【摘 要】
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GPU(图形处理单元)可以快速有效地处理海量数据,因此在近些年成为图形图像数据处理领域的研究热点。针对现有GPU渲染中处理含有大量相同或相似模型场景时存在资源利用率低下和带宽消耗过大的问题,在原有GPU渲染架构的基础上提出了一种基于CUDA(统一计算设备架构)的加速渲染方法。根据现有的GPU渲染模式构建对应的模型,通过模型找出其不足,从而引申出常量内存的概念;然后分析常量内存的特性以及对渲染产生的
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GPU(图形处理单元)可以快速有效地处理海量数据,因此在近些年成为图形图像数据处理领域的研究热点。针对现有GPU渲染中处理含有大量相同或相似模型场景时存在资源利用率低下和带宽消耗过大的问题,在原有GPU渲染架构的基础上提出了一种基于CUDA(统一计算设备架构)的加速渲染方法。根据现有的GPU渲染模式构建对应的模型,通过模型找出其不足,从而引申出常量内存的概念;然后分析常量内存的特性以及对渲染产生的作用,从而引入基于常量内存控制的方法来实现渲染的加速,整个渲染过程可以通过渲染算法进行控制。实验结果表明
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