光线追踪的相干性聚集：硬件光线追踪的优势
尽管在理论上实现现代GPU的方法是无限的，但真正有效的方法是切实地了解问题并着手将方案变为现实。制造现代高性能半导体器件以及试图加速当前可编程光栅化技术所面临的问题揭示了GPU硬件行业发展的未来趋势。
例如在现代GPU中SIMD处理和固定功能纹理单元是必不可少的，以至于不使用它们来设计的GPU方案几乎肯定意味着在研究之外不具有商业上的可行性和实用性。即使是过去20年来，任何一个GPU最疯狂的愿景也没有舍弃这些核心原则（安息吧，Larrabee（英特尔公司GPU 的芯片代号））。
过去15年来实时光线追踪加速一直被默认为是GPU设计中最令人烦心的问题，关于光线追踪应该如何在GPU上实现的主流规范是微软推出的DXR，它要求的执行模型却不能真正融入GPU的工作模式，这无疑给任何需要支持它的GPU设计者带来一些严重的潜在问题。如果实时光线追踪是它们过去十年时间没有考虑过的事情，那么这个问题会更加明显，而Imagination一直在关注这个问题。
光线追踪面临的关键挑战
如果你遵循DXR规范并考虑需要在GPU中实现些什么从而提供计算加速性能，那么你将很可能快速梳理出以下这几个不管采用何种设计方案都需要解决的问题：
首先，你需要一种方法来生成和处理一组包含几何体的数据结构，从而能以更有效的方式根据几何体来跟踪光线。其次，当追踪光线时，GPU要测试光线是否与之相交，要提供一些用户可定义的编程接口。第三，被跟踪的光线可以发出新的光线！DXR规范定义的实现方案还需要考虑其他问题，但是从全局来看这三个因素是最重要的。
PowerVR光线追踪混合渲染效果
生成和使用加速数据结构来有效地表示需要做相交测试的几何体意味着GPU可能要完成一个全新的执行阶段，然后我们需要用全新的接口函数处理这些新的数据结构，测试是否相交，之后在程序员的控制下根据相交测试的结果实现一些功能。GPU是并行的设计，所以同时处理一堆光线意味着什么？这样做是否发现了新挑战，而这些挑战与传统的几何和像素并行处理所带来的挑战却大不相同？
