Lokalnie adaptacyjny poziom szczegółowości dla ray tracingu z akceleracją sprzętową
Author
Venue
SIGGRAPH Asia 2023
Abstract
Przedstawiamy adaptacyjną technikę poziomu szczegółowości dla siatek trójkątów w ray tracingu, której celem jest zmniejszenie przepustowości pamięci wykorzystywanej podczas przechodzenia promieni, co może stanowić wąskie gardło czasu renderowania w przypadku dużych scen i być głównym źródłem zużycia energii. Proponujemy konkretną strukturę danych do hierarchicznego przedstawiania siatek trójkątów, umożliwiającą lokalne podejmowanie decyzji dotyczących pożądanej rozdzielczości siatki dla każdego promienia. Zaczynając od poziomu siatki trójkątów o najniższej rozdzielczości, generowane są poziomy o wyższej rozdzielczości poprzez teselację każdego trójkąta na cztery części poprzez podział jego krawędzi za pomocą dowolnie umieszczonych wierzchołków. Dopasowujemy powstałą hierarchię siatek do specjalistycznej struktury przyspieszającej, aby podczas przechodzenia promieni dokonywać wyboru poziomu teselacji w locie. Nasza struktura zmniejsza zarówno koszty przechowywania, jak i przepływ danych podczas renderowania, które są głównymi konsumentami energii. Pozwala również na płynne przejścia między poziomami szczegółowości, jednocześnie lokalnie dostosowując rozdzielczość siatki dla każdego promienia i zachowując szczelność. Pokazujemy, jak ta struktura może być wykorzystywana zarówno z promieniami głównymi, jak i drugorzędnymi dla odbić i cieni, które mogą przecinać się z różnymi poziomami teselacji, zapewniając spójne wyniki. Proponujemy również konkretne jednostki sprzętowe, które pokryją koszt dodatkowych obliczeń potrzebnych do operacji związanych z poziomem szczegółowości. Oceniamy naszą metodę za pomocą symulacji z dokładnością do cyklu niestandardowej architektury sprzętowej do śledzenia promieni. Nasze wyniki pokazują, że w porównaniu z tradycyjnymi hierarchiami objętości ograniczających, nasza metoda może zapewnić ponad dziesięciokrotną redukcję zużycia energii i czasu renderowania, przy wystarczających zasobach obliczeniowych.
