Return to search

Détection de Collision pour Environnements Large Échelle : Modèle Unifié et Adaptatif pour Architectures Multi-coeur et Multi-GPU

Les environnements de réalité virtuelle devenant de plus en plus complexes et de très grandes dimensions, un niveau d'interaction temps-réel devient impossible à garantir. En effet, de par leur complexité, due à une géométrie détaillée et aux propriétés physiques spécifiques, ces environnements large échelle engendrent un goulet d'étranglement calculatoire critique sur les algorithmes de simulation physique. Nous avons focalisé nos travaux sur la première étape de ces algorithmes qui concerne la détection de collision, car les problématiques font partie intégrante de ce goulet d'étranglement et leur complexité peut parfois se révéler quadratique dans certaines situations. Le profond bouleversement que subissent les architectures machines depuis quelques années ouvre une nouvelle voie pour réduire le goulet d'étranglement. La multiplication du nombre de cœurs offre ainsi la possibilité d'exécuter ces algorithmes en parallèle sur un même processeur. Dans le même temps, les cartes graphiques sont passées d'un statut de simple périphérique d'affichage graphique à celui de supercalculateur. Elles jouissent désormais d'une attention toute particulière de la part de la communauté traitant de la simulation physique. Afin de passer au large échelle et d'être générique sur la machine d'exécution, nous avons proposé des modèles unifiés et adaptatifs de correspondance entre les algorithmes de détection de collision et les architectures machines de type multi-coeur et multi-GPU. Nous avons ainsi défini des solutions innovantes et performantes permettant de réduire significativement le temps de calcul au sein d'environnements large échelle tout en assurant la pérennité des résultats. Nos modèles couvrent l'intégralité du pipeline de détection de collision en se focalisant aussi bien sur des algorithmes de bas ou de haut niveau. Nos modèles multi-coeur, GPU et multi-GPU allient différentes techniques de subdivision spatiale à des algorithmes basés topologie ainsi que des techniques d'équilibrage de charge basées sur le vol de données. Notre solution hybride permet d'accroitre l'espace et le temps de calcul ainsi que le passage au large échelle. L'association de ces nouveaux algorithmes nous a permis de concevoir deux modèles d'adaptation algorithmique dynamique basés, ou non, sur des scénarios de pré-calcul hors-ligne. Enfin, il nous est apparu indispensable d'ajouter au pipeline de détection de collision une nouvelle dimension révélant la prise en compte des architectures pour une exécution optimale. Grâce à ce formalisme, nous avons proposé un nouveau pipeline de détection de collision offrant une granularité de parallélisme sur processeurs multi-coeur. Il permet une exécution simultanée des différentes étapes du pipeline ainsi qu'un parallélisme interne à chacune de ces étapes.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00642067
Date16 September 2011
CreatorsAvril, Quentin
PublisherINSA de Rennes
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0024 seconds