Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Data Parallel Multi-GPU Path Tracing using Ray Queue Cycling

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F23%3A10253388" target="_blank" >RIV/61989100:27740/23:10253388 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/cgf.14873" target="_blank" >https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/cgf.14873</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/cgf.14873" target="_blank" >10.1111/cgf.14873</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Data Parallel Multi-GPU Path Tracing using Ray Queue Cycling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose a novel approach to data-parallel path tracing on single-node/multi-GPU hardware that builds on ray forwarding, but which aims-above all else-at generality and practicability. We do this by avoiding any attempts at reducing the number of traces or forward operations performed, and instead focus on always using all GPUs&apos; aggregate compute and bandwidth to effectively trace each ray on every GPU. We show that-counter-intuitively-this is both feasible and desirable; and that when run on typical data-center/cloud hardware, the resulting framework not only achieves good performance and scalability, but also comes with significantly fewer limitations, assumptions, or preprocessing requirements than existing techniques.

  • Název v anglickém jazyce

    Data Parallel Multi-GPU Path Tracing using Ray Queue Cycling

  • Popis výsledku anglicky

    We propose a novel approach to data-parallel path tracing on single-node/multi-GPU hardware that builds on ray forwarding, but which aims-above all else-at generality and practicability. We do this by avoiding any attempts at reducing the number of traces or forward operations performed, and instead focus on always using all GPUs&apos; aggregate compute and bandwidth to effectively trace each ray on every GPU. We show that-counter-intuitively-this is both feasible and desirable; and that when run on typical data-center/cloud hardware, the resulting framework not only achieves good performance and scalability, but also comes with significantly fewer limitations, assumptions, or preprocessing requirements than existing techniques.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Computer Graphics Forum

  • ISSN

    0167-7055

  • e-ISSN

    1467-8659

  • Svazek periodika

    42

  • Číslo periodika v rámci svazku

    8

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    001041122900001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85166633782