Výpočet geometrie na GPU

Abstract

Dnešní GPU jsou svým výkonem a možností programování (což dříve nebylo možné) slibným nástrojem pro realizaci geometrických výpočtů souvisejících s počítačovou grafikou. Odlišnost GPU od klasických CPU ale působí řadu komplikací při adaptaci jednotlivých algoritmů. Některé se dají na GPU realizovat snadněji, než na CPU, jiné obtížněji a další se třeba pro realizaci na GPU nehodí vůbec. Tato práce zkoumá možnosti použití GPU při výpočtu známých typů křivek a povrchů. Zaměřuje se přitom zejména na dnes často používané subdivision surfaces, které jsou velice silným prostředkem pro modelování v počítačové grafice. Součástí práce je i vzorová implementace GPU algoritmu pro konstrukci povrců podle Catmull-Clark subdivision schématu. Výsledky ukazují, že GPU dokáže body na takovém povrchu počítat řádově rychleji, než je toho schopen CPU, a proto je silným pomocníkem při počítání geometrie v počítačové grafice.

Today's GPUs, thanks to their performance and programmability (this property wasn't available until recently), are a promising tool for performing geometric computations in computer graphics. But differences between GPUs and CPUs cause a number of complications when adapting particular algorithms. Some of them are even easier to implement on GPU then on CPU, for others it is more difficult and some of them are totally unsuitable for GPU. This thesis studies ways how to employ GPU in computations regarding some well known types of curves and surfaces. Main focus is on area of subdivision surfaces, which are often used in today's computer graphics modeling, because they are very powerful tool. Part of this thesis is an implementation of algorithm for GPU that constructs subdivision surfaces using Catmull-Clark scheme. Results show us that GPU can perform these computations much faster than CPU, proving GPU to be handful tool when performing computer graphics geometric computations.