Improvement in interactive remote in situ visualization using SIMD-aware function parser and asynchronous data I/O

SIMD対応の関数パーサーと非同期データI/Oを用いた対話的In-Situ可視化の改善

河村 拓馬 ; 井戸村 泰宏   

Kawamura, Takuma; Idomura, Yasuhiro

粒子ベースボリュームレンダリングに基づくIn-situ可視化システムは、多変量ボリュームレンダリングに基づく高度にスケーラブルで柔軟な視覚解析環境を提供する。従来のCPUプラットフォームでは優れた計算パフォーマンスを示したが、最新のメニーコアプラットフォームでの高速計算により、関数パーサーと粒子データI/Oに関連する性能のボトルネックが明らかになった。本論文では、新しいSIMD対応の関数パーサーと、タスクベースのスレッド並列化に基づく非同期データI/Oを開発する。8208基のIntel Xeon Phi7250 (Knights Landing)プロセッサーで構成されるOakforest-PACS上の数値実験では、強スケーリングを約100kコアに維持しながら、一桁高い処理速度を実証した。

An in-situ visualization system based on the particle-based volume rendering offers a highly scalable and flexible visual analytics environment based on multivariate volume rendering. Although it showed excellent computational performance on the conventional CPU platforms, accelerated computation on the latest many core platforms revealed performance bottlenecks related to a function parser and particles I/O. In this paper, we develop a new SIMD-aware function parser and an asynchronous data I/O method based on task-based thread parallelization. Numerical experiments on the Oakforest-PACS, which consists of 8208 Intel Xeon Phi7250 (Knights Landing) processors, demonstrate an order of magnitude speedup with keeping improved strong scaling up to 100 k cores.