資訊工程學系
Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/60
本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。
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Item 使用OpenCL實現具備全域照明的互動式光跡追蹤(2012) 顏嘉緯光跡追蹤（ray tracing）運用於電腦圖學領域可以追溯到 1980 年代，然而，直到 GPU（graphics processing unit）的出現才讓光跡追蹤得以達到真正即時（real-time）的水準。 本論文嘗試利用開放計算語言（Open Computing Language），在 GPU 平台上實現一個具備互動（interactive）或即時、全域照明（global illumination）與跨平台（cross-platform）特性的光跡追蹤渲染系統（rendering system）。採用的資料結構與演算法取自目前現有的成果，包括學術論文、書籍中提出的方法以及各種可取得的資源；渲染的對象著重在靜態場景（static scene），並使用 kd-tree 加速結構；論文的內容則強調實作上的細節，包括主要光線（primary ray）與次要光線（secondary ray）的追蹤。 最後，將渲染系統加以延伸，使之能夠模擬全域照明的效果。此外，為了明瞭 OpenCL 跨平台的支援狀況，實際在各種平台 — CPU 與 GPU 上運行。Item 使用OpenCL實現多光源方法之全局照明的光跡追蹤(2014) 江庭瑋; Ting-Wei Chiang本論文之主要目的為在OpenCL平台上實現多光源方法。在圖學領域中，對於如何渲染出擬真畫面的議題一直都有產出相當數量的研究與論文，其中在針對照明方面，可以分成直接照明與全局照明，本研究中所使用的多光源方法即屬於後者，其為全局照明的計算提供了統一的數學框架，在生成虛擬點光源與計算顏色兩步驟皆有可被平行處理的特性，因而建立了我們在OpenCL平台上實行多光源方法的想法。選擇多光源方法除了因為其演算法方便使用者調整虛擬點光源的數量，以達到所需的圖像品質與效能，也因為此方法能適用於各種燈光、材質與複雜模型上，再加上時間成本的可預測性和可靠性，讓多光源方法已成為渲染大規模場景的選擇之一。 本研究針對多光源方法的兩個步驟做平行化，第一個步驟為生成虛擬點光源，即由光源朝向場景中任意方向發射粒子，並透過演算法決定是否在擊中點創建虛擬點光源；第二個步驟為計算顏色，即以像素為平行化單位，透過疊加每個虛擬點光源進行光跡追蹤所計算出的顏色，得到最後的渲染結果。 本研究所渲染的對象為靜態場景，利用OpenCL能夠在異質系統架構中平行且良好地運作的特性，在現今常用的裝置架構下實現多光源方法。我們將傳統多光源方法與光跡追蹤演算法進行改良，實作出具全局照明效果的OpenCL光跡追蹤器。Item 光線追蹤應用程式介面整合OpenGL程式設計(2016) 賴威豪; Lai, Wei-Hao光線追蹤(ray tracing)是電腦圖學中一種重要的rendering技術，藉由模擬運算光的折射、反射…等光學現象來產生高品質畫面，但需要大量的運算與時間來滿足，因此在以前的硬體設備上想要達成即時(real-time)的效果幾乎不可能辦到。現今的GPGPU硬體設計架構使得GPU可被用來做自定義的平行化計算，因此許多學者提出運用CUDA或OpenCL實作光線追蹤或路徑追蹤(path tracing)…等physically based rendering的方法，期望藉由GPU高效率的平行計算使光線追蹤的效能大幅度提升。然而以光線追蹤方法仍難以受到主流遊戲開發業者採用，因為市場上的產品大部分都以光柵化(rasterization) rendering的設計為主，不容易在短期內發生改變，因此本篇論文想介紹一套類似於OpenGL API的整合設計，而底層rendering置換為光線追蹤或路徑追蹤…等physically based rendering的方法，幫助開發者使用現有的OpenGL應用程式原始碼並透過少許的修改就能獲得光線追蹤相關演算法rendering的畫面以及其帶來的好處。Item 光線追蹤在OpenCL平台下使用堆疊在加速結構中效能之探討(2017) 鄒毓偉; ZOU, Yu-Wei光線追蹤是一種在計算機圖學中用於繪圖的演算法，藉由以物理的光學為基礎，模仿光的自然現象，能讓渲染出的場景更具真實性，然而，提升真實性的代價，就是必須大量運算光線追蹤演算法中的數學公式，使得光線追蹤演算法相較於其他演算法渲染速度來的慢，為了改善此缺點，使用開放式計算語言(OpenCL)來進行多核心的平行化運算，並且將場景物件資訊建構成Bounding volume hierarchy (BVH) tree的加速結構，藉由以上的加速方法，能夠縮短完成渲染工作的時間。 使用OpenCL API後，將光線追蹤演算法中龐大的計算量做平行處理，但實際應用後，可以發現OpenCL的內核(kernel)在撰寫時會有許多限制，尤其是函式無法遞迴呼叫和本研究最為相關，論文程式中，有使用到樹狀的加速結構， 所以要有tree traversal的方法，在OpenCL有自己實作的記憶體空間，為了模擬陣列而宣告的stack在kernel函式中，要宣告於何種記憶體空間裡，是程式設計師可以選擇的，本論文就是研究在各個種類的OpenCL記憶體中以及改變一些參數來實作stack時，來觀察以及探討效能的表現與變化。