Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Zobrazení rozsáhlých volumetrických dat na CPU
Dlabaja, Drahomír ; Milet, Tomáš (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce řeší problém zobrazení volumetrických dat na CPU, které svým datovým rozsahem přesahují operační paměť stroje. Práce popisuje návrh vizualizačního schématu, které sestává z datové struktury pro rozsáhlá volumetrická data, a algoritmu, který takto zpracovaná data vizualizuje. Navržená hierarchická datová struktura akceleruje vzorkování a umožňuje redukci celkového množství dat, které je při vizualizaci nutné načíst do fyzické paměti. Vizualizace zpracovaných dat je docíleno metodou vrhání paprsků s využitím existujících optimalizačních technik, jako je přeskakování prázdného prostoru nebo předčasné ukončení paprsku. Datová struktura umožňuje až 12x rychlejší vzorkování v porovnání s vzorkováním surových rozsáhlých volumetrických dat, která jsou serializována po řádcích. Využitím datové hierarchie bylo dosaženo až 150x rychlejší vizualizace rozsáhlých volumetrických dat v téměř bezeztrátovém režimu v porovnání s plně bezeztrátovým režimem. Zobrazovací schéma je implementováno formou knihovny v jazyce C++20. Implementace využívá akceleraci pomocí vektorizace a umožňuje snadnou paralelizaci ze strany uživatele. Knihovna poskytuje nástroje pro zpracování a zobrazení rozsáhlých volumetrických dat na CPU.
Path tracing na GPU
Novák, David ; Milet, Tomáš (oponent) ; Tóth, Michal (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je implementace a následná akcelerace algoritmu sledování cest. Algoritmus bude implementován na GPU pomocí OpenGL. Nad vykreslovanou scénou bude sestavena akcelerační datová struktura oktalový strom. Dále bude naměřeno, jakého zrychlení bylo dosaženo pomocí dané akcelerační datové struktury.
Zobrazení rozsáhlých volumetrických dat na CPU
Dlabaja, Drahomír ; Milet, Tomáš (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce řeší problém zobrazení volumetrických dat na CPU, které svým datovým rozsahem přesahují operační paměť stroje. Práce popisuje návrh vizualizačního schématu, které sestává z datové struktury pro rozsáhlá volumetrická data, a algoritmu, který takto zpracovaná data vizualizuje. Navržená hierarchická datová struktura akceleruje vzorkování a umožňuje redukci celkového množství dat, které je při vizualizaci nutné načíst do fyzické paměti. Vizualizace zpracovaných dat je docíleno metodou vrhání paprsků s využitím existujících optimalizačních technik, jako je přeskakování prázdného prostoru nebo předčasné ukončení paprsku. Datová struktura umožňuje až 12x rychlejší vzorkování v porovnání s vzorkováním surových rozsáhlých volumetrických dat, která jsou serializována po řádcích. Využitím datové hierarchie bylo dosaženo až 150x rychlejší vizualizace rozsáhlých volumetrických dat v téměř bezeztrátovém režimu v porovnání s plně bezeztrátovým režimem. Zobrazovací schéma je implementováno formou knihovny v jazyce C++20. Implementace využívá akceleraci pomocí vektorizace a umožňuje snadnou paralelizaci ze strany uživatele. Knihovna poskytuje nástroje pro zpracování a zobrazení rozsáhlých volumetrických dat na CPU.
Path tracing na GPU
Novák, David ; Milet, Tomáš (oponent) ; Tóth, Michal (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je implementace a následná akcelerace algoritmu sledování cest. Algoritmus bude implementován na GPU pomocí OpenGL. Nad vykreslovanou scénou bude sestavena akcelerační datová struktura oktalový strom. Dále bude naměřeno, jakého zrychlení bylo dosaženo pomocí dané akcelerační datové struktury.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.