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대용량 지형 데이터는 전체를 CPU나 GPU메모리에 적재할 수 없기 때문에 하드디스크와 같은 보조기억장치에서 필요한 부분을 읽어와 렌더링하는 out-of-core기반의 방법이 사용된다. 하지만 out-of-core 기반의 방법은 하드디스크로부터 GPU메모리까지 데이터를 읽어올 때 대역폭한계로 인해 데이터의 전송시간이 길어진다. 이 논문에서는 Direct Compute를 이용하여 대용량 지형 데이터를 GPU에서 웨이블릿 기법으로 압축한 후 계수들을 이미지의 RGBA채널에 대응시켜 저장하고 렌더링 단계에서 이를 압축 해제하여 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 GPU를 이용하여 압축된 지형 데이터를 빠르게 압축 해제해 사용함으로써 데이터의 전송량을 줄이고 웨이블릿 계산을 병렬적으로 수행하므로 전체 렌더링 시간을 단축할 수 있다.
Since large terrain data can not be loaded on the GPU or CPU memory at once, out-of-core methods which read necessary part from the secondary storage such as a hard disk are commonly used. However, long delay may occur due to limited bandwidth while loading the data from the hard disk to memory. We propose efficient rendering method of large terrain data, which compresses the data with wavelet technique and save its coefficients in RGBA channel of an image us, then decompresses that in rendering stage. Entire process is performed in GPU using Direct Compute. By reducing the amount of data transfer, performing wavelet computations in parallel and doing decompression quickly on the GPU, our method can reduce rendering time effectively.
