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May 8, 2021
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【解释一下下面的东西】
其中animation函数的设计思路是：调用一次initCuda函数，重置传入CUDA的体数据纹理，并再次调用d_render函数进行光线投射，并调用glutPostRedisplay函数进行重绘制。
传递函数
CUDA
由于体绘制处理的往往是...
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【解释一下下面的东西】
其中animation函数的设计思路是：调用一次initCuda函数，重置传入CUDA的体数据纹理，并再次调用d_render函数进行光线投射，并调用glutPostRedisplay函数进行重绘制。
传递函数
CUDA
由于体绘制处理的往往是科学计算或是扫描CT的结果，数据量往往很大，计算会很慢。所以我们需要加速。
传统的加速方法有包围盒、提前光线终止等办法，这种方法和场景管理方法需要将三维的数据集抽象成各种数据结构，比如八叉树和k-d树。但若使用GPU并行计算，可以得到更为高效的加速。
GPU并行计算的基础是将像矩阵运算这一类的无先后顺序依赖、流程相同大量重复的计算操作并行处理。而后文提到的光线投射算法，不同体素计算流程相同，且互相不干扰。所以它的流程管线也可以进行并行计算。
GPU的设计的初衷是用于图像计算，若要使得GPU进行一般的计算，需要使用OpenGl和directX等API访问GPU，并且需要许多图形学相关知识，这样非常不方便，于是NVIDIA推出了CUDA，使得开发人员可以更方便地使用显卡进行通用计算。
光线投射算法(Ray casting)
原理
CUDA代码实现
要用CUDA实现光线投射算法是较为方便的，因为CUDA提供了CudaArray类，Tex3d类与Tex1d类以及很多相关的数据结构，极大地方便了基于纹理映射贴图的可视化程序的编写。从整体来看，基于CUDA的体绘制方法如下流程图所示。