摘要：基于GPU的光線跟蹤算法是當(dāng)前圖形學(xué)研究的一個(gè)熱點(diǎn)，也是將來用于廣告、電影、游戲等娛樂產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)。本文論述了如何對(duì)基于GPU的光線跟蹤算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，以及利用各種加速結(jié)構(gòu)，加速算法實(shí)現(xiàn)，提高算法執(zhí)行效率，并對(duì)各種加速結(jié)構(gòu)的效果進(jìn)行了比較研究。

關(guān)鍵詞：GPGPU 光線跟蹤 BVH KD-Tree

1．引言

近年來，CPU無論在運(yùn)算能力，還是在可編程性上都得到了大幅的提高，GPU已經(jīng)在需要大量運(yùn)算的密集運(yùn)算領(lǐng)域發(fā)揮了舉足輕重的作用。各種基于CPU的密集運(yùn)算被移植到GPU上，以利用GPU巨大的運(yùn)算能力，加速整個(gè)算法的運(yùn)算過程。光線跟蹤算法是生成真實(shí)感圖形的一種非常重要的方法，在電影、游戲、廣告等產(chǎn)業(yè)，獲得廣泛的應(yīng)用，而光線跟蹤算法也是典型的密集運(yùn)算算法，利用原始的基于CPU的光線跟蹤渲染一幅圖片是非常耗時(shí)的操作。因此，如果能夠?qū)PU上的光線跟蹤算法，映射到CPU上，加速光線跟蹤算法的執(zhí)行時(shí)間，將會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。因此，基于CPU的光線跟蹤算法已成為國(guó)內(nèi)外科研人員的研究熱點(diǎn)。

2．基于GPU的光線跟蹤

2.1 相關(guān)工作

當(dāng)前，主要由兩種方法利用CPU來加速光線跟蹤算法。第一種是Carr等人提出來的，將CPU轉(zhuǎn)換為一個(gè)蠻力的執(zhí)行光線一三角形求交的計(jì)算器，而將任何的光線生成以及著色過程在CPU上完成。這就需要CPU依然執(zhí)行絕大部分的渲染工作。C arr等人指出，在ATI Radeon 8500上，每秒最快能夠執(zhí)行1億2千萬次的光線一三角形求交。同時(shí)，作者也指出，由于GPU的單精度浮點(diǎn)的限制，圖片上依然存在一些不太真實(shí)的地方。

第二種方法由Purcell等人提出的，改種方法將整個(gè)光線跟蹤器都移植到CPU上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。從光線的產(chǎn)生，加速結(jié)構(gòu)的遍歷，到最后的著色過程都在GPU上執(zhí)行。此后，有很多相同的項(xiàng)目都是基于Purcell的模型上進(jìn)行的。

2.2 GPU上的光線跟蹤算法的映射方式

將傳統(tǒng)的CPU上執(zhí)行的光線跟蹤算法，映射成為一個(gè)GPU協(xié)助的，或者基于GPU的光線跟蹤器有眾多方法。下面重點(diǎn)介紹Purcell提出的映射模型，以及在本文的實(shí)現(xiàn)中提出的一個(gè)基于CPU的Whitted模型的光線跟蹤器。該光線跟蹤器的布局如圖2.1所示：

在Purcell的論文中，它將光線一三角形求交，以及遍歷過程分離成兩個(gè)獨(dú)立的遍歷內(nèi)核和求交內(nèi)核。本文的實(shí)現(xiàn)中，也按照上述模型圖，將光線跟蹤算法分解成光線生成，光線一三角形求交，著色這三個(gè)步驟。

在對(duì)光線進(jìn)行跟蹤之前，需要生成從視點(diǎn)指向屏幕的原始光線( primary ray)。在一個(gè)GPU上，能夠使用光柵器的插值的能力，在一個(gè)單一的內(nèi)核調(diào)用中，產(chǎn)生所有的原始光線。

給定觀察矩形（被采樣用于產(chǎn)生圖片的投影平面的一部分）的四個(gè)角，以及視點(diǎn)，首先計(jì)算出這個(gè)視錐體的四條邊線。如果讓光柵器在這4條光線之間，按照512×512規(guī)格，在這四條光線之間按照方向進(jìn)行插值，最終就可以獲得能夠產(chǎn)生一幅512×512圖片（一個(gè)像素一個(gè)采樣點(diǎn)）的所有原始光線的方向。同時(shí)能夠?qū)⑦@些方向存儲(chǔ)在一個(gè)紋理里，并把它作為求交內(nèi)核的輸入。所有的原始光線具有相同的起始點(diǎn)，但是仍然把它存儲(chǔ)在一個(gè)同方向紋理具有相同維度的紋理內(nèi)。因?yàn)楫?dāng)生成陰影光線或者反射光線的時(shí)候，光線的原點(diǎn)會(huì)發(fā)生改變。

求交內(nèi)核把光線的原點(diǎn)，方向，以及場(chǎng)景的描述作為輸入數(shù)據(jù)。在內(nèi)核被調(diào)用數(shù)次之后，我們對(duì)于每一個(gè)像素輸出一個(gè)擊中記錄。如果一條光線擊中了場(chǎng)景中的某個(gè)三角形，返回?fù)糁悬c(diǎn)的3個(gè)重心坐標(biāo)，以及相關(guān)的被擊中的三角形。此外，還將輸出被發(fā)現(xiàn)的交點(diǎn)沿光線的距離，以及被擊中三角形的材質(zhì)。這就需要使用5個(gè)浮點(diǎn)數(shù)值組成一個(gè)擊中記錄。紋理只能夠支持4個(gè)顏色通道( RCBA)，所以，如果能把擊中記錄裁減到4個(gè)值，那么將是非常有益的。

觀察發(fā)現(xiàn)，只需要3個(gè)重心坐標(biāo)的兩個(gè)，因?yàn)樵谌切蝺?nèi)部，它們相加的和總是1。這就使得在一個(gè)單獨(dú)的RGBA紋理中存儲(chǔ)交點(diǎn)記錄是可行的，并且它的維度同其它兩個(gè)光線紋理的維度相同。

Moller和Trumbore提出了一個(gè)高效的光線一三角形求交算法，使用這個(gè)算法，并利用CPU在向量計(jì)算上的優(yōu)勢(shì)來進(jìn)行求交計(jì)算。下面列出了求交的代碼，這個(gè)代碼也展示了如何利用向量指令來提高效率。

當(dāng)所有的原始光線都已經(jīng)計(jì)算出了相交的狀態(tài)的時(shí)候，就能夠查詢著色過程所需要的表面法線和材質(zhì)的信息。每一個(gè)擊中記錄都存儲(chǔ)了一個(gè)指向材質(zhì)紋理的索引，這個(gè)材質(zhì)紋理包含了三角形的法線，材質(zhì)顏色以及類型。三個(gè)頂點(diǎn)的法線根據(jù)擊中記錄的中心坐標(biāo)進(jìn)行了插值。最終的顏色能夠按(N-L)C進(jìn)行計(jì)算，此處Ⅳ是法線，L是光源的方向，G是三角形的顏色。

現(xiàn)在根據(jù)擊中的三角形所具有的材質(zhì)的類型（漫反射材質(zhì)，或者鏡面反射材質(zhì)），需要產(chǎn)生二次光線，以此來計(jì)算陰影和反射。

1)如果一條光線射出場(chǎng)景之外，像素就被賦予全局的背景顏色。

2)如果一條光線擊中了一個(gè)漫反射材質(zhì)表面，就發(fā)射一條陰影射線( shdow ray)。這些光線的起始點(diǎn)在擊中點(diǎn)，方向?yàn)閺膿糁悬c(diǎn)指向光源。

3)如果一條光線擊中了一個(gè)鏡面反射材質(zhì)表面。就發(fā)射一條鏡面反射光線。鏡面發(fā)射光線的起始點(diǎn)也在擊中點(diǎn)，但是它的方向是在擊中點(diǎn)處關(guān)于入射光線和插值后的法線對(duì)稱的方向。一個(gè)真正的Whitted類型的光線跟蹤器也支持透明材質(zhì)，從而能夠產(chǎn)生折射光線。但由于主要是研究加速結(jié)構(gòu)，所以在本文的實(shí)現(xiàn)中，沒有考慮折射光線。

4)如果陰影光線擊中了某個(gè)幾何體，這就說明在光源和擊中點(diǎn)之間，存在某個(gè)幾何體，所以這個(gè)像素就應(yīng)該是黑色（處于陰影中）。

當(dāng)跟蹤陰影光線的時(shí)候，不關(guān)心最近的那個(gè)擊中點(diǎn)，更加關(guān)心的是是否存在這樣的擊中點(diǎn)。因此，當(dāng)有一個(gè)交點(diǎn)被發(fā)現(xiàn)，就可以停止整個(gè)求交過程，從而加速算法的處理過程。在本文的實(shí)現(xiàn)中，以相同的方式跟蹤陰影光線和反射光線，因此，就沒有使用到這個(gè)優(yōu)化策略。

已經(jīng)對(duì)每一個(gè)像素產(chǎn)生了正確二次光線，如果需要，就能夠執(zhí)行另外一趟遍歷/求交過程，對(duì)上述的二次光線進(jìn)行跟蹤。每一次調(diào)用著色程序就能夠?qū)γ恳粋€(gè)像素返回一個(gè)顏色值和一條新的光線。著色內(nèi)核也可以將前一次著色程序的輸出當(dāng)作本次著色程序的輸入。這就使得能夠在跟蹤連續(xù)的光線的時(shí)候合并這些連續(xù)的鏡面反射的顏色。