Particle Systems used for Visualization - ZIB

Abbildung 5: Beispiel einer fertigen Kachelung
3 General Purpose GPU
Es wurde nun eingehend beschrieben, wie man eine effiziente Verteilung der Partikel
garantieren kann. Doch kann es immer noch durch ungünstige Darstellungsalgorithmen
zu langen Wartezeiten kommen. Ein wichtiger Schritt um dies zu vermeiden
ist es, so viel Berechnungsschritte wie möglich auf der GPU selbst durchzuführen.
Dadurch wird vermieden, dass die GPU auf Ergebnisse der CPU, des RAM oder der
Festplatte warten muss. Erreichen kann man dies dank der Flexibilität mit der moderne
GPU entworfen werden. In der Regel ähneln diese einer CPU welche darauf
spezialisiert wurde, eine Operation gleichzeitig auf mehreren Datensätzen ausführen
zu können. Gesteuert wird sie hierbei von Mikroprogrammen, den Shadern. Ein
solcher Shader kann von einem Programmierer leicht selbst entworfen werden.
Es ist also möglich, durch einen geschickten Entwurf alle Algorithmen auf der GPU
ausführen zu können, wodurch sie quasi zu einem vollwertigen Coprozessor wird.
Da die Entwicklung neuer GPUs durch die Nachfrage schnell voranschreitet ist es
sinnvoll diese Rechenleistung auch zu nutzen.
Wie muss nun aber ein solches Shadermodell aufgebaut werden, damit man eine
“General Purpose GPU” (kurz: GPGPU) erhält?
Jeder Algorithmus besteht aus drei “Komponenten”:
• einer Eingabe
• einem Verarbeitungsschritt
• einer Ausgabe
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