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J-GLOBAL ID：202202228205807505   整理番号：22A0397064

分散メモリレイトレーシングのためのデータを意識した予測スケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Data-Aware Predictive Scheduling for Distributed-Memory Ray Tracing

著者 (3件)： Park Hyungman (University of Texas at Austin, United States) ,  Fussell Donald (University of Texas at Austin, United States) ,  Navratil Paul (University of Texas at Austin, United States)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 28  号： 1  ページ： 1172-1181  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 現在,科学的光線追跡は,現実的な遮光と材料特性を含むことができるが,分割されたデータを通しての結論への様々な深さの光線追跡は,非効率である。そのようなデータに対して,多くの光線スケジューリング法は,改善されたレンダリング性能を示した。しかし,以前の方法に固有の同時性と非適応性は,更なる性能最適化を妨げる。本論文では,これらの制約を緩和することを試みた。特に,光線データクエリにおける推測レベルを動的に調整できる予測モデルを組み込み,シーン特性のスペクトルに高度に適応する光線スケジューリングを行う。さらに,著者らは,推測節点のツリーに光線を組織化し,ここでは,適応光線群のサブツリー内でペアワイズを協調させ,同時性と並列性を容易にした。事前予測法と比較して,分散システム上の体積と形状レンダリングに対して3倍高いスループットを達成し,この方法をインタラクティブとオフラインアプリケーションの両方に適合するようにした。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *スケジューリング ,  同時性 ,  スペクトル ,  節点 ,  光子ビーム ,  応用プログラム ,  *光線追跡 ,  スループット ,  レンダリング ,  *分散メモリ ,  予測モデル
準シソーラス用語： 分散システム ,  材料特性 ,  性能最適化 , 【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 (5件)： 分散メモリ ,  レイトレーシング ,  意識 ,  予測 ,  スケジューリング