Interactive steering on in situ particle-based volume rendering framework

In-Situ粒子ベースボリュームレンダリングフレームワークにおける対話的ステアリング

河村 拓馬 ; 長谷川 雄太   ; 井戸村 泰宏   

Kawamura, Takuma; Hasegawa, Yuta; Idomura, Yasuhiro

対話的なIn-Situステアリングは、大規模で高速なCFDシミュレーションにおけるデバッグ、最適解の探索、逆問題の解析に有効なツールである。我々は、GPUスーパーコンピュータ上での大規模CFDシミュレーションのための対話的なIn-Situステアリングフレームワークを提案する。このフレームワークは、In-Situ Particle-based Volume Rendering (PBVR)、In-Situデータサンプリング、ファイルベース制御を採用し、スーパーコンピュータとユーザーPC間でステアリングパラメータ、圧縮された粒子データ、サンプリングしたモニタリングデータを対話的に通信できる。そして並列化されたPBVRは、GPU上のCFDシミュレーションとの干渉を避けるため、ホストCPUで処理される。提案フレームワークを、GPUスーパーコンピュータ上の実時間プルーム拡散解析コードCityLBMに適用した。数値実験では、モニタリング地点の観測データから汚染物質の発生源を見つける逆問題に取り組み、in-situステアリングフレームワークによるヒューマンインザループの有効性を実証した。

Interactive in-situ steering is an effective tool for debugging, searching for optimal solutions, and analyzing inverse problems in fast and large-scale computational fluid dynamics (CFD) simulations. We propose an interactive in-situ steering framework for large-scale CFD simulations on GPU supercomputers. This framework employs in-situ particle-based volume rendering (PBVR), in-situ data sampling, and a file-based control that enables interactive communication of steering parameters, compressed particle data, and sampled monitoring data between supercomputers and user PCs. The parallelized PBVR is processed on the host CPU to avoid interference with CFD simulations on the GPU. We apply the proposed framework to a real-time plume dispersion analysis code CityLBM on GPU supercomputers. In the numerical experiment, we address an inverse problem to find a pollutant source from the monitoring data, and demonstrate the effectiveness of the human-in-the-loop approach.