Interaktives k-d Baum GPU Raytracing

In den letzten Jahren haben die leistungsstarken Berechnungsraten und die hohe Speicherbandbreite von GPUs dazu geführt, dass versucht wird, Raytracing auf GPUs auszuführen. Unsere Arbeit baut auf der Forschung von Foley et al. zu GPU k-d Bäumen auf. Wir portieren ihren kd-restart Algorithmus von Multi-Pass, mit CPU-Lastausgleich, auf Single-Pass, unter Verwendung der Verzweigungs- und Schleifenfähigkeiten aktueller GPUs. Wir führen drei Optimierungen ein: eine paketierte Formulierung, eine Technik zum Neustarten teilweise im Baum anstatt an der Wurzel und einen kleinen, festen Stack, der überprüft wird, bevor auf Neustart zurückgegriffen wird. Unsere optimierte Implementierung erreicht 15 - 18 Millionen Primärstrahlen pro Sekunde und 16 - 27 Millionen Schattenstrahlen pro Sekunde in unseren Testszenen.