浅析虚拟现实应用中的并行渲染技术.docx
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1、浅析虚拟现实应用中的并行渲染技术论文关健词:虚拟现实 并行渲染 负载平衡归属判断论文摘要:虚拟现实应用要求图形系统具备实时渲染复杂、精细场景的能力。基于 PC机群的并行渲染系统具有性价比高、扩展性好的特点,适合虚拟现实应用。该文针对虚拟现实应用设汁并实现了一个保留模式的sortfirst并行实时渲染系统,对影响渲染性能的关键因素进行研究,给出具体实现步骤、试验验证数据和结论。应用表明,该方法能够实现系统的高效并行计算及虚拟现实应用中的复杂场景实时处理。1 概述虚拟现实技术已广泛应用于车辆仿真、建筑预排、计算机辅助设计以及科学可视化等领域。随着图形图像硬件和软件的发展,人们对应用的交互性和现实感
2、提出了越来越高的要求:在满足实时性(每秒30帧)和低延迟的同时,需要构造更加逼真、精细的三维复杂场景,其数据规模日益膨胀,有时还需要满足多通道输出等特殊的应用要求。基于PC机群的并行渲染技术以其性价比高、兼容性好、扩展灵活等特点,成为虚拟现实实时显示研究的新方向。随着 PC系统上图形卡渲染能力的提高和千兆网络的出现,建立在高速网络连接的 PC工作站集群上的并行渲染系统具有良好的性价比和更好的可扩展性,得到越来越广泛的应用。图形计算任务的描述非常简单:给定一个环境下所有物体的数学模型,系统计算每个模型对于给定可视面上每个像素的作用 ,这就是图形流水线 。Sutherland,Sproull和Sc
3、hurnacher于 1974年提出从数据分配(sorting)角度对并行渲染进行研究。依据从对象空间到屏幕空间转换过程中的渲染任务发生时间点,文献【1】将并行渲染方法分为 3类:sortfirstsortmiddle和 sortlast,该理论成为并行图形渲染和分布图形渲染研究的里程碑。sortfirst方式在图形流水线的开始阶段就将图元分配到各渲染节点;sortmiddle在几何变换与光栅化之间重新分布图元;sortlast则在流水线的最后重新分布像素。sortmiddle和 sortlast方式都在一定程度上符合图形流水线的自然形态,因此,适合硬件实现,如 SGI的 Reality En
4、gine和 InfiniteReality是 sortmiddle系统,HP与UNC合作的PixelFlow是典型的 sort、last系统 J。sortfirst方式能充分利用已有的渲染资源,相对其他 2种方式通信量较小,因此适合软件实现 ,构建 基于 机群 的分布式并行 渲染系统 。浙 江大学CAD&CG国家重点实验室开发的 AnyGL是一个 sortfirst和sortlast混合的支持大规模分布的并行渲染系统。2 系统结构本文设计了一个基于 PC机群的保留模式 sortfirst并行渲染系统。该系统的各个节点均配有高端普通图形显示卡,采用千兆以太网交换机进行互连,期望以较低的成本达到大
5、型专有系统的性能,并且具有更强的灵活性和可扩展性。其基本工作模式为 “归属判断一渲染一同步显示”。这种设计能充分利用帧问相似性,减少网络开销。与另 2种方式相比,sortfirst最大的特点是对图形流水线介入较浅。图 1为系统硬件结构,系统由一个用户服务节点和一个图形计算机子系统组成。后者包含很多处理节点,这些节点实时处理图像。(1)用户服务节点:负责渲染节点之间的协调,接收用户输入,传送命令,执行负载平衡任务。(2)渲染节点 :拥有全部场景数据。根据视点的改变和负载平衡计算结果自适应地判断面片归属,根据统一位姿指令执行渲染任务,提取图像像素数据并发送给图像服务节点。(3)图像服务节点 :接收
6、渲染节点输入像素数据,合成像素数据,输出图像信息到投影设备。系统在原始数据输入后及顶点变换前对计算任务进行分配。其工作模式Stepl用户服务节点执行负载平衡计算。Step2根据负载平衡结果,渲染节点确定图元归属。Step3渲染节点执行渲染服务,提取像素数据并发送。Step4图像处理节点接收像素数据,执行图像拼合。Step5输出到投影设备并显示。负载平衡是 sortfirst架构面对的最大问题。在实际应用中,图元的屏幕划分是高度可变的,为了达到很好的负载平衡效果,必须深入研究渲染节点的屏幕分配策略。另外,图元的跨屏幕分布带来的重复渲染也会导致渲染效率的降低。为了便于讨论 ,以一台应用主机和一个图
7、形计算子系统为例。后者由几个渲染节点及一个图像处理节点组成,渲染节点实时渲染图像 ,图像处理节点负责显示。显示模型数据库开始即被分配到所有渲染节点,因此,为保留模式。3 关键技术31 系统并行性多边形渲染是一种“近似易并行”的计算,其特点是适合并行,但需要计算任务的分布和收集计算结果,并用某种方式加以组合。对多边形渲染算法引入并行的方法有 2种:功能并行和数据并行。311数据并行并行渲染应用要求在图形流水线的几何转换和光栅化阶段都进行并行化。对于 sortfirst,一旦确定了图元归属,渲染节点只要计算它负责的那部分屏幕的最终图像,节点之间几乎没有干涉,现有的多种并行渲染加速算法都能得到应用因
8、此,系统具有很好的扩展性。数据并行方式将数据剖分成多个独 立的数据流(datastreams),在一些相同的处理单元上同时对这些数据流进行处理。这种方式的并行效果不受渲染流水线级数的限制,但受制于相同的处理单元的数目和系统内部的通信带宽。由于多边形渲染算法数据问的相关性很弱 ,因此数据并行方式有较大的潜力。312 功能并行渲染节点内流程主要分为图形渲染、数据通信和同步等待3个功能阶段。其中,图形渲染和数据通信耗时较多,也最有可能成为系统的瓶颈 ;系统同步等待本身花费不大,主要与节点的渲染和通信直接相关。为了有效地提高系统效率,在渲染节点主要实现图形渲染和数据通信的同步。32 负载平衡技术对 s
9、ortfirst并行渲染系统而言,渲染任务分布策略一般基于屏幕的任务划分 ,负载平衡问题的研究焦点是屏幕的划分和屏幕分配的算法。根据屏幕划分是否固定,这些算法主要分为静态的和适应性的。对于静态算法,图形应用的有效性并没有得到保证;目前适应性负载平衡算法主要有:Roble算法,mediancut算法,Whitman自顶向下分解算法,MADH算法l。J。这些算法都是基于图元数据分析的,将任务的负载用屏幕区域内的几何图元分布特性来度量。上述适应性算法的缺点是节点需要遍历图元,遍历的过程中还需要同步,且算法本身耗时,这需要较大的时间开销,导致效率降低和延迟增加。此外,采用图元数据作为衡量负载的标准虽然
10、能够精确地衡量负载,但在实际应用中,由于渲染节点计算能力的差异,或者即使计算能力相同而节点本身状态不同,都会导致渲染相同数量几何图元的时间不同,因此这些算法并不能很好地解决负载平衡问题。下面结合基于图元数据分析算法的屏幕划分精细网格思想 提出一种基于网格划分的时间衡量负载算法。该算法以渲染时间直接衡量负载,利用仿真应用的帧问连续性,结合节点历史渲染时间数据,同时兼顾节点本身处理图元数据能力,建立渲染时间到屏幕区域负载权重的映射 ,计算屏幕区域负载权重表。以该屏幕区域负载权重表为依据进行任务分配。图 2显示了 2种算法的不同工作模式。基于几何数据分析算法的共同模式可表示成图 2(a),负载平衡控
11、制模块输入几何数据和当前帧的几何变换矩阵(通常从客户端获得),运算出新的屏幕剖分方式,作为重新分配渲染任务的依据。基于时间分析的算法如图 2(b)所示,不考虑几何数据,实时捕捉渲染节点渲染一帧的时间,结合前一帧的剖分方式,快速计算出新的剖分方式,控制下一帧的渲染。由于避免了庞大的几何数据计算,因此这种算法花费很小,测试结果证明其非常实用和有效。另外,从图 2可以看出,由于增加了反馈回路控制,因此有利于快速达到平衡。负载平衡的根本目的是缩短各渲染节点渲染时间并使彼此尽可能接近,因此,以渲染时问衡量负载的平衡算法比基于几何数据分析的负载平衡算法更加接近问题的本质。负载平衡模块运行在系统客户端的流程
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