ПараВью

ПараВью
	Паравью 5.0
Разработчик(и)	Сандианские национальные лаборатории , ; Китваре Инк , ; Лос-Аламосская национальная лаборатория
Стабильная версия	5.12.1 / 17 мая 2024 г .; 2 месяца назад
Предварительный выпуск	5.13.0-RC1 / 18 июня 2024 г .; 46 дней назад
Репозиторий	Репозиторий Паравью
Написано в	С , С++ , Фортран , Питон
Двигатель	Инструментарий визуализации ;
Операционная система	Unix / Linux , macOS , Microsoft Windows
Тип	Научная визуализация , Интерактивная визуализация
Лицензия	3-пунктовый BSD
Веб-сайт	www.paraview.org

ParaView это с открытым исходным кодом многоплатформенное приложение для интерактивной . научной визуализации — Он имеет архитектуру клиент-сервер для облегчения удаленной визуализации наборов данных и генерирует модели уровня детализации (LOD) для поддержания интерактивной частоты кадров для больших наборов данных. Это приложение, созданное на основе библиотек Visualization Toolkit (VTK) . ParaView — это приложение, предназначенное для параллелизма данных на мультикомпьютерах и кластерах с общей или распределенной памятью. Его также можно запустить как приложение для одного компьютера.

Краткое содержание

ParaView — это с открытым исходным кодом многоплатформенное 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 терамасштабного масштаба , а также на ноутбуках для анализа данных меньшего размера. ^[3]

ParaView — это платформа приложений, а также приложение «под ключ». База кода ParaView спроектирована таким образом, что все ее компоненты можно повторно использовать для быстрой разработки вертикальных приложений. Такая гибкость позволяет разработчикам ParaView быстро разрабатывать приложения, обладающие определенной функциональностью для конкретной проблемной области.

ParaView работает на параллельных и однопроцессорных системах с распределенной и общей памятью. Он был успешно протестирован на Windows , macOS , Linux , IBM Blue Gene, Cray Xt3 и различных рабочих станциях, кластерах и суперкомпьютерах Unix . Под капотом ParaView используется Visualization Toolkit (VTK) в качестве механизма обработки и рендеринга данных, а пользовательский интерфейс написан с использованием Qt.

Цели команды ParaView включают в себя следующее:

Разработайте многоплатформенное 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 совместных усилий Kitware, Inc. и Национальной лаборатории Лос-Аламоса за счет финансирования, предоставленного программой ASCI Views Министерства энергетики США. О первом публичном выпуске было объявлено в октябре 2002 года.

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

В сентябре 2005 года Kitware, Sandia National Labs 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 механизм рендеринга. ^[7]

Функции

Возможности визуализации

Обрабатывает структурированные (равномерные прямолинейные, неоднородные прямолинейные и криволинейные сетки), неструктурированные, полигональные, изображения, многоблочные типы данных и типы данных AMR.
Все операции обработки (фильтры) создают наборы данных. Это позволяет пользователю либо дополнительно обрабатывать результат каждой операции, либо результаты в виде файла данных. Например, пользователь может извлечь поверхность разреза, уменьшить количество точек на этой поверхности путем маскировки и применить к результату глифы (т.е. векторные стрелки).
Поля векторов можно проверять, применяя глифы (стрелки, конусы, линии, сферы и различные двумерные глифы) к точкам в наборе данных. Глифы можно масштабировать с помощью скаляров, компонентов вектора или величины вектора, а также ориентировать с помощью векторного поля.
Контуры и изоповерхности можно извлечь из всех типов данных с помощью скаляров или векторных компонентов. Результаты можно раскрасить любой другой переменной или обработать дальше. Когда это возможно, контуры/изоповерхности структурированных данных извлекаются с помощью быстрых и эффективных алгоритмов, которые используют эффективное расположение данных.
Подобласть набора данных можно извлечь путем вырезания или обрезки произвольной плоскости (все типы данных), указав пороговые критерии для исключения ячеек (все типы данных) и/или указав VOI (интересующий объем — структурированные типы данных). только).
Линии оптимизации можно генерировать с использованием постоянного шага или адаптивных интеграторов. Результаты могут отображаться в виде точек, линий, трубок, лент и т. д. и обрабатываться множеством фильтров. Пути частиц можно извлечь из временных наборов данных.
Точки в наборе данных могут быть деформированы (смещены) с помощью скаляров (при заданном пользователем векторе смещения) или векторов (недоступно для нелинейных прямолинейных сеток).
С помощью калькулятора массивов новые переменные можно вычислять, используя существующие массивы полей точек или ячеек. Поддерживается множество скалярных и векторных операций.
Расширенную обработку данных можно выполнить 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, используя мощный механизм выбора и представление электронной таблицы. Механизм выбора позволяет пользователю сосредоточиться на важном подмножестве набора данных, используя либо интерактивный выбор путем выбора точки, либо выбор прямоугольной области, а также механизмы количественного выбора.
Представление электронной таблицы позволяет пользователю проверять либо весь набор данных, либо выбранное подмножество в виде необработанных чисел.
ParaView по умолчанию предоставляет множество других источников данных и фильтров. Любой источник или фильтр VTK можно добавить, предоставив простое описание XML .

Ввод/вывод и формат файла

Поддерживает различные форматы файлов, включая: VTK (новые и устаревшие, все типы, включая параллельные, ASCII и двоичные, можно читать и записывать).
EnSight 6 и EnSight Gold (все типы, включая параллельные, ASCII и двоичные; поддерживаются несколько частей — каждая часть загружается отдельно и может обрабатываться индивидуально) (только чтение).
CGNS (поддержка множественных блоков, нестационарных решений и деформации сетки, на основе HDF5 ) (только чтение). низкоуровневого формата
Различные форматы полигональных файлов, включая STL и BYU (по умолчанию только для чтения, другие средства записи VTK можно добавить, написав описание XML).
Поддерживаются многие другие форматы файлов.
Любой источник или фильтр VTK можно добавить, предоставив простое описание в формате XML (VTK предоставляет множество средств чтения).
Поскольку ParaView имеет открытый исходный код, пользователь может предоставить свои собственные программы чтения и записи.

Взаимодействие с пользователем

Интуитивно понятный и гибкий интерфейс, основанный на платформе приложений Qt.
Позволяет изменять параметры многих фильтров путем прямого взаимодействия с 3D-виджетами (манипуляторами). Например, пользователь может манипулировать исходной линией фильтра линий тока, 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 можно срезать инспекторов из главного окна.
Поддерживает интерактивную частоту кадров даже при работе с большими данными за счет использования моделей уровня детализации (LOD). Пользователь определяет порог (количество баллов), за которым при взаимодействии отображается уменьшенная версия модели (размер модели также можно регулировать). После завершения взаимодействия рендерится 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, крупные 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 функционируют без каких-либо изменений при параллельной работе. ParaView также поддерживает фантомные уровни, используемые для получения инвариантных результатов. Призрачные уровни — это точки/ячейки, совместно используемые процессами и используемые алгоритмами, которым требуется информация о соседстве.
Поддерживает как распределенный рендеринг (когда результаты визуализируются на каждом узле, а затем компонуются с использованием буфера глубины), так и локальный рендеринг (когда результирующие полигоны собираются на одном узле и визуализируются локально), а также их комбинацию (например, уровень- Детальные модели могут визуализироваться локально, тогда как полная модель визуализируется распределенным образом). Это обеспечивает масштабируемый рендеринг 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 данных ParaView, называемый менеджером 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. Он был успешно запущен на суперкомпьютерах, включая IBM Blue Gene и Cray Xt3, в пакетном режиме. ^[8]
Распределенная обработка данных может выполняться на Python с использованием программируемого фильтра Python. Этот фильтр без проблем работает с NumPy и SciPy.
Дополнительные модули можно добавить, написав XML-описание интерфейса или написав C++ классы . Интерфейс XML позволяет пользователям/разработчикам добавлять в ParaView свои собственные VTK-фильтры без написания специального кода и/или перекомпиляции. ^[9]^[10]

ParaView используется

В 2005 году Sandia National Laboratories , Nvidia и Kitware выпустили несколько пресс-релизов о работе по масштабируемой визуализации и рендерингу, выполненной в ParaView. В этих релизах было объявлено о прорыве в масштабируемой производительности, обеспечивающем скорость рендеринга более 8 миллиардов полигонов в секунду с использованием ParaView. ^[11]
ParaView используется в качестве платформы визуализации для программного обеспечения моделирования OpenFOAM . ^[12]
Курс Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл «Визуализация естественных наук» охватывает ParaView. ^[13]
Национальный центр вычислительных наук в Национальной лаборатории Ок-Ридж использует ParaView для визуализации больших наборов данных. ^[8]
SimScale использует ParaView в качестве альтернативы своей интегрированной среде постобработки и предлагает несколько учебных пособий и вебинаров по постобработке с помощью ParaView. ^[14]^[15]^[16]
Набор инструментов моделирования FEATool Multiphysicals позволяет одним щелчком мыши экспортировать данные в интерактивные веб-графики ParaView Glance. ^[17]

Моделирование глобального распространения сейсмических волн
Вихревая визуализация
ParaView: просмотр карты мира
Смещение в направлении x из-за единичной точечной силы, приложенной к полупространству.
Осевое напряжение для консольной балки

См. также

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б «Теги · ParaView / ParaView · GitLab» . Проверено 11 июля 2024 г.
^ Никлас Рёбер (6 августа 2014 г.). Учебное пособие Paraview по климатологии (PDF) . ДКРЗ, Немецкий климатический центр. Архивировано из оригинала (PDF) 10 марта 2016 года . Проверено 8 марта 2016 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Уткарш Аячит (22 января 2015 г.). Руководство ParaView: Приложение для параллельной визуализации (PDF) . Kitware, Inc. ISBN 978-1930934306 . Проверено 8 марта 2016 г.
^ Комплект поставки (10 марта 2000 г.). «Kitware подписывает контракт на разработку инструментов параллельной обработки» . Проверено 8 марта 2016 г.
^ Комплект поставки (13 марта 2007 г.). «Альфа-релиз ParaView III» . Проверено 8 марта 2016 г.
^ Комплект поставки (17 июня 2013 г.). «ParaView 4.0.1 доступен для скачивания» . Проверено 11 октября 2016 г.
^ Комплект поставки (12 января 2016 г.). «ParaView 5.0.0 доступен для скачивания» . Проверено 11 октября 2016 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Национальный центр вычислительных наук в Национальной лаборатории Ок-Ридж (16 января 2016 г.). «Запуск ParaView на Титане» . Проверено 8 марта 2016 г.
^ Комплект поставки (13 ноября 2015 г.). «Как использовать ParaView/плагин» . Проверено 8 марта 2016 г.
^ Комплект поставки (22 августа 2012 г.). «ParaView/расширение ParaView во время компиляции» . Проверено 8 марта 2016 г.
^ Дэвид Хайэм (17 марта 2005 г.). «Национальные лаборатории Сандии добились прорыва в производительности, используя технологию NVIDIA для научной визуализации» . Проверено 8 марта 2016 г.
^ OpenCFD Ltd (ESI Group) (13 января 2016 г.). «OpenFOAM® v3.0+: новые функции постобработки» . Архивировано из оригинала 29 января 2016 года . Проверено 8 марта 2016 г.
^ Рассел Тейлор. «Comp/Phys/Mtsc 715, Визуализация в науках» . Проверено 8 марта 2016 г.
^ «Постобработка с помощью стороннего решения — Документация SimScale» . www.simscale.com . Проверено 15 января 2018 г.
^ SimScale GmbH (08.03.2016), Вебинар | Онлайн-постобработка с помощью SimScale , получено 15 января 2018 г.
^ «Постобработка с помощью ParaView для Formula Student» . СимСкейл . Проверено 15 января 2018 г.
^ «Галерея примеров FEATool Multiphysicals ParaView Glance» . www.fetool.com . Проверено 24 апреля 2019 г.

Внешние ссылки

[versions-1] Перейти обратно: ^а ^б «Теги · ParaView / ParaView · GitLab» . Проверено 11 июля 2024 г.

[paraview_climate-2] Никлас Рёбер (6 августа 2014 г.). Учебное пособие Paraview по климатологии (PDF) . ДКРЗ, Немецкий климатический центр. Архивировано из оригинала (PDF) 10 марта 2016 года . Проверено 8 марта 2016 г.

[paraview_guide-3] Перейти обратно: ^а ^б Уткарш Аячит (22 января 2015 г.). Руководство ParaView: Приложение для параллельной визуализации (PDF) . Kitware, Inc. ISBN 978-1930934306 . Проверено 8 марта 2016 г.

[blog:paraview_start-4] Комплект поставки (10 марта 2000 г.). «Kitware подписывает контракт на разработку инструментов параллельной обработки» . Проверено 8 марта 2016 г.

[blog:paraview3.0-5] Комплект поставки (13 марта 2007 г.). «Альфа-релиз ParaView III» . Проверено 8 марта 2016 г.

[blog:paraview4.0-6] Комплект поставки (17 июня 2013 г.). «ParaView 4.0.1 доступен для скачивания» . Проверено 11 октября 2016 г.

[blog:paraview5.0-7] Комплект поставки (12 января 2016 г.). «ParaView 5.0.0 доступен для скачивания» . Проверено 11 октября 2016 г.

[oak-paraview-8] Перейти обратно: ^а ^б Национальный центр вычислительных наук в Национальной лаборатории Ок-Ридж (16 января 2016 г.). «Запуск ParaView на Титане» . Проверено 8 марта 2016 г.

[wiki:plugin-howto-9] Комплект поставки (13 ноября 2015 г.). «Как использовать ParaView/плагин» . Проверено 8 марта 2016 г.

[wiki:extending_paraview-10] Комплект поставки (22 августа 2012 г.). «ParaView/расширение ParaView во время компиляции» . Проверено 8 марта 2016 г.

[paraview-nvidia-11] Дэвид Хайэм (17 марта 2005 г.). «Национальные лаборатории Сандии добились прорыва в производительности, используя технологию NVIDIA для научной визуализации» . Проверено 8 марта 2016 г.

[openfoam-12] OpenCFD Ltd (ESI Group) (13 января 2016 г.). «OpenFOAM® v3.0+: новые функции постобработки» . Архивировано из оригинала 29 января 2016 года . Проверено 8 марта 2016 г.

[vis-course-13] Рассел Тейлор. «Comp/Phys/Mtsc 715, Визуализация в науках» . Проверено 8 марта 2016 г.

[14] «Постобработка с помощью стороннего решения — Документация SimScale» . www.simscale.com . Проверено 15 января 2018 г.

[15] SimScale GmbH (08.03.2016), Вебинар | Онлайн-постобработка с помощью SimScale , получено 15 января 2018 г.

[16] «Постобработка с помощью ParaView для Formula Student» . СимСкейл . Проверено 15 января 2018 г.

[17] «Галерея примеров FEATool Multiphysicals ParaView Glance» . www.fetool.com . Проверено 24 апреля 2019 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]