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J-GLOBAL ID：201702265714203280   整理番号：17A0416593

大規模ボリューム可視化のための並列分散,GPU加速,高度照明計算【Powered by NICT】

Parallel distributed, GPU-accelerated, advanced lighting calculations for large-scale volume visualization

著者 (8件)： Shih Min (University of California, Davis) ,  Rizzi Silvio (Argonne National Laboratory) ,  Insley Joseph (Argonne National Laboratory) ,  Uram Thomas (Argonne National Laboratory) ,  Vishwanath Venkatram (Argonne National Laboratory) ,  Hereld Mark (Argonne National Laboratory) ,  Papka Michael E. (Argonne National Laboratory, Northern Illinois University) ,  Ma Kwan-Liu (University of California, Davis)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： LDAV  ページ： 47-55  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 体積可視化への先端的照明モデルを適用することの利点は,多くの研究者によって実証されている。並列分散,GPUコンピューティング環境に対して,しかし,スケーラブルな大域照明計算のための効率的なアルゴリズムではない。本論文では,高度な照明を用いたボリュームレンダリングのための並列,データ分散とGPU加速アルゴリズムを提案した。著者らのアプローチは,複雑な空間的構造と関係の知覚を強化するための調整可能なソフト影を特徴としている。照明計算に対して,筆者らの設計は,GPU間のデータ交換を効果的に避ける。128までのGPUを用いたGPUクラスタの性能評価は,スケーラブルレンダリング性能を示し,GPUの数と体積データサイズの両方であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *照明計算 ,  *可視化 ,  アルゴリズム ,  性能評価 ,  *照明 ,  ボリュームレンダリング
準シソーラス用語： データ交換 ,  大域照明 ,  GPUコンピューティング ,  *ボリューム可視化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  ボリューム可視化 ,  GPU ,  加速 ,  高度 ,  照明計算