KCI등재
분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서의 압축 기반 볼륨 렌더링 = Compression - Based Volume Rendering on Distributed Memory Parallel Computers
저자
구기범(Gee-Bum Koo) ; 박상훈(Sanghun Park) ; 송동섭(Dongsub Song) ; 임인성(Insung Ihm)
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
KDC
004
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
457-467(11쪽)
제공처
소장기관
본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이타의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이타의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이타를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이타를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서탐색 알고리즘 모두의 장점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이타 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이타를 이용하여 실험을 수행하였다.
더보기This paper proposes a new parallel ray-casting scheme for very large volume data on distributed memory parallel computers. Our method, based on data compression, attempts to enhance the speedup of parallel rendering by quickly reconstructing data from local memory rather than expensively fetching them from remote memory spaces. Futhermore, it takes the advantages of both object-order and image-order traversal algorithms. It exploits object-space and image-space coherence, respectively, by traversing min-max octree block-wise and using a run-time quadtree which is maintained dynamically against pixels' opacity values. Our compression-based parallel volume rendering scheme minimizes communications between processing elements during rendering, hence is also very appropriate for more practical distributed systems, such as clusters of PCs and/or workstations, in which data communications between processors are regarded as quite costly. We report experimental results on a Cray T3E for the Visible Man dataset.
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