基于GOS的远程实时可视化系统设计与实现*

提出了一个并行计算程序的远程实时可视化系统.通过实时可视化处理计算程序在计算过程中输出的数据文件,实现了对计算程序计算过程的可视化跟踪和实时分析;同时该系统采用GOS作为网格中间件,屏蔽了复杂的异构环境.     

高性能计算数据远程交互可视化系统研究

针对现有可视化服务平台用户接口简单、实时性差的问题,提出了一种新的远程交互可视化平台系统。基于多任务协同和并行计算构建远程可视化服务平台框架,应用远程可视化和实时交互技术实现客户端用户对远程服务器端大规模计算数据及可视化工具的实时交互操作,从而为异地用户提供具有实时交互功能的可视化环境。应用结果表明,平台操作简便、实时性好,能支持多种可视化工具对多种计算数据进行远程操作。     

并行应用程序的远程实时跟踪可视化系统的设计及实现

并行应用程序的远程实时跟踪可视化技术通过实现对并行应用程序的实时监控，帮助科研人员更进一步地了解和控制并行数值模拟的计算过程．介绍一个面向并行应用程序的远程实时跟踪可视化系统．该系统远程实时访问运行在分布存储并行机上的并行程序中的变量，将计算的中间结果实时地显示在客户端图形工作站上，从而实现程序的远程实时跟踪．从设计目标、体系结构及其实现等几个方面来介绍该系统，着重讲述该系统中的核心部分——数据传输模块的实现，详细阐述该模块实现过程中所采用的分布类型数据的位置索引及同步访问机制等关键技术．     

基于组件技术的跟踪可视化系统

跟踪监视运行中的数值计算需要与计算程序进行交互,在遗留的Fortran计算程序上实现这种交互必须改动计算程序源代码,而源代码改动的程度是必须考虑的一个重要方面.该文简要介绍一个跟踪可视化系统的设计与实现,该系统中包括一个独立的监视程序,并基于COM技术构造监视程序与FORTRAN计算程序之间的交互机制.系统对Fortran计算代码的修改十分简便,修改后的计算程序在运行期间,可以根据需要随时启动或关闭监视程序,用户通过监视程序可以选择所关注的计算数据,从不同的方面观察计算状况.     

面向卫星系统仿真的可视化环境

卫星系统仿真在卫星系统分析、设计及评估中起着重要的作用.该文按照数值计算与图形演示相分离的原则,提出并实现了一个面向卫星系统仿真的可视化环境,主控程序(即仿真运算软件)通过基于Socket机制的进程交互接口实现对可视化环境的操控.该环境基于Win32多线程机制设计,各线程之间运用信号事件进行同步,并选用OpenGl作为实体建模与渲染之工具.该环境实现了关于卫星系统运行过程的动态三维场景、二维地图投影两种视图以及相关界面.目前,该环境已成功应用于多卫星系统效能仿真与评估等项目研制中.     

基于MPI的层状地层并行可视化技术

为了提高层状地层的可视化绘制速度,结合地质探勘数据的特点,基于MPI开发地层的并行可视化程序,并采用Kriging方法对多个地层的数据进行并行插值计算。利用多台PC机搭建Windows2000 操作系统下的并行计算环境,计算时间统计数据对比表明并行计算方法能有效地节省计算时间。     

液体火箭发动机不稳定燃烧并行程序的监控和性能分析

在MPI的工作环境下对液体火箭发动机内的复杂燃烧流场进行了数值模拟,采用MPE性能监测库在MPI并行计算环境下对燃烧应用软件进行可视化监控分析,研究了液体火箭发动机燃烧过程仿真程序的并行计算性能,通过在NOW环境下的测试提出了提高应用软件性能的编程策略,有助于对发动机稳态和不稳定燃烧仿真程序进行高效并行算法研究。     

基于Windows运行过程可视化的软件性能分析

为了重现系统运行时各个进程/线程的运行状态、相互间的交互状况以及对CPU和磁盘的资源占用情况,首先以事件跟踪的方式采集正在运行的Windows操作系统的内核数据并加以解析,再输入到可视化工具输出图形界面。通过可视化工具来定位影响程序性能的瓶颈,分析引起性能问题的原因,确定优化的方向,以实现软件开发预期的性能指标。最后展示了一个软件性能优化的实例。     

分布式环境软件开发平台

对一般的软件开发人员编写分布式并行计算程序是比较艰难的。它要求设计者对任务的分解、分配及子任务间的交互等问题有更高的技术。本文给出了分布式环境并行计算程序开发平台的一种新构架,研制了一个网络环境的可视化并行程序设计平台。用户只须将并行问题可视化地以图形方式描述出来,任务的调度、任务间通信都由系统自动完成
成,因而大大地方便了用户进行并行程序设计。     

基于VTK的CFD数据可视化Grid Service设计和实现

应用可视化工具VTK和Java在网格计算环境下实现了一个用于CFD数据后处理的高效率、易扩展、实用的可视化网格服务。网格服务接口用Web服务语言(WSDL)描述,网格服务内部实现使用VTK作为可视化内核,构建网格环境的中问件系统使用的是基于OGSA的GT3。实验结果表明,可视化网格服务可以充分利用远程强大计算资源,为性能较弱的客户端提供强大的可视化处理能力。     

VENUS：一个通用的并行性能可视化环境

本文介绍了一个通用的并行程序性能可视化环境ＶＥＮＵＳ。在分析当前并行性能可视化工具不足的基础上，ＶＥＮＵＳ系统采用了基于可扩展的多层性能视图模型的可视化方法，并改进了ＰＶＭ的跟踪机制以支持性能可视化分析与程序源代码的直接对应。实验表明，ＶＥＮＵＳ系统能够有效地帮助发现并行程序中的性能瓶颈。     

The design and implementation of Visuel performance monitoring and analysis toolkit for cluster and grid environments

The computing power provided by high performance and low-cost PC-based clusters with Grid platforms are attractive and they are equal or superior to supercomputers and mainframes. In this paper, we present implementation and design rationale of Visuel toolkit for MPI parallel program performance measurement and analysis in cluster and grid environments. Most of performance visualization tools available today for high-performance platforms show solely system performance data (e.g., CPU load, memory usage, network bandwidth, server average load), and thus, being suitable for computing system activity visualization. The Visuel (Visuel (in French language) = to visualize) toolkit is web-based interface designed to show performance activities of all computing nodes of a distributed environment involved in the execution of MPI parallel program, such as CPU load level and memory usage of each computing node. In addition, this toolkit is able to display comparative performance data charts of MPI parallel applications and multiple executions under investigation. The usage of this toolkit shows that it outperforms in easing the process of investigation of parallel applications.

一种实用的并行程序可视化性能分析方法

并行程序由于自身的复杂性使得并行程序的调试相比串行程序要困难的多，因此用可视化的性能分析工具来辅助并行程序的调试显得非常重要，以此来帮助程序员找到程序的性能瓶颈，为并行程序的优化提供指导和建议。本文在研究MPE性能分析机理的基础上，介绍了一种实用的MPI并行程序可视化性能分析方法，并用实例详细说明了并行程序实时可视化性能分析和事后可视化性能分析过程。     

Visualizing the Performance of SPMD and Data-Parallel Programs

Observing the activities of a complex parallel computer system is no small feat, and relating these observations to program behavior is even harder. In this paper, we present a general measurement approach that is applicable to a large class of scalable programs and machines, specifically SPMD and data-parallel programs executing on distributed memory computer systems. The combined instrumentation and visualization paradigm, called VISTA, is based on our experiences in programming and monitoring applications running on an nCUBE 2 computer and a MasPar MP-1 computer. The key is that performance data are treated similarly to any distributed data in the context of the programming models and presented via a hierarchy of multiple views. Because of the data-parallel mapping of program onto machine, we can view the performance as it relates to each processor, processor cluster, or the processor ensemble and as it relates to the data structures of the program. We illustrate the utility of VISTA by example.     

A performance analysis exemplar: Parallel ray tracing

Among the many techniques in computer graphics, ray tracing is prized because it can render realistic images, albeit at great computational expense. Ray tracing's large computation requirements, coupled with its inherently parallel nature, make ray tracing algorithms attractive candidates for parallel implementation. In this paper we illustrate the utility and the importance of a suite of performance analysis tools when exploring the performance of several approaches to ray tracing on a distributed memory parallel system. These ray tracing algorithm variations introduce parallelism based on both ray and object partitions. Traditional timing analysis can quantify the performance effects of different algorithm choices (i.e. when an algorithm is best matched to a given problem), but it cannot identify the causes of these performance differences. We argue, by example, that a performance instrumentation system is needed that can trace the execution of distributed memory parallel programs by recording the occurrence of parallel program events. The resulting event traces can be used to compile summary stapistics that provide a global view of program performance. In addition, visualization tools permit the graphic display of event traces. Visual presentation of performance data is particularly useful, indeed, necessary for large-scale, parallel computations; assimilating the enormous volume of performance data mandates visual display.     

并行分布可视化系统JaVis中的I/O优化机制

针对目前的TB级大规模数据场,可视化过程中数据场的I/O是比较花费时间的,并行分布可视化系统如何设计其数据结构管理机制,才能减少数据场的I/O处理、提高可视化处理速度,这是目前可视化系统必须解决的重要问题之一.详细阐述了JaVis系统采用的合约机制、元数据管理机制、子集管理机制以及数据组织格式等多种优化方式大大减少了数据I/O处理,提高了数据可视化的处理速度.     

面向网格的可视化系统研究

科学计算可视化是数据和计算密集型应用，传统上常使用并行方法处理．随着计算机硬件性能的提高和网络技术的进步，主流并行可视化平台从高端并行机逐渐转变为PC集群和联网PC并始面向互联网获取资源和提供服务，格作为面向互联网的分布式计算方式，它的出现拓展了可视化应用的资源利用和服务提供范围，促生了可视化领域的一个新研究点：面向网格的可视化．介绍了面向网格的可视化的研究内容、研究现状以及一个基于Java的面向网格可视化系统原型GVis．