Abstract-Medan många parallella visualiseringsverktyg nu ger in situ visualisering kapacitet, har trenden varit att mata sådana verktyg med stora mängder obearbetade utdata och låta dem göra allt på högsta möjliga upplösning. Detta leder till en ökad körtid för simuleringar som fortfarande måste slutföras inom en viss tid jobb allokering. I detta dokument tar vi itu med utmaningen att möjliggöra in situ visualisering under prestandabegränsningar. Vårt tillvägagångssätt blandar data över processer enligt dess innehåll och filtrerar bort en del av det för att mata en visualisering pipeline med endast en omorganiserad delmängd av data som produceras av simuleringen. Vårt ramverk utnyttjar snabba, allmänna utvärderingsförfaranden för att poängsätta datablock med hjälp av informationsteori, statistik och linjär algebra. Den övervakar sin egen prestanda och anpassar sig dynamiskt för att uppnå lämplig visuell trohet inom fördefinierade prestandabegränsningar. Experiment på Blue Waters superdator med CM1-simuleringen visar att vårt tillvägagångssätt möjliggör en 5× hastighetsökning med avseende på den initiala visualiseringsledningen och kan uppfylla prestandabegränsningar.
En stor utmaning för att uppnå in situ analys är att det leder till en ökad körtid för simuleringar som fortfarande behöver slutföras inom en fast tid jobb tilldelning REF.
Adaptive Performance-Constrained In Situ Visualization of Atmospheric Simulations
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}