MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W195613556

A micro 64-tree structure for accelerating ray tracing on a GPU

2013· article· en· W195613556 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGraphics Interface · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTree traversalComputer scienceParallel computingTree (set theory)GridCUDANode (physics)Overhead (engineering)TraverseTree structureContext (archaeology)Data structureRay tracing (physics)Binary treeComputational scienceAlgorithmMathematicsOperating systemPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The uniform grid is a well-known acceleration structure for ray tracing. It is fast to build, but slow to traverse. In this paper, we propose a novel micro 64-tree structure to speed up grid traversals on a GPU. A micro 64-tree is a compact 64-way full tree that summarizes the occupancy of an underlying uniform grid in a hierarchy. A node of the tree stands for a voxel, whose occupancy is represented by a single bit. A node is subdivided into a 64-subgrid that is stored in a 64-bit word. The micro 64-tree is built on the top of a uniform grid. We improve the GPU grid construction algorithm by computing precise triangle-cell intersections and precluding non-overlapping triangle-cell pairs before sorting. The micro 64-tree is then built bottom-up from the uniform grid by reductions in parallel. The top levels of the micro 64-tree are pre-loaded into the shared memory of a GPU, which support on-chip traversals across the coarse levels. The traversal algorithm navigates the ray through the 64-subgrids at different levels, with a concise context for each level stored in the GPU's registers to facilitate vertical moves. With a small overhead in memory and a small overhead in building time, the micro 64-tree can reduce traversal steps, decrease memory bandwidth consumption, and hence significantly improve the efficiency of ray tracing on a GPU.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle