Optimización MULTI-GPU de un algoritmo de detección de colisiones. Caso de estudio CUDA
Abstract
La evolución en la computación gráfica ha sido notoria en los últimos años. Sin embargo a pesar de todos los avances, uno de los principales problemas que nos encontramos hoy en día para lograr simulaciones realistas es la necesidad de incluir en las mismas el funcionamiento de las leyes básicas de la física, como gravedad, roce, solidez. Así por ejemplo al proporcionar solidez, es necesario tener en cuenta la ley básica universal de que dos objetos no pueden ocupar el mismo espacio al mismo tiempo, lo cual a pesar de ser algo trivial en la vida diaria, resulta un problema complejo de implementar en tiempo real para sistemas complejos. Por tanto para proporcionar solidez, es necesario detectar colisiones entre los diferentes objetos de una simulación. La detección de colisiones es una tarea costosa ya que se necesita analizar todos los objetos de la escena para buscar contactos entre ellos, y más si trabajamos con simulaciones de cuerpos móviles debido a su movimiento. Si los objetos son deformables y necesitamos resultados en tiempo real, el problema se complica, convirtiendo la detección de colisiones en una tarea de mayor peso computacional. Por otro lado, actualmente las tarjetas gráficas han aumentado sus capacidades computacionales de manera asombrosa, debido a las exigencias del mundo de los videojuegos, añadiendo multitud de pequeños núcleos que trabajan de manera simultánea. A día de hoy las CPUs se están viendo relevadas a un segundo plano en la ejecución de algoritmos generales, por la utilización de las altas prestaciones de las tarjetas graficas. Actualmente se están estudiando distintas alternativas para la detección de colisiones en paralelo para hacer uso de los nuevos dispositivos. Los algoritmos generalmente dependen de la infraestructura paralela que utiliza. En este proyecto se presenta un algoritmo escalable y paralelo para la detección de colisiones en simulaciones, que permite obtener un alto rendimiento utilizando tarjetas gráficas nVidia.
Description
Proyecto Fin de Carrera leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2011/2012. Tutores del Proyecto: Alberto Sánchez Campos y Marcos Novalbos Mendiguchía
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- Proyectos Fin de Carrera [439]
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