为分割平面，对模型空间中的场景数据逐级进行划分，直至划分到每个节点所含面片数不多于10个。本发明由于在三个维度上同步进行基于SAH的选择划分，使得这个改良后的八叉树结构质量更高，大大减少了无效的遍历和相交操作，尤其适合大光线包的遍历。
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本发明公开一种基于GPU八叉树加速和SPH算法的流体模拟方法,为了降低CPU的负荷,并将八叉树的遍历放在GPU中进行,改良了传统的八叉树算法,使用线性表来存储八叉树的节点,将指针替换成线性表中的下标,使其在传入GPU时依然可用,无需指针重定位,并提出一个O(1)空间复杂度的迭代方法来做到对八叉树的遍历,既利用了GPU强大的并行计算能力,又发挥了八叉树在近邻搜索算法中的性能优势,经GPU和线性八叉树加速后,整体帧率受水体粒子数目的限制大幅减小,CPU负荷有较大程度的下降。
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