Evgeny Makarov – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 12 Jan 2023 02:22:27 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 優化光線跟蹤的實用技巧 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/practical-tips-for-optimizing-ray-tracing/ Thu, 05 Jan 2023 02:15:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6029 Continued]]> 為了實現光線跟蹤的高效率,您必須構建一個在每個階段都能很好地縮放的管道。這從網格實例選擇及其數據處理開始,以優化跟蹤和著色您遇到的每個命中。 在普通場景中,靜態對象可能比動態對象多得多。然而,每個動態對象的處理可能需要更多的時間,因為它需要更新頂點數據和相應的 BVH 結構。 在 CPU 上并行執行靜態和動態對象數據處理可能是一個好主意。這通常涉及實例數據提取以及所需的加速結構的構建和更新。 靜態網格數據可以高效地緩存在 GPU 上,包括每個實例的轉換矩陣,以避免額外的數據處理和內存傳輸。僅每個實例就需要 64 字節的內存。使用直接映射的視頻存儲器( BAR1 )也是執行數據上傳到 GPU 的良好策略。 某些光線跟蹤效果(如反射或陰影)需要支持非平截頭體對象以提高渲染精度。在許多情況下,這需要將相機周圍的所有對象都包含在一定半徑內。

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