基于GPU加速的光线跟踪渲染算法研究_陈昱

关键词： G P U ; C U D A ； 光线跟踪； B V H 中图分类号： T P 3 9 1 文献标识码： A 文章编号： 1 6 7 4 － 2 1 0 9 (2 0 1 3 )0 2 － 0 0 8 3 － 0 6
1 引言
光线跟踪是一种基于物理的图形渲染算法， 相比 于实时流水线光栅化算法， 更方便实现真实环境中的 反射、 折射、 透明、 阴影等全局光照效果。 光线跟踪算 法产生的画面真实感强， 被广泛应用于电影后期制作 等领域。
渲染程序使用。 3 .3 生成光线
根据观察方向和视平面分辨率， 可以计算得到每 个像素的坐标； 结合照相机位置， 就可以得到从投影 中心到每个像素的主光线的参数方程。 在 G P U 中， 每 个线程计算一条光线在场景中的反射光强度， 即像素 的颜色值。 每个线程块（ B lo c k ） 分配的光线数用以下公 式计算： (S IZ E X * S IZ E Y + T H R E A D S _ P E R _ B L O C K 1 )/T H R E A D S _ P E R _ B L O C K 。 其中 S I Z E X 和 S I Z E Y 为 屏幕窗口长宽方向上的像素数， T H R E A D S _ P E R _ B L O C K 为 C U D A 中每个 b lo c k 的线 程数。 3 .4 B V H 的构建与遍历
3 基于 G P U 的光线跟踪渲染
3 .1 渲染算法流程
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武夷学院学报 2013 年第 2 期
渲染算法的流程和阶段如图 1 所示。 整个渲染分 成两个工作阶段：
图 1 基于 G P U 的光线跟踪渲染流程
1、 C P U 准备阶段是在 C P U 上运算完成的， 负责 读取场景数据和创建 B V H 。 在得到这些数据之后， 将 其复制到显卡的显存中， 供 G P U 渲染时使用。
光线跟踪算法需要跟踪每一条光线， 将其与场景 中几何对象执行相交测试， 计算量很大。 因此， 目前光 线跟踪主要应用于离线渲染， 在实时渲染中的应用还 处于试验阶段。 如果光线跟踪算法的性能可以达到实 时交互， 必然可以极大地提高该算法的应用领域， 对 计算机图形学相关应用（ 如游戏， 电影等） 将产生重大 影响。
lig h ts o u rc e
C U D A 支持 flo a t4 数据类型， 十分方便进行上述
公式中向量的计算。 其中镜面反射分量计算时需要交
点处的法向量 n ， 通过三角形三个顶点处的法向量（ 从
模型文件中读取） 结合交点处的质心坐标（ B a r y c e n tr ic
C o o rd in a te s ） 插值计算得到， 实现 P h o n g 插值着色， 这
陈 昱 江兰帆： 基于 G P U 加速的光线跟踪渲染算法研究
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表面积， 再应用 S A H 代价模型估算当前划分方式的 代价， 选取代价最小的分割方式划分当前节点；
（ 4 ） 以同样的方式递归生成孩子节点， 一直到三 角形数量小于设定的阈值为止， 即可完成 B V H 的创 建。
在 C P U 中完成 B V H 的构建后， 将其数据结构拷 贝到显存中， 供 G P U 渲染程序用于遍历。
在生成光线后， 渲染程序需要将光线与场景进行 相交检测， 获取距离视点最近的物体交点。 一种简单 的做法是将光线与场景中的所有几何对象进行碰撞 检测， 通过比较获取最近的碰撞点。 这种做法易于实 现， 但所需的计算量也是极为庞大， 时间复杂性为 O (N ) ， N 为场景中对象的数量， 而使用 B V H 和 K d - tr e e 等加速结构的时间复杂性为 O (lo g N ) ， 判断效率提高明 显[4 ]。
本文采用 N V ID IA 公司的 C U D A 作为 G P U 编程 平台， 采用 B V H 作为加速结构， 对三角形网格模型进 行渲染， 针对 C U D A 体系结构进行了算法的重新设计 与优化。 实验结果表明 1 0 万三角形的场景在目前主 流型号 G P U 上算法已可以达到实时交互的性能， 与 C P U 实现相比加速比达到 5 倍以上； 与采用 K d - tr e e 作为加速结构的实现相比[2,3]， 在同等复杂度的场景下 性能更好。
收稿日期： 2 0 1 2 - 1 0 - 0 8 基金项目： 福建省教育厅科技项目（ 项目编号： J B 0 9 0 1 7 ） 。 作者简介： 陈昱（ 1 9 8 1 - ） ， 男， 汉族， 讲师， 主要研究方向：
并行计算与图形学方面。 江兰帆（ 1 9 8 1 - ） ， 女， 汉族， 讲师， 主要研究方向： 操作系统与系统结 构方面。
2、 G P U 渲染阶段是通过 C U D A 的 k e r n e l 函数实 现光线跟踪渲染算法， 编译后运行于 G P U 上。 首先从 视平面的像素点向场景空间中投射光线， 获取光线与 场景中对象的最近碰撞点， 利用 B V H 加速结构进行 快速相交测试。 接着判断该碰撞点是否处在阴影区 域， 如果不在则利用光照模型计算该位置的直接光照 强度。 如果考虑间接反射情况， 则应继续跟踪光线， 计 算碰撞点的间接光照强度。 将直接光照和间接光照叠 加起来， 即可计算出视平面的像素点的颜色值。 在 G P U 中每一个线程计算一条光线方向， 计算出像素颜 色后写入 O p e n G L P B O 缓存区域， 最终显示在窗口 中。 3 .2 场景初始化
E n d W h ile 3 .5 阴影计算
当确定光线和场景中三角形的最近交点后， 下一 步需计算交点处的反射光强度（ 即颜色值） 。 首先要判 断的就是在交点和光源之间是否有物体遮挡， 如有遮 挡则光源对该像素点的颜色无直接贡献； 否则在计算 像素颜色时需要考虑该光源的贡献。 当确定光线和场 景中三角形的最近交点后， 可以在光ห้องสมุดไป่ตู้与交点之间生 成阴影检测光线， 并利用 3 .4 节中基于 B V H 的相交测 试算法进行遮挡测试。 3 .6 光照模型计算
第32 卷 第2 期 2013 年4月
武夷学院学报
JOURNAL OF WUYI UNIVERSITY
Vol．3 2 No．2 A P R．2 0 1 3
基于 G P U 加速的光线跟踪渲染算法研究
陈 昱 江兰帆
（ 福州大学 数学与计算机科学学院， 福建 福州 3 5 0 1 0 8 ）
摘 要： 分析了光线跟踪渲染算法在 G P U 上实现的流程； 设计了 C U D A 平台上基于 B V H 加速结构的光线跟踪渲 染引擎， 针对 C U D A 架构的特点重新设计了 B V H 遍历算法和间接反射计算算法； 并在四个场景和两种分辨率下针对 G P U 和 C P U 实现进行了详细对比测试。 通过分析实验结果， 基于 G P U 加速的光线跟踪算法在不同复杂度的场景下相比 其 C P U 实现都有较高的性能提升。
1 、 B V H 的构建 B V H （ 层次包围盒） 的基本思想是按照某一空间 维度将原包围盒分成两部分， 每部分再接着往下分， 直到满足结束条件， 其过程与二叉树类似。 B V H 中内 部节点不包含三角形， 但包含两个子节点的索引， 而 叶子节点包含一个三角形列表。 创建过程是一个递归 地划分包围盒的过程， 每次包围盒划分位置的确定将 影响 B V H 的生成结果， 并影响整个加速结构的遍历 性能。 比较常用的方法是划分时采用表面积启发式 （ S u r fa c e A r e a H e u r is tic ） 代价模型， 估算光线穿越包围 盒的期望代价， 求得近似最优解。 基于 S A H 评估的 B V H 创建过程如下[4]： （ 1） 将当前节点包围盒的最长轴的方向作为分 割方向； （ 2 ） 将三角形列表按照包围盒的中心点在分割 方向上的位置 N 等分， 产生 N - 1 种备选划分方式： 左 边 1 份， 右边 N - 1 份， … ， 左边 N - 1 份， 右边 1 份； （ 3） 对每种分割方式分别计算两部分包围盒的
A n d 光线与包围盒的进入交点 b o x _ t m i n < m i n _ t I f 当前节点是叶子节点
遍历当前节点中的三角形， 对于每个三 角形
If 光线与三角形相交 A n d 相交距 离 cu rren t_ t < m in _ t
m in _ t = cu rren t_ t 记录信息 E nd If E n d 遍历 E lse 将当前节点的两个孩子节点根据分割 轴的方向， 远的先入节点列表， 近的后入节点列表 E nd If E nd If
间接反射颜色的累加。
上述间接反射过程是一个递归的计算， 实现中为
了函数在有限时间内返回， 需定义递归的深度（ 即跟
踪的反射次数） ， 可以表示成以下的伪代码：
C o lo r R a y T ra c e(in t d e p th , V e c to r3 ra y, V e c to r o rig in ...) {
样计算得到的物体表面的反射光颜色过渡较为自然。
3 .7 间接反射计算
在光线跟踪渲染中， 光线与场景第一次相交后通
常还需计算间接反射情况。 像素的颜色除了包含光源
的反射光颜色之外， 还需其他表面产生的间接反射光
颜色。 光线每反射一次便需计算一次交点处的颜色
值， 这样经过多次反射后， 像素点最终色彩便是多个
2 光线跟踪算法加速分析
为了提高光线跟踪算法的速度， 一种思路是改进 算法（ 如研究提高求交计算的效率， 采用加速结构减 少求交的次数等） ， 另一种则是从硬件体系出发。 光线 跟踪渲染中每条光线独立计算， 十分适合并行体系结 构。 近年来， 集成大量处理核心的 G P U （ 图形处理器） 在计算能力方面增长迅速， 在特定类型计算中已远超 C P U [1]。 光线跟踪算法理论上可以利用 G P U 架构的数 据并行性获得较高的性能， 利用 G P U 实现光线跟踪 的实时交互成为了一个新的思路。