Zamanla değişen hacimsel verilerin dağıtık sistemler yardımıyla görselleştirilmesi

Abstract

Zamanla değişen hacimsel verilerin görselleştirilmesi büyük miktarlarda hesaplamave bellek gerektirmektedir. Paralel sistemler bu tür görselleştirmeleri kabul edilebilirsüreler içinde yapabilme potansiyelini sunmaktadır. Ağ ve bilgisayar teknolojilerindekigelişmeler, bilgisayar kümelerini sadece büyük firmaların değil aynı zamandaüniversiteler, küçük araştırma merkezleri gibi görece küçük işletmelerin kullanımına daaçmıştır.Bu tezde küçük bilgisayar kümelerinin zamanla değişen hacimsel verilerin paralelgörselleştirilmesinde sağlayabileceği imkanlar incelenmiştir.Tezde zamanla değişen hacimsel verilenin görselleştirilmesi için paralel splattingalgoritması kullanılan iki adet yük dengelemesi yaklaşımı gerçeklenmiştir. Bu çalışmada,paralel hesaplamada standart olan, Mesaj Geçme Arayüzü (MPI) uygulamalarıngeliştirilmesinde 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; hacimselverinin boyutu ve yük dengeleme algoritmasının performans üzerindeki etkileriincelenerek sonuçlar değerlendirilmiştir.Yapılan çalışma sonunda özellikle dengesiz dağılan yüklerde statik yük dağıtımıyapmanın performansı olumuz etkilediği görülmüştür. Buna ek olarak voksel sayısıarttıkça sistem verimi düşmektedir. Ayrıca bilgisayar başına düşen optimum süreçsayısının iki olduğu gözlemlenmiştir.

Time-varying volume data visualization is a computationally intensive process andrequires large amount of memory. Parallel processing offers the potential for achieving thevisualization in reasonable times.This thesis discusses the potentials offered by small computer clusters in parallelvisualization 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 makesit easy for developers to concentrate on parallel programming, not to low levelcommunication details.The Mandelbrot set is used as time-varying volume data in visualization. This 4DMandelbrot sets are calculated in the quaternion.By employing our approach, the effects of the number of computers, processes percomputer, volume slices and voxels, Gauss mask size, surface normal extraction volumesize, and load balancing algorithms on the performance are examined and the results areevaluated.As a result of this study it is seen that; especially static load distribution method hasnegative effects on the performance for unbalanced loads. In addition to this, as theproblem size increases the efficiency of the system decreases. Also the optimum number ofprocesses per computers is found to be two.