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Hochauflösende Stereo-Rückprojektionswand mit Graphik-Cluster

Subject Area Computer Science
Term Funded in 2010
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 163536451
 
Final Report Year 2016

Final Report Abstract

Die hochauflösende Stereo-Rückprojektionswand und der zu ihrem Betrieb beschaffte GPU-Cluster sind am Visualisierungsinstitut der Universität Stuttgart, einer zentralen Forschungseinrichtung der Universität, installiert. Der Cluster dient dabei nicht nur zum Betrieb der Powerwall, sondern auch der Forschung im Bereich verteilte Visualisierung und High-Performance-Computing/Visualization. Die geringe Größe der Pixel der Powerwall ermöglicht wie erwartet eine bisher nicht gekannte Tiefenwahrnehmung, von der alle Stereo-Anwendungen profitieren. Eingesetzt wurde dies hauptsächlich bei der Visualisierung von Simulationsergebnissen aus Materialwissenschaften und Biologie (im Kontext des SFB 716), wie auch für geographische Daten. Diesen Anwendungen ist gemein, dass sie über eine große Menge an Datenpunkten (z. B. bei Laserablationssimulationen) und Details verfügen, die durch die große Zahl von Pixeln erst in ihrer Gesamtheit sichtbar werden. Ähnlich verhält es sich bei vergleichender Visualisierung, die nahezu beliebig mit der Zahl der Pixel skaliert. Die große Anzahl von Pixeln, die gefüllt werden muss, stellte jedoch auch eine Herausforderung für Algorithmen wie Volumen-Rendering dar. Die Komplexität der Gesamtanlage mit einem heterogenen Cluster erlaubte dabei eine Vielzahl unterschiedlicher Ansätze, deren Verhalten nur schwer vorhersehbar und teilweise auch unterwartet war. Powerwall und Cluster dienten dabei nicht nur als Plattform für die Experimente, sondern konnten auch direkt zur visuellen Performance-Analyse genutzt werden (im SFB/TRR 161). Ebenso diente das Gesamtsystem als Plattform zur Untersuchung fehlertoleranter Visualisierungstechniken. Der GPU-Cluster wurde nicht nur zum Betrieb der Powerwall eingesetzt, sondern stand auch für Berechnungen zur Verfügung. Anwendungen waren HPC-Aufgaben wie die Parametersuche für prozedurale Texturen. Die Berechnung relativistischer Visualisierungen oder auch die Synthese von 3D-Sound mit physikalisch basierten Rendering-Techniken profitierten jedoch insbesondere von der durchgängigen Verfügbarkeit von GPUs auf allen Knoten des Clusters. Selbiges gilt für die Rekonstruktion dreidimensionaler Volumenmodelle planetarer Nebel aus Teleskopaufnahmen, wie auch die parallele Erzeugung einer großen Zahl von Varianten zur vergleichenden Visualisierung.

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