본 논문에서는 실시간 모바일 레이트레이싱에서 사실적인 그림자를 생성하기 위한 새로운 그림자 생성 기법을 제시한다. 일반적으로 레이트레이싱에서는 그림자 광선을 샘플링 하여 부드러운 그림자를 생성한다. 지금까지 이런 생성 방법은 처리해야 할 광선의 수를 증가시키기 때문에 성능 저하의 요인이 되어왔다. 제안하는 소프트 쉐도우 생성 기법과 하드웨어 구조는 선택적 그림자 생성과 삼각형 주소 캐싱을 통해 샘플링에 의한 성능 저하를 최소화시킴으로써 이런 문제를 해결하였다. 제안된 하드웨어 구조는 모바일 레이트레이싱 하드웨어에 통합 가능한 수준이며, FPGA상에서 성능 평가 되었다. 평가 결과 제안된 기법의 성능은 4, 8, 그리고 16 샘플에 대해서 이전 기법 대비 평균 40%, 50% 그리고 56% 수준으로 향상 되었으며, 우리는 제안된 하드웨어 구조를 통해 실시간으로 소프트 쉐도우를 생성할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 모바일 레이트레이싱에서 사실적인 그림자를 생성하기 위한 새로운 그림자 생성 기법을 제시한다. 일반적으로 레이트레이싱에서는 그림자 광선을 샘플링 하여 부드러운 그림자를 생성한다. 지금까지 이런 생성 방법은 처리해야 할 광선의 수를 증가시키기 때문에 성능 저하의 요인이 되어왔다. 제안하는 소프트 쉐도우 생성 기법과 하드웨어 구조는 선택적 그림자 생성과 삼각형 주소 캐싱을 통해 샘플링에 의한 성능 저하를 최소화시킴으로써 이런 문제를 해결하였다. 제안된 하드웨어 구조는 모바일 레이트레이싱 하드웨어에 통합 가능한 수준이며, FPGA상에서 성능 평가 되었다. 평가 결과 제안된 기법의 성능은 4, 8, 그리고 16 샘플에 대해서 이전 기법 대비 평균 40%, 50% 그리고 56% 수준으로 향상 되었으며, 우리는 제안된 하드웨어 구조를 통해 실시간으로 소프트 쉐도우를 생성할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, a novel soft shadow method is suggested to support realistic shadows in mobile ray tracing. In ray tracing, soft shadow is generally generated by sampling a shadow ray. As this sampling method increases the number of rays to be processed, it has undermined the performance. We designed...
In this paper, a novel soft shadow method is suggested to support realistic shadows in mobile ray tracing. In ray tracing, soft shadow is generally generated by sampling a shadow ray. As this sampling method increases the number of rays to be processed, it has undermined the performance. We designed the proposed soft shadow processing method and hardware architecture to overcome this problem through selective shadow generation and triangle address caching for minimizing the performance degradation caused by sampling. The proposed hardware architecture can be integrated into a mobile ray-tracing hardware and was evaluated in terms of its performance on the FPGA. Based on the results, the rendering performance about 4, 8, and 16 samples were improved, respectively, by 40%, 50%, and 56% on average compared to the previous method, and it was found that the real-time soft shadow processing is feasible with the proposed hardware architecture.
In this paper, a novel soft shadow method is suggested to support realistic shadows in mobile ray tracing. In ray tracing, soft shadow is generally generated by sampling a shadow ray. As this sampling method increases the number of rays to be processed, it has undermined the performance. We designed the proposed soft shadow processing method and hardware architecture to overcome this problem through selective shadow generation and triangle address caching for minimizing the performance degradation caused by sampling. The proposed hardware architecture can be integrated into a mobile ray-tracing hardware and was evaluated in terms of its performance on the FPGA. Based on the results, the rendering performance about 4, 8, and 16 samples were improved, respectively, by 40%, 50%, and 56% on average compared to the previous method, and it was found that the real-time soft shadow processing is feasible with the proposed hardware architecture.
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문제 정의
본 논문에서는 이 런 트레이드오프를 최소화 하면서 소프트 쉐도우를 생성하기 위한 세미 소프트 쉐도우(semi-soft shadow) 기법과 그 하드웨어 구조를 제시한다. 제안된 알고리즘과 하드웨어구조는 Nah et al.
본 장에서 우리는 효율적으로 소프트 쉐도우를 생성하기 위한 세미 소프트 쉐도우 알고리즘을 제안한다. 레이트레이싱 기법은 광선과 충돌하는 삼각형을 빠르게 찾기 위 해, 삼각형을 포함하는 트리 형태의 가속자료구조체(acceleration structure)를 기반으로 광선의 이동 경로를 탐색하고 삼각형들과의 교차 검사를 수행한다.
MIMD 기반의 단일 광선처리 구조에서는 광선의 처리량에 성능이 비례되기 때문에, 이를 최적화 하는 것은 매우 중요하다. 우리는 이런 목적을 위하여 세미 소프트 쉐도우 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다.
제안 방법
그 다음, 샘플 쉐도우 광선이 생성되 면 제안된 알고리즘은 삼각형 주소 캐시의 삼각형 주소를 참조 하여 삼각형 데이터를 불러온 후, 샘플 쉐도우 광선과의 충돌 검사(triangle test)를 수행한다. 검사 결과가 충돌로 판정 될 경우 샘플 쉐도우 광선은 바로 그림자 처리를 수행한다.
본 논문에서 제안하는 세미 소프트 쉐도우 알고리즘은 기준쉐도우 광선 검사(base shadow ray test)와 삼각형 주소 캐싱 (triangle address caching) 단계로 구성된다.
본 논문에서 제안한세미 소프트 쉐도우 기법은 그림자가 생성되는 영역에 대해서 샘플 쉐도우 광선을 생성한다. 이런 처리 특성
본 논문의 세미 소프트 쉐도우 기법은 기준 쉐도우 광선과 충돌된 표면에 대해서 샘플 쉐도우 광선을 생성한다. 이러한 특성 덕분에 세미 소프트 쉐도우 기법이 적용된 모바일 레이트레싱은 FigurelO과 같이 표현된 하드 쉐도우를 실시간으로 부드럽게 표현할 수 있다.
오프셋 테이블은 광선 생성 시 하드웨어의 타이밍을 최적화시 키기 위하여 ROM(read only memory)으로 구성하였다. 오프셋 테이블은 총 생성될 수 있는 쉐도우 샘플의 수만큼 오프셋 데이터를 갖고 있으며 이는 X, Y 그리고 Z 축의 위치 정보로 구성되어있다.
[2]와 비교 실험을 수행하였다. 우리는 실험 환경을 구성하기 위하여 제안된 구조를 [2] 의 FPGA (Xilinx Virtex-6) 환경에 통합하였다. 통합된 FPGA 환경은 80MHz에서 동작되었으며, 실험은 5개의 벤치마크(Figure 10)에서 초기 광선과쉐도우 광선을 생성하여 수행되었다.
소프트 쉐도우의 품질을 향상시킬 것이다. 이를 위하여 우리는 쉐도우 광선 조기 종료(early termination) 기 법 [10] [11] [12] [13]을 적용하여 절두체 탐색에 의한 노드 방문 횟수 최소화하고, 삼각형 경계 검출기법 [18] [19]과본논문에서 제시한 삼각형 주소 캐싱 기법을 통해, 다수의 샘플 쉐도우 광선에 대한 교차검사 횟수를 최소화함으로써 절두체 탐색 기법을 실시간 처리할 것이다.
모바일 상에서 실시간 레이트레이싱을 지원하기 위해서는 기존 방식에서 처리하는 샘플 광선의 개수와 처리 과정을 최소화 해야 한다. 이를 위하여 제안된 세미 소프트 쉐도우 알고리즘은 효율적으로 샘플을 생성하고, 장면을 구성하는 삼각형에 대한 광선의 코히런스 (coherence)를 바탕으로 빠르게 탐색과 교차 검사를 수행한다. 제안된 하드웨어는 계산적 부하가 매우 적으며, 기존의 모바일 레이 트레이서와 통합하기에 적합한 구조로 구성되어 있다.
대한 탐색 및 교차 검사를 수행하였다. 이에 반해 제안하는 세미 소프트 쉐도우 알고리즘은 표면의 그림자 존재 여부에 따라서 샘플 쉐도우 광선을 생성한다. 이 방법은 그림자가 유효한 영역(region)에 대해서만 샘플 쉐도우 광선을 생성하기 때문에 그림자 생성을 위해 수행해야 하는 탐색 및 교차 검사 (traversal & intersection test) 횟수를 최소화 할 수 있다.
오프셋 테이블은 총 생성될 수 있는 쉐도우 샘플의 수만큼 오프셋 데이터를 갖고 있으며 이는 X, Y 그리고 Z 축의 위치 정보로 구성되어있다. 제안된 하드웨어 구조는 3 input floating point adder(TFAdder), 2 input floating point adder(FAdder) 그리고 multiplexer(Mux)를 포함한다. TFAddei■는 hit position, light position 그리고 shadow sample number에 따른 오프셋 데이터를 모두 합산할 때 사용되며, 연산 결과로 샘플 쉐도우 광선의 방향이 계산된다.
이를 위하여 제안된 세미 소프트 쉐도우 알고리즘은 효율적으로 샘플을 생성하고, 장면을 구성하는 삼각형에 대한 광선의 코히런스 (coherence)를 바탕으로 빠르게 탐색과 교차 검사를 수행한다. 제안된 하드웨어는 계산적 부하가 매우 적으며, 기존의 모바일 레이 트레이서와 통합하기에 적합한 구조로 구성되어 있다.
이 유닛은 상위 모듈로부터 광선생성 데이터(ray generation data)와 기준 쉐도우 활성화 신호 (base shadow enable signal)를 전달받고 메모리로부터 지오메트리 데이터와 트리로 구성된 가속자료구조체를 입력 받는다. 제안하는 하드웨어 구조는 ray-box intersection test, traversal, ray-triangle intersection test 그리고 triangle address cache-g- 포함한다. 여기서 삼각형 주소 캐시는 레지스터의 배열로 구현되었다.
우리는 실험 환경을 구성하기 위하여 제안된 구조를 [2] 의 FPGA (Xilinx Virtex-6) 환경에 통합하였다. 통합된 FPGA 환경은 80MHz에서 동작되었으며, 실험은 5개의 벤치마크(Figure 10)에서 초기 광선과쉐도우 광선을 생성하여 수행되었다.
데이터처리
이번 장에서는 제안하는 세미 소프트 쉐도우 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 상용 모바일 레이트레이서인 RayCore의 soft shadow(RSS) [2]와 비교 실험을 수행하였다. 우리는 실험 환경을 구성하기 위하여 제안된 구조를 [2] 의 FPGA (Xilinx Virtex-6) 환경에 통합하였다.
성능/효과
[2] 에서 예상하는 RayCore ASIC version의 성능은 클럭속도(80 MHz—500 MHz)와 레이트레이싱 유닛 개수(1一6) 의 차이에 의하여 제안된 FPGA 실험 환경보다 37배 빠르다. 따라서 [2]의 ASIC version에서 Table 1 의 worst case 성능은 RSS 52ms (19FPS), 세미 소프트 쉐도우 20ms (48FPS)로 예상할 수 있다.
다양한 크기의 삼각형으로 구성된 벤치마크에서 실험을 수행한 결과, 각각의 샘플에서 평균 20%, 25% 그리고 30%의 hit rate 가 측정되었다.
과도한 샘플링을 방지하기 위해서 패킷을 구성하는 샘플 개수는 16개로 제한되 었다. 또한 스도쿠 퍼즐(sudoku puzzle) 패턴의 샘플 생성을 통하여 그림자 품질을 향상 시키고 픽셀 당 샘플 생성 수를 최소화하였다. [기에서는 다수의 쉐도우 샘플에 대한 패킷을 어셈블링 (assembling)하여 최대 64개까지 강건하게(robust) 처리할 수 있는 기법을 제안하였다.
세미 소프트 쉐도우 방식으로 광선의 수를 측정한 그래프에서, 각각의 샘플에 대해서 생성된 광선의 수는 RSS 대비 평균 39%, 49% 그리고 54% 감소되 었다.
따라서 그림자 영역이 매우 적을 경우 높은 성능 향상을 예상할 수 있다. 실험 결과 렌더링 시간(16 샘플)을 기준으로, RSS 대비, 그림자가 많은 CubbyHole에서 최저 2배, 그림자가 적은 Orthoptera 에서 최대 3배 높은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
실험 결과 세미 소프트 쉐도우에서 RSS 대비 탐색 및 교차검사 횟수는 4, 8, 그리고 16 샘플에 대해서 평균 46%, 59% 그리고 66% 감소하였다.
측정한 것이다. 이 표에서 세미 소프트 쉐도우 기법의 렌더링 시간은 4, 8 그리고 16 샘플에 대해서 RSS 기법 대비 평균 40%, 50% 그리고 56% 감소하였다.
위한 탐색 순서 지정 방식을 제안하였다. 탐색 순서는쉐도우 광선이 충돌(hit) 될 가능성 이 높은 노드(node)를 기준으로 결정되며, 이를 통해 샘플 쉐도우 광선을 빠르게 처리할 수 있는 가능성을 보여주었다.
후속연구
향후 연구에서는 절두체 탐색 기 법을 제안된 하드웨어 구조에 적용하여 소프트 쉐도우의 품질을 향상시킬 것이다. 이를 위하여 우리는 쉐도우 광선 조기 종료(early termination) 기 법 [10] [11] [12] [13]을 적용하여 절두체 탐색에 의한 노드 방문 횟수 최소화하고, 삼각형 경계 검출기법 [18] [19]과본논문에서 제시한 삼각형 주소 캐싱 기법을 통해, 다수의 샘플 쉐도우 광선에 대한 교차검사 횟수를 최소화함으로써 절두체 탐색 기법을 실시간 처리할 것이다.
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