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【24h】

A framework for GPU accelerated deformable object modeling

机译：GPU加速可变形对象建模的框架

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We have developed a framework that uses multicore CPUs and GPUs found on personal computers to accelerate the computations needed for a class of deformable object modeling algorithms. In recent years there has been a growing interest in using deformable objects in computer applications such as animation, video games, garment CAD, and surgical simulation. Deformable object modeling is quite expensive computationally. However, since most of the related calculations can be parallelized, we have developed a framework that utilizes NVIDIA's CUDA technology to accelerate a set of deformable object modeling algorithms by transferring their core computations to the GPU. Our results show that frame rates can be improved more than 20 times using GPU compared with using a multicore CPU. In addition, we have developed a method called Local Shape Matching which is an extension to the Shape Matching method. Using this new method we have achieved fast and robust simulations whose implementations have good numerical stability.
机译：我们已经开发了一个框架，该框架使用在个人计算机上找到的多核CPU和GPU来加速一类可变形对象建模算法所需的计算。近年来，人们越来越关注在计算机应用程序中使用可变形对象，例如动画，视频游戏，服装CAD和手术模拟。可变形对象建模在计算上非常昂贵。但是，由于大多数相关计算都可以并行化，因此我们开发了一个框架，该框架利用NVIDIA的CUDA技术通过将其核心计算转移到GPU来加速一组可变形对象建模算法。我们的结果表明，与使用多核CPU相比，使用GPU可以将帧速率提高20倍以上。此外，我们开发了一种称为“局部形状匹配”的方法，该方法是“形状匹配”方法的扩展。使用这种新方法，我们已经实现了快速且鲁棒的仿真，其实现具有良好的数值稳定性。

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