2017 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of Super High Speed Rendering Server using GPGPU
Project/Area Number |
26282009
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Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
Principal Investigator |
笠原 信一 首都大学東京, システムデザイン研究科, 客員教授 (00433178)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大久保 寛 首都大学東京, システムデザイン研究科, 准教授 (90336446)
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Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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Keywords | GPGPU / コンピュータグラフィックス / 並列処理 |
Outline of Annual Research Achievements |
建築設計分野において CGは幅広く活用されている一方で、CGの表現技術はますます高度化し、それに伴って画像生成のための計算時間も増加の一途をたどっている。CPUの性能が今後は大きな速度向上が期待できない状況の中で、GPUは汎用性の面でCPUに劣るが、数千におよぶコアを備えており、その並列処理の特性を活かせば、CPUをはるかに凌ぐ高速計算処理を実現できる可能性がある。 著者らはGPUの活用による実用的な超高速CGレンダリングシステムを開発すると共に、開発システムをネットワーク経由で利用できる仕組みを構築した。特に本年度は、超高速レンダリングシステム実現のために、GPUの高速性能を効率的に引き出す並列化手法を提案すると共に、その提案手法をレンダリングソフトウエアに実装してその高速性能を検証し、実用性を実証した。 レンダリング処理にはGPUが不得意とする膨大な分岐処理が含まれており、CPU版のアルゴリズムを単純にGPU版にコンバージョンしても計算高速化は全く期待できない。幸いにもレンダリング処理には、計算負荷の重い箇所と軽い箇所があるので、計算負荷の軽い箇所はコードを現状のままにし(CPUで計算)、計算負荷の重い箇所のみをGPU化することで、GPU化コンバージョン作業を減らすと共に、計算負荷の重い箇所を集中的に高速化するハイブリッドレンダリングのアルゴリズムを考案した。このアルゴリズムをシステムに実装し、実ジョブ相当の様々なタイプのデータに適用し画像作成することで、レンダリング処理が従来のCPU処理に対して数十倍から数百倍高速化することを実証した。これによって、これまで数十分から1時間を超えるような計算時間を要していた高品質画像を数秒程度で生成することを実現させた。
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Research Progress Status |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Causes of Carryover |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Expenditure Plan for Carryover Budget |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(1 results)