Функциональное распределение вычислительных задач компьютерной графики в гибридных системах
Михаил Константинович БОГДАНОВ,
Андрей Максимович СУВОРОВ,
Мария Евгеньевна ИВАШЕЧКИНА,
Равиль Радикович СУЛТАНОВ,
Глеб Сергеевич ЛЯХ,
Андрей Петрович БУЛАЕВ https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-43
Аннотация
В работе рассматривается проблема эффективного использования аппаратных ресурсов в компьютерных системах с несколькими графическими адаптерами в задачах визуализации компьютерной графики. Предлагается гибридная реализация к выполнению задач с использованием графического конвейера, которая основана на функциональном разделении вычислений между видеоадаптерами, в отличие от традиционных методов, где распределение нагрузки осуществляется по пространственным или временным критериям. Разработаны и протестированы алгоритмы для трех графических техник: моделирование облаков, расчет теней и окружающего затенения. Благодаря использованию API DirectX 12 в режиме Explicit Multi-Adapter было реализовано взаимодействие между GPU без необходимости использования специализированных аппаратных интерфейсов. Экспериментальные исследования показали прирост производительности до 28% для расчета теней, до 11% для окружающего затенения и до 59% для моделирования облаков в зависимости от конфигурации системы. Полученные результаты демонстрируют перспективность гибридного подхода для практического применения в потребительских устройствах, таких как игровые компьютеры и ноутбуки с комбинированной графикой.
Об авторах
Михаил Константинович БОГДАНОВ
Университет ИТМО
Россия
Россия
Аспирант факультета прикладной информатики в Университете ИТМО. Научные интересы включают методы визуализации в реальном времени, разработку и анализ графических алгоритмов, параллельные вычисления на графических процессорах, а также масштабирование рендеринга в многопроцессорных графических системах.
Андрей Максимович СУВОРОВ
Университет ИТМО
Россия
Россия
Студент бакалавриата факультета “Школа разработки видеоигр” в Университете ИТМО. Научные интересы включают физически корректный рендеринг, процедурную генерацию графического контента, а также исследование и реализацию графических систем на базе низкоуровневых API.
Мария Евгеньевна ИВАШЕЧКИНА
Университет ИТМО
Россия
Россия
Студент магистратуры факультета “Школа разработки видеоигр” в Университете ИТМО. Научные интересы связаны с компьютерной графикой, включая разработку и оптимизацию алгоритмов визуализации, процедурную генерацию контента, а также методы повышения производительности интерактивных систем.
Равиль Радикович СУЛТАНОВ
Университет ИТМО
Россия
Россия
Студент магистратуры факультета “Школа разработки видеоигр” в Университете ИТМО. Научные интересы включают высокопроизводительные вычисления, параллельные алгоритмы обработки данных, а также оптимизацию вычислительных процессов в системах реального времени и графических приложениях.
Глеб Сергеевич ЛЯХ
Университет ИТМО
Россия
Россия
Студент магистратуры факультета “Школа разработки видеоигр” в Университете ИТМО. Научные интересы включают разработку игровых движков, проектирование архитектуры программных систем, а также методы оптимизации и эффективного управления вычислительными ресурсами.
Андрей Петрович БУЛАЕВ
Университет ИТМО
Россия
Россия
Разработчик, графический инженер. Научные интересы включают разработку графических движков, физически корректный рендеринг, оптимизацию алгоритмов на графических процессорах, а также построение высокопроизводительных систем визуализации.
Список литературы
1. Luebke D., Humphreys G. How GPUs work. Computer, 2007, vol. 40, no. 2, pp. 96-100. DOI: 10.1109/MC.2007.59.
2. NVIDIA. NVIDIA 2023 Annual Review. Available at: https://s201.q4cdn.com/141608511/files/doc_financials/2023/ar/2023-Annual-Report-1.pdf, accessed 21.08.2024.
3. Steam. Steam Hardware Stats. Available at: https://store.steampowered.com/hwsurvey, accessed 14.12.2024.
4. Li A., Song S. L., Chen J., Li J., Liu X., Tallent N., Barker K. Evaluating Modern GPU Interconnect: PCIe, NVLink, NV-SLI, NVSwitch and GPUDirect. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2020, vol. 31, no. 1, pp. 94-110. DOI: 10.1109/TPDS.2019.2928289.
5. Arunkumar A., Bolotin E., Cho C., Milic U., Villella M., Katibah G.M., Olukotun K., Nellans D. MCM-GPU: Multi-chip-module GPUs for continued performance scalability. Proceedings of the International Symposium on Computer Architecture, 2017, pp. 320-332. DOI: 10.1145/3079856.3080231.
6. Molnar S., Cox M., Ellsworth D., Fuchs H. A Sorting Classification of Parallel Rendering. 1994, vol. 14, no. 4, pp. 23-32. DOI: 10.1109/38.291528.
7. Mueller C. Sort-first rendering architecture for high-performance graphics. Proceedings of the Symposium on Interactive 3D Graphics, 1995, pp. 75-84. DOI: 10.1145/199404.199417.
8. Gao T., Luo X., Guo N. Multi-frame prediction load balancing algorithm for sortfirst parallel rendering. ACM International Conference Proceeding Series, 2017. DOI: 10.1145/3110224.3110240.
9. Ryder I.W. Microstuttering in AFR-based multi-GPU rendering. Available at: https://www.tomshardware.com/reviews/radeon-geforce-stutter-crossfire,2995-2.html, accessed 16.11.2024.
10. Yang C., Chen C., Hu X., Yang H. Dynamic Load Balancing Algorithm Based on Per-pixel Rendering Cost Estimation for Parallel Ray Tracing on PC Clusters. Communications in Computer and Information Science, 2019, vol. 1043, pp. 591-601. DOI: 10.1007/978-981-13-9917-6_56.
11. Barreales G. N., Novalbos M., Otaduy M.A., Sanchez A. MDScale: Scalable multi-GPU bonded and short-range molecular dynamics. Journal of Parallel and Distributed Computing, 2021, vol. 157, pp. 243-255. DOI: 10.1016/j.jpdc.2021.07.006.
12. Eilemann S., Makhinya M., Pajarola R. Equalizer: A scalable parallel rendering framework. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2009, vol. 15, no. 3, pp. 436-452. DOI: 10.1109/TVCG.2008.104.
13. Eilemann S., Steiner D., Pajarola R. Equalizer 2.0: convergence of a parallel rendering framework. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2020, vol. 26, no. 2, pp. 1292-1307. DOI: 10.1109/TVCG.2018.2870822.
14. Ren X., Lis M. CHOPIN: Scalable Graphics Rendering in Multi-GPU Systems via Parallel Image Composition. Proceedings of the IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA), IEEE, 2021, pp. 709-722. DOI: 10.1109/HPCA51647.2021.00065.
15. Kim Y., Jo J.E., Jang H., Rhu M., Kim H., Kim J. GPUpd: A fast and scalable multi-GPU architecture using cooperative projection and distribution. Proceedings of the Annual International Symposium on Microarchitecture (MICRO), IEEE Computer Society, 2017, pp. 574-586. DOI: 10.1145/3123939.3123968.
16. PCI-SIG. PCI Express Base Specification Revision 5.0 Version 1.0. 2019, Beaverton, USA.
17. Milic U., Villa O., Bolotin E., Arunkumar A., Ebrahimi E., Jaleel A., Ramirez A., Nellans D. Beyond the socket: NUMA-aware GPUs. Proceedings of the Annual International Symposium on Microarchitecture (MICRO), 2017, pp. 123-135. DOI: 10.1145/3123939.3124534.
18. Wronski B. Temporal supersampling and antialiasing. Available at: https://bartwronski.com/2014/03/15/temporal-supersampling-and-antialiasing/, accessed 07.01.2025.
19. NVIDIA Corporation. Introduction to SLI Technology. Available at: https://www.geforce.com/whats-new/guides/introduction-to-sli-technology-guide#2, accessed 07.01.2025.
20. Advanced Micro Devices. AMD Crossfire Technology. Available at: https://www.amd.com/ru/technologies/crossfire, accessed 07.01.2025.
21. Microsoft Corporation. Multi-Adapter. Available at: https://devblogs.microsoft.com/directx/directx-12-multiadapter-lighting-up-dormant-silicon-and-making-it-work-for-you/, accessed 07.01.2025.
22. Derivative.ca. Using Multiple Graphic Cards. Available at: https://docs.derivative.ca/Using_Multiple_Graphic_Cards, accessed 07.01.2025.
23. Iyer K., Kiel J. GPU debugging and profiling with NVIDIA Parallel Nsight. Game Development Tools, 2016, pp. 303-324.
24. Suh J. W., Kim Y. Installing NVIDIA Nsight into Visual Studio. Accelerating Matlab with GPUs, 2014.
25. Chan A. B., Vasconcelos N. Layered dynamic textures. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2009, vol. 31, no. 10, pp. 1862-1879. DOI: 10.1109/TPAMI.2009.110.
26. Wang W.C., Chen S.H., Xiang G. Layered textures for image-based rendering. Journal of Computer Science and Technology, 2004, vol. 19, no. 5, pp. 633-642. DOI: 10.1007/BF02945589.
27. Williams L. Casting curved shadows on curved surfaces. Computer Graphics (ACM), 1978, vol. 12, no. 3, pp. 270-274. DOI: 10.1145/965139.807402.
28. Valient M. Taking Killzone Shadow Fall Image Quality into the Next Generation. 2015, Available at: https://www.guerrilla-games.com/read/taking-killzone-shadow-fall-image-quality-into-the-next-generation-1, accessed 04.09.2025.
29. Liang X.H., Ma S., Cen L.-X., Yu Z. Light space cascaded shadow maps algorithm for real time rendering. Journal of Computer Science and Technology, 2011, vol. 26, no. 1, pp. 176-186. DOI: 10.1007/s11390-011-9424-7.
30. Bavoil L., Sainz M. Screen space ambient occlusion. NVIDIA Developer Information, 2008, September.
31. McGuire M., Osman B., Bukowski M., Hennessy P. The Alchemy screen-space ambient obscurance algorithm. Proceedings of the ACM SIGGRAPH Symposium on High Performance Graphics, 2011, pp. 25-32. DOI: 10.1145/2018323.2018327.
32. Bavoil L., Sainz M., Dimitrov R. Image-space horizon-based ambient occlusion. Proceedings of the SIGGRAPH’08: ACM SIGGRAPH Talks, 2008, p. 1. DOI: 10.1145/1401032.1401061.
33. Song Y., Liu F., Xu J. Horizon-based screen-space ambient occlusion using mixture sampling. Proceedings of the ACM SIGGRAPH Asia Posters, 2010, p. 1. DOI: 10.1145/1900354.1900410.
34. DirectX 12 Cross Adapter Resources. Available at: https://learn.microsoft.com/en-us/windows-hardware/drivers/display/supporting-caso, accessed 04.09.2025.
Рецензия
Для цитирования:
БОГДАНОВ М.К., СУВОРОВ А.М., ИВАШЕЧКИНА М.Е., СУЛТАНОВ Р.Р., ЛЯХ Г.С., БУЛАЕВ А.П. Функциональное распределение вычислительных задач компьютерной графики в гибридных системах. Труды Института системного программирования РАН. 2026;38(3):161-176. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-43
For citation:
BOGDANOV M.K., SUVOROV A.M., IVASHECHKINA M.E., SULTANOV R.R., LYAKH G.S., BULAEV A.P. Task Partitioning for Computer Graphics in Heterogeneous Computing Systems. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2026;38(3):161-176. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2026-38(3)-43
Послать статью по эл. почте 