We propose a novel ray reordering technique to accelerate the ray tracing process by encoding and sorting rays prior to traversal. Instead of spatial coordinates, our method encodes rays according to the cuts of the hierarchical acceleration structure, which is called the \textbf{hierarchy cut code}. This approach can better adapt to the acceleration structure and obtain a more reliable encoding result. We also propose a compression scheme to decrease the sorting overhead by a shorter sorting key. In addition, based on the phenomenon of boundary drift, we theoretically explain the reason why existing reordering methods cannot achieve better performance by using longer sorting keys. The experiment demonstrates that our method can accelerate secondary ray tracing by up to 1.81 times, outperforming the existing methods. Such result proves the effectiveness of hierarchy cut code, and indicate that the reordering technique can achieve greater performance improvement, which worth further research.


翻译:我们提出了一种新颖的光线重排序技术,通过编码和排序光线来加速光线追踪过程。与基于空间坐标的方法不同,我们的方法根据层次加速结构的剪切对光线进行编码,称之为**层次剪切编码**。该方法能更好地适应加速结构,并获得更可靠的编码结果。我们还提出了一种压缩方案,通过缩短排序键来减少排序开销。此外,基于边界漂移现象,我们从理论上解释了现有重排序方法无法通过使用更长排序键获得更好性能的原因。实验表明,我们的方法可将二次光线追踪加速至1.81倍,优于现有方法。这一结果证明了层次剪切编码的有效性,并表明重排序技术能够实现更大的性能提升,值得进一步研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月12日
Arxiv
13+阅读 · 2019年11月14日
VIP会员
最新内容
ICML2026 | 重新思考顺序知识编辑中的正则化
专知会员服务
4+阅读 · 5月27日
《用于兵力发展选项优先排序的成本效益模型》
AutoResearch AI综述:迈向AI驱动的科学发现自动化
《Palantir边缘人工智能》手册
专知会员服务
23+阅读 · 5月26日
美军“国防自主作战群”(DAWG)概念解析
专知会员服务
5+阅读 · 5月26日
“史诗怒火”行动中的无人机与反无人机作战
专知会员服务
17+阅读 · 5月25日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员