Optimasi Proses Rendering Objek Game 3D Menggunakan Pemrograman CUDA Pada Game Sandbox Craft - Rizaldi, Hilmi Ilyas; Pramana, Firadi Surya; R, Bariq Najmi; A. N., Aditya Yudha; Cholissodin, Imam (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2017)
AbstrakKemajuan dalam pengembangan game khususnya 3D game menumbuhkan perasaan immersive yang lebih nyata. Namun, hal tersebut membutuhkan pengolahan resource yang sangat banyak dan cepat. Kerja Central Processing Unit (CPU) sendiri saja tidak cukup. Oleh karena itu, dibutuhkan adanya pengelola resource tambahan yang dapat digunakan untuk mempercepat proses. Penelitian ini membahas tentang bagaimana Graphics Processing Unit (GPU) dapat melakukan optimasi kerja CPU dalam memproses resource yang sangat banyak. Metode yang dibahas pada penelitian ini adalah shared memory. Shared memory memungkinkan CPU dan GPU untuk berbagi resource yang diproses. Game yang dianalisis pada penelitian ini adalah Craft, yaitu game yang memiliki tipe permainan sandbox layaknya Minecraft. Hasil yang didapatkan membuktikan bahwa metode shared memory dapat melakukan optimasi dari game yang membutuhkan pengolahan resource yang banyak dengan cepat.Kata kunci: games, shared memory, CPU, GPU, CUDA, comparative analysis, optimization, parallel computing AbstractGame development nowadays especially 3D game bring a more realistic immersive feeling. Although, that needs a lots of resource processing and quick processing. That is said, Central Processing Unit (CPU) alone is not enough. Therefore, additional process manager is needed to make the process faster. This research focuses on how Graphics Processing Unit (GPU) can optimize resource processing of CPU. The proposed approach is to use shared memory. Shared memory allows CPU and GPU to share resource processing. The game used in this research is Craft. Craft is the same as Minecraft. It is a game that focuses on sandbox gameplay. The result showed that this approach can greatly optimize game that needed a lots of resource processing.Keywords: games, shared memory, CPU, GPU, CUDA, comparative analysis, optimization, parallel computing