"18308045_谷正阳_光线追踪实现：CUDA 和 BVH"

本报告主要涉及光线追踪算法在计算机图形学中的应用，以及在实现过程中使用的CUDA并行计算技术和加速数据结构BVH。在光线追踪算法的基础版本中，每个像素被视作射入摄像头的光线，然后串行地计算每个射入光线的颜色。本报告以18308045_谷正阳_个人报告1为背景，介绍了光线追踪算法的原理简介、实验和场景设置，以及更多球数量的实现和结果。 首先，我们简要介绍了光线追踪的基本原理，即将图像的每个像素视作射入摄像头的每一束光线，然后串行地计算每个射入光线的颜色。在实现过程中，我们使用了CUDA并行计算技术和加速数据结构BVH。CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口，可以利用GPU的并行计算能力来加速计算任务。而BVH是一种用于光线追踪算法中的加速数据结构，可以减少光线和场景中对象的碰撞检测次数，从而提高算法的运行效率。 接着，我们详细介绍了在实现光线追踪算法过程中涉及的一些重要要点。首先是实现要点，包括写图像、浮点数精度、STL的数据结构和随机数。我们使用CUDA来并行地写入图像，在浮点数精度方面需要特别注意避免精度丢失，同时利用STL的数据结构来管理场景中的对象。另外，我们也利用随机数来实现更真实的光线追踪效果。 在实验和场景设置方面，我们介绍了如何设置光线追踪算法的场景，包括相机的位置和方向、场景中的对象以及光源的设置。通过调整不同的参数和场景，我们可以实现更多数量的球体来观察光线追踪算法的效果。实验结果显示，借助CUDA并行计算技术和BVH加速数据结构，我们能够更高效地实现光线追踪算法，并在更复杂的场景中实现更多数量的对象。 总之，本报告介绍了光线追踪算法的原理简介、实验和场景设置，以及借助CUDA并行计算技术和BVH加速数据结构来实现更高效的光线追踪算法。通过调整不同的参数和场景，我们可以实现更多数量的对象，从而观察光线追踪算法的效果。这对于计算机图形学和计算机视觉领域的研究具有重要的意义，并可以为实际应用提供有力的支持。