2019 Fiscal Year Annual Research Report
Large-Scale Pixel Computation for 3D Holographic Display with Fine Granularity and Wide View Angle
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17K00265
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| Research Institution | Utsunomiya University |
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Principal Investigator |
馬場 敬信 宇都宮大学, オプティクス教育研究センター, 教授 (70092616)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大津 金光 宇都宮大学, 工学研究科, 教授 (00292574)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ヒューマンインターフェイス / 計算機ホログラム / ギガピクセル / マルチGPUクラスタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
3Dホログラフィックディスプレイは、ヘッドマウントディスプレイ等他の3次元表示装置とは異なり、特別な装置を装着することなく3次元物体をそのまま自然に見ることができるため、これからのヒューマンインターフェイスとして期待されている。一方、3Dディスプレイとして実用化を目指すには、より高精細で高視野角をもっていることが重要な要件となる。この要件を満たすためには、ギガピクセル規模の大規模オブジェクトとホログラムを対象として計算を行うことが求められる。
本研究においては、効率よく並列計算を行うために、オブジェクトを分割して計算ノードに割り当てた後、ノード間通信を行わずにフレネルホログラムの並列計算が可能なFFTベースのアルゴリズム、即ちオブジェクト分割法、を提案し、これをマルチGPUクラスタ上に実装することにより、高速化を図っている。
計算性能面からの成果を一言でいえば、「各2台のGPUをもつ8ノードからなるマルチGPUクラスタにより3.2ギガピクセルオブジェクトから1.6ギガピクセルホログラムを4.28秒で行えることを実証した」ことにある。従来の成果と比較すれば、ギガピクセル規模の処理を数秒で可能としたことは大きな成果であり、本年においては、この成果を論文誌で公表した。
また、3Dディスプレイに求められるリアルタイム性の観点からは、さらなる高速化が求められることから、現状の課題とそれへの対応の可能性を検討した。この結果、現在の処理のネックが最初に分割後のサブオブジェクトを複数ノードに送るための通信にありネットワークの高速化が必要であること、FFT計算向きのアーキテクチャを検討する必要があること、などの課題を明らかにした。これらを踏まえた改善については、本研究の枠を超えるものであり、今後継続的な研究が必要と考えている。
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