GPU精粹2：高性能圖形芯片和通用計算編成技巧

第Ⅰ部分  幾何復(fù)雜性
第1章  實現(xiàn)照片級真實感的虛擬
植物    5
1.1  場景管理    6
1.1.1  種植柵格    6
1.1.2  種植策略    6
1.1.3  實時優(yōu)化    7
1.2  草層    7
1.2.1  通過溶解模擬Alpha透明    9
1.2.2  變化    10
1.2.3  光照    11
1.2.4  風(fēng)    12
1.3  地面雜物層    12
1.4  樹和灌木層    13
1.5  陰影    14
1.6  后處理    15
1.6.1  天空圓頂輝散    16
1.6.2  全場景輝光    16
1.7  本章小結(jié)    17
參考文獻(xiàn)    18
第2章   使用基于GPU幾何體剪切圖
的地形渲染    19
2.1  幾何體剪切圖簡介    19
2.2  GPU實現(xiàn)概覽    21
2.2.1  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)    22
2.2.2  剪切圖大小    22
2.3  渲染    23
2.3.1  活動層    23
2.3.2  頂點和索引緩沖區(qū)    23
2.3.3  視錐剪切    24
2.3.4  DrawPrimitive調(diào)用    25
2.3.5  頂點著色器    25
2.3.6  像素著色器    27
2.4  更新    28
2.4.1  升采樣    28
2.4.2  殘差    29
2.4.3  法線圖    30
2.5  結(jié)果和討論    30
2.6  本章小結(jié)和改進(jìn)    31
2.6.1  頂點紋理    31
2.6.2  去掉法線圖    31
2.6.3  不需要存儲空間的地形
合成    31
參考文獻(xiàn)    31
第3章  幾何體實例化的內(nèi)幕    33
3.1  為什么要對幾何體實例化？    34
3.2  定義    34
3.2.1  幾何體包    34
3.2.2  實例屬性    35
3.2.3  幾何體實例    35
3.2.4  渲染和紋理場景    35
3.2.5  幾何體批次    36
3.3  實現(xiàn)    37
3.3.1  靜態(tài)批次    38
3.3.2  動態(tài)批次    39
3.3.3  頂點常量實例化    40
3.3.4  幾何體實例API批次    43
3.4  本章小結(jié)    46
參考文獻(xiàn)    48
第4章  分段緩沖    49
4.1  問題空間    49
4.2  解決方案    50
4.3  方法    50
4.3.1  分段緩沖的第一步    50
4.3.2  分段緩沖的第二步    50
4.3.3  分段緩沖的第三步    51
4.4  改進(jìn)分段緩沖技術(shù)    51
4.5  本章小結(jié)    51
參考文獻(xiàn)    51
第5章  用多流來優(yōu)化資源管理    53
5.1  概覽    53
5.2  實現(xiàn)    55
5.2.1  DirectX 9.0中的多流    55
5.2.2  資源管理    57
5.2.3  處理頂點    59
5.3  本章小結(jié)    63
參考文獻(xiàn)    63
第6章  讓硬件遮擋查詢發(fā)揮作用    65
6.1  引言    65
6.2  受益于遮擋查詢的場景    66
6.3  遮擋裁減    66
6.4  層的停等方法    67
6.4.1  為什么使用層    67
6.4.2  層結(jié)構(gòu)    67
6.4.3  層的算法    68
6.4.4  問題1：停滯    68
6.4.5  問題2：查詢的額外開銷    68
6.5  一致性層裁減    69
6.5.1  想法1：猜測    69
6.5.2  想法2：提升，提升    70
6.5.3  算法    70
6.5.4  實現(xiàn)細(xì)節(jié)    71
6.5.5  停滯比較少的原因    73
6.5.6  查詢較少的原因    73
6.5.7  如何遍歷層    73
6.6  優(yōu)化    74
6.6.1  用真正的幾何體查詢    74
6.6.2  只有Z的渲染遍    74
6.6.3  近似的可見性    74
6.6.4  保守的可見性測試    74
6.7  本章小結(jié)    75
參考文獻(xiàn)    76
第7章  帶有位移映射的細(xì)分表面自
適應(yīng)鑲嵌    77
7.1  細(xì)分表面    77
7.1.1  一些定義    78
7.1.2  Catmull-Clark細(xì)分    78
7.1.3  用細(xì)分來鑲嵌    79
7.1.4  面片化表面    80
7.1.5  GPU鑲嵌算法    80
7.1.6  致密鑲嵌    84
7.2  位移映射    84
7.2.1  改變平滑度測試    85
7.2.2  用法線映射著色    85
7.3  本章小結(jié)    86
參考文獻(xiàn)    86
第8章  使用距離函數(shù)的逐像素位移
映射    87
8.1  簡介    87
8.2  準(zhǔn)備工作    89
8.3  距離映射算法    89
8.4  計算距離圖    92
8.5  著色器    92
8.5.1  頂點著色器    92
8.5.2  片段著色器    92
8.5.3  關(guān)于過濾的注意事項    94
8.6  結(jié)果    94
8.7  本章小結(jié)    95
參考文獻(xiàn)    96
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    101
9.1  引言    101
9.2  幾種觀點    102
9.3  優(yōu)化    103
9.3.1  優(yōu)化的對象    103
9.3.2  光照優(yōu)化    104
9.3.3  G緩沖區(qū)建立的優(yōu)化    106
9.3.4  陰影優(yōu)化    108
9.4  改善質(zhì)量    109
9.4.1  “虛擬位置”的威力    109
9.4.2  環(huán)境遮擋    110
9.4.3  材質(zhì)和表面光照的交互    111
9.5  反走樣    111
9.5.1  高效的調(diào)和映射    113
9.5.2  處理透明    114
9.6  嘗試過但沒有包含入最終
代碼的內(nèi)容    114
9.6.1  高程圖    114
9.6.2  實時的全局照明    115
9.7  本章小結(jié)    115
參考文獻(xiàn)    116
第10章  動態(tài)輻照度環(huán)境映射實時
計算    117
10.1  輻照度(irradiance)環(huán)境
映射    117
10.2  球面調(diào)和卷積    119
10.3  映射到GPU上    120
10.3.1  空域到頻域    121
10.3.2  卷積和恢復(fù)    122
10.4  以后的工作    123
10.5  本章小結(jié)    123
參考文獻(xiàn)    123
第11章  近似的雙向紋理函數(shù)    125
11.1  引言    125
11.2  采集    126
11.2.1  建立和采集    126
11.2.2  匯集著色圖    127
11.3  渲染    128
11.3.1  細(xì)節(jié)算法    128
11.3.2  實時渲染    129
11.4  結(jié)果    130
11.5  本章小結(jié)    132
參考文獻(xiàn)    132
第12章  基于貼面的紋理映射    133
12.1  方法簡介    134
12.2  紋理貼面的構(gòu)造    135
12.3  紋理貼面打包    135
12.4  紋理貼面映射    137
12.5  mipmap問題    138
12.6  本章小結(jié)    140
參考文獻(xiàn)    140
第13章  在GPU上實現(xiàn)mental
                   images的Phenomena
                   渲染器    141
13.1  引言    141
13.2  著色器和Phenomena    142
13.3  用Cg實現(xiàn)Phenomena    143
13.3.1  Cg頂點程序和可變
參數(shù)    144
13.3.2  片段程序著色器的main()
入口點    145
13.3.3  通用著色器接口    145
13.3.4  一個簡單的著色器
例子    146
13.3.5  全局的狀態(tài)變量    148
13.3.6  光著色器    149
13.3.7  紋理著色器    151
13.3.8  凹凸映射    152
13.3.9  環(huán)境著色器和體著
色器    153
13.3.10  返回結(jié)構(gòu)體的著色器    154
13.3.11  渲染毛發(fā)    154
13.3.12  組合所有東西    155
13.4  本章小結(jié)    155
參考文獻(xiàn)    156
第14章  動態(tài)環(huán)境遮擋和間接光照    157
14.1  表面元素    158
14.2  環(huán)境遮擋    158
14.2.1  多遍陰影算法    160
14.2.2  改善性能    160
14.3  間接光照和面光源    162
14.4  本章小結(jié)    164
參考文獻(xiàn)    164
第15章  藍(lán)圖渲染和草圖繪制    165
15.1  基本原理    166
15.1.1  中間渲染結(jié)果    166
15.1.2  邊增強    166
15.1.3  深度子圖形渲染    167
15.2  藍(lán)圖渲染    167
15.2.1  深度剝離    167
15.2.2  析取可見邊和不可
見邊    169
15.2.3  合成藍(lán)圖    170
15.2.4  深度屏蔽    171
15.2.5  使用藍(lán)圖渲染顯示
建筑    171
15.3  草圖渲染    171
15.3.1  邊和顏色面片    172
15.3.2  應(yīng)用不確定性    172
15.3.3  調(diào)整深度    173
15.3.4  草圖渲染的變體    173
15.3.5  控制不確定性    174
15.3.6  減少雨景效果    175
15.4  本章小結(jié)    176
參考文獻(xiàn)    176
第16章  精確的大氣散射    179
16.1  引言    179
16.2  解散射方程    180
16.2.1  Rayleigh散射與Mie
散射    180
16.2.2  相位函數(shù)    181
16.2.3  外向散射方程    181
16.2.4  內(nèi)向散射方程    182
16.2.5  表面散射方程    182
16.3  實時渲染    182
16.4  擠入著色器中    184
16.4.1  去除一個維度    184
16.4.2  去除其他維度    184
16.5  實現(xiàn)散射的著色器    185
16.5.1  頂點著色器    185
16.5.2  片段著色器    187
16.6  增加高動態(tài)范圍渲染    188
16.7  本章小結(jié)    188
參考文獻(xiàn)    189
第17章   利用像素著色器分支的
                  高效模糊邊緣陰影    191
17.1  現(xiàn)有的陰影生成技術(shù)    191
17.2  用單張陰影圖產(chǎn)生模糊
陰影    192
17.2.1  模糊尖銳邊緣陰影    192
17.2.2  提高效率    195
17.2.3  實現(xiàn)細(xì)節(jié)    196
17.3  本章小結(jié)    199
參考文獻(xiàn)    200
第18章  將頂點紋理位移用于水的
                  真實感渲染    201
18.1  水的模型    202
18.2  實現(xiàn)    202
18.2.1  水的表面模型    202
18.2.2  實現(xiàn)細(xì)節(jié)    203
18.2.3  對高度圖采樣    203
18.2.4  質(zhì)量的提高與優(yōu)化    204
18.2.5  渲染局部的擾動    208
18.3  本章小結(jié)    209
參考文獻(xiàn)    209
第19章  通用的折射模擬    211
19.1  基本方法    212
19.2  折射掩碼    213
19.3  示例    215
19.3.1  水的模擬    215
19.3.2  玻璃的模擬    217
19.4  本章小結(jié)    219
參考文獻(xiàn)    219
第Ⅲ部分  高質(zhì)量渲染
第20章  快速三階紋理過濾    225
20.1  高階過濾    225
20.2  快速遞歸三次卷積    226
20.3  mipmapping    230
20.4  導(dǎo)數(shù)重建    232
20.5  本章小結(jié)    235
參考文獻(xiàn)    236
第21章  高質(zhì)量反走樣的光柵化    237
21.1  概述    237
21.2  降采樣    239
21.2.1  與現(xiàn)有軟硬件的對比    239
21.2.2  用GPU進(jìn)行降采樣    240
21.3  延伸    240
21.4  過濾器的細(xì)節(jié)    241
21.5  兩遍分離式的過濾器    242
21.6  分塊和累加    243
21.7  代碼    243
21.7.1  渲染循環(huán)    244
21.7.2  降采樣類    245
21.7.3  實現(xiàn)細(xì)節(jié)    246
21.8  本章小結(jié)    246
參考文獻(xiàn)    247
第22章  快速的預(yù)過濾線條    249
22.1  為什么尖銳的直線看起來很
糟糕    249
22.2  限制信號的帶寬    250
22.3  預(yù)處理    252
22.4  運行時    253
22.4.1  線段的建立(CPU)    253
22.4.2  表查找(GPU)    254
22.5  實現(xiàn)的問題    256
22.5.1  繪制寬線    256
22.5.2  組合多條線段    256
22.6  示例    256
22.7  本章小結(jié)    258
參考文獻(xiàn)    258
第23章  Nalu Demo的頭發(fā)動畫和
                  渲染    261
23.1  頭發(fā)的幾何體    262
23.1.1  布局和增長    262
23.1.2  控制頭發(fā)    263
23.1.3  數(shù)據(jù)流    263
23.1.4  鑲嵌    263
23.1.5  插值    264
23.2  動力學(xué)和碰撞    265
23.2.1  約束條件    265
23.2.2  碰撞    266
23.2.3  鰭    266
23.3  頭發(fā)的著色    267
23.3.1  用于頭發(fā)的實時反射
模型    268
23.3.2  頭發(fā)中實時的體化陰影    271
23.4  本章小結(jié)和未來的工作    274
參考文獻(xiàn)    274
第24章  使用查找表加速顏色變換    275
24.1  查找表的基礎(chǔ)知識    275
24.1.1  一維查找表    275
24.1.2  三維查找表    276
24.1.3  插值    278
24.2  實現(xiàn)    278
24.2.1  把查找表映射到GPU
的策略    278
24.2.2  Cg著色器    278
24.2.3  系統(tǒng)集成    280
24.2.4  把三維查找表擴展到用
于高動態(tài)范圍圖像    281
24.3  本章小結(jié)    282
參考文獻(xiàn)    282
第25章  Apple Motion中的GPU
                  圖像處理    285
25.1  設(shè)計    285
25.1.1  喜愛的和厭惡的    285
25.1.2  選擇語言    287
25.1.3  CPU向后支持    287
25.2  實現(xiàn)    288
25.2.1  GPU資源的限制    288
25.2.2  被零除    289
25.2.3  丟失的頂點分量    289
25.2.4  雙線過濾    290
25.2.5  高精度存儲    294
25.3  調(diào)試    294
25.4  本章小結(jié)    295
參考文獻(xiàn)    296
第26章  實現(xiàn)改進(jìn)的Perlin噪聲    297
26.1  隨機但平滑    297
26.2  存儲與計算    297
26.3  實現(xiàn)細(xì)節(jié)    298
26.4  本章小結(jié)    302
參考文獻(xiàn)    302
第27章  高級的高質(zhì)量過濾    303
27.1  在GPU上實現(xiàn)過濾    303
27.1.1  訪問圖像樣本    303
27.1.2  卷積過濾    304
27.2  數(shù)字圖像的重采樣    307
27.2.1  背景知識    307
27.2.2  反走樣問題    307
27.2.3  圖像重建    310
27.3  沖擊過濾: 銳化圖像的方法    312
27.4  過濾器的實現(xiàn)技巧    314
27.5  高級應(yīng)用    314
27.5.1  時間變形    314
27.5.2  運動模糊的消除    314
27.5.3  自適應(yīng)的紋理過濾    315
27.6  本章小結(jié)    315
參考文獻(xiàn)    315
第28章  Mipmap級的測量    317
28.1  哪個mipmap層是可
見的？    318
28.2  GPU搶險隊    318
28.2.1  像素點計數(shù)    318
28.2.2  引擎中的實際考慮    321
28.2.3  擴展    322
28.3  實驗結(jié)果    324
28.4  本章小結(jié)    325
參考文獻(xiàn)    326
第Ⅳ部分  GPU的通用計算：初級讀本
第29章  流式體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)趨勢    331
29.1  技術(shù)趨勢    331
29.1.1  核心技術(shù)趨勢    331
29.1.2  后果    332
29.2  高性能計算的關(guān)鍵    334
29.2.1  高效計算的方法    334
29.2.2  高效通信的方法    335
29.2.3  與CPU對比    335
29.3  流式計算    336
29.3.1  流式編程模型    336
29.3.2  構(gòu)建一個流式處理器    337
29.4  未來和挑戰(zhàn)    338
29.4.1  技術(shù)趨勢    338
29.4.2  功耗管理    338
29.4.3  支持更高的可編程性和
功能性    339
29.4.4  來自CPU的GPU功能性
(或反之亦然)    339
參考文獻(xiàn)    339
第30章  GeForce 6系列GPU的
                  體系結(jié)構(gòu)    341
30.1  GPU如何適合于整體計算
系統(tǒng)    342
30.2  整體系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)    342
30.2.1  圖形操作的功能結(jié)構(gòu)圖    343
30.2.2  非圖形操作的功能結(jié)
構(gòu)圖    346
30.3  GPU特性    347
30.3.1  固定函數(shù)特性    348
30.3.2  著色器Model 3.0編程
模型    349
30.3.3  支持的數(shù)據(jù)存儲格式    353
30.4  性能    354
30.5  達(dá)到最佳性能    354
30.5.1  積極地使用z裁減    355
30.5.2  加載數(shù)據(jù)時利用紋理
數(shù)學(xué)    355
30.5.3  使用片段程序的分支    355
30.5.4  盡可能使用fp16作中
間值    355
30.6  本章小結(jié)    356
第31章  把計算概念映射到GPU    357
31.1  數(shù)據(jù)并行的重要性    357
31.1.1  哪種類型的計算可以很
好地映射到GPU    357
31.1.2  示例：在柵格上模擬    358
31.1.3  流通信：聚集與散布    359
31.2  GPU計算資源清單    359
31.3  CPU-GPU類比    362
31.3.1  流：GPU紋理 = CPU
數(shù)組    362
31.3.2  核：GPU片段程序 = CPU
“內(nèi)循環(huán)”    362
31.3.3  渲染到紋理 = 反饋    362
31.3.4  幾何體光柵化 = 計算的
調(diào)用    363
31.3.5  紋理坐標(biāo) = 計算的域    363
31.3.6  頂點坐標(biāo) = 計算的
范圍    363
31.3.7  縮減    363
31.4  從類比到實現(xiàn)    364
31.5  一個簡單的例子    366
31.6  本章小結(jié)    368
參考文獻(xiàn)    368
第32章  嘗試GPU計算    369
32.1  選擇快速算法    369
32.1.1  局部性    369
32.1.2  允許計算的準(zhǔn)則    370
32.1.3  考慮下載和讀回    371
32.2  了解浮點    371
32.3  實現(xiàn)散列    373
32.3.1  轉(zhuǎn)換成聚集    373
32.3.2  地址排序    374
32.3.3  渲染點    375
32.4  本章小結(jié)    375
參考文獻(xiàn)    376
第33章  在GPU上實現(xiàn)高效的并行
                  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)    377
33.1  流式編程    377
33.2  GPU存儲器模型    379
33.2.1  存儲器體系結(jié)構(gòu)    379
33.2.2  GPU流類型    380
33.2.3  GPU核的存儲器訪問    381
33.3  基于GPU的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)    382
33.3.1  多維數(shù)組    382
33.3.2  結(jié)構(gòu)體    387
33.3.3  稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)    387
33.4  性能考慮    391
33.4.1  依賴的紋理讀取    391
33.4.2  計算頻度和程序特化    391
33.4.3  Pbuffer Survival Guide    392
33.5  本章小結(jié)    393
參考文獻(xiàn)    393
第34章  GPU流程控制習(xí)慣用法    395
34.1  流程控制的挑戰(zhàn)    395
34.2  基本的流程控制策略    396
34.2.1  判定    396
34.2.2  把分支向著流水線上端
移動    396
34.2.3  z裁減    397
34.2.4  分支指令    399
34.2.5  選擇一種分支機制    399
34.3  使用遮擋查詢的數(shù)據(jù)依賴
循環(huán)    400
34.4  本章小結(jié)    400
第35章  GPU程序優(yōu)化    401
35.1  數(shù)據(jù)并行計算    401
35.1.1  指令級并行性    401
35.1.2  數(shù)據(jù)級并行性    403
35.2  計算頻率    404
35.2.1  循環(huán)內(nèi)不變量的預(yù)
計算    405
35.2.2  用查找表進(jìn)行預(yù)計算    406
35.2.3  避免內(nèi)循環(huán)分支    407
35.2.4  swizzle操作    407
35.3  評價和負(fù)載平衡    408
35.4  本章小結(jié)    409
參考文獻(xiàn)    410
第36章  用于GPGPU應(yīng)用程序的
                  流式縮減操作    411
36.1  通過緊縮來過濾    411
36.1.1  累加和掃描    412
36.1.2  通過搜索/聚集來散布    413
36.1.3  過濾性能    415
36.2  動機：碰撞檢測    416
36.3  用于細(xì)分表面的過濾    419
36.4  本章小結(jié)    421
參考文獻(xiàn)    421
第Ⅴ部分  面向圖像的計算
第37章  GPU上的八叉樹紋理    425
37.1  一個GPU加速的層次結(jié)構(gòu)：
N3樹    426
37.1.1  定義    426
37.1.2  實現(xiàn)    427
37.2  應(yīng)用1：在網(wǎng)格表面上色    431
37.2.1  建立八叉樹    431
37.2.2  上色    432
37.2.3  渲染    432
37.2.4  把八叉樹紋理轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)
2D紋理    434
37.3  應(yīng)用2：表面模擬    436
37.4  本章小結(jié)    437
參考文獻(xiàn)    438
第38章  使用光柵化的高質(zhì)量全局照
                  明渲染    439
38.1  通過光柵化的全局照明    440
38.2  最終聚集簡介    441
38.2.1  兩遍的方法    441
38.2.2  最終聚集    441
38.2.3  兩遍方法的問題    442
38.3  通過光柵化的最終聚集    443
38.3.1  最終聚集光線的聚類    443
38.3.2  光線投射作為多次平行
投影    445
38.4  實現(xiàn)細(xì)節(jié)    446
38.4.1  初始化    446
38.4.2  深度剝離    446
38.4.3  采樣    447
38.4.4  性能    447
38.5  GPU上的全局照明渲染器    448
38.5.1  第一遍    448
38.5.2  生成可見點數(shù)據(jù)    448
38.5.3  第二遍    448
38.5.4  其他解決方案    449
38.6  本章小結(jié)    451
參考文獻(xiàn)    451
第39章  使用逐步求精輻射度方法的
全局照明    453
39.1  輻射度的基礎(chǔ)    454
逐步求精    454
39.2  GPU實現(xiàn)    455
39.2.1  使用半球投影的可
見性    456
39.2.2  構(gòu)成因子的計算    458
39.2.3  選擇下一個發(fā)射者    459
39.3  漸進(jìn)細(xì)分    459
39.3.1  紋理四叉樹    459
39.3.2  四叉數(shù)細(xì)分    460
39.4  性能    460
39.5  本章小結(jié)    460
參考文獻(xiàn)    461
第40章  GPU上的計算機視覺    463
40.1  引言    463
40.2  實現(xiàn)框架    463
40.3  應(yīng)用示例    464
40.3.1  把一系列片段程序用于
計算機視覺    464
40.3.2  求和操作    467
40.3.3  創(chuàng)建全景照片的方
程組    469
40.3.4  特征向量的計算    471
40.4  并行計算機視覺處理    473
40.5  本章小結(jié)    474
參考文獻(xiàn)    474
第41章  延遲過濾：困難數(shù)據(jù)格式的
  渲染    477
41.1  引言    477
41.2  為什么要延遲    478
41.3  延遲過濾算法    479
41.4  為什么它可以工作    481
41.5  本章小結(jié)：何時延遲    481
參考文獻(xiàn)    482
第42章  保守光柵化    485
42.1  問題定義    486
42.2  兩種保守算法    487
42.2.1  剪切空間    487
42.2.2  第一種算法    488
42.2.3  第二種算法    489
42.3  魯棒性問題    492
42.4  保守深度    492
42.5  結(jié)果和本章小結(jié)    493
參考文獻(xiàn)    494
第Ⅵ部分  模擬與數(shù)值算法
第43章  蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的GPU
計算    497
43.1  介紹    497
43.2  Floyd-Warshall算法以及
綁定距離的平滑    498
43.3  GPU實現(xiàn)    499
43.3.1  動態(tài)更新    499
43.3.2  數(shù)據(jù)紋理的索引    499
43.3.3  三角形劃分    500
43.3.4  向量化    500
43.4  試驗結(jié)果    501
43.5  本章小結(jié)和工作展望    502
參考文獻(xiàn)    502
第44章  用于解線性方程組的GPU
                  框架    505
44.1  概述    505
44.2  表示    506
44.2.1  “單浮點”的表示    506
44.2.2  向量    506
44.2.3  矩陣    507
44.3  運算    509
44.3.1  向量運算    509
44.3.2  向量縮減    509
44.3.3  矩陣與向量的積    510
44.3.4  把所有的組合起來    511
44.3.5  共軛梯度求解器    511
44.4  一個偏微分方程的例子    512
44.5  本章小結(jié)    515
參考文獻(xiàn)    516
第45章  GPU上的期權(quán)定價    517
45.1  期權(quán)概述    517
45.2  Black-Scholes模型    518
45.3  Lattice模型    521
45.3.1  二項模型    521
45.3.2  歐式期權(quán)定價    522
45.4  本章小結(jié)    525
參考文獻(xiàn)    526
第46章  改進(jìn)的GPU排序    527
46.1  排序算法    527
46.2  一種簡單的方法    528
46.3  快速排序    529
46.3.1  實現(xiàn)奇偶合并排序    529
46.4  使用所有的GPU資源    531
46.5  本章小結(jié)    535
參考文獻(xiàn)    536
第47章  復(fù)雜邊界的流體模擬    537
47.1  簡介    537
47.2  Lattice Boltzmann方法    538
47.3  基于GPU的LBM    539
47.3.1  算法介紹    539
47.3.2  數(shù)據(jù)封裝    540
47.3.3  遷移    541
47.4  基于GPU的邊界處理    541
47.4.1  基于GPU的體素化
方法    542
47.4.2  周期性邊界    543
47.4.3  流出邊界    544
47.4.4  障礙物邊界    544
47.5  可視化    545
47.6  實驗結(jié)果    546
47.7  本章小結(jié)    547
參考文獻(xiàn)    548









第48章  基于FFT的醫(yī)學(xué)圖像重建    551
48.1  背景    551
48.2  傅里葉變換    552
48.2  FFT算法    553
48.4  在GPU上的實現(xiàn)    553
48.4.1  方法1：主要使用片段
處理器    555
48.4.2  方法2：使用頂點處理器、
光柵器和片段處理器    556
48.4.3  負(fù)載平衡    558
48.4.4  基準(zhǔn)測試結(jié)果    558
48.5  醫(yī)學(xué)成像中的FFT    559
48.5.1  磁共振成像    559
48.5.2  MRI結(jié)果    560
48.5.3  超聲波成像    562
48.6  本章小結(jié)    564
參考文獻(xiàn)    565