Software de troca de bitcoin Xvis

o XVis O projeto reúne os principais elementos da pesquisa para possibilitar a descoberta científica em escala extrema. A computação científica não será mais apenas sobre a rapidez com que as computações podem ser realizadas. Restrições de energia, mudanças de processador e limitações de E / S exigem mudanças significativas nos aplicativos de software usados ​​na computação científica e nas maneiras como os cientistas os utilizam. Componentes para modelagem, simulação, análise e visualização devem trabalhar juntos em um ecossistema computacional, em vez de trabalhar de forma independente como no passado. Este projeto fornece a pesquisa e a infra-estrutura necessárias para a descoberta científica neste novo ecossistema computacional, abordando quatro desafios interligados: tecnologia de processadores emergentes, integração in situ, usabilidade e análise de proxy.


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Tecnologia de processador emergente Uma das maiores mudanças recentes na computação de alto desempenho é o crescente uso de aceleradores. Os aceleradores contêm núcleos de processamento que são independentemente inferiores a um núcleo em uma CPU típica, mas esses núcleos são replicados e agrupados de forma que sua execução agregada forneça uma taxa de computação muito alta com uma potência muito menor. Processadores de CPU atuais e futuros também exigem um paralelismo muito mais explícito. Cada versão sucessiva do hardware contém mais núcleos em cada processador, e tecnologias como hyperthreading e operações vetoriais exigem um processamento ainda mais paralelo para aproveitar o potencial total de cada núcleo.

XVis reúne colaboradores dos projetos de DOE predominantes para visualização em aceleradores e combina seus respectivos recursos em uma biblioteca de visualização unificada chamada VTK-m. O VTK-m permitirá à comunidade de visualização DOE, bem como à comunidade de visualização maior, um único ponto para colaborar, contribuir e alavancar algoritmos massivamente encadeados. o XVis O projeto está fornecendo a infraestrutura, a pesquisa e os algoritmos básicos para a VTK-m, e estamos trabalhando com o SDAV SciDAC Institute para fornecer integração e colaboração em todo o Office of Science.

Integração In Situ As limitações físicas fundamentais impedem que os sistemas de armazenamento sejam dimensionados na mesma proporção que nossos sistemas de computação. Embora grandes simulações normalmente arquivem seus resultados antes que qualquer análise ou visualização seja realizada, essa prática está se tornando cada vez mais impraticável. Assim, a comunidade científica está se voltando para a execução de visualizações in situ com simulação. Essa integração de simulação e visualização remove o gargalo do sistema de armazenamento.

Integrar a visualização in situ à simulação permanece tecnicamente difícil. A XVis aproveita as bibliotecas in situ existentes para integrar técnicas flyweight e modelos de dados avançados para minimizar a sobrecarga de recursos. Dentro de nossas ferramentas de visualização in situ, o XVis integra algoritmos de visualização existentes e aqueles que incorporam a tecnologia de processador emergente. XVis também estuda as técnicas mais recentes para novos desafios de domínio e para a interação post hoc que reconstrói a interação exploratória com dados reduzidos.

Usabilidade Uma desvantagem significativa de usar um fluxo de trabalho que integra simulação com visualização é que uma grande quantidade de interação exploratória é perdida. Técnicas post hoc podem recuperar alguma interação, mas com um escopo ou precisão limitada. Pouco se sabe sobre como essas limitações afetam a usabilidade ou a capacidade de um cientista de formar insight. A XVis realiza estudos de usabilidade para determinar as consequências da visualização in situ e propõe melhores práticas para melhorar a usabilidade.

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Ao contrário de um estudo de escalabilidade, que é sempre quantitativo, os estudos de usabilidade da XVis são em sua maioria qualitativos. Nosso objetivo não é medir o desempenho do usuário; em vez disso, queremos aprender sobre as limitações e benefícios da incorporação de métodos in situ nos fluxos de trabalho dos cientistas. Esses estudos revelam como a simulação, o hardware e os usuários respondem a um design e configuração específicos.

Análise de Proxy O ecossistema de computação científica de escala extrema é um mundo muito mais complicado do que os sistemas amplamente homogêneos do passado. Há uma variação significativamente maior no design da arquitetura do acelerador do que é típico da CPU x86 clássica. A visualização in situ também gera interações complicadas entre a simulação e a visualização que são difíceis de prever. Assim, o comportamento observado em um fluxo de trabalho pode não ser indicativo de outro.

Para estudar melhor o comportamento da visualização em vários fluxos de trabalho em vários sistemas, o XVis cria aplicativos de proxy que caracterizam o comportamento antes que todo o sistema seja executado. Começamos com o design de mini-aplicativos para operações de visualização prototípica e os combinamos com outros mini-aplicativos para criar proxies de aplicativos que caracterizam o comportamento de sistemas maiores. A análise de proxy e o trabalho de tecnologia de processador emergente são simbióticos. As mini-aplicações são derivadas das implementações VTK-m, e o design do VTK-m é guiado pela análise das mini-aplicações.

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" Funções de distribuição de probabilidades geradas in situ para visualização e análise post hoc interativa." Yucong Ye, Tyson Neuroth, Franz Sauer, Kwan-Liu Ma, Giulio Borghesi, Aditya Konduri, Hemanth Kolla e Jacqueline Chen. Em Proceedings of the IEEE Symposium on Large Análise de dados e Visualização (LDAV), outubro de 2016. DOI 10.1109 / LDAV.2016.7874311.

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" Cálculos de iluminação avançada paralela, acelerada por GPU, para visualização de volumes em grande escala." Min Shih, Sílvio Rizzi, Joseph Insley, Thomas Uram, Venkatram Vishwanath, Mark Hereld, Michael E. Papka e Kwan-Liu Ma. Em Proceedings of the IEEE Symposium on Large Análise de dados e Visualização (LDAV), outubro de 2016. DOI 10.1109 / LDAV.2016.7874309.

" VTK-m: Acelerando o Kit de ferramentas de visualização para arquiteturas massivamente encadeadas." Kenneth Moreland, Christopher Sewell, William Usher, Li-ta Lo, Jeremy Meredith, David Pugmire, James Kress, Hendrik Schroots, Kwan-Liu Ma, Hank Childs, Matthew Larsen, Chun-Ming Chen, Robert Maynard e Berk Geveci. Computação Gráfica e Aplicações IEEE, 36 (3), maio / junho de 2016. DOI 10.1109 / MCG.2016.48.

" ParaView Catalyst: Ativando In Situ Análise de dados e visualização." Utkarsh Ayachit, Andrew Bauer, Geveci Berk, Patrick O’Leary, Kenneth Moreland, Nathan Fabian, Jeffrey Mauldin. Em Proceedings of the First Workshop in Infrastructure In Situ para Habilitar Análise e Visualização em Escala Extrema (ISAV 2015), novembro de 2015. pp. 25-29. DOI 10.1145 / 2828612.2828624.