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河村 拓馬; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏
Journal of Visualization, 27(1), p.89 - 107, 2024/02
被引用回数：0 パーセンタイル：0.01(Computer Science, Interdisciplinary Applications)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。
河村 拓馬; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏
Proceedings of Joint International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications + Monte Carlo 2020 (SNA + MC 2020), p.187 - 192, 2020/10
汚染物質の大気拡散予測の実現に向けて、GPUスーパーコンピュータ(スパコン)向けに最適化された適合格子細分化(AMR)による流体シミュレーションが開発されており、その結果の対話的な可視化や計算パラメータのステアリング技術が必要とされている。本研究では、これまでに開発してきた構造格子向けの粒子ベースIn-situ可視化手法をAMR向けに拡張し、ファイルを介したIn-situ制御機構を利用して計算パラメータのIn-Situステアリングを可能にした。開発した手法をGPUプラットフォーム上で動作する都市部でのプルーム分散シミュレーションに結合し、膨大なパラメータスキャン無しにヒューマンインザループにより汚染源探索が可能なことを示した。
河村 拓馬; 長谷川 雄太
no journal, ,
スーパーコンピュータ上の膨大な資源を利用して長時間実行される大規模計算では、計算パラメータ調整に伴う再計算を繰り返し実行することが困難である。我々は粒子ベースボリュームレンダリングを利用したIn-Situ可視化フレームワーク上で、ファイルベース制御による計算パラメータの対話的な操作技術を開発し、GPUクラスタ上の流体計算に適用して対話的可視化・パラメータ操作が可能なことを確認した。
