Visualisierung von Systemen mit großen Teilchenzahlen

Leiter

Bearbeiter

Technik

Prof. Dr. Thomas Ertl

Universitätsstr. 38
70569 Stuttgart
0711/7816-331

Dipl. -Inf. Sebastian Grottel

Universitätsstr. 38
70569 Stuttgart
0711/7816-266

Dr. Guido Reina

Universitätsstr. 38
70569 Stuttgart
0711/7816-288

Dipl.-Phys. Martin Schmid

Universitätsstr. 38
70569 Stuttgart
0711/7816-264

Abbildung 1: GUI des entwickelten Visualisierungswerkzeugs, mit einem Datensatz zur Laserablation aus B5.

Die Visualisierung und Analyse von Molekulardynamikdatensätzen der im SFB716 angestrebten Größenordnung erfordert neue Ansätze und Algorithmen. Langfristiges Ziel dieses Teilprojekts ist die Entwicklung von Methoden, die eine interaktive Exploration und aussagekräftige Repräsentation solcher zeitabhängigen Datensätze erlaubt. Dies erfordert weitreichende Fortschritte bei der Visualisierung von Punktdaten und eine enge Ausrichtung an der spezifischen Anwendungsproblematik.

Abbildung 2: Extraktion der Struktur von MD-Datensätzen für abstrakte Darstellungen (präsentiert auf TopoInVis09; Buchpublikation ausstehend)

Klassische Visualisierungstechniken sind optimiert für Daten auf strukturierten oder unstrukturierten Gittern und sind damit ungeeignet für molekulare und Vielteilchensimulationen, die zeitabhängige, räumlich hochaufgelöste, gitterlose Punktdatensätze liefern. Die Entwicklung spezieller Visualisierungsverfahren für diese Datenart befindet sich noch in den Anfängen und bietet das Potential für langfristige Grundlagenforschung im Bereich der Visualisierung. Dies bezieht sich nicht nur auf die stetig wachsende Größe der Datensätze, sondern auch auf die Entwicklung abstrakter Darstellungen, welche es erlauben die Informationsflut zu reduzieren und gleichzeitig keine wichtigen Informationen aus der Visualisierung entfernen, um so auch zum wissenschaftlichen Fortschritt in der molekulardynamischen Grundlagenforschung beitragen zu können (siehe Abbildung 2). Um eine intuitive Exploration der dynamischen Daten zu erlauben, müssen diese Darstellungsverfahren aktuelle Graphikhardware nutzen und eng an die Bedürfnisse der Endanwender angepasst sein.

Abbildung 3: Automatisiertes Benchmarking-Tool und Beispiel einer Auswertung

Daher wird in der ersten Fördererperiode eine Rahmenanwendung zur Visualisierung von Molekulardynamikdatensätze entwickelt. Diese Software bildet die Grundlage für fortgeschrittenere Visualisierungen der Datensätze, welche in engem Kontakt mit den kooperierenden Teilprojekten erstellt werden.

Zur Optimierung der Rendering-Performance wurde zunächst ein flexibles Benchmarking-Tool entwickelt, das umfangreiche Messreihen autonom durchführt und die Ergebnisse aggregiert und aufbereitet. Dies soll auch die Aktualisierung von Ergebnissen und eine entsprechende Entscheidungsfindung bei Verfügbarkeit neuerer Hardware deutlich vereinfachen. Zunächst wurden vor allem detaillierte Untersuchungen zur Performance und den Bandbreiten-Limitierungen beim Transport umfangreicher dynamischer Daten zwischen CPU und GPU angestellt, da hierfür verschiedene Techniken zur Verfügung stehen, die aber Situationsabhängig sehr unterschiedliche Vorteile bieten. Hier wurde sowohl die absolute Maximalperformance des Datentransports untersucht, als auch deren Einfluß auf die Gesamtperformance des Systems, wenn weitere Lasten hinzukommen (in diesem speziellen Falle vor allem hohe Shader-Last und komplexere Glyphen). Aus den (bisher noch nicht publizierten) Erkenntnissen wird eine optimale Implementierung abgeleitet, die in der sehr heterogenen Hardware-Landschaft des gesamten SFB 716 allgemein eingesetzt werden kann.

Abbildung 4: Graph zur Verdeutlichung des Partikelflusses zwischen Clustern

Um eine interaktive Exploration der Datensätze gewährleisten zu können, spielen effiziente Datenstrukturen eine kritische Rolle. Nicht nur bei der Handhabung der Daten im Hauptspeicher und im Graphikspeicher, sondern auch bei der langfristigen Speicherung in Dateien. Hier ist eine Optimierung der Dateiformate unumgänglich, um Redundanzen und verwendungsspeizifische Wiederaufbereitungen zu minimieren. In Zusammenarbeit mit den Instituten der Projektbereiche A und B und des Teilprojektes D.1 wird hier augenblicklich eine Konsolidierung der verwendeten Dateiformate und unterschiedlichen Datenstrukturen durchgeführt. Ziel ist es, möglichst direkt die Simulationsdaten in Visualisierungs- und Analyseprogrammen einsetzen zu können, ohne die Flexibilität einzubüßen, etwa aus Performancegründen nur die momentan benötigten Untermengen der Daten ohne zusätzliche Schritte einlesen zu können.

Eine effiziente Darstellung und die Möglichkeit zur interaktiven Exploration reichen allerdings nicht aus, um ein effektives Werkzeug für Anwender von Molekulardynamiksimulationen zu stellen. Daher ergänzen wir unsere Visualisierungssoftware in enger Kooperation mit den Endanwendern um Funktionen zur Analyse zeitabhängiger, abgeleiteter Attribute der Datensätze. Erste Zwischenergebnisse dieser Kooperationen sind graphische Repräsentationen der Entwicklung abstrakter Elemente, bzw. konkret die Entwicklung von Molekülclustern in Nukleationsprozessen im Falle von A1 (siehe Abbildung 4). Die aktuelle Forschung in diesem Bereich zielt auf eine Bewertung der unterschiedlichen am TTI verwendeten Clusteringkriterien ab. Hierfür werden unterschiedliche Eigenschaften der verschiedenen Cluster über die Zeit verfolgt und dem Anwender mit verschiedenen Informationsvisualisierungs-Konzepten in Coordinated Views bzw. Fokus+Kontext-Ansichten zur Verfügung gestellt, um die Analyse des resultierenden hochdimensionalen Raums zu vereinfachen.

Publikationen

Konferenzbeiträge

2009

  • Grottel, Sebastian; Reina, Guido; Ertl, Thomas:
    Optimized Data Transfer for Time-dependent, GPU-based Glyphs.
    .
    In: Proceedings of IEEE Pacific Visualization Symposium 2009, S. 65-72. 2009
  • [BibTeX] [XPS] [PDF] [DOI]

    2007

  • Ertl, Thomas; Grottel, Sebastian; Reina, Guido; Vrabec, Jadran:
    Visual Verification and Analysis of Cluster Detection for Molecular Dynamics
    .
    In: Proceedings of IEEE Visualization '07, S. 1624-1631. 2007
  • [BibTeX] [XPS] [PDF] [DOI]
  • Müller, Christoph; Grottel, Sebastian; Ertl, Thomas:
    Image-Space GPU Metaballs for Time-Dependent Particle Data Sets
    .
    In: Proceedings of VMV '07, S. 31-40. 2007
  • [BibTeX] [XPS] [PDF] [DOI]

    Doktorarbeiten

    2008

  • Reina, Guido:
    Visualization of Uncorrelated Point Data
    . Diss., Visualisierungsinstitut der Universität Stuttgart, 2008.
  • [BibTeX] [XPS] [PDF] [DOI]