随着3D渲染技术的不断革新，人们对渲染的真实感要求越来越高。对于真实感越高的场景，达到流畅渲染的难度越高，因此提高渲染效率成为了计算机图形学研究的热点和难点之一。随着计算机硬件技术的不断发展以及被独立出来专门用于图形处理的GPU的不断升级，绘制加速技术也在发生着变化。因此，绘制加速技术正向如何更加充分的利用GPU进行计算与存储的方向发展。具有大量相似模型的场景是实时渲染中经常碰到的情形，如3D游戏丛林中的大量森林，篮球游戏场边的大量观众等。本文针对这一特殊而常见的场景，致力于研究进行绘制加速的实例化技术，并实现独立于上层渲染平台的绘制加速系统。本文的主要内容如下：首先，从绘制加速技术的基础渲染管线入手，研究如何定位绘制加速的突破口----渲染管线中的瓶颈，以及针对不同瓶颈的优化方法。其次分析具有大量相似模型的场景在渲染时的瓶颈，研究基于实例化技术的优化策略，设计独立于上层渲染平台的绘制加速系统。然后以有大量树木的森林为渲染场景来研究大量静态物体的实例化绘制加速算法。再以大量自由运动的动画人物为渲染场景来研究群体动画的实例化绘制加速算法。最后分别对上述两种加速算法进行了实验，实验结果表明，对于特定的应用场景，优化后的实例化加速算法对渲染有很好的加速效果。在完成相关工作之后，本文对实验结果进行了总结，并对未来在实践中的运用进行了展望。