GPU加速的KD树光线遍历算法优化

本文主要探讨了一种创新的计算机图形学技术——一种基于GPU的KD树光线遍历算法。作者兰青来自湖南大学计算机与通信学院，他针对光线跟踪算法的性能瓶颈，特别是在处理大量光线与场景物体相交测试时的高计算复杂度问题，提出了一个优化方案。传统的光线跟踪算法通常包括光线生成、遍历、相交测试和渲染四个步骤，但这些步骤在处理大规模场景时效率较低。 在新的算法中，作者设计了一种基于GPU的进入点搜索遍历策略。该策略的核心在于，通过预设光束的进入场景起点，并利用GPU的强大并行计算能力，对光束进行搜索。首先，使用平截头剔除法判断光束通过的体元，这是一种高效的空间分割方法，能够快速确定光线可能触及的区域。算法从较大的光束开始搜索，然后逐步细化光束，直到找到最小光束的进入点。这个过程通过一个固定大小的栈来管理分歧节点，当栈满时，停止向下搜索，以避免不必要的计算。 相比于传统的KD-restart算法的PushDown策略，这种进入点搜索策略更加精细地利用了空间结构和一次光线的特性，从而显著提升了光线遍历的速度。实验结果显示，采用进入点搜索的方法能够有效提升光线跟踪算法的实时性，这对于交互式应用如电影制作、游戏和虚拟现实等领域具有重要的实际意义。 本文的贡献在于提出了一种高效且适合GPU并行计算环境的光线跟踪算法，通过优化进入点搜索策略，降低了计算复杂度，为实时光线跟踪的实时性和性能提供了新的解决方案。关键词包括光线跟踪、KD树遍历、进入点搜索以及GPU计算，这些概念和技术对于理解本文的核心思想至关重要。