Massiv parallele Algorithmen und Architekturen zur hardware-beschleunigten Kollisionserkennung in der Echtzeit Computergraphik

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Gabriel Zachmann
• Subject Area: Computer Architecture, Embedded and Massively Parallel Systems
• Term: from 2004 to 2014
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5433618

Schnelle Kollisionserkennung bei bewegten Objekten ist eine wesentliche Voraussetzung für viele wirtschaftlich relevante Anwendungen der virtuellen Realität (z.B. Virtual Prototyping), insbesondere aber auch für Anwendungen der Computergraphik auf Massenmärkten, wie z.B. Computerspiele und Medizin. Leider stellt gerade die Kollisionserkennung einen Geschwindigkeits-Engpass in diesen Anwendungen dar. Im Gegensatz zur Visualisierung der graphischen Objekte findet die Berechnung der Kollisionen jedoch immer noch auf der CPU statt, so dass bislang nur eine relativ geringe Anzahl von Objekten in solchen Echtzeitszenarien untersucht werden kann. Diese Diskrepanz wird sich in Zukunft noch weiter verschärfen, da z.Z. die Leistungssteigerung der Graphik-Hardware weit über der der CPUs liegt. Der o.g. Engpass kann also nur durch eine dedizierte Hardware behoben werden. Ziel des beantragten Projekts ist es daher, schnelle und massiv-parallele Algorithmen zur Kollisionserkennung zu entwickeln, die sich für eine Realisierung in Hardware eignen. Darüber hinaus soll eine Hardwareimplementierung einiger dieser Kollisionsalgorithmen vorgenommen und evaluiert werden. Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung einer neuen Design-Methodik für die Simulation und Implementierung dieser Algorithmenklasse in dynamisch rekonfigurierbarer Hardware (d.h., zur Laufzeit veränderlichen Hardwarestrukturen). Dies ist notwendig, da zum einen das Problem der Kollisionserkennung prädestiniert ist für solch eine Hardware, zum anderen eine solche Design-Methodik noch nicht existiert.

• DFG Programme: Research Grants