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composants matériels
Participants : Luc Renambot, Thierry Priol.
Mots-clés : synthèse d'image, algorithme parallèle La parallélisation des algorithmes de radiosité est le cadre d'une collaboration avec le projet Siames. La radiosité est une technique de synthèse d'images réalistes. Cette méthode utilise un modèle d'éclairement global qui prend en compte les objets parfaitement diffus, ce qui permet de prendre en compte les multiples réflexions diffuses entre les objets composant la scène. La technique de radiosité a de multiples applications, cependant elle nécessite de nombreux calculs qui limitent fortement son utilisation (par exemple en réalité virtuelle). Les algorithmes de radiosité sont donc de bons candidats à la parallélisation. Cependant, contrairement aux autres algorithmes de synthèse d'images, ils n'ont pas de propriété de localité, ce qui provoque de nombreux échanges entre processeurs. La démarche utilisée est fondée sur la remise en cause des algorithmes existants, voire des méthodes numériques associées, afin d'exhiber de la localité pour mieux exploiter la hiérarchie mémoire des calculateurs parallèles.
Pour exhiber une propriété de localité, deux nouveaux concepts ont été introduits : les murs virtuels et les masques de visibilité. Ceci permet de résoudre le calcul de radiosité au sein d'un sous-environnement limité par des murs virtuels. Les masques de visibilité permettent la transmission de l'énergie restante aux sous-environnements voisins. Un premier algorithme séquentiel, utilisant ces deux concepts, a été conçu. Des résultats prometteurs quant à la meilleure utilisation de la hiérarchie mémoire d'un calculateur séquentiel ont été obtenus [7]. Une étude plus approfondie est en cours pour mieux analyser le comportement de l'algorithme lorsque l'on augmente la taille du problème. Une version parallèle a été conçue pour le Paragon XP/S. Les résultats obtenus montrent une bonne accélération de l'algorithme. Des études sont également en cours pour trouver des stratégies d'équilibrage des charges.