一種基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法
2023-09-20 03:56:25
專利名稱：一種基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法
技術領域：
本發明涉及一種集群渲染方法，尤其涉及一種基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法。
背景技術：
高真實感渲染目前已經有了越來越多的應用，在電影特效的製作，真實感場景的展示等領域都起著重要作用。高真實感渲染需要極高的計算能量，如果我們對渲染速度有較高要求，那麼單機的渲染能力已經無法滿足。這時候我們需要使用集群技術。集群是一組相互獨立的、通過高速網絡互聯的計算機，它們構成了一個組，並以單一系統的模式加以管理。一個客戶與集群相互作用時，集群像是一個獨立的伺服器。集群可以提高處理性能、降低成本、提高可擴展性、增強可靠性。 集群技術中涉及到一個非常關鍵的技術，就是機器間的圖像傳輸。網絡傳輸是影響集群渲染系統的一個重要因素，特別是高數據量的圖像數據傳輸，在一定程度上會降低系統的實時性。假設每個像素由RGB三個分量組成，每個分量佔8位即一個字節，對於解析度為1024*768的屏幕，當fps為30時，每秒需要傳輸的圖像數據大小為1024*768*3*30Byte，即67. 5MB，這對網絡帶寬造成了很大的負擔，可以預計，如果fps提高或者屏幕解析度增大時，網絡傳輸必將成為集群渲染系統的性能瓶頸。在滿足實際需要的前提下，我們必須對圖像進行壓縮編碼，儘量減少要傳輸或存儲的數據量。目前已經有很多成熟的圖像編解碼技術。其中JPEG圖像編解碼技術就是一個應用非常廣泛的技術。JPEG標準定義了三套不同的編碼系統一種基於DCT的有損編碼系統，一種擴展的面向更大規模壓縮更高精確性的編碼系統和一種面向可逆壓縮的無損編碼系統。JPEG的三種編碼系統中，一般第一種編碼系統使用較多且能滿足大多數壓縮方面應用需求，另一方面，因為第三種無損編碼系統較為複雜且難以並行化，所以我們使用第一種基於DCT的編碼算法。傳統的編解碼都是通過CPU來進行處理。但該方法本身消耗的時間較大。在集群環境下，如果對實時性有要求時，該方法的時間消耗會成為影響性能的主要因素。因此需要尋求更快速的圖像編解碼方法。目前NVIDIA公司推出的CUDA技術，能很好的解決我們這一問題。CUDA —種通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決複雜的計算問題。它包含了CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內部的並行計算引擎。可以將GPU視為一個並行數據計算的設備，對所進行的計算進行分配和管理。它使用C語言為基礎，可以直接以大多數人熟悉的C語言，寫出在顯示晶片上執行的程序，而不需要去學習特定的顯示晶片的指令或是特殊的結構。集群渲染將每幀的渲染子任務動態地劃分到所有的渲染節點，針對每個節點來講，它所承擔的渲染任務就是最終渲染結果的一部份，由於目前的算法採用的基本策略是管理機器將任務靜態地或者動態地劃分，並分配給每臺渲染節點，每臺節點會被唯一分配到一個子任務，每臺渲染節點根據自己分配到的任務進行渲染，然後將渲染結果發回給管理機器，這樣形成最後的一幀圖像。這種算法分配導致了渲染和圖像的壓縮/傳輸是串行的，也就是說每個節點必須先進行渲染，然後將渲染結果進行壓縮編碼，然後才能進行傳輸。當渲染的結果圖像是很大的解析度，或者管理機器和渲染節點距離很遠，而且網絡傳輸佔用時間較多時，容易導致渲染性能嚴重下降。公開號為101587583的發明專利，公開了一種基於GPU集群的渲染農場，利用高效率低能耗GPU構建分布式並行集群渲染系統，使計算能力達到、甚至超過超級計算機的計算性能；此發明解決數字創意製作過程中批量渲染問題；通過使用該發明，可高效完成三維動漫、影視特效、建築設計等的製作，提高渲染速度40倍以上，降低渲染農場搭建的投入成本20 % 70 %，節省製作過程能源消耗60 % 80 %。現有技術的不足是圖像數據量過大，圖像處理及傳輸的時間過長
發明內容
本發明公開了一種基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法，解決了圖像數據量過大，圖像處理及傳輸的時間過長的問題。一種基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法，包括如下步驟(I)管理伺服器將渲染的總任務劃分成各個獨立的子任務；(2)管理伺服器將所述獨立的子任務分別分配到集群中的每個集群節點；(3)所述集群節點對分配到的子任務分別進行渲染，當某一個子任務完成渲染時，直接將所述子任務的渲染結果傳送給GPU壓縮線程進行圖像壓縮，所述GPU壓縮線程將壓縮結果立即傳送給顯示伺服器；(4)顯示伺服器將壓縮結果傳送給GPU解壓線程進行圖像解壓，並將解壓完成的結果傳送到緩存器中；(5)顯示伺服器將緩存器得到的所有子任務的渲染結果進行拼接，返回最終的渲染結果，並返回步驟(I)開始下一幀的計算。所述渲染的總任務為需要渲染的圖像。所述渲染總任務的劃分按照圖像的像素區域，劃分成獨立的子像素區域，子像素區域即所述子任務。所述集群節點為獨立的PC機，在同一時間向顯示伺服器返回壓縮結果。所述管理伺服器的分配採用動態負載平衡機制，動態負載平衡機制是用來控制各臺機器的工作量的一種方式，它儘量保持不同集群節點在同一時間向顯示伺服器返回壓縮結果。所述集群節點的渲染工作是在GPU上進行的，GPU上具有多個並行的渲染節點，每次渲染的時候，集群節點上的CPU將需要渲染的子任務分成多個子渲染任務，每個渲染節點按照分配的子渲染任務並行渲染。所述GPU壓縮線程進行圖像壓縮的過程為，依次對渲染結果進行顏色空間變換、DCT計算、量化和霍夫曼編碼。所述GPU解壓縮線程進行圖像壓縮的過程為，依次對壓縮結果進行霍夫曼編碼、逆量化、DCT計算和顏色空間變換。
所述的DCT變換可以消除圖像的空間冗餘，對於NXN像素大小的塊，二維DCT計算公式如下
權利要求
1.一種基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法，其特徵在於，包括如下步驟 (1)管理伺服器將渲染的總任務劃分成各個獨立的子任務； (2)管理伺服器將所述獨立的子任務分別分配到集群中的每個集群節點； (3)所述集群節點對分配到的子任務分別進行渲染，當某一個子任務完成渲染時，直接將所述子任務的渲染結果傳送給GPU壓縮線程進行圖像壓縮，所述GPU壓縮線程將壓縮結果立即傳送給顯示伺服器； (4)顯示伺服器將壓縮結果傳送給GPU解壓線程進行圖像解壓，並將解壓完成的結果傳送到緩存器中； (5)顯示伺服器將緩存器得到的所有子任務的渲染結果進行拼接，返回最終的渲染結果，並返回步驟(I)開始下一幀的計算。
2.如權利要求I所述的基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法，其特徵在於，所述集群節點在同一時間向顯示伺服器返回壓縮結果。
3.如權利要求I所述的基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法，其特徵在於，所述緩衝器接收了所有子任務渲染後的解壓結果，將這些解壓結果一併發送至所述顯示伺服器。
4.根據權利要求I所述的集群渲染環境中基於任務劃分的圖像編解碼與傳輸並行方法，其特徵在於，所述集群節點的渲染工作是在GPU上進行的，GPU上具有多個並行的渲染節點，每次渲染的時候，集群節點上的CPU將需要渲染的子任務分成多個子渲染任務，每個渲染節點按照分配的子渲染任務並行渲染。
5.根據權利要求I所述的集群渲染環境中基於任務劃分的圖像編解碼與傳輸並行方法，其特徵在於，所述GPU壓縮線程進行圖像壓縮的過程為，依次對渲染結果進行顏色空間變換、DCT計算、量化和霍夫曼編碼。
6.根據權利要求I所述的集群渲染環境中基於任務劃分的圖像編解碼與傳輸並行方法，其特徵在於，所述GPU解壓線程進行圖像解壓的過程為，依次對渲染結果進行霍夫曼編碼、逆量化、DCT計算和顏色空間變換。
全文摘要
一種基於圖像編解碼與傳輸並行的集群渲染方法，本發明通過將任務劃分為獨立子任務，有效平衡了不同集群節點之間的計算量，對於計算能力弱的機器也能加入到集群系統中來，有效提高了系統的擴展性；通過對子任務的渲染及傳輸並行的處理方式，可以有效降低了圖像處理的時間消耗，通過結合圖像的編解碼，有效降低了網絡傳輸開銷，與傳統相比，本發明的FPS更高，顯示界面更加流暢，系統性能得到有效提高。
文檔編號H04N7/26GK102752594SQ20121021106
公開日2012年10月24日 申請日期2012年6月21日 優先權日2012年6月21日
發明者張勤飛, 李偉, 趙磊, 陸勝, 魯東明 申請人:浙江大學