传统的三维图形处理器通过裁剪操作获取三角形的可见区域。然而,裁剪操作的延迟长且硬件开销高,大量的裁剪操作会降低图形处理器的性能。本文设计了一款基于OpenGL ES 2.0标准的三维图形处理器芯片,采用了统一渲染架构。该图形处理器采...传统的三维图形处理器通过裁剪操作获取三角形的可见区域。然而,裁剪操作的延迟长且硬件开销高,大量的裁剪操作会降低图形处理器的性能。本文设计了一款基于OpenGL ES 2.0标准的三维图形处理器芯片,采用了统一渲染架构。该图形处理器采用高效的无裁剪图形流水线结构,消除了裁剪所带来的硬件开销和性能损耗。此外,本文为该图形处理器设计了一个符合IEEE-754标准的三维向量内积(DP3)计算单元,用于固定功能流水线,以提高图形处理器的性能,并消除图形渲染过程中浮点乘加操作的误差,增强了图形处理器的图形渲染鲁棒性。该三维图形处理器每秒能够处理500 M个顶点和8 G个纹素,功耗为1000 mW,采用了28 nm工艺,面积为7.92 mm^(2)。实现结果表明,与之前的工作相比,本文设计的图形处理器的性能-功耗比提高了27.8%。展开更多
随着计算模型规模与复杂性的不断提高、中子学自动建模程序的发展,中子学计算后处理已逐渐成为中子学分析工作的瓶颈。FDS团队为提高中子学计算后处理效率,利用科学计算可视化等相关技术,自主研发了集数据管理、预处理与可视化分析于一...随着计算模型规模与复杂性的不断提高、中子学自动建模程序的发展,中子学计算后处理已逐渐成为中子学分析工作的瓶颈。FDS团队为提高中子学计算后处理效率,利用科学计算可视化等相关技术,自主研发了集数据管理、预处理与可视化分析于一体的中子学可视化系统SVIP-N;并基于可编程图形处理(programm able Graphics Processing Unit,GPU)实现了体数据的裁剪可视化等高级功能。以国际热核实验堆ITER的中子通量密度场为测试用例进行的测试与初步应用实践表明,SVIP-N显著简化了中子学分析工作的流程,提高了分析效率,为中子学计算后处理提供了直观、高效、实用的可视化分析环境。展开更多
文摘随着计算模型规模与复杂性的不断提高、中子学自动建模程序的发展,中子学计算后处理已逐渐成为中子学分析工作的瓶颈。FDS团队为提高中子学计算后处理效率,利用科学计算可视化等相关技术,自主研发了集数据管理、预处理与可视化分析于一体的中子学可视化系统SVIP-N;并基于可编程图形处理(programm able Graphics Processing Unit,GPU)实现了体数据的裁剪可视化等高级功能。以国际热核实验堆ITER的中子通量密度场为测试用例进行的测试与初步应用实践表明,SVIP-N显著简化了中子学分析工作的流程,提高了分析效率,为中子学计算后处理提供了直观、高效、实用的可视化分析环境。
