计算机实时真实感渲染技术已经被广泛地应用到很多领域,但是随着三维场景的复杂度的增加,单机已经无法满足实时应用的需求。基于GPU的并行渲染技术由于能够充分挖掘多台机器和GPU的并行计算能力而成为目前计算机图形学渲染领域的研究热点之一。本文就基于GPU集群的并行渲染框架和动态负载平衡策略两方面展开了研究,主要包含以下内容：一、介绍了并行渲染相关的现状,主要包括并行渲染框架和负载平衡策略的发展现状。二、提出了一种基于GPU集群的通用并行渲染框架。该框架使用RDTree数据结构来组织任务划分、渲染结果合成、数据更新、网络通信、命令分发等,并将所有的机器节点根据承担的任务划分为几种不同的角色,角色之间可以动态变换。集群机器节点之间的数据传输／接收、命令执行、任务分发等在多个CPU核中并行运行,而渲染任务在多个GPU核中运行。框架具有较好的通用性、扩展性和易用性。三、提出了基于交叉任务的动态负载平衡策略。该策略是一种past-frame策略,每帧渲染前利用前一帧的渲染时间预估每一个任务的执行时间,并计算出每一个任务的资源分配比例,然后按比例将渲染资源分配给每一个任务。该策略可以充分利用渲染资源高效地执行渲染任务。四、基于上述算法实现了一个基于GPU的并行渲染原型系统。实验结果表明本文提出的系统架构和负载平衡策略具有良好的性能。