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Efficient PRAM and Practical GPU algorithms for Large Polygon Clipping with Degenerate Cases 23

Efficient PRAM and Practical GPU Algorithms for Large Polygo...

引用

23rd IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid)

作者： Ashan, Buddhi M. K. Puri, Satish Prasad, Sushil K. Univ Texas San Antonio Dept Comp Sci San Antonio TX 78249 USA Marquette Univ Dept Comp Sci Marquette MI USA

ISBN: (纸本)9798350301199

Polygonal geometric operations are fundamental in domains such as Computer Graphics, Computer-Aided Design, and Geographic Information Systems. Handling degenerate cases in such operations is important when real-world spatial data are used. The popular greiner-hormann (GH) clipping algorithm does not handle such cases properly without perturbing vertices leading to inaccuracies and ambiguities. In this work, we parallelize the O(n(2))-time general polygon clipping algorithm by Foster et al., which can handle degenerate cases without perturbation. Our CREW PRAM algorithm can perform clipping in O(log n) time using n + k number of processors with simple polygons, where n is the number of input edges and k is the number of edge intersections. For efficient GPU implementation, we employ three effective filters which have not been used in prior work on polygon clipping: 1) Common-minimum-bounding-rectangle filter, 2) Count-based filter, and 3) Line-segment-minimum-bounding-rectangle filter. They drastically reduce O( n2) candidate edge pairs comparisons by 80%-99%, leading to significantly faster parallel execution. In our experiments, C++ CUDA-based implementation yields up to 40X speedup over real-world datasets, processing two polygons with a total of 174K vertices on an Nvidia Quadro RTX 5000 GPU compared to the sequential Foster's algorithm running on an Intel Xeon Silver 4210R CPU.

关键词： polygon clipping degenerate intersections greiner-hormann algorithm Foster et al. algorithm GPU algorithm PRAM algorithm

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