用于数字孪生太像素可视化的拍规模云超级计算
分布式、并行与集群计算
2019-03-13 v2 图形学
摘要
背景：照片级真实感太像素可视化计算密集，迄今为止尚无此类城市数字孪生的可视化，现存的少数太像素可视化面向太空而非地球。目标：我们的目的是：创建用于可视化的可扩展云超级计算机软件架构；支持每日更新的城市 IoT 数据照片级真实感太像素 3D 可视化；对我们应用的云超级计算进行严格评估。方法：我们将 Blender Cycles 路径追踪器迁移至公有云，置于一个新软件框架内，该框架设计可扩展至 petaFLOP 性能。结果：我们展示可在不到一小时内计算太像素可视化，系统以 98% 效率扩展至使用 1024 个公有云 GPU 节点，提供 14 petaFLOPS。所得太像素图像支持以广泛感知尺度交互式浏览城市及其数据。结论：云中可用的 GPU 计算资源大于我们国家级超级计算机上的任何资源，提供了全球竞争力资源的访问。相较于采购与运行这些系统，访问的直接财务成本低。间接成本——克服云软件开发初期问题——应随时间显著降低。
引用
@article{arxiv.1902.04820,
title = {Petascale Cloud Supercomputing for Terapixel Visualization of a Digital Twin},
author = {Nicolas S. Holliman and Manu Antony and James Charlton and Stephen Dowsland and Philip James and Mark Turner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.04820},
year = {2019}
}
备注
12 pages