随着芯片上计算核数量的增长,许多HPC协会的人开始担心至今在单核的大规模并行系统上运行良好的并行编程语言,模型和执行框架会面临越来越小的收益。于是这篇文章探索了一种叫做光线投射体绘制的常用可视化算法在不同的并行编程模型上操作并且在六核CPU组成的大规模超级计算机和多核GPU集群上运行的性能和可扩展性。本文比较了一种传统的单纯基于消息传递的分布式内存操作和一种混合操作,这种混合操作混合了芯片之间的消息传递和CPU或GPU内部的共享内存并行。我们希望验证的是在混合内存操作中,在芯片内部使用共享内存并行可以增强性能和可扩展性。
月度存档: 一月 2014
在大规模多元众核系统上进行的针对体绘制的混合并行 (Hybrid Parallelism for Volume Rendering on Large-, Multi-, and Many-Core Systems)
TreeVersity2 and StemView:可视化动态层次结构上的变化(Visualizing Change over Time Using Dynamic Hierarchies: TreeVersity2 and the StemView)
在现实生活中,分析数据集在时间维度上的变化是一种非常常见的任务。一些任务如分析排名的变化只需要进行简单的数值比较,而更多的时候数据本身是具有结构的,比如:要分析某个网站的网页访问变化情况或者是分析某个机构所获在不同方向的资助变化情况,数据本身的结构使得数据集随时间的变化问题变得具有挑战性。
John Alexis Guerra-Gómez等针对具有层次结构数据的比较问题提出了TreeVersity2[1],TreeVersity2可以在保留结构的基础上分析出数值和拓朴结构的变化。这个工具包含三个部分,每一个部分提供了相对独立的功能,包括Time based visualization,StemView和Reporting tool,接下来将详细进行介。 继续阅读 »
基于GPU的多级聚类 (GPU-Based Multilevel Clustering)
TimeBench:应用于时序数据可视分析的数据模型与软件库 (TimeBench: A Data Model and Software Library for Visual Analytics of Time-Oriented Data)
MotionExplorer:基于层次化聚类的人体运动捕捉数据探索系统 (Exploratory Search in Human Motion Capture Data Based on Hierarchical Aggregation)
通过相关时间属性聚类支持动态网络的可视分析 (Supporting the Visual Analysis of Dynamic Networks by Clustering associated Temporal Attributes)
对高维数据集中显/隐性关系的交互式探索 (Interactive Exploration of Implicit and Explicit Relations in Faceted Datasets)
在高维数据集中,数据之间的关系大致可分为两种,即显性关系和隐性关系。其中前者指的是直接包含两个对象的具体的联系(connection),而后者指的是对象之间的共同点(comment point),是相对抽象的联系。譬如两国之间,航线连接是其显性关系,而两国具有相同的气候类型则是一种隐性关系。由于隐性关系只能通过特定的数据查询来发现,多数的可视化方法都只表现了数据的显性关系。Jian Zhao等人[1] 提出了结合图(Node-link Graph)和动态查询(Dynamic Query)的可视化系统PivotSlice,通过在图布局中展现查询结果,并辅以灵活完善的交互功能,来辅助用户同时探索数据的显性和隐性关系。
解释器:结合定制化降维投影的数据探索 (Explainers: Expert Explorations with Crafted Projections)
选择散点图及降维技术的经验式指引 (Empirical Guidance on Scatterplot and Dimension Reduction Technique Choices)
Design by Dragging:一种结合模拟集合的创造性前向和反向设计界面 (Design by Dragging: An Interface for Creative Forward and Inverse Design with Simulation Ensembles)
在交互设计中,如果能让用户可以完全专注于设计本身,而不用管过多其他方面的知识,那这个交互对于用户而言就是非常好的。而且,现如今设计思想的发展趋势是以用户为中心,以目标为导向,能够极大地方便用户的交互探索。2013年明尼苏达大学的一篇文章[1]就提出了一种非常方便直接的交互界面设计,称之为Design by Dragging。在这篇文章中,他们提出了两种设计方式,分别是前向设计(forward design)和反向设计(inverse design),特别是反向设计,能够通过用户的操作直接改变模拟结果,很符合以目标为导向的设计思路。他们提出的交互方法不仅可以支持单点触控,也可以应用在多点触控的交互设备上。
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