本文的研究领域涉及计算机图形学、计算科学以及并行计算技术，针对图形学研究领域的一个关键技术——真实感光照渲染理论，引入多尺度配置计算方法，研究并提出基于正交递归二分法的并行计算方案以获得高效、鲁棒且扩展性能良好的并行多尺度配置真实感光照渲染算法。一方面引入多尺度配置法对快速求解真实感光照渲染方程进行了有效的探索性研究，并给出了相应的计算方法的理论框架。另一方面研究并开发了一个通用的动态任务的空间分解与映射的方法，并给出了进一步的理论分析和实验结果。本文主要研究工作可以归纳为：　　 第一，讨论了如何构造满足条件的多尺度基底和配置泛函，建立了病态积分方程的快速多尺度配置算法的理论框架，并确定了截断策略。将病态积分方程的多尺度配置算法和截断策略应用于真实感光照渲染方程，给出了真实感光照渲染方程的多尺度配置算法的框架。　　 第二，通过对现有计算模型的分析和讨论，确定了分析和评估本文中的并行算法性能的改进型计算模型。根据图嵌入理论详细讨论并分析了影响基于分布式存储并行计算机的粗粒度的多尺度配置真实感光照渲染的并行算法性能的几个关键因素如负载均衡、通信、阻塞和网络半径等，在此基础上提出了正交递归二分簇的空间分解法与调度策略。并对并行多尺度配置真实感光照渲染算法的动态负载连续性和通信结构提出了完整的测量和分析的方法。　　 第三，定义并实现了一个具有对分布式不均衡负载进行检测的动态空间负载均衡器，并通过一个简单场景的实验对影响空间负载均衡器的性能特性的几个关键参数（任务负载、最大允许不平衡性、对象数量、负载模式、维度等）进行了完整的实验分析，结果显示其具有高效、鲁棒且使子扩展等特性。同时通过一个规模较大、结构复杂的三维场景的实验和分析进一步证明了本文提出的动态空间分解策略具有良好的可扩展性和高效的计算性能。