2016 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of integrated particle rendering environment for large scale data visualization
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26280043
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
小山田 耕二 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (00305294)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂本 尚久 神戸大学, システム情報工学研究科(系), 講師 (20402745)
小野 謙二 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究機構, チームリーダー (90334333) [Withdrawn]
野中 丈士 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究機構, 研究員 (80437293)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 可視化 / 因果推論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
PBR技術を使ったボリュームレンダリング計算の大規模並列環境における高速化手法とその適用について研究開発を行った。具体的には、画像重畳計算の高速化と計算科学研究者のヒアリングを通じて得られた要求要件を満足するための機能開発である。
N個の部分空間を任意のMプロセスで並列レンダリングする場合の効率の良い重畳アルゴリズムを開発した。N個のファイルをMプロセスに分散ロードする際に粒子数をできるだけ均等にしてロードバランスを図る機能を実装した。また、粒子生成処理のハイブリッド並列化（部分領域ごとのMPI並列＋格子ごとのOpenMP並列）を実装した。また、描画処理の並列化については、京コンピュータ（SPARK64）では、OpenGL互換ソフトウェアラスタライザー（OSMesa）が動作しないため、独自のレイトレーサーを使って並列処理を実装した。このアルゴリズムにより、プロセス数に依存しないだけでなくプロセス数の増加に伴い性能低下を抑えることができることを明らかにした。
計算科学を実践する研究者を対象にしたヒアリング結果をもとに、統合PBR環境を使った可視化アプリケーションの開発を行った。ヒアリングによる予備検討では、因果関係など科学的発見に資する可視化手法に対する期待が高かったので、時系列シミュレーション結果に対して、相互相関、グレンジャー因果などの因果推論を支援する計算を前処理として実施する。この前処理によって、因果関係の存在を表すスカラデータを計算し、その結果をPBRで可視化し、因果推論に役立ったのかどうかについて明らかにした。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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