대규모 입자데이터 가시화의 GPU 기반 가속화 - 숭실대학교 대학원 미디어학과
- 요약사실과 가깝게 렌더링하기 위해 자주 사용되는 방법인 레이 트레이싱(빛 추적)은 단순 연산이 많이 드는 것이 문제다. GPU의 구조상 단순 연산에 유리하기 때문에 레이 트레이싱을 할 때 GPU를 활용한다면 성능 상의 이점을 볼 수 있을 것으로 생각하여 해당 연구가 진행된 것으로 보인다. 그리고 단순히 GPU만 쓰는 것이 아니라 입자 데이터의 특성상 특정 노드에 데이터가 밀집되는 현상을 해소하기 위해 KD-Tree와 옥트리를 이용한 노드 세분화 알고리즘을 제안하였다. - 새롭게 알게 된 점1. KD-Tree라는 것을 처음 알았다.2. 하이퍼 플레인이라는 것을 처음 알았다.3. Smit 알고리즘을 처음 알았다.4. CUDA를 이용한 병렬화를 할 때 thread, block, grid에 대한 개념을 맞추..
논문 읽기 프로젝트
2014. 5. 15. 22:34
숭실대학교 자료구조 과제 5 - 최대 힙
입력되는 커맨드에 따라 최대 힙에 대한 작업을 실행한다.
자료실
2014. 5. 14. 18:40
숭실대학교 자료구조 과제 4 - 연결 리스트
입력되는 커맨드에 따라 연결 리스트에 대한 작업을 실행한다.
자료실
2014. 5. 14. 18:39
숭실대학교 자료구조 과제 3 - 미로찾기
미로가 주어졌을 때 시작점부터 종료점까지의 경로를 출력한다.
자료실
2014. 5. 14. 18:38
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