Säteenseuraajarenderöijän implementointi ja optimointi

Abstract

Tämän insinöörityön tavoitteena oli syventyä säteenseuraajarenderöinnin teoriaan, sen toteutukseen ja optimointiin. Säteenseuranta on apuväline, jolla voidaan projisoida 3D-maailma 2D-kuvaksi. Työn toteutukseen käytettiin NVIDIA:n rinnakkaislaskentaa varten kehitettyä CUDA-ohjelmointikieltä. Työn pääpaino oli näytönohjaimella tehtävän rinnakkaislaskennan haasteissa sekä säteen/kolmion törmäystarkistuksen toteutuksessa.

Työn alussa kerrotaan säteenseurannan teoriasta. Tämän jälkeen kerrotaan teoriaa eri rajapinnoista, joita on käytetty työssä säteenseurantarenderöijän toteuttamiseen. Työn toteutusosassa käydään läpi koodiesimerkein säteenseurantarenderöijän implementointi. Työn lopussa perehdytään säteenseurannassa yleisimmin käytettyihin optimointitekniikoihin. Näitä tekniikoita ovat mm. kiihdytystietorakenteet ja eri muistityyppien käyttäminen.

Työn tekijän hypoteesina oli, että noin satatuhatta kolmiota sisältävän 3D-mallin piirtäminen saataisiin reaaliaikaiseksi optimoidulla säteenseurantarenderöijällä. Aiheesta löytyi runsaasti kirjallisuutta ja sen avulla sai koottua kattavan tietopaketin asiasta kiinnostuneille. Samalla opin paljon säteenseurannan teoriasta ja toteutuksesta, sekä näytönohjaimen ohjelmoimisesta CUDA:lla. Optimoinnin osalta saatiin kerättyä paljon tietoa teoriasta, mutta käytännön toteutus vaatii vielä jatkokehitystä. Uskon, että opinnäytetyöni toimii hyvänä tiedonlähteenä säteenseurantarenderöijän ja CUDA:n käytöstä kiinnostuneille.

The aim of the study was to find out about the theory, implementation and optimization of ray tracer renderer. Ray tracing is a tool for projecting 3D-world to 2D-image. The imple-mentation of the ray tracer renderer was done with NVIDIA’s parallel computing architecture CUDA. The main challenge in the study were the problems of parallel execution of code and the implementation of ray/triangle intersection.

The study starts with the theory of ray tracing. After this, different interfaces used in the implementation of the ray tracer are introduced. In the implementation part of the study, certain code examples for the basic ray tracer are explained. In the end, a few basic con-cepts for optimizing the ray tracer renderer are introduced e.g. accelerator data structures and using different memory architecture for storing data.

The hypothesis of the study was that an optimized ray tracer renderer should achieve ap-proximately real time rendering speed with a 3D-model that has 100k triangles. There are quite a lot of studies and literature about the topic and therefore a rather comprehensive package for anyone interested could be gathered. The study serves as a good beginner level guide to ray tracing and CUDA programming.