Exploring heterogeneous computing with advanced path tracing algorithms

Abstract

Currently, most computing systems have access to more than one type of processing unit, typically a multicore CPU device and a computing accelerator, such as a GPU. However, the vast majority of the existing implementations of advanced path tracing algorithms only take advantage of one of these processing units. The implementation of these algorithms in such heterogeneous platforms while efficiently using both types of computing units already proved to provide improved performance results. This dissertation examines four path tracing algorithms (Path Tracing aka PT, Bidirectional Path Tracing aka BPT, Bidirectional Photon Mapping aka BPM and Vertex Connection and Merging aka VCM) and extends previous work by exploring a richer heterogeneous environment with more GPU accelerators and with manycore x86 devices (i.e., Xeon Phi Knights Corner), complemented with an insight into the challenges introduced by each computing architecture and their programming environment. It also shows how these are combined together to perform heterogeneous computation managed by a simple scheduling algorithm, created to take advantage of each device’s features. This work proved that a fully heterogeneous approach to these four path tracing algorithms is feasible and the performance results are significantly improved.

Atualmente, muitos dos sistemas de computação conseguem tirar proveito de mais do que um tipo de processador (tipicamente o multicore e o GPU). Contudo, a maioria das implementações de algoritmos de Path Tracing avançados aproveitam apenas um destes processadores. A implementação destes algoritmos de Path Tracing em plataformas heterogéneas tem resultados comprovados que se mostram mais eficientes. Esta dissertação analisa quatro algoritmos de Path Tracing avançados: o Path Tracing (PT), o Bidirectional Path Tracing (BPT), o Bidirectional Photon Mapping (BPM) e o Vertex Connection and Merging (VCM). Expande também o trabalho previamente desenvolvido explorando um ambiente heterogéneo mais rico, com mais GPUs e com manycores (i.e., Xeon Phi Knights Corner), e apresenta os desafio que estas arquiteturas e os seus ambientes de programação podem trazer. Mostra ainda como estas contribuem em conjunto para o mesmo sistema heterogéneo com um simples algoritmo de escalonamento, implementado para tirar partido do melhor de cada arquitetura. No final mostra-se que uma abordagem heterogénea para estes quatro algoritmos de Path Tracing avançado consegue ser viável e ainda trazer ganhos significativos de performance.