ElasticRendering: Synthèse d'Image Haute-Performance en Cloud Computing

par Sylvain Rousseau

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Tamy Boubekeur.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information (laboratoire) , IMAGES : Image, Modélisation, Analyse, GEométrie, Synthèse (equipe de recherche) et de Télécom ParisTech (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-10-2016 .


  • Résumé

    Les algorithmes de rendu basés­ physique génèrent des images photoréalistes en simulant le transport lumineux à partir des modèles de géométries, de matériaux, de lumières et de capteurs d'une scène virtuelle. Au cours de la dernière décennie, les travaux de recherche à la fois en rendu de Monte Carlo et en rendu de type Many­Lights ont largement participés à l'augmentation impressionnante de la qualité visuelle des images artificielles. Pourtant, malgré les remarquables optimisations effectuées dans la mise en œuvre industrielle de ces méthodes, la demande croissante de précision (nombre de rebonds lumineux, modèle de matériaux non ­diffus complexes, géométrique ultra­dense, imagerie Ultra­HD), poussent les simulations en jeu à la limite des plus grands super­calculateurs spécialisés (render farms). Il s'avère que l'architecture actuelle des machines spécialisées dans la synthèse d'image ne pourra évoluer suffisamment pour combler les attentes industrielles de la prochaine génération d'images de synthèse, notamment pour les applications émergentes que sont l'expérience haute­ définition en réalité virtuelle, la conception assistée par ordinateur grand public et la prévisualisation pour la fabrication numérique (telle que l'impression 3D additive). Les architectures élastiques offrent une alternative viable de source de puissance calculatoire. Cette thèse s'intéressera à déterminer comment la simulation d'un transport lumineux complexe peut être décomposée sur un très grand nombre de machines qui ont qu'une puissance de calculs très limitée, une forte latence, une faible bande passante et une quantité de mémoire à la fois limitée et très variable.­ Il s'agit typiquement des flottes de machines présentes et sous-­exploitées dans les grandes entreprise ou organismes publiques.

  • Titre traduit

    ElasticRendering: Cloud Computing for High Performance Image Synthesis


  • Résumé

    Physically based renderings generate photorealistic images by simulating light transport from geometric models, materials, lights and sensors of a virtual scene. During the last decade, researches in both Monte Carlo rendering and ManyLights rendering have widely participated in the impressive increase of artificial images visual quality. However, despite the remarkable optimizations performed in the industrial use of these methods, the growing demand for precision (number of light bounces, complex non-diffuse materials, Ultra-Dense geometries, UltraHD resolutions), pushing simulations to the limit of the largest specialized supercomputers (render farms). It turns out that the current architecture of specialized machines in the image synthesis will not evolve sufficiently to meet the industrial awaiting of the next synthetic image generation expectancy, especially for emerging applications such as High Definition virtual reality, mainstream Computer-Aided Design and preview for digital manufacturing (such as additive 3D printing). The elastic architectures offer an alternative source of computational power. This thesis will focus on the simulation of a complex light transport which can be parallelized on a very large number of machines with a very limited computational power, a high latency, a low bandwidth and a limited and highly variable amount of memory. This is typically the case of underutilized computers in large companies or public organizations.