Abstrakt. Den växande kraften hos parallella superdatorer ger forskare möjlighet att simulera mer komplexa problem vid högre trohet, vilket leder till många stora vetenskapliga framsteg. För att maximera utnyttjandet av den stora mängd data som genereras av dessa simuleringar behöver forskare också skalbara lösningar för att studera sina data i olika omfattning och på olika abstraktionsnivåer. När vi går in i peta- och exa-skala dator, helt enkelt dumpa så mycket rå simuleringsdata som lagringskapaciteten tillåter för efterbehandling analys och visualisering är inte längre en genomförbar strategi. En vanlig praxis är att använda en separat parallell dator för att förbereda data för efterföljande analys och visualisering. Ett naivt förverkligande av denna strategi begränsar inte bara mängden data som kan sparas, utan gör också I/O till en prestanda flaskhals när man använder ett stort parallellt system. Vi antar att den mest rimliga lösningen för peta- och exa-data problemet är att minska eller omvandla data in-situ som den genereras, så mängden data som måste överföras över nätverket hålls till ett minimum. I denna uppsats diskuterar vi olika tillvägagångssätt för in-situ bearbetning och visualisering samt resultaten av vår förstudie med hjälp av storskaliga simuleringskoder på massivt parallella superdatorer.
Mamma och jag. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF förmodar att in-situ bearbetning är den mest rimliga lösningen på problemet med visualisering och analys på peta och exa skala och producera en preliminär studie av strategier för att genomföra ett in-situ-baserat visualiseringssystem.
In-Situ Processing and Visualization for Ultrascale Simulations
{'venue': 'Journal of Physics: Conference Series', 'journal': 'Journal of Physics: Conference Series', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}