RTNN:ハードウェアレイトレーシングを用いた近傍探索の加速【JST・京大機械翻訳】

Zhu Yuhao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205633650387 整理番号：22P0023603

RTNN:ハードウェアレイトレーシングを用いた近傍探索の加速【JST・京大機械翻訳】

RTNN: Accelerating Neighbor Search Using Hardware Ray Tracing

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発行年： 2022年01月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近傍探索は,物理学シミュレーションとコンピュータグラフィックスのような多くの工学と科学分野にとって基本的に重要である。本論文では,レイトレーシング問題として近傍探索を定式化し,加速のための最近のGPUにおける専用光線追跡ハードウェアを活用することを提案した。ナイーブマッピングは光線追跡ハードウェアを過小開発することを示した。2つの性能最適化,質問スケジューリングとクエリ分割を提案し,非効率性をテーマにした。実験結果は,GPU上の既存の隣接探索ライブラリより2.2X-65.0X高速化を示した。コードはhttps://github.com/horizon research/rtnnで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 専用演算制御装置

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