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提出从整体上考虑三角网格模型的简化误差的方法。该方法综合考虑了三角网格模型上所有采样点对误差的贡献,较以往方法只考虑最大误差更加准确。利用CUDA实现了高度并行化的网格模型简化误差计算算法。算法采用平均单元格来组织三角片,以便快速空间查询。同时设计了相应的数据结构,克服了CUDA没有指针、不能动态申请资源、尽量避免同步操作等问题。最后通过实验证明了本算法在速度和数据量上的优越性,并且阐述了GPU相对于CPU在高性能计算上的优点。