计算机工程与科学

作者：钟权, 陈志广, 高蓝光

单位：中山大学计算机学院，广东 广州 510006

关键词：多维索引,八叉树,数据稀疏化,渐进式探索,大数据可视化,

基金：国家重点研发计划（2021YFB0300103）；国家自然科学基金（62272499）；广东特支计划（2021TQ06X160）

大规模科学数据的可视化要求极高的数据传输带宽和大量的内存，实现对可视化数据的高效处理是一个巨大的挑战。为了提高科学可视化的效率，最常见且直接的办法是减少需要处理的数据量。通过设计一种新的数据结构EMRI-Tree以及一种可行且灵活的渲染流程，提出了一种新的大规模数据量可视化方案。该方案的特点可以总结如下：首先，所提出的EMRI-Tree支持对大型3D模型进行高效的数据查询和感兴趣区域（ROI）数据获取，从而显著降低内存占用；其次，EMRI-Tree中不同分辨率级别的数据块以可变长度索引的形式存储在键值（KV）存储系统中，提高了存储的可扩展性和读取的并发性；最后，提出了一种基于射线行走的渐进式渲染预取方案，可以在交互时渲染出更精确的模型。综合上述优化方法，该方案可在内存开销有限的情况下，有效促进大规模高分辨率数据的可视化。通过使用80 GB的合成数据进行了10次模拟读取测试来评估方案效果，实验结果表明，该方案具有 2 000+QPS（每秒查询次数）和内存消耗线性增长的特点，是一种稳健且节省内存的方案。

来源：2024年第5期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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