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In diesem Beitrag wird der interaktive Volumenrenderer Volt für die NVIDIA CUDA Architektur vorgestellt. Die Beschleunigung wird durch das Ausnutzen der technischen Eigenschaften des CUDA Device, durch die Partitionierung des Algorithmus und durch die asynchrone Ausführung des CUDA Kernels erreicht. Parallelität wird auf dem Host, auf dem Device und zwischen Host und Device genutzt. Es wird dargestellt, wie die Berechnungen durch den gezielten Einsatz der Ressourcen effizient durchgeführt werden. Die Ergebnisse werden zurückkopiert, so dass der Kernel nicht auf dem zur Anzeige bestimmten Device ausgeführt werden muss. Synchronisation der CUDA Threads ist nicht notwendig.
We propose a high-performance GPU implementation of Ray Histogram Fusion (RHF), a denoising method for stochastic global illumination rendering. Based on the CPU implementation of the original algorithm, we present a naive GPU implementation and the necessary optimization steps. Eventually, we show that our optimizations increase the performance of RHF by two orders of magnitude when compared to the original CPU implementation and one order of magnitude compared to the naive GPU implementation. We show how the quality for identical rendering times relates to unfiltered path tracing and how much time is needed to achieve identical quality when compared to an unfiltered path traced result. Finally, we summarize our work and describe possible future applications and research based on this.