파라뷰

ParaView
파라뷰
ParaViewLogo.png
Paraview 5.0.png
패러뷰 5.0
개발자산디아 국립 연구소
킷웨어 주식회사,
로스 알라모스 국립 연구소
안정적 해제
5.9.0 / 2021년 1월 28일; 11개월 전(2021-01-28)[1]
릴리스 미리 보기
5.8.0-RC3 / 2020년 2월 11일; 23개월 전(2020-02-11)[1]
리포지토리패러뷰 리포지토리
기록 위치C, C++, 포트란, 파이톤
엔진
  • 시각화 툴킷
Edit this at Wikidata
운영 체제Unix/Linux, MacOS, Microsoft Windows
유형과학적 시각화, 대화형 시각화
면허증3-클라우드 BSD
웹사이트www.paraview.org

ParaView는 대화형 과학적 시각화를 위한 오픈 소스 다중 플랫폼 애플리케이션이다. 데이터셋의 원격 시각화를 촉진하는 클라이언트-서버 아키텍처를 보유하고 있으며, 대규모 데이터셋의 대화형 프레임률을 유지하기 위해 상세(LOD) 모델을 생성한다. VTK(Visualization Toolkit) 라이브러리 위에 구축된 애플리케이션이다. ParaView는 공유 메모리 또는 분산 메모리 멀티컴퓨터와 클러스터의 데이터 병렬화를 위해 설계된 애플리케이션이다. 그것은 또한 단일 컴퓨터 어플리케이션으로도 실행될 수 있다.

요약

ParaView는 오픈 소스 다중 플랫폼 데이터 분석 및 시각화 애플리케이션이다. Paraview는 과학 데이터 세트를 분석하고 시각화하기 위해 많은 다른 커뮤니티에서 알려져 있다.[2] 질적·정량적 기법을 이용해 데이터를 분석하는 시각화 구축에 활용할 수 있다. 데이터 탐사는 ParaView의 일괄 처리 기능을 이용하여 3D 또는 프로그래밍 방식으로 수행될 수 있다.[3]

ParaView는 분산된 메모리 컴퓨팅 리소스를 사용하여 매우 큰 데이터셋을 분석하기 위해 개발되었다. 그것은 작은 데이터를 위해 노트북뿐만 아니라 테라스케일의 데이터셋을 분석하기 위해 슈퍼컴퓨터에서 실행될 수 있다.[3]

ParaView는 턴키 애플리케이션뿐만 아니라 애플리케이션 프레임워크다. ParaView 코드 베이스는 모든 구성요소를 수직 응용프로그램을 신속하게 개발하기 위해 재사용할 수 있는 방식으로 설계된다. 이러한 유연성을 통해 ParaView 개발자들은 특정 문제 도메인을 위한 특정 기능을 가진 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있다.

ParaView는 분산 및 공유 메모리 병렬 및 단일 프로세서 시스템에서 실행된다. Windows, MacOS, Linux, IBM Blue Gene, Cray Xt3 및 다양한 Unix 워크스테이션, 클러스터 및 슈퍼컴퓨터에서 성공적으로 테스트되었다. 후드 아래에서 ParaView는 데이터 처리 및 렌더링 엔진으로 VTK(Visualization Toolkit)를 사용하고 QT를 사용하여 사용자 인터페이스를 작성한다.

ParaView 팀의 목표는 다음과 같다.

  • 오픈 소스 다중 플랫폼 시각화 응용 프로그램 개발
  • 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 분산 계산 모델 지원
  • 유연하고 직관적인 개방형 사용자 인터페이스를 만드십시오.
  • 개방형 표준을 기반으로 확장 가능한 아키텍처를 개발하십시오.

역사

ParaView 프로젝트는 미국 에너지부 ASCI Views 프로그램이 제공하는 자금후원을 통해 킷웨어, 주식회사, 로스앨러모스 국립 연구소가 협력하는 노력의 일환으로 2000년에[4] 시작되었다. 첫 공개는 2002년 10월에 발표되었다.

ParaView와는 별개로, Kitware는 2001년 12월에 웹 기반 시각화 시스템을 개발했다. 이 프로젝트는 미국 육군 연구소의 1단계와 2단계 SBIR에 의해 자금을 지원받았고, 결국 ParaView Enterprise Edition이 되었다. PVEE는 ParaView의 클라이언트/서버 아키텍처 개발에 크게 기여했다.

2005년 9월에 Kitware, Sandia National Labs, CSimSoft(현재의 Coreform LLC)가 ParaView 3.0 개발을 시작하였으며,[5] 2007년 5월에 ParaView 3.0이 출시되었다. 2013년 6월 ParaView 4.0이 출시되었으며, 이 버전은 VTK 6.0을 기반으로 하였다.[6] 버전 5.0은 2016년 1월에 출시되었으며, 이 버전은 새로운 렌더링 백엔드를 포함했다.[7]

특징들

시각화 기능

  • 정형화된 처리(단일직선, 불균일직선 및 곡선 그리드), 비정형, 다각형, 이미지, 다중 블록 및 AMR 데이터 유형.
  • 모든 처리 작업(필터)은 데이터셋을 생성한다. 이를 통해 사용자는 모든 작업의 결과나 결과를 데이터 파일로 추가로 처리할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 절단면을 추출하고 마스킹하여 이 표면의 점 수를 줄인 후 결과에 글리프(즉, 벡터 화살표)를 적용할 수 있다.
  • 벡터 필드는 데이터 집합의 점에 글리프(화살표, 원추, 선, 구, 다양한 2D 글리프)를 적용하여 검사할 수 있다. 글리프는 스칼라, 벡터 성분 또는 벡터 크기에 의해 스케일링될 수 있으며 벡터 필드를 사용하여 방향을 지정할 수 있다.
  • 등고선과 이소서페이스는 스칼라나 벡터 구성요소를 사용하여 모든 데이터 유형에서 추출할 수 있다. 결과는 다른 변수에 의해 색칠되거나 추가로 처리될 수 있다. 가능한 경우 효율적인 데이터 레이아웃을 사용하는 빠르고 효율적인 알고리즘을 사용하여 구조화된 데이터 등고선/이소서페이스가 추출된다.
  • 데이터 집합의 하위 영역은 임의 평면(모든 데이터 유형)으로 잘라내거나 잘라내거나 셀을 제외하는 임계값 기준(모든 데이터 유형)을 지정하거나 VOI(관심 볼륨 - 구조화된 데이터 유형만 해당)를 지정하여 추출할 수 있다.
  • 일정한 단계 또는 적응형 통합자를 사용하여 유선형을 생성할 수 있다. 결과는 점, 선, 튜브, 리본 등으로 표시할 수 있으며, 다수의 필터로 처리할 수 있다. 입자 경로는 임시 데이터 세트에서 추출할 수 있다.
  • 데이터 집합의 포인트는 스칼라(사용자 정의 변위 벡터) 또는 벡터(비선형 직선 그리드에 사용할 수 없음)로 뒤틀릴 수 있다.
  • 배열 계산기를 사용하면 기존 점 또는 셀 필드 배열을 사용하여 새 변수를 계산할 수 있다. 다수의 스칼라와 벡터 연산이 지원된다.
  • 고급 데이터 처리는 VTK, NumPy, SciPy 및 기타 Python 모듈이 있는 Python Programmable 필터를 사용하여 수행할 수 있다.
  • 데이터는 한 지점에서 또는 선을 따라 검사할 수 있다. 결과는 그래픽 또는 텍스트로 표시되며 추가 분석을 위해 내보낼 수 있다. 시간 경과에 따라 데이터를 추출할 수도 있다(최소, 최대, 표준 편차와 같은 통계 정보 포함).
  • 강력한 선택 메커니즘과 스프레드시트 보기를 사용하여 정량적으로 데이터를 검사할 수 있다. 선택 메커니즘은 사용자가 점을 선택하거나 직사각형 영역뿐만 아니라 정량적 선택 메커니즘을 선택하여 양방향 선택을 사용하여 데이터 집합의 중요한 부분 집합에 집중할 수 있도록 한다.
  • 스프레드시트 보기를 사용하면 전체 데이터 집합 또는 선택한 하위 집합을 원시 번호로 검사할 수 있다.
  • ParaView는 기본적으로 다른 많은 데이터 원본과 필터를 제공한다. 모든 VTK 소스 또는 필터는 간단한 XML 설명을 제공하여 추가할 수 있다.

입력/출력 및 파일 형식

  • 다음을 포함한 다양한 파일 형식 지원: VTK(새 및 레거시, 병렬, ASCII 및 바이너리를 포함한 모든 유형을 읽고 쓸 수 있음)
  • EnSight 6 및 EnSight Gold(병렬, ASCII 및 이진을 포함한 모든 유형, 다중 부품 지원 - 각 부품은 개별적으로 로드되며 개별적으로 처리할 수 있음) (읽기 전용)
  • CGNS(HDF5 로우 레벨 포맷에 기반한 다중 블록, 불안정 솔루션 및 메쉬 변형 지원) (읽기 전용)
  • STL 및 BYU를 포함한 다양한 폴리곤 파일 형식(기본적으로, 읽기 전용, 기타 VTK 작성자는 XML 설명을 작성하여 추가할 수 있음)
  • 다른 파일 형식도 많이 지원된다.
  • 모든 VTK 소스 또는 필터는 단순한 XML 설명을 제공함으로써 추가될 수 있다(VTK는 많은 판독기를 제공한다).
  • ParaView는 오픈 소스이기 때문에, 사용자는 자신의 독자들과 작가들을 제공할 수 있다.

사용자 상호 작용

  • Qt 애플리케이션 프레임워크를 기반으로 한 직관적이고 유연한 인터페이스.
  • 3D 위젯(매니뮬레이터)을 사용하여 3D 뷰와 직접 상호 작용하여 많은 필터의 매개변수를 변경할 수 있다. 예를 들어 사용자는 제어점을 클릭하고 선을 새 위치로 끌어 능률적인 필터의 시드 라인을 조작할 수 있다.
  • 컴팩트한 사용자 인터페이스 설계. 기본적으로 모든 중요한 도구는 메인 창에 위치한다. 이것은 종종 어수선한 바탕화면에서 찾기 어려운 많은 수의 윈도우를 필요로 하지 않게 한다. 주창에서 검사관들을 전단하는 것도 가능하다.
  • LOD(Level-of-Detail) 모델을 사용하여 대용량 데이터 작업 시에도 인터랙티브 프레임률을 유지 사용자는 상호작용 중에 모델의 축소 버전이 표시되는 임계값(점 수)을 결정한다(모델의 크기 또한 조정할 수 있다). 교호작용이 끝나면 큰 모델이 렌더링된다.

대용량 데이터 및 분산 컴퓨팅

  • MPI를 사용하여 분산 및 공유 메모리 시스템에서 병렬 실행 여기에는 워크스테이션 클러스터, 시각화 시스템, 대형 서버, 슈퍼컴퓨터 등이 포함된다.
  • 사용자 인터페이스는 클라이언트/서버 모드를 사용하여 별도의 컴퓨터에서 실행된다.
  • ParaView는 데이터가 조각으로 쪼개져 다른 프로세스에 의해 처리되는 데이터 병렬 모델을 사용한다. 대부분의 시각화 알고리즘은 병렬로 실행할 때 변경 없이 기능한다. ParaView는 또한 조각 불변 결과를 생성하는 데 사용되는 유령 수준을 지원한다. 고스트 레벨은 프로세스 간에 공유되는 포인트/셀이며 주변 정보를 필요로 하는 알고리즘에 의해 사용된다.
  • 분산 렌더링(각 노드에서 결과를 렌더링하고 나중에 깊이 버퍼를 사용하여 합성), 로컬 렌더링(결과 폴리곤을 한 노드에서 수집하여 로컬로 렌더링) 및 두 가지 조합(예: 전체 모델이 렌더링되는 동안 세부 수준 모델은 로컬로 렌더링할 수 있음) 지원 분산된 태도). 이것은 작은 데이터로 작업할 때 성능 저하 없이 대용량 데이터에 대해 확장 가능한 렌더링을 제공한다.
  • 분산 렌더링 및 타일 디스플레이는 산디아의 Ice-T 라이브러리를 사용하여 수행된다.

스크립팅 및 확장성

  • ParaView는 단순하지만 강력한 Python 언어를 사용하여 완벽하게 스크립팅할 수 있다. 서버 매니저라고 불리는 ParaView의 데이터 엔진은 Python 인터페이스를 통해 충분히 접근할 수 있다. Python을 통해 엔진에 적용된 모든 변경 사항은 사용자 인터페이스에 자동으로 반영된다.
  • ParaView는 Python 인터페이스를 사용하여 일괄 응용 프로그램으로 실행될 수 있다. 우리는 배치 모드를 사용하여 IBM Blue Gene과 Cray Xt3가 포함된 슈퍼컴퓨터에서 ParaView를 성공적으로 실행했다.
  • Python Programmable Filter를 사용하여 Python에서 분산 데이터 처리를 수행할 수 있다. 이 필터는 NumPy, SciPy와 매끄럽게 기능한다.
  • 인터페이스에 대한 XML 설명을 작성하거나 C++ 클래스를 작성하여 추가 모듈을 추가할 수 있다. XML 인터페이스는 사용자/개발자가 특별한 코드를 작성하거나 다시 컴파일하지 않고도 자신의 VTK 필터를 ParaView에 추가할 수 있도록 한다.[8][9]

사용 중인 ParaView

  • 전지구 지진파 전파 시뮬레이션

  • 소용돌이 시각화

  • ParaView: 세계 지도 보기

  • 절반의 공간 위에 놓인 단위점 힘에 의한 x 방향의 변위

  • 캔틸레버 보의 축응력

참고 항목

참조

  1. ^ a b "Tags · ParaView / ParaView · GitLab". Retrieved 28 January 2021.
  2. ^ Niklas Röber (August 6, 2014). Paraview Tutorial for Climate Science (PDF). DKRZ, Deutsches Klimarechenzentrum. Archived from the original (PDF) on March 10, 2016. Retrieved March 8, 2016.
  3. ^ a b Utkarsh Ayachit (January 22, 2015). The ParaView Guide: A Parallel Visualization Application (PDF). Kitware, Inc. ISBN 1930934300. Retrieved March 8, 2016.
  4. ^ Kitware (March 10, 2000). "Kitware Signs Contract to Develop Parallel Processing Tools". Retrieved March 8, 2016.
  5. ^ Kitware (March 13, 2007). "ParaView III Alpha Release". Retrieved March 8, 2016.
  6. ^ Kitware (June 17, 2013). "ParaView 4.0.1 available for download". Retrieved October 11, 2016.
  7. ^ Kitware (January 12, 2016). "ParaView 5.0.0 available for download". Retrieved October 11, 2016.
  8. ^ Kitware (November 13, 2015). "ParaView/Plugin HowTo". Retrieved March 8, 2016.
  9. ^ Kitware (August 22, 2012). "ParaView/Extending ParaView at Compile Time". Retrieved March 8, 2016.
  10. ^ David Higham (March 17, 2005). "Sandia National Labs Achieves Breakthrough Performance Using NVIDIA Technology for Scientific Visualization". Retrieved March 8, 2016.
  11. ^ OpenCFD Ltd (ESI Group) (January 13, 2016). "OpenFOAM® v3.0+: New Post-processing Functionality". Archived from the original on January 29, 2016. Retrieved March 8, 2016.
  12. ^ Russell Taylor. "Comp/Phys/Mtsc 715, Visualization in the Sciences". Retrieved March 8, 2016.
  13. ^ National Center for Computational Sciences at Oak Ridge National Laboratory (January 16, 2016). "Running ParaView on Titan". Retrieved March 8, 2016.
  14. ^ "Post-processing via 3rd-party solution — SimScale Documentation". www.simscale.com. Retrieved 2018-01-15.
  15. ^ SimScale GmbH (2016-03-08), Webinar Online Post-Processing with SimScale, retrieved 2018-01-15
  16. ^ "Post-Processing with ParaView for Formula Student". SimScale. Retrieved 2018-01-15.
  17. ^ "FEATool Multiphysics ParaView Glance Examples Gallery". www.featool.com. Retrieved 2019-04-24.

외부 링크