Rendu predictif interactif sur clusters hybrides multi-GPU - Mines Paris Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Rendu predictif interactif sur clusters hybrides multi-GPU

Résumé

La réalité virtuelle connaît actuellement un formidable essor auprès du grand public grâce notamment à l’industrie du divertissement, mais également dans le monde industriel, comme c’est le cas dans l’industrie automobile. Son usage permet de multiplier les actions de revues et d’évaluations de projets, tout en diminuant le nombre de maquettes physiques onéreuses. Malgré une adoption croissante et une volonté d’outrepasser -à terme- le prototypage physique, l’intégration complète de la réalité virtuelle au sein de la chaîne de conception du produit automobile n’est actuellement pas suffisamment effective. En effet, les performances exigées par ce type de procédé, en terme de temps de calcul d’images, imposent généralement l’utilisation sous-jacente de technologies de rendu 3D temps réel telles qu’OpenGL, combinées à des modèles simplifiés d’éclairages, de matériaux et des interactions lumière-matière. De ce fait, la réalité virtuelle est adaptée à plusieurs étapes du cycle de développement, telles que les choix de styles liés à la forme, les revues de conception ou encore les études d’ergonomie grâce à des dispositifs spécifiques d’interaction. Cependant elle se révèle insuffisante voire inefficace dans les processus de décisions impliquant l’évaluation de l’apparence visuelle. Il est ainsi d’usage d’avoir recours à des moteurs de rendu physiquement corrects plus élaborés, coûteux en temps de calcul et non interactifs lors des processus d’évaluation et de décision. Dans ce contexte, nos travaux visent à lever ce cloisonnement en proposant un système de rendu nouveau prédictif et interactif, capable d’exploiter efficacement des architectures matérielles de type clusters hybrides multi-GPU. Pour ce faire, nous proposons d’exploiter l’homogénéité des calculateurs industriels cibles. Le système résultant présente une scalabilité linéaire ou a minima quasi-linéaire, exploite de manière optimale les ressources computationnelles à disposition et offre des temps de réponse corrects en terme d’interactivité. Enfin, notre système met l’emphase sur le plan collaboratif en permettant un accès multi-utilisateur simultané à travers le web.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01693777 , version 1 (26-01-2018)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01693777 , version 1

Citer

Joël Randrianandrasana, Alexis Paljic, Arnaud Chanonier, Thomas Muller, Philippe Porral, et al.. Rendu predictif interactif sur clusters hybrides multi-GPU. Journées Plénières du GDR Informatique Graphique et Réalité Virtuelle, Oct 2017, Rennes, France. ⟨hal-01693777⟩
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