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Dissertação de Mestrado:
Visualização de Alto Desempenho de Dados Oceânicos em Larga Escala
Andrei Gomes Lopes
- GEOM
- Orientador Profa. Cristiana Barbosa Bentes , Doutora em Eng.de Sistemas e Computação, COPPE, UFRJ, 1998 -
- Coorientador
- Ricardo Farias, Ph.D, COPPE/UFRJ
- Banca * Profa. Cristiana Barbosa Bentes , Doutora em Eng.de Sistemas e Computação, COPPE, UFRJ, 1998 -
- Data - hora da defesa
- 24/04/2007
- Resumo
- Os oceanos têm um papel fundamental na manutenção da vida na Terra. Recentemente, uma grande quantidade de dados de alta qualidade sobre vários aspectos dos oceanos tem sido gerada e disponibilizada na área de Oceanografia. O estudo e a interpretação destes dados requer o uso de ferramentas de visualização. O volume de dados oceânicos, entretanto, tem crescido consideravelmente ao longo dos anos e a geração de imagens para essa grande quantidade de dados tem alto custo computacional. Neste trabalho, estamos propondo uma ferramenta de visualização de oceanos de baixo custo, chamada OceanView 3D, que possa tratar eficientemente dados em larga escala e prover tempo de resposta interativo para dados menores. Nossa idéia é tratar o problema de custo computacional utilizando dois algoritmos diferentes de renderização volumétrica: um que explora a placa gráfica e outro que utiliza processamento paralelo para tirar proveito de uma arquitetura de baixo custo e alta disponibilidade como um cluster de PCs. Estamos defendendo neste trabalho que nenhuma das duas formas de se resolver o problema de desempenho é ideal para todas as situações. Quando o dado é maior que a capacidade da memória da GPU, o uso de um cluster com renderização paralela é mais indicado, caso contrário, o uso da placa gráfica é mais eficiente. Com uma interface gráfica bastante amigável, realizamos alguns experimentos com dados provenientes do National Research Laboratory com resultados bastante satisfatórios. Palavras-Chave: computação paralela, visualização volumétrica, visualização de oceanos.
kk* Ricardo Farias, Ph.D, COPPE/UFRJ
* Marcelo Sperle Dias, D.Sc., UERJ
* Maria Clícia Stelling de Castro, D.Sc., UERJ