光线跟踪场景的并行线索化BVH创建算法优化

本文主要探讨了在光线跟踪的场景加速结构创建过程中，针对存在的并行创建效率问题，提出的线索化包围盒层次结构（Bounded Volume Hierachy, BVH）的图形处理器并行创建算法。该算法的核心在于优化数据并行性，以提高创建速度。算法的设计思路是将包围盒节点的创建过程分为两大步骤：大结点和小结点的创建，这两个过程分别对面片运算和结点运算进行并行化处理。 首先，大结点的创建采用宽度优先搜索策略，这种方法确保了在构建上层节点时能够充分利用硬件资源，即使在缺乏明显的数据并行度的情况下也能找到有效的并行操作。接着，对于小结点的创建，算法同样注重并行处理，以进一步提升计算效率。 算法的关键创新在于通过三个独立步骤来实现BVH的结构转换和节点线索化的操作。第一步是宽度优先到深度优先的存储结构变换，这有助于组织和管理节点的层次关系，使得后续的访问更加有序。第二步是执行线索化操作，即为每个节点分配合适的线索，这样可以简化搜索过程，提高光线跟踪时的查询性能。最后一步是将这些优化后的节点结构整合到图形处理器的并行计算框架中，以实现高效并行创建。 实验结果显示，相比于传统的非线索化BVH创建算法，本文所提的并行创建算法在实际运行中具有显著的优势，体现在更高的创建速度上。这一改进对于复杂的光线跟踪场景来说尤其重要，因为它可以显著减少渲染时间，从而提升整个图形系统的性能。 这篇论文提供了在图形处理器上高效创建线索化包围盒层次结构的有效方法，对于提升光线跟踪等计算密集型应用的实时渲染能力具有重要意义。同时，它也为并行计算在图形学中的进一步优化提供了新的思考方向。