WikiDer > ParaView

ParaView
ParaView
ParaViewLogo.png
Paraview 5.0
Paraview 5.0
Разработчики)Сандийские национальные лаборатории,
Kitware Inc,
Лос-Аламосская национальная лаборатория
Стабильный выпуск
5.8.0 / 18 февраля 2020 г.; 9 месяцев назад (2020-02-18)[1]
Предварительный выпуск
5.8.0-RC3 / 11 февраля 2020 г.; 9 месяцев назад (2020-02-11)[1]
РепозиторийРепозиторий Paraview
Написано вC, C ++, Фортран, Python
Операционная системаUnix/Linux, macOS, Майкрософт Виндоус
ТипНаучная визуализация, Интерактивная визуализация
Лицензия3-пункт BSD
Интернет сайтwww.paraview.org

ParaView является Открытый исходный код многоплатформенный заявление за интерактивный, научная визуализация. Оно имеет клиент – сервер архитектура для облегчения удаленной визуализации наборов данных и генерирует уровень детализации (LOD) модели для поддержания интерактивной частоты кадров для больших наборов данных. Это приложение, созданное на основе Инструментарий визуализации (VTK) библиотеки. ParaView - это приложение, предназначенное для параллелизма данных на Общая память или мультикомпьютеры и кластеры с распределенной памятью. Его также можно запустить как приложение для одного компьютера.

Резюме

ParaView является Открытый исходный код, мультиплатформенное приложение для анализа и визуализации данных. Paraview известен и используется во многих различных сообществах для анализа и визуализации наборов научных данных.[2] Его можно использовать для создания визуализаций для анализа данных с использованием качественных и количественных методов. Исследование данных может выполняться интерактивно в 3D или программно с использованием возможностей пакетной обработки ParaView.[3]

ParaView был разработан для анализа чрезвычайно больших наборов данных с использованием вычислительных ресурсов с распределенной памятью. Его можно запускать на суперкомпьютерах для анализа наборов данных терашкала а также на ноутбуках для небольших объемов данных.[3]

ParaView - это структура приложения, а также приложение под ключ. База кода ParaView разработана таким образом, что все ее компоненты могут быть повторно использованы для быстрой разработки вертикальных приложений. Эта гибкость позволяет разработчикам ParaView быстро разрабатывать приложения, которые имеют определенные функции для конкретной проблемной области.

ParaView работает в параллельных и однопроцессорных системах с распределенной и общей памятью. Успешно протестирован на Windows, macOS, Linux, IBM Blue Gene, Cray Xt3 и другие Рабочие станции Unix, кластеры и суперкомпьютеры. Под капотом ParaView использует Инструментарий визуализации (VTK) в качестве механизма обработки и рендеринга данных и имеет пользовательский интерфейс, написанный с использованием Qt.

Цели команды ParaView включают следующее:

  • Разработайте мультиплатформенное приложение для визуализации с открытым исходным кодом.
  • Поддержка моделей распределенных вычислений для обработки больших наборов данных.
  • Создайте открытый, гибкий и интуитивно понятный пользовательский интерфейс.
  • Разработайте расширяемую архитектуру на основе открытых стандартов.

История

Проект ParaView стартовал в 2000 году.[4] в результате совместной работы Kitware, Inc. и Лос-Аламосская национальная лаборатория за счет финансирования, предоставленного программой ASCI Views Министерства энергетики США. О первом публичном выпуске было объявлено в октябре 2002 года.

Независимо от ParaView, Kitware разработала веб-систему визуализации в декабре 2001 года. Этот проект финансировался SBIR Этапа I и II из Исследовательская лаборатория армии США и в конечном итоге стал ParaView Enterprise Edition. PVEE внес значительный вклад в развитие клиент-серверной архитектуры ParaView.

В сентябре 2005 г. Kitware, Национальная лаборатория Сандии и CSimSoft (ныне Coreform LLC) начали разработку ParaView 3.0.[5] ParaView 3.0 был выпущен в мае 2007 года. В июне 2013 года был выпущен ParaView 4.0, эта версия была основана на VTK 6.0.[6] Версия 5.0 была выпущена в январе 2016 года, эта версия включала новый бэкенд отрисовки.[7]

Функции

Моделирование потока с использованием OpenFOAM и ParaView для визуализации

Возможности визуализации

  • Обрабатывает структурированные (однородные прямолинейные, неоднородные прямолинейные и криволинейные сетки), неструктурированные, полигональные, графические, многоблочные и типы данных AMR.
  • Все операции обработки (фильтры) производят наборы данных. Это позволяет пользователю обрабатывать результат каждой операции или результаты в виде файла данных. Например, пользователь может выделить поверхность среза, уменьшить количество точек на этой поверхности путем маскирования и применить к результату глифы (то есть векторные стрелки).
  • Поля векторов можно проверить, применяя глифы (стрелки, конусы, линии, сферы и различные 2D-глифы) к точкам в наборе данных. Глифы могут масштабироваться с помощью скаляров, компонента вектора или величины вектора и могут быть ориентированы с помощью векторного поля.
  • Контуры и изоповерхности могут быть извлечены из всех типов данных с помощью скаляров или векторных компонентов. Результаты можно раскрасить любой другой переменной или обработать дальше. По возможности, структурированные контуры / изоповерхности данных извлекаются с помощью быстрых и эффективных алгоритмов, которые используют эффективную компоновку данных.
  • Подрегион набора данных может быть выделен путем вырезания или отсечения с произвольной плоскостью (все типы данных), указанием пороговых критериев для исключения ячеек (все типы данных) и / или указанием VOI (интересующий объем - типы структурированных данных) Только).
  • Линии тока могут быть созданы с использованием постоянного шага или адаптивных интеграторов. Результаты могут отображаться в виде точек, линий, трубок, лент и т. Д. И могут обрабатываться множеством фильтров. Пути частиц можно извлечь из временных наборов данных.
  • Точки в наборе данных можно деформировать (смещать) с помощью скаляров (при заданном пользователем векторе смещения) или с помощью векторов (недоступно для нелинейных прямолинейных сеток).
  • С помощью калькулятора массива можно вычислить новые переменные, используя существующие массивы полей точек или ячеек. Поддерживается множество скалярных и векторных операций.
  • Расширенная обработка данных может выполняться с помощью программируемого фильтра Python с VTK, NumPy, SciPy и другими модулями Python.
  • Данные можно исследовать в точке или вдоль линии. Результаты отображаются графически или в виде текста и могут быть экспортированы для дальнейшего анализа. Данные также могут быть извлечены с течением времени (включая статистическую информацию, такую ​​как минимальное, максимальное и стандартное отклонение).
  • Данные можно проверять количественно с помощью мощного механизма выбора и просмотра электронной таблицы: механизм выбора позволяет пользователю сосредоточиться на важном подмножестве набора данных, используя либо интерактивный выбор, указав точку, либо выбрав прямоугольную область, а также механизмы количественного выбора.
  • Представление электронной таблицы позволяет пользователю просматривать либо весь набор данных, либо выбранное подмножество как необработанные числа.
  • ParaView по умолчанию предоставляет множество других источников данных и фильтров. Любой VTK источник или фильтр можно добавить, предоставив простой XML описание.

Ввод / вывод и формат файла

  • Поддерживает различные форматы файлов, включая: VTK (новые и унаследованные, все типы, включая параллельный, ASCII и двоичный, можно читать и писать).
  • EnSight 6 и EnSight Gold (все типы, включая параллельный, ASCII и двоичный; поддерживаются несколько частей - каждая часть загружается отдельно и может обрабатываться отдельно) (только чтение).
  • Plot3D (ASCII и двоичный, C или Fortran; поддержка нескольких блоков, гашение I в настоящее время частично поддерживается) (только чтение).
  • CGNS (поддержка нескольких блоков, неустойчивых решений и деформации сетки на основе HDF5 формат низкого уровня) (только чтение).
  • Различные форматы многоугольных файлов, включая STL и BYU (по умолчанию только для чтения, другие средства записи VTK могут быть добавлены путем написания описания XML).
  • Поддерживаются многие другие форматы файлов.
  • Любой источник или фильтр VTK можно добавить, предоставив простое описание XML (VTK предоставляет множество средств чтения).
  • Поскольку ParaView имеет открытый исходный код, пользователь может предоставить своих читателей и авторов.

Взаимодействие с пользователем

  • Интуитивно понятный и гибкий интерфейс, основанный на фреймворке приложений Qt.
  • Позволяет изменять параметры многих фильтров, напрямую взаимодействуя с 3D-видом с помощью 3D-виджетов (манипуляторов). Например, пользователь может управлять исходной линией фильтра линии обтекаемости, щелкнув контрольную точку и перетащив линию в новое место.
  • Компактный дизайн пользовательского интерфейса. По умолчанию все важные инструменты расположены в главном окне. Это устраняет необходимость в большом количестве окон, которые часто трудно найти на загроможденном рабочем столе. Также возможно убрать инспекторов из главного окна.
  • Поддерживает интерактивную частоту кадров даже при работе с большими данными за счет использования моделей с уровнем детализации (LOD). Пользователь определяет порог (количество точек), за которым во время взаимодействия отображается уменьшенная версия модели (размер модели также можно регулировать). По окончании взаимодействия визуализируется большая модель.

Большие данные и распределенные вычисления

  • Работает параллельно в системах с распределенной и общей памятью с использованием MPI. К ним относятся кластеры рабочих станций, системы визуализации, большие серверы, суперкомпьютеры и т. Д.
  • Пользовательский интерфейс запускается на отдельном компьютере в режиме клиент / сервер.
  • ParaView использует параллельную модель данных, в которой данные разбиваются на части для обработки различными процессами. Большинство алгоритмов визуализации работают без каких-либо изменений при параллельной работе. ParaView также поддерживает фантомные уровни, используемые для получения результатов, не зависящих от деталей. Призрачные уровни - это точки / ячейки, совместно используемые процессами и используемые алгоритмами, которые требуют информации о соседстве.
  • Поддерживает как распределенный рендеринг (где результаты рендерится на каждом узле и позже объединяются с использованием буфера глубины), так и локальный рендеринг (когда результирующие полигоны собираются на одном узле и визуализируются локально) и их комбинацию (например, детализированные модели могут отображаться локально, тогда как полная модель отображается распределенным образом). Это обеспечивает масштабируемую визуализацию больших данных без ущерба для производительности при работе с меньшими данными.
  • Распределенный рендеринг и мозаичное отображение выполняются с использованием библиотеки Sandia Ice-T.

Сценарии и расширяемость

  • ParaView полностью поддерживает сценарии с использованием простого, но мощного языка Python. Механизм обработки данных ParaView, называемый диспетчером серверов, полностью доступен через интерфейс Python. Все изменения, внесенные в движок через Python, автоматически отражаются в пользовательском интерфейсе.
  • ParaView можно запускать как пакетное приложение с использованием интерфейса Python. Мы успешно запустили ParaView на суперкомпьютерах, включая IBM Blue Gene и Cray Xt3, в пакетном режиме.
  • Распределенная обработка данных может выполняться на Python с помощью программируемого фильтра Python. Этот фильтр без проблем работает с NumPy и SciPy.
  • Дополнительные модули могут быть добавлены либо путем написания XML-описания интерфейса, либо путем написания C ++ классы. Интерфейс XML позволяет пользователям / разработчикам добавлять свои собственные фильтры VTK в ParaView без написания какого-либо специального кода и / или повторной компиляции.[8][9]

ParaView используется

  • Моделирование глобального распространения сейсмических волн

  • Визуализация вихря

  • ParaView: просмотр карты мира

  • Смещение в направлении x из-за единичной точечной силы, помещенной поверх полупространства.

  • Осевое напряжение консольной балки

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б «Теги · ParaView / ParaView · GitLab». Получено 18 февраля 2020.
  2. ^ Никлас Ребер (6 августа 2014 г.). Учебник Paraview для науки о климате (PDF). DKRZ, Deutsches Klimarechenzentrum. Архивировано из оригинал (PDF) 10 марта 2016 г.. Получено 8 марта, 2016.
  3. ^ а б Уткарш Аячит (22 января 2015 г.). Руководство ParaView: приложение для параллельной визуализации (PDF). Kitware, Inc. ISBN 1930934300. Получено 8 марта, 2016.
  4. ^ Kitware (10 марта 2000 г.). «Kitware подписывает контракт на разработку инструментов параллельной обработки». Получено 8 марта, 2016.
  5. ^ Kitware (13 марта 2007 г.). «Альфа-версия ParaView III». Получено 8 марта, 2016.
  6. ^ Kitware (17 июня 2013 г.). «ParaView 4.0.1 доступен для загрузки». Получено 11 октября, 2016.
  7. ^ Kitware (12 января 2016 г.). «ParaView 5.0.0 доступен для загрузки». Получено 11 октября, 2016.
  8. ^ Kitware (13 ноября 2015 г.). "ParaView / Plugin HowTo". Получено 8 марта, 2016.
  9. ^ Kitware (22 августа 2012 г.). «ParaView / Расширение ParaView во время компиляции». Получено 8 марта, 2016.
  10. ^ Дэвид Хайэм (17 марта 2005 г.). «Sandia National Labs достигла прорывной производительности, используя технологию NVIDIA для научной визуализации». Получено 8 марта, 2016.
  11. ^ OpenCFD Ltd (ESI Group) (13 января 2016 г.). «OpenFOAM® v3.0 +: новая функция постобработки». Архивировано из оригинал 29 января 2016 г.. Получено 8 марта, 2016.
  12. ^ Рассел Тейлор. "Comp / Phys / Mtsc 715, Визуализация в науках". Получено 8 марта, 2016.
  13. ^ Национальный центр вычислительных наук при Национальной лаборатории Ок-Ридж (16 января 2016 г.). «Запуск ParaView на Титане». Получено 8 марта, 2016.
  14. ^ «Постобработка через стороннее решение - Документация SimScale». www.simscale.com. Получено 2018-01-15.
  15. ^ SimScale GmbH (08.03.2016), Вебинар | Постобработка онлайн с SimScale, получено 2018-01-15
  16. ^ «Постобработка с ParaView для Formula Student». SimScale. Получено 2018-01-15.
  17. ^ "Галерея примеров FEATool Multiphysics ParaView Glance". www.featool.com. Получено 2019-04-24.

внешняя ссылка