中文名: GPU精粹2.高性能圖形芯片和通用計算機編程技巧
原名: GPU Gems 2:Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation
別名: GPU Gems, GPU精粹
作者: (美)Matt Pharr
譯者: 龔敏敏
圖書分類: 軟件
資源格式: PDF
版本: 掃描版
出版社: Tsinghua University Press
書號: 9787XXX139430
發行時間: 2007年5月
地區: 大陸
語言: 簡體中文
簡介:

內容介紹:
本書延續了暢銷書《GPU精粹》的第1卷，細述了在今天的圖形處理器(GPU)上最新的可編程技術。隨著GPU進入手機、手持游戲設備和游戲機領域，GPU專業知識在今天的競爭環境中顯得更為重要。實時圖形程序員會發現用於建立高級的視覺特效、管理復雜場景的策略和高級圖像處理技術的最新算法。讀者還會學到一些新方法，把GPU的強大處理能力運用到其他計算密集型程序中，比如科學計算和金融。書中有20章專門講述GPGPU編程，從基本的概念到高級技術。本書提供了一些專家撰寫的最前沿的GPU編程技術，為讀者介紹了利用GPU巨大功能的實用方法。
作者介紹:
《GPU精粹2》的主編是NVIDIA公司的軟件工程師Matt Pharr。Matt也是Physically Based Rendering：From Theory to Implementation（Morgan Kaufmann,2004）一書的合著者之一。“GPU精粹”系列編輯是Randima Fernando。Randy 主編了“GPU精粹”的第1卷（Addison-Wesley,2004），而且是The Cg Tutorial(Addiosn-Wesley,2003)的合著者，其論文“Adaptive Shadow Maps”曾發表於SIGGRAPH2001。
內容截圖:

目錄:
第ⅰ部分 幾何復雜性
第1章 實現照片級真實感的虛擬植物
1.1 場景管理
1.1.1 種植柵格
1.1.1 種植策略
1.1.3 實時優化
1.2 草層
1.2.1 通過溶解模擬Alpha透明
1.2.2 變化
1.2.3 光照
1.2.4 風
1.3 地面雜物層
1.4 樹和灌木層
1.5 陰影
1.6 後處理
1.6.1 天空圓頂輝散
1.6.2 全場景輝光
1.7 本章小結
參考文獻
第2章 使用基於GPU幾何體剪切圖的地形渲染
2.1 幾何體剪切圖簡介
2.2 GPU實現概覽
2.2.1 數據結構
2.2.2 剪切圖大小
2.3 渲染
2.3.1 活動層
2.3.2 頂點和索引緩沖區
2.3.3 視錐剪切
2.3.4 DrawPrimitive調用
2.3.5 頂點著色器
2.3.6 像素著色器
2.4 更新
2.4.1 升采樣
2.4.2 殘差
2.4.3 法線圖
2.5 結果和討論
2.6 本章小結和改進
2.6.1 頂點紋理
2.6.2 去掉法線圖
2.6.3 不需要存儲空間的地形合成
參考文獻
第3章 幾何體實例化的內幕
3.1 為什麼要對幾何體實例化?
3.2 定義
3.2.1 幾何體包
3.2.2 實例屬性
3.2.3 幾何體實例
3.2.4 渲染和紋理場景
3.2.5 幾何體批次
3.3 實現
3.3.1 靜態批次
3.3.2 動態批次
3.3.3 頂點常量實例化
3.3.4 幾何體實例API批次
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 分段緩沖
4.1 問題空間
4.2 解決方案
4.3 方法
4.3.1 分段緩沖的第一步
4.3.2 分段緩沖的第二步
4.3.3 分段緩沖的第三步
4.4 改進分段緩沖技術
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 用多流來優化資源管理
5.1 概覽
5.2 實現
5.2.1 DirectX 9.0中的多流
5.2.2 資源管理
5.2.3 處理頂點
5.3 本章小結
參考文獻
第6章 讓硬件遮擋查詢發揮作用
6.1 引言
6.2 受益於遮擋查詢的場景
6.3 遮擋裁減
6.4 層的停等方法
6.4.1 為什麼使用層
6.4.2 層結構
6.4.3 層的算法
6.4.4 問題1：停滯
6.4.5 問題2：查詢的額外開銷
6.5 一致性層裁減
6.5.1 想法1：猜測
6.5.2 想法2：提升，提升
6.5.3 算法
6.5.4 實現細節
6.5.5 停滯比較少的原因
6.5.6 查詢較少的原因
6.5.7 如何遍歷層
6.6 優化
6.6.1 用真正的幾何體查詢
6.6.2 只有Z的渲染遍
6.6.3 近似的可見性
6.6.4 保守的可見性測試
6.7 本章小結
參考文獻
第7章 帶有位移映射的細分表面自適應鑲嵌
7.1 細分表面
7.1.1 一些定義
7.1.2 Catmull-Clark細分
7.1.3 用細分來鑲嵌
7.1.4 面片化表面
7.1.5 GPU鑲嵌算法
7.1.6 致密鑲嵌
7.2 位移映射
7.2.1 改變平滑度測試
7.2.2 用法線映射著色
7.3 本章小結
參考文獻
第8章 使用距離函數的逐像素位移
8.1 簡介
8.2 准備工作
8.3 距離映射算法
8.4 計算距離圖
8.5 著色器
8.5.1 頂點著色器
8.5.2 片段著色器
8.5.3 關於過濾的注意事項
8.6 結果
8.7 本章小結
參考文獻
第ⅱ部分 著色、光照和陰影
第9章 S.T.A.L.K.E.R.中的延期著色
9.1 引言
9.2 幾種觀點
9.3 優化
9.3.1 優化的對象
9.3.2 光照優化
9.3.3 G緩沖區建立的優化
9.3.4 陰影優化
9.4 改善質量
9.4.1 “虛擬位置”的威力
9.4.2 環境遮擋
9.4.3 材質和表面光照的交互
9.5 反走樣
9.5.1 高效的調和映射
9.5.2 處理透明
9.6 嘗試過但沒有包含入最終代碼的內容
9.6.1 高程圖
9.6.2 實時的全局照明
9.7 本章小結
參考文獻
第10章 動態輻照度環境映射實時計算
10.1 輻照度(irradiance)環境映射
10.2 球面調合卷積
10.3 映射到GPU上
10.3.1 空域到頻域
10.3.2 卷積和恢復
10.4 以後的工作
10.5 本章小結
參考文獻
第11章 近似的雙向紋理函數
11.1 引言
11.2 采集
11.2.1 建立和采集
11.2.2 匯集著色圖
11.3 渲染
11.3.1 細節算法
11.3.2 實時渲染
11.4 結果
11.5 本章小結
參考文獻
第12章 基於貼面的紋理映射
12.1 方法簡介
12.2 紋理貼面的構造
12.3 紋理貼面的打包
12.4 紋理貼面映射
12.5 mipmap問題
12.6 本章小結
參考文獻
第13章 在GPU上實現mental images的phenomena渲染器
13.1 引言
13.2 著色器和Phenomena
13.3 用Cg實現Phenomena
13.3.1 Cg頂點程序和可變參數
13.3.2 片段程序著色器的main()入口點
13.3.3 通用著色器接口
13.3.4 一個簡單的著色器例子
13.3.5 全局的狀態變量
13.3.6 光著色器
13.3.7 紋理著色器
13.3.8 凹凸映射
13.3.9 環境著色器和體著色器
13.3.10 返回結構體的著色器
13.3.11 渲染毛發
13.3.12 組合所有東西
13.4 本章小結
參考文獻
第14章 動態環境遮擋和間接光照
14.1 表面元素
14.2 環境遮擋
14.2.1 多遍陰影算法
14.2.2 改善性能
14.3 間接光照和面光源
14.4 本章小結
參考文獻
第15章 藍圖渲染和草圖繪制
15.1 基本原理
15.1.1 中間渲染結果
15.1.2 邊增強
15.1.3 深度子圖形渲染
15.2 藍圖渲染
15.2.1 深度剝離
15.2.2 析取可見邊和不可見邊
15.2.3 合成藍圖
15.2.4 深度屏蔽
15.2.5 使用藍圖渲染顯示建築
15.3 草圖渲染
15.3.1 邊和顏色面片
15.3.2 應用不確定性
15.3.3 調整深度
15.3.4 草圖渲染的變體
15.3.5 控制不確定性
15.3.6 減少雨景效果
15.4 本章小結
參考文獻
第16章 精確的大氣散射
16.1 引言
16.2 解散射方程
16.2.1 Rayleigh散射與Mie散射
16.2.2 相位函數
16.2.3 外向散射方程
16.2.4 內向散射方程
16.2.5 表面散射方程
16.3 實時渲染
16.4 擠入著色器中
16.4.1 去除一個維度
16.4.2 去除其他維度
16.5 實現散射的著色器
16.5.1 頂點著色器
16.5.2 片段著色器
16.6 增加高動態范圍渲染
16.7 本章小結
參考文獻
第17章 利用像素著色器分支的高效模糊邊緣陰影
17.1 現有的陰影生成技術
17.2 用單張陰影圖產生模糊陰影
17.2.1 模糊尖銳邊緣陰影
17.2.2 提高效率
17.2.3 實現細節
17.3 本章小結
參考文獻
第18章 將頂點紋理位移用於水的真實感渲染
18.1 水的模型
18.2 實現
18.2.1 水的表面模型
18.2.2 實現細節
18.2.3 對高度圖采樣
18.2.4 質量的提高與優化
18.2.5 渲染局部的擾動
18.3 本章小結
參考文獻
第19章 通用的折射模擬
19.1 基本方法
19.2 折射掩碼
19.3 示例
19.3.1 水的模擬
19.3.2 玻璃的模擬
19.4 本章小結
參考文獻
第ⅲ部分 高質量渲染
第20章 快速三階紋理過濾
20.1 高階過濾
20.2 快速遞歸三次卷積
20.3 mipmapping
20.4 導數重建
20.5 本章小結
參考文獻
第21章 高質量反走樣的光柵化
21.1 概述
21.2 降采樣
21.2.1 與現有軟硬件的對比
21.2.2 用GPU進行降采樣
21.3 延伸
21.4 過濾器的細節
21.5 兩遍分離式的過濾器
21.6 分塊和累加
21.7 代碼
21.7.1 渲染循環
21.7.2 降采樣類
21.7.3 實現細節
21.8 本章小結
參考文獻
第22章 快速的預過濾線條
22.1 為什麼尖銳的直線看起來很糟糕
22.2 限制信號的帶寬
22.3 預處理
22.4 運行時
22.4.1 線段的建立(CPU)
22.4.2 表查找(GPU)
22.5 實現的問題
22.5.1 繪制寬線
22.5.2 組合多條線段
22.6 示例
22.7 本章小結
參考文獻
第23章 Nalu Demo的頭發動畫和渲染
23.1 頭發的幾何體
23.1.1 布局和增長
23.1.2 控制頭發
23.1.3 數據流
23.1.4 鑲嵌
23.1.5 插值
23.2 動力學和碰撞
23.2.1 約束條件
23.2.2 碰撞
23.2.3 鳍
23.3 頭發的著色
23.3.1 用於頭發的實時反射模型
23.3.2 頭發中實時的體化陰影
23.4 本章小結和未來的工作
參考文獻
第24章 使用查找表加速顏色變換
24.1 查找表的基礎知識
24.1.1 一維查找表
24.1.2 三維查找表
24.1.3 插值
24.2 實現
24.2.1 把查找表映射到GPU的策略
24.2.2 Cg著色器
24.2.3 系統集成
24.2.4 把三維查找表擴展到用於高動態范圍圖像
24.3 本章小結
參考文獻
第25章 Apple Motion中的GPU圖像處理
25.1 設計
25.1.1 喜愛的和厭惡的
25.1.2 選擇語言
25.1.3 CPU向後支持
25.2 實現
25.2.1 GPU資源的限制
25.2.2 被零除
25.2.3 丟失的頂點分量
25.2.4 雙線過濾
25.2.5 高精度存儲
25.3 調試
25.4 本章小結
參考文獻
第26章 實現改進的Perlin噪聲
26.1 隨機但平滑
26.2 存儲與計算
26.3 實現細節
26.4 本章小結
參考文獻
第27章 高級的高質量過濾
27.1 在GPU上實現過濾
27.1.1 訪問圖像樣本
27.1.2 卷積過濾
27.2 數字圖像的重采樣
27.2.1 背景知識
27.2.2 反走樣問題
27.2.3 圖像重建
27.3 沖擊過濾：銳化圖像的方法
27.4 過濾器的實現技巧
27.5 高級應用
27.5.1 時間變形
27.5.2 運動模糊的消除
27.5.3 自適應的紋理過濾
27.6 本章小結
參考文獻
第28章 Mipmap級的測量
28.1 哪個mipmap層是可見的？
28.2 GPU搶險隊
28.2.1 像素點計數
28.2.2 引擎中的實際考慮
28.2.3 擴展
28.3 實驗結果
28.4 本章小結
參考文獻
第ⅳ部分 GPU的通用計算：初級讀本
第29章 流式體系結構和技術趨勢
29.1 技術趨勢
29.1.1 核心技術趨勢
29.1.2 後果
29.2 高性能計算的關鍵
29.2.1 高效計算的方法
29.2.2 高效通訊的方法
29.2.3 與CPU對比
29.3 流式計算
29.3.1 流式變成模型
29.3.2 構建一個流式處理器
29.4 未來和挑戰
29.4.1 技術趨勢
29.4.2 功耗管理
29.4.3 支持更高的可編程性和功能性
29.4.4 來自CPU的GPU功能性(或反之亦然)
參考文獻
第30章 Geforce 6系列GPU的體系結構
30.1 GPU如何適合於整體計算系統
30.2 整體系統體系結構
30.2.1 圖形操作的功能結構圖
30.2.2 非圖形操作的功能結構圖
30.3 GPU特性
30.3.1 固定函數特性
30.3.2 著色器Model 3.0編程
30.3.3 支持的數據存儲格式
30.4 性能
30.5 達到最佳性能
30.5.1 積極地使用z裁減
30.5.2 加載數據時利用紋理數學
30.5.3 使用片段程序的分支
30.5.4 盡可能使用fp16作中間值
30.6 本章小結
第31章 把計算概念映射到GPU
31.1 數據並行的重要性
31.1.1 哪種類型的計算可以很好地映射到GPU
31.1.2 示例：在柵格上模擬
31.1.3 流通信：聚集與散布
31.2 GPU計算資源清單
31.3 CPU-GPU類比
31.3.1 流：GPU紋理=CPU數組
31.3.2 核：GPU片段程序=CPU“內循環”
31.3.3 渲染到紋理=反饋
31.3.4 幾何體光柵化=計算的調用
31.3.5 紋理坐標=計算的域
31.3.6 頂點坐標=計算的范圍
31.3.7 縮減
31.4 從類比到實現
31.5 一個簡單的例子
31.6 本章小結
參考文獻
第32章 嘗試GPU計算
32.1 選擇快速算法
32.1.1 局部性
32.1.2 允許計算的准則
32.1.3 考慮下載和讀回
32.2 了解浮點
32.3 實現散列
32.3.1 轉換成聚集
32.3.2 地址排序
32.3.3 渲染點
32.4 本章小結
參考文獻
第33章 在GPU上實現高效的並行數據結構
33.1 流式編程
33.2 GPU存儲器模型
33.2.1 存儲器體系結構
33.2.2 GPU流類型
33.2.3 GPU核的存儲器訪問
33.3 基於GPU的數據結構
33.3.1 多維數組
33.3.2 結構體
33.3.3 稀疏數據結構
33.4 性能考慮
33.4.1 依賴的紋理讀取
33.4.2 計算頻度和程序特化
33.4.3 Pbuffer Survival Guide
33.5 本章小結
參考文獻
第34章 GPU流程控制習慣用法
34.1 流程控制的挑戰
34.2 基本的流程控制策略
34.2.1 判定
34.2.2 把分支向著流水線上端移動
34.2.3 z裁減
34.2.4 分支指令
34.2.5 選擇一種分支機制
34.3 使用遮擋查詢的數據依賴循環
34.4 本章小結
第35章 GPU程序優化
35.1 數據並行計算
35.1.1 指令級並行性
35.1.2 數據級並行性
35.2 計算頻率
35.2.1 循環內不變量的預計算
35.2.2 用查找表進行預計算
35.2.3 避免內循環分支
35.2.4 swizzle操作
35.3 評價和負載平衡
35.4 本章小結
參考文獻
第36章 用於GPGPU應用程序的流式縮減操作
36.1 通過緊縮來過濾
36.1.1 累加和掃描
36.1.2 通過搜索/聚集來散布
36.1.3 過濾性能
36.2 動機：碰撞檢測
36.3 用於細分表面的過濾
36.4 本章小結
參考文獻
第ⅴ部分 面向圖像的計算
第37章 GPU上的八叉樹紋理
37.1 一個GPU加速的層次結構：N3 樹
37.1.1 定義
37.1.2 實現
37.2 應用1：在網格表面上色
37.2.1 建立八叉樹
37.2.2 上色
37.2.3 渲染
37.2.4 把八叉樹紋理轉換成標准2D紋理
37.3 應用2：表面模擬
37.4 本章小結
參考文獻
第38章 使用光柵化的高質量全局照明渲染
38.1 通過光柵化的全局照明
38.2 最終聚集簡介
38.2.1 兩遍的方法
38.2.2 最終聚集
38.2.3 兩遍方法的問題
38.3 通過光柵化的最終聚集
38.3.1 最終聚集光線的聚類
38.3.2 光線投射作為多次平行投影
38.4 實現細節
38.4.1 初始化
38.4.2 深度剝離
38.4.3 采樣
38.4.4 性能
38.5 GPU上的全局照明渲染器
38.5.1 第一遍
38.5.2 生成可見點數據
38.5.3 第二遍
38.5.4 其它解決方案
38.6 本章小結
參考文獻
第39章 使用逐步求精輻射度方法的全局照明
39.1 輻射度的基礎
39.2 GPU實現
39.2.1 使用半球投影的可見性
39.2.2 構成因子的計算
39.2.3 選擇下一個發射者
39.3 漸進細分
39.3.1 紋理四叉樹
39.3.2 四叉數細分
39.4 性能
39.5 本章小結
參考文獻
第40章 GPU上的計算機視覺
40.1 引言
40.2 實現框架
40.3 應用示例
40.3.1 把一系列片段程序用於計算機視覺
40.3.2 求和操作
40.3.3 創建全景照片的方程組
40.3.4 特征向量的計算
40.4 並行計算機視覺處理
40.5 本章小結
參考文獻
第41章 延遲過濾：困難數據格式的渲染
41.1 引言
41.2 為什麼要延遲
41.3 延遲過濾算法
41.4 為什麼它可以工作
41.5 本章小結：何時延遲
參考文獻
第42章 保守光柵化
42.1 問題定義
42.2 兩種保守算法
42.2.1 剪切空間
42.2.2 第一種算法
42.2.3 第二種算法
42.3 魯棒性問題
42.4 保守深度
42.5 結果和本章小結
參考文獻
第ⅵ部分 模擬與數值算法
第43章 蛋白質結構預測的GPU計算
43.1 介紹
43.2 Floyd-Warshall算法以及綁定距離的平滑
43.3 GPU實現
43.3.1 動態更新
43.3.2 數據紋理的索引
43.3.3 三角形劃分
43.3.4 向量化
43.4 試驗結果
43.5 本章小結和工作展望
參考文獻
第44章 用於解線性方程組的GPU框架
44.1 概述
44.2 表示
44.2.1 “單浮點”的表示
44.2.2 向量
44.2.3 矩陣
44.3 運算
44.3.1 向量運算
44.3.2 向量縮減
44.3.3 矩陣與向量的積
44.3.4 把所有的組合起來
44.3.5 共轭梯度求解器
44.4 一個偏微分方程的例子
44.5 本章小結
參考文獻
第45章 GPU上的期權定價
45.1 期權概述
45.2 Black-Scholes模型
45.3 Lattice模型
45.3.1 二項模型
45.3.2 歐式期權定價
45.4 本章小結
參考文獻
第46章 改進的GPU排序
46.1 排序算法
46.2 一種簡單的方法
46.3 快速排序
46.3.1 實現奇偶合並排序
46.4 使用所有的GPU資源
46.5 本章小結
參考文獻
第47章 復雜邊界的流體模擬
47.1 簡介
47.2 Lattice Boltzmann方法
47.3 基於GPU的LBM
47.3.1 算法介紹
47.3.2 數據封裝
47.3.3 遷移
47.4 基於GPU的邊界處理
47.4.1 基於GPU的體素化方法
47.4.2 周期性邊界
47.4.3 流出邊界
47.4.4 障礙物邊界
47.5 可視化
47.6 實驗結果
47.7 本章小結
參考文獻
第48章 基於FFT的醫學圖像重建
48.1 背景
48.2 傅裡葉變換
48.3 FFT算法
48.4 在GPU上的實現
48.4.1 方法1：主要使用片段處理器
48.4.2 方法2：使用頂點處理器、光柵器和片段處理器
48.4.3 負載平衡
48.4.4 基准測試結果
48.5 醫學成像中的FFT
48.5.1 磁共振成像
48.5.2 MRI結果
48.5.3 超聲波成像
48.6 本章小結
參考文獻