UCDavid大学GPU课程学习_2

这一讲主要讨论流水线的概述。首先是布置作业,主要是建立GPU计算的软硬件环境,没什么好记的。

首先介绍什么是图形。选择了一段化皮球的渲染脚本实现3D到2D图片的转换。

API Decisions 

第一个问题是如何定义一个场景。从declarative来看(高层一些),可以认为有一个虚拟摄像机。或者从openGL的角度来看,发射一系列绘画指令。可以将D建在I之上。对于程序员来说,渲染的顺序是自己定义的。

渲染的是真实世界,需要关注光照(人们通过各种光照模型实现真实效果)。渲染的工作量与像素点的数目成正比。GPU公司喜欢搞raytrace。

渲染的基础是图片,如何渲染图片就是GPU工作。

几何是核心,为什么几何是实现实时渲染的基础?因为可以并发的且相互独立用硬件实现。每个像素都是独立的。渲染的复杂度与像素数目以及几何图形复杂度相关。当几何体相互遮蔽(反射、折射、阴影等)时就非常复杂了,用raytrace可以解决。

点元素,点是0维的,问题就是太复杂,无法做到实时渲染。

面元素,比如三角、四面体、多面体(可以不断细分就变成了光滑的曲面)以及图片。pizar就用细分面获得光滑曲面,这样数据量不大。

3D立体元素。但不是很主流。

小节一下,分为基于外观的和基于物理的两类。

 

 

 

Motivating OpenGL 

The Graphics Pipeline 

Computational Costs 

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