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大规模数据的可视化一直是科学计算可视化中极具挑战性的一个研究领域,因为生成的计算数据常常太大不能一次性完全输入到计算机的内存中,以至于数据在快速内存和相对慢速的外存(比如磁盘)之间的输入和输出成为计算的一个瓶颈。在没有大内存高性能并行机但内存相对太小的PC机不能一次性装载可视化数据的情况下,提出了核外算法和可视化技术有机结合在PC机上大量数据的可视化,具体实现了核外算法在PC上对大量数据的局部分块显示、全局粗糙显示、局部分块和全局粗糙相结合显示、数据点的查找。实验验证了核外算法在PC机上对大量不可一次性导入内存的数据显示和数据查找上是一种简便、省时、高效的方法。 相似文献
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格子Boltzmann方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)是计算流体力学中的一种常用方法.由于LBM中的格点仅与相邻的格点间存在数据传递,因此具有良好的并行性.LBM并行算法中的数值通信部分通常采用的是格点上的微观量——分布函数.每次传递的分布函数具有多个不同的速度方向,为了进一步减少LBM并行算法的通信开销,从格子 Boltzmann方法的物理特性以及相应的串行程序为切入点,深层次地挖掘可并行的因子,设计了专门用于通信面的类,使用数量较少的宏观量进行通信,降低了通信所占的比重,缩短了通信时间,提高了加速比和效率.实验表明,在4 096个计算核上依然有良好的加速比和效率. 相似文献
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