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基于CUDA平台和粒子系统技术的实时烟花模拟

作　者: 刘刚
导　师: 刘福岩
学　校: 上海大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: CUDA 粒子系统烟花模拟 GPU编程
分类号: TP391.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

在计算机图形学领域，人们一直试图利用计算机再现周围的真实世界，烟花就是其中之一。早在春秋战国时期中国就出现了烟花，如今烟花已经是人们节日欢庆中重要的组成部分。烟花场景具有丰富的表面纹理和不规则的外部轮廓，并且能够随时间的推移而动态地、随机地发生变化，因此很难使用传统计算机图形学的建模方法实时模拟。如何简化、有效的对烟花场景建模是需要解决的关键问题。粒子系统技术可以实现烟花场景模拟的动态性和随机性，是模拟边界模糊场景的最有效方法之一，其优点是通过控制烟花粒子的运动模型就可以构造出传统计算机图形学难以构造的复杂场景，所以场景建模方法简单。但是要获得逼真度高、实时性好的烟花场景，就需要使用大量的烟花粒子，这对计算机硬件提出了很高的要求。本文将CUDA平台应用于粒子系统的烟花模拟是因为CUDA平台能充分利用GPU的并行计算能力，把烟花粒子属性更新的计算放在GPU上，从而有效提高属性更新速度。并使用CUDA与OpenGL的互操作功能减少CPU与GPU之间的通信，具体实现过程是初始化后的粒子属性数据由CPU传输到GPU，通过CUDA平台下的kernel函数并行更新后直接发送到显卡驱动程序进行渲染而不需要传回CPU。本文还根据程序中运算数据的特征，结合CUDA存储器模型，使用CUDA函数将程序数据存储在显卡的不同存储器中来提高代码执行的效率。本文采取了优化策略，通过优化显存访问、指令流等，尽量减少冗余指令的执行以及存储器之间的数据交换，提高了代码的执行效率。实验表明，基于CUDA平台的烟花模拟达到了实时性要求，且当烟花粒子数目较多时，明显优于CPU平台下的模拟效果。

全文目录

摘要  6-7
ABSTRACT  7-12
第一章绪论  12-17
  1.1 引言  12-13
  1.2 课题研究的背景和意义  13-14
  1.3 本文的主要研究内容  14-15
  1.4 本文的结构安排  15-16
  1.5 本章小结  16-17
第二章 CUDA 并行计算  17-27
  2.1 并行计算  17
  2.2 CUDA 简介  17-19
  2.3 CUDA 硬件架构  19-21
    2.3.1 SIMT 架构  20
    2.3.2 多线程硬件架构  20-21
  2.4 CUDA 编程模型  21-22
  2.5 CUDA 存储模型  22-25
    2.5.1 寄存器  23-24
    2.5.2 全局存储器  24
    2.5.3 常数存储器  24
    2.5.4 纹理存储器  24-25
  2.6 CUDA 与 OPENGL 的互操作  25-26
  2.7 本章小结  26-27
第三章粒子系统的基本原理  27-39
  3.1 引言  27
  3.2 粒子系统理论  27-30
    3.2.1 粒子系统定义  27-28
    3.2.2 粒子系统分类  28-29
    3.2.3 粒子系统优缺点  29-30
  3.3 粒子系统模型  30-35
    3.3.1 粒子生成  31-32
    3.3.2 粒子属性  32-34
    3.3.3 粒子运动  34
    3.3.4 粒子消亡  34
    3.3.5 粒子绘制  34-35
  3.4 粒子系统的发展与应用  35-38
    3.4.1 粒子系统的发展  35-36
    3.4.2 粒子系统的应用  36-38
  3.5 本章小结  38-39
第四章烟花粒子系统的建模  39-49
  4.1 烟花概述  39
  4.2 烟花粒子系统模型设计  39-43
    4.2.1 烟花粒子结构  40-41
    4.2.2 烟花粒子生成  41
    4.2.3 烟花粒子属性  41-42
    4.2.4 烟花粒子运动  42
    4.2.5 烟花粒子消亡  42
    4.2.6 烟花粒子绘制  42-43
  4.3 烟花粒子运动模型  43-46
  4.4 相关技术  46-48
  4.5 本章小结  48-49
第五章实时烟花模拟系统的设计  49-56
  5.1 本文的烟花粒子系统  49-52
    5.1.1 初始化烟花粒子系统  50
    5.1.2 初始化烟花粒子  50
    5.1.3 更新烟花粒子  50-51
    5.1.4 纹理贴图  51
    5.1.5 渲染烟花粒子系统  51
    5.1.6 渲染烟花粒子  51
    5.1.7 模块间的协作  51-52
  5.2 基于 CUDA 的加速算法  52-54
  5.3 程序优化  54-55
  5.4 本章小结  55-56
第六章实验结果  56-63
  6.1 系统数据流向  56-58
  6.2 交互系统设计  58-59
  6.3 实验环境  59-60
  6.4 实验结果与分析  60-62
  6.5 本章小结  62-63
第七章总结和展望  63-65
  7.1 本文总结  63-64
  7.2 研究展望  64-65
参考文献  65-69
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文  69-70
作者在攻读硕士学位期间所作的项目  70-71
致谢  71

基于CUDA平台和粒子系统技术的实时烟花模拟

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