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河村 拓馬; 野田 智之; 井戸村 泰宏
Supercomputing Frontiers and Innovations, 4(3), p.43 - 54, 2017/07
最新のメニーコア・プラットフォーム上で、In-Situ粒子ベースボリュームレンダリング(In-Situ PBVR)に基づくIn-Situデータ探索フレームワークのパフォーマンスを検証した。In-Situ PBVRはコストの高い順序計算を回避することができ、並列モンテカルロサンプリングによって、大規模なボリュームデータを小さな可視化用粒子データに変換する。この特徴により、大規模シミュレーションのボトルネックである、1ノードあたりのメモリ制限や、計算速度とノード間通信速度のパフォーマンスギャップを回避することができる。さらに、サイズの小さな粒子データをクライアントPCに転送することによる自由な視点位置のボリュームレンダリング、そして非同期のファイルベースの制御シーケンスによるバッチ処理実行時の可視化パラメータを変更という、In-Situデータ探索が可能になった。In-Situ PBVRは、8208個のIntel Xeon Phi7250(Knights Landing)プロセッサで構成されたOakforest-PACS上で、約10万コアまでの強スケーリング(問題サイズを固定し、CPU数を増加させて処理を加速させるスケーリング)と省メモリ特性を示した。