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' 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' 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