Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/28622
Title: Testing Vulkan pattern perfomance with path-tracing
Other Titles: Teste de desempenho de padrões de Vulkan com path-tracing
Author: Ferreira, Miguel Ângelo Crespo
Advisor: Madeira, Joaquim João Estrela Ribeiro Silvestre
Keywords: Vulkan
Path-tracing
Threading
Memory
Compute shaders
Guidelines
Defense Date: Dec-2019
Abstract: Performance and low overhead are the selling points of modern graphics APIs, such as Vulkan API, when compared to previous versions. However, these come with added complexity over previous APIs. Understanding all involved API elements takes time and, sometimes, there is no clear perception of the bene ts and drawbacks in each. The thesis focus is to draw a clear view of a subset of Vulkan patterns and layout their pros and cons. The thesis features a path-tracer implemented in Vulkan uniquely out of Compute shaders. It is used to evaluate multi-threading, command scheduling and memory management e ects with a consistent test method. Furthermore, it also features a set of guidelines and abstractions created from Vulkan's work experience. These can be used to atten other API users learning curve or provide some improvement lines on existing applications.
Desempenho e baixo consumo são as vantagens dadas pelas API gráficas modernas, como a API Vulkan, quando comparadas com as versões anteriores. Em contrapartida, também oferecem um maior grau de complexidade. É preciso tempo para perceber todos os elementos envolvidos, como também nem sempre é percetível quais os benefícios e perdas do uso desses mesmos elementos. O foco da dissertação é criar uma perspetiva nítida das vantagens e desvantagens em torno de determinados padrões em Vulkan. Esta dissertação avalia os efeitos de multi-threading, ordem de comandos e manipulação de memória, com base num método consistente, via um pathtracer feito unicamente de Compute shaders com Vulkan. Ainda junta toda a experiência de uso e conclusões num conjunto de guias e abstrações, a fim de ajudar a reduzir a curva de aprendizagem ou dar ideias sobre possíveis melhorias em aplicações existentes.
URI: http://hdl.handle.net/10773/28622
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DETI - Dissertações de mestrado

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