GPU Accelerated Mesh Simplification using OpenCL

119 Pages·2013·16.98 MB·English

by  Wiebe Van Ranst

Campus De Nayer
Departement Industriële
Ingenieurswetenschappen

Master in de industriële wetenschappen: Elektronica-ICT
afstudeerrichting ICT

GPU Accelerated Mesh
Simplification using OpenCL

Masterproef voorgedragen tot Door: Wiebe Van Ranst
het behalen van de beroepstitel
van industrieel ingenieur. Promotor: Gorik De Samblanx

Promotor bedrijf: Jasper Leemans
Academiejaar 2012-2013

Campus De Nayer
Departement Industriële
Ingenieurswetenschappen

Master in de industriële wetenschappen: Elektronica-ICT
afstudeerrichting ICT

GPU Accelerated Mesh
Simplification using OpenCL

Masterproef voorgedragen tot Door: Wiebe Van Ranst
het behalen van de beroepstitel
van industrieel ingenieur. Promotor: Gorik De Samblanx

Promotor bedrijf: Jasper Leemans
Academiejaar 2012-2013
(cid:13)c 2013, Wiebe Van Ranst
De auteur geeft de toelating deze tekst op papier en digitaal voor consul-
tatie beschikbaar te stellen en delen ervan te kopi¨eren voor eigen gebruik.
Elk ander gebruik valt onder de strikte beperkingen van het auteursrecht.
In het bijzonder wordt gewezen op de verplichting de bron uitdrukkelijk
te vermelden bij het aanhalen van tekstdelen.
ii
Acknowledgements
I would like to offer my special thanks to my promoters Jasper Leemans
and Gorik De Samblanx for their continued support and guidance during
my thesis, for always being there when I had questions and for motivating
me.
I would also like to thank the people at Medicim for giving me the
chance to work with them and making it possible for me to complete this
thesis.
MythanksalsogoesouttomydocentsatDeNayerfortheirwillingness
to share their knowledge and believing in me during my time at De Nayer.
A special thanks of mine goes to Jasper Vercammen who helped me
by exchanging his ideas and thoughts.
I also wish to thank my parents for supporting me during my thesis
and allowing me to pursue my interests. At last but not the least I want
to thank my fellow students and friends, for always being there to support
me and giving me an amazing time during my studies.
Wiebe Van Ranst
Sint-Katelijne Waver, may 2013
iii
iv
Abstract
In this thesis we aim to accelerate mesh simplification on the Graphics
Processing Unit (GPU) using Open Computing Language (OpenCL). A
lot of research has gone into mesh simplification in the past one and a
half decades. Including recent methods targeted directly at the GPU.
However, most of these methods use geometry shaders and display the
result immediately after simplification. We need the result back on the
host.
In this thesis we did two major implementations: Melax’s algorithm
and vertex clustering using error quadrics. We found that Melax’s al-
gorithm, which takes an iterative approach, is quite hard to implement
efficiently on the GPU. We did manage to get a significant speedup during
initialisation.
Vertex clustering on the other hand lends itself better to implementa-
tionontheGPU.Wemanagedtogetbig(orderofmagnitude)performance
increases compared to the iterative versions on the Central Processing
Unit (CPU). We also managed to speed up our implementation further
by using a modified parallel reduction scheme.
v
vi
Abstract
Het doel van dit eindwerk is om mesh simplificatie te versnellen door
gebruik te maken van de Graphics Processing Unit (GPU) in combinatie
met Open Computing Language (OpenCL). In de laatste vijftien jaar
is er reeds veel onderzoek gedaan naar het vereenvoudigen van meshes,
waaronder recent ook methodes die specifiek op de GPU gericht zijn. De
meeste van deze methodes gebruiken echter geometry shaders en tonen
het resultaat rechtstreeks op het scherm. Wij hebben de vereenvoudigde
mesh ook terug nodig aan de host kant.
In deze thesis hebben we twee grote implementaties gedaan: het algo-
rime van Melax en vertex clustering met error quadrics. We ondervonden
dat het algoritme van Melax, dat een iteratieve benadering gebruikt,
moeilijk te implementeren valt op de GPU. Het is ons wel gelukt om een
significante snelheidswinst te boeken tijdens de initialisatie.
Langst de andere kant is vertex clustering wel goed geschikt voor
implementatie op de GPU. We zijn er in geslaagd om een grote snelhei-
dswinst (van een grootteorde) te boeken in vergelijking met iteratieve
algoritmes op de Central Processing Unit (CPU). Daarna hebben we onze
implementatie ook nog verder versneld door gebruik te maken van een
door ons bedachte aangepaste versie van parallelle reductie.
vii