그래픽 하드웨어에서의 확장 가능한 엔드 투 엔드 최적화된 실시간 이미지 기반 렌더링 프레임워크

이 논문은 그래픽 처리 장치(GPU)에서 완전히 여러 중간 뷰 합성을 수행하는 실시간 이미지 기반 렌더링 프레임워크의 시스템 수준 개요를 제시합니다. 소프트웨어 설계는 높은 성능을 달성하면서도 계층적 레이어 아키텍처를 통해 유연성과 개발 용이성을 유지합니다. 이 프레임워크는 Middlebury 오픈 소프트웨어 구조에 대한 확장으로 연속적인 처리 모듈 체인을 통해 중간 뷰 합성을 구현하여 각 모듈의 품질과 실행 시간을 기준으로 엔드 투 엔드 시스템 성능 최적화를 가능하게 합니다. 모듈은 유연하게 조정될 수 있어 강력한 GPU와 약한 GPU 모두에서 실시간으로 여러 뷰 합성을 실행할 수 있는 확장성을 제공합니다.