Zamanla değişen hacimsel verilerin dağıtık sistemler yardımıyla görselleştirilmesi

Abstract

Zamanla değişen hacimsel verilerin görselleştirilmesi büyük miktarlarda hesaplama ve bellek gerektirmektedir. Paralel sistemler bu tür görselleştirmeleri kabul edilebilir süreler içinde yapabilme potansiyelini sunmaktadır. Ağ ve bilgisayar teknolojilerindeki gelişmeler, bilgisayar kümelerini sadece büyük firmaların değil aynı zamanda üniversiteler, küçük araştırma merkezleri gibi görece küçük işletmelerin kullanımına da açmıştır.Bu tezde küçük bilgisayar kümelerinin zamanla değişen hacimsel verilerin paralel görselleştirilmesinde sağlayabileceği imkanlar incelenmiştir. Tezde zamanla değişen hacimsel verilenin görselleştirilmesi için paralel splatting algoritması kullanılan iki adet yük dengelemesi yaklaşımı gerçeklenmiştir. Bu çalışmada, paralel hesaplamada standart olan, Mesaj Geçme Arayüzü (MPI) uygulamaların geliştirilmesinde temel araç olarak kullanılmıştır. Görselleştirmede kullanılan zamanla değişen hacimsel veri Mandelbrot kümesidir.Bu kümesi, dört boyutlu karmaşık sayılar (quaternion) kullanılarak hesaplanmıştır. Geliştirilen uygulamayla, bilgisayar sayısı; bilgisayar başına düşen süreç sayısı; nesne uzayı dilim sayısı; Gauss maske boyu; yüzey normali hesaplama hacmi; hacimsel verinin boyutu ve yük dengeleme algoritmasının performans üzerindeki etkileri incelenerek sonuçlar değerlendirilmiştir. Yapılan çalışma sonunda özellikle dengesiz dağılan yüklerde statik yük dağıtımı yapmanın performansı olumuz etkilediği görülmüştür. Buna ek olarak voksel sayısı arttıkça sistem verimi düşmektedir. Ayrıca bilgisayar başına düşen optimum süreç sayısının iki olduğu gözlemlenmiştir. Time-varying volume data visualization is a computationally intensive process and requires large amount of memory. Parallel processing offers the potential for achieving the visualization in reasonable times. This thesis discusses the potentials offered by small computer clusters in parallel visualization of time-varying volume data. Two load balancing approaches are implemented for an efficient parallel splatting.This parallel splatting approach exploits time and object space-slicing technique. Here, MPI is used for message passing interface. This standard message-passing interface makes it easy for developers to concentrate on parallel programming, not to low level communication details. The Mandelbrot set is used as time-varying volume data in visualization. This 4D Mandelbrot sets are calculated in the quaternion. By employing our approach, the effects of the number of computers, processes per computer, volume slices and voxels, Gauss mask size, surface normal extraction volume size, and load balancing algorithms on the performance are examined and the results are evaluated. As a result of this study it is seen that; especially static load distribution method has negative effects on the performance for unbalanced loads. In addition to this, as the problem size increases the efficiency of the system decreases. Also the optimum number of processes per computers is found to be two.