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Parelizacion de estructura de datos compactas en GPU para la representaci[on de figuras geometricas Memoria Doble Titulación Computación para ciencia e ingeniería Teoría de la computación

Profesor Guia
Profesor Coguia
Sub Áreas Computación de alto desempeño, Computación gráfica, Modelamiento geométrico, Análisis y diseño de algoritmos y estructuras de datos, Geometría computacional

Descripción


En el articulo [1], se presento una estructura de datos compacta para poder generar y representar mallas poligonales. Esta estructura permite diminuir en un 99% el uso en memoria que utiliza una malla poligonal no compacta, pero el costo en tiempo de las operaciones aumenta 47 veces, lo que hace poco practico el algoritmo en problemas reales.

Esto último se puede acelerar implementando las operaciones basicas de la estructura de datos compacta en la GPU. Esta implementacion se puede validar con las aplicaciones que utilicen mallas poligonales representadas con la estructura de datos half-edge, por ejemplo, tracking de particulas [2] y generacion de mallas poligonales [3].


[1]: Sergio Salinas-Fernández, José Fuentes-Sepúlveda, Nancy Hitschfeld-Kahler.Generation of polygonal meshes in compact space. SIAM International Meshing Roundtable Workshop 2023 (SIAM IMR 2023), Mar 2023, Amsterdam, Netherlands

[2] Heinich Porro, Benoît Crespin, Nancy Hitschfeld, Cristóbal Navarro, Francisco Carter. Maintaining 2D Delaunay triangulations on the GPU for proximity queries of moving points. SIAM International Meshing Roundtable Workshop 2023 (SIAM IMR 2023), Mar 2023, Amsterdam, Netherlands

[3] Salinas-Fernández, S., Hitschfeld-Kahler, N., Ortiz-Bernardin, A. et al. POLYLLA: polygonal meshing algorithm based on terminal-edge regions. Engineering with Computers 38, 4545–4567 (2022).