基于反馈控制的集群渲染系统的中期报告一、选题背景随着动画、影视等数字媒体产业的发展，对计算机的处理能力提出了更高的要求。为了提高渲染效率，集群渲染成为了一种常用的方法。然而，集群渲染系统中存在渲染节点间负载分配不均、任务分配不合理等问题，导致渲染效率不佳。针对这些问题，本文提出了基于反馈控制的集群渲染系统。二、研究内容和意义本文研究内容包括：基于反馈控制的集群渲染系统的设计、开发和实现。主要解决的问题是：在集群渲染系统中，如何通过反馈控制策略，优化负载均衡和任务分配，提高渲染效率和系统稳定性。该研究具有重要的理论和实践意义，能够推动数字媒体产业的发展，提高生产效率，降低生产成本，提高生产质量。三、研究方法本文的研究方法主要包括：（1）研究相关文献，掌握反馈控制理论和集群渲染技术；（2）通过实验研究，分析渲染节点间的负载分配情况，以及任务分配的合理性；（3）根据实验结果，设计并实现基于反馈控制的集群渲染系统；（4）对系统进行测试和评估，比较其与现有渲染系统的差异和优劣。四、预期结果预计通过研究，能够设计并实现一种基于反馈控制的集群渲染系统，可以显著提高渲染效率和系统稳定性。同时，也能够为数字媒体产业的发展提供一定的理论和技术支持。五、参考文献[1]BaggioAS,FilhoDSA,PereiraJL.Asurveyoncloudrendering[C]//2019IEEEInternationalSymposiumonMultimedia(ISM).IEEE,2019:161-166.[2]KongX,WangX,GaoS.Optimizationalgorithmsfortaskschedulingincloudrenderingsystem[C]//2017IEEEInternationalConferenceonCloudComputingTechnologyandScience(CloudCom).IEEE,2017:950-953.[3]ZhaoC,LinK,HuangJ,etal.GPU-Tank:AnelasticcloudcomputingsystemforGPU-basedlarge-scaleparallelrendering[C]//2017IEEEInternationalConferenceonCloudEngineering(IC2E).IEEE,2017:111-120.