Цель курса - изучение основ визуализации и результатов моделирования полей, сред и 3D-сцен методами компьютерной графики, приобретение навыков шейдерного программирования и высокопроизводительных вычислений на графических процессорах.

   Рассмотрены: основы визуализации результатов инженерно-научного моделирования и 3D-сцен (роль графики в научной визуализации. Представление о графическом конвейере, обеспечивающем визуализацию 3D-сцен. Место преобразований координат в графическом конвейере. Понятие локального освещения. Различие между понятиями Lighting и Shading. Понятие о графических API (DirectX, OpenGL). Визуализация полей и сред средствами OpenGL. Основы аппаратной реализации графического конвейера: геометрический и пиксельный шейдеры. Программируемость графического конвейера) и графические процессоры как вычислительные устройства (переход к шейдерному программированию. Понятие о шейдерных языках (GLSL, MS HLSL). Графические процессоры с шейдерами 4 версии. Выполнение вычислений общего назначения на графическом процессоре (GPGPU). Различие подходов NVIDIA и AMD. Средства от производителей (NVIDIA CUDA, AMD Stream Computing), их достоинства и недостатки. Спецвычислители Tesla и Fermi от NVIDIA. Понятие о межплатформенном языке гетерогенных вычислений OpenCL. Ограничения шейдерного программирования. Основы метода трассировки лучей).

   Курс предусматривает выполнение двух практических работ (работа 1: общие принципы вычислений общего назначения на графическом процессоре; освоение базовых техник GPGPU на примере задачи сложения двух матриц (GLSL в контексте OpenGL): доступные форматы текстур и работа с ними; технология использования шейдеров в основной программе (загрузка, компиляция, передача параметров); вывод результата в текстуру с помощью буфера кадров; работы 2: моделирование гравитационного взаимодействия N тел; пример использования шейдеров для вычислений: задействует практически все важные техники. Показаны подходы к совместному анализу теоретической и практической производительности приложения, определению узких мест, простейшие подходы к оптимизации производительности).

   Для изучения курса необходимо знание основ программирования на языке С/С++, С#. Желательно знание основ компьютерной графики.