Diseño de descomposiciones espaciales jerárquicas para mallas de triángulos utilizando Geometry Shaders
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Date
2009
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Publisher
The Eurographics Association
Abstract
Una de las principales ventajas de utilización de la GPU para la implementación de algoritmos geométricos es su especial diseño y adecuación para la realización de operaciones con vectores, su repertorio de operaciones geométricas y su paralelismo a nivel vectorial y de unidades de ejecución. En cambio, este diseño junto al diseño del pipeline gráfico (adecuado para las operaciones de visualización) no lo es tanto para la implementación de las operaciones geométricas más comunes en informática gráfica, ya que las estructuras de datos y algoritmos diseñados para este fin de manera eficiente y efectiva en la CPU deben ser convertidos y codificados en estructuras de datos (normalmente en la forma de texturas) y en algoritmos que no son intuitivos y que deben ser descompuestos en operaciones atómicas, buscando una paralelización de código que en muchos casos no está clara. En este artículo se pretende dar una serie de directrices para la implementación efectiva de algoritmos para la construcción de descomposiciones espaciales jerárquicas utilizando la GPU programable, aprovechando las ventajas que supone la utilización de shaders programables en las etapas del pipeline gráfico, en especial utilizando geometry shaders. Se propondrán algunas soluciones en las que pueden aplicarse dichos algoritmos en una implementación en GPU mediante shaders, y se aplicará a una descomposición espacial mediante Tetra-Trees.
Description
@inproceedings{:10.2312/LocalChapterEvents/CEIG/CEIG09/095-104,
booktitle = {CEIG 09 - Congreso Espanol de Informatica Grafica},
editor = {Carlos Andujar and Javier Lluch},
title = {{Diseño de descomposiciones espaciales jerárquicas para mallas de triángulos utilizando Geometry Shaders}},
author = {Delgado, Juan J. Jiménez and Albalá, Antonio Martínez and Higueruela, Francisco R. Feito},
year = {2009},
publisher = {The Eurographics Association},
ISBN = {978-3-905673-72-2},
DOI = {/10.2312/LocalChapterEvents/CEIG/CEIG09/095-104}
}