Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6997_1.pdf: 3788091 bytes, checksum: cf9480da9819849e38359e4e9a2bb074 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O poder computacional atual das GPUs possibilita a execução de complexos algoritmos massivamente paralelos, como algoritmos de busca em estruturas de dados específicas para ray tracing em tempo real, comumente conhecidas como estruturas de aceleração. Esta dissertação descreve em detalhes o estudo e implementação de dezesseis diferentes algoritmos de travessia de estruturas de aceleração, utilizando o framework de CUDA, da NVIDIA. Este estudo comparativo teve o intuito de determinar as vantagens e desvantagens de cada técnica, em termos de performance, consumo de memória, grau de divergência em desvios e escalabilidade em múltiplas GPUs. Uma nova estrutura de aceleração, chamada Sparse Box Grid, também é proposta, além de dois novos algoritmos de busca, focando em melhoria de performance. Tais algoritmos são capazes de alcançar speedups de até 2.5x quando comparado com implementações recentes de travessias em GPU. Como consequência, é possível obter simulação em tempo real de cenas com milhões de primitivas para imagens com 1408x768 de resolução