Visualisierung

Bereits seit vielen Jahren beschäftigt sich das Competence Center High Performance Computing mit dem Thema 3D-Visualisierung. Dabei bestritt das CC HPC von Anfang an einen neuen Weg, durch die konsequente Verwendung von CPUs ohne die Einbindung von Grafikkarten. Gepaart mit einer parallelen Architektur, schnellen Kommunikationsverfahren sowie skalierbaren Renderkernels eignet sich die PV-4D Render Engine damit insbesondere für die interaktive Visualisierung sehr großer Datensätze, wie sie beispielsweise in der Seismik, der Medizin oder auch in der Film und Computerspieleindustrie anfallen. Die Einsatzmöglichkeiten und -fähigkeiten der Engine sind dabei sehr umfassend. Angefangen bei der Visualisierung von Volumendaten mit oder ohne Volume Rendering über die effiziente Darstellung triangulierter Objekte und Szenen bis hin zur fotorealistischen Szenen, PV-4D ermöglicht gänzlich neue Einsatzszenarien.

Um ihren Spitzenplatz zu behaupten, entwickeln wir in der Visualisierungsgruppe weitere Optimierungen und neue Verfahren. Dabei macht es die stetig wachsende Rechenleistung – auch dank neuer Hardwarearchitekturen wie Intels KNL – möglich, immer aufwändigere
Visualisierungsmethoden für sehr große Datensätze in Echtzeit zur Verfügung zu stellen.

Fotorealismus mit Path Tracing

Nachdem PV-4D bereits fotorealistisches Ray Tracing in Echtzeit anbietet, folgt mit der Einbindung von Path Tracing nun der nächste Schritt. Im Gegensatz zu konventionellem Ray Tracing werden beim Path Tracing auch diffuse Oberflächen korrekt beleuchtet und so wesentlich realistischere Beleuchtungseffekte erzeugt. Um ein möglichst rauschfreies Bild zu bekommen, müssen dabei verhältnismäßig viele Strahlen pro Pixel verfolgt und gegen die Objekte in der Szene getestet werden.

Entscheidend dabei sind zum einen schnelle Verfahren für den Aufbau sogenannter Bounding-Volume-Hierarchien (BVH) und zum anderen für den Test von Strahlen gegen diese BVH. Für beides werden am CC HPC gerade neue und effiziente Verfahren entwickelt. Dabei sind die Verfahren für die Strahltests – und zwar sowohl für kohärente als auch für inkohärente Strahlen – gemessen an anderen Lösungen wie z. B. Intel Embree bereits um einen Faktor 2 bis 4 schneller. Zielsetzung ist das interaktive Rendering ganzer Filme, vorausgesetzt natürlich, genügend Rechenleistung steht zur Verfügung. Die schnellen Verfahren zum Aufbau und zur Aktualisierung der BVH ermöglichen auch neue Wege in der Visualisierung von Partikel-Simulationen. Bisher wurden diese oft Bild für Bild berechnet und anschließend als Videoclip wiedergegeben. Mit Fraunhofer-Technologie ist nun eine interaktive Visualisierung solcher Szenen möglich; mit völlig neuen Einsichten.

XtreemView Visualisierung
© Foto ITWM

XtreemView ermöglicht es auch, beliebige Pfade in den Daten zu selektieren und die Volumendaten auf den so entstandenen Ebenen darzustellen.

Ganz im Sinne des Fraunhofer-Konzepts »Intrapreneurship« wurde mit XtreemView ein Startup im Unternehmen angestoßen, um diese Kommerzialisierung voranzutreiben. Gefördert wird die Kommerzialisierung – als einziges gefördertes Softwareprojekt – im Programm »Fraunhofer-Innovator«, das Technologieprojekte systematisch am Übergang vom Forschungsergebnis zum marktreifen Produkt unterstützt mit dem Ziel, die Technologien in Spin-offs oder durch Lizenzverträge am Markt verfügbar zu machen.

Nicht zuletzt wegen der langjährigen Präsenz auf diesem Markt richtet sich die erste Kommerzialisierungphase auf den Öl- und Gasmarkt und bietet – neben der PV-4D Engine – auch einen einfach zu bedienenden, schnellen, parallelen Viewer für seismische Daten: XtreemView.

XtreemView bringt Spitzentechnologie zum Endnutzer, nutzt die Stärken der PV-4D Engine und stellt sie direkt dem Endnutzer zur Verfügung – egal, ob dieser täglich und nur gelegentlich mit der Visualisierung seismischer Daten zu tun hat.

Das Programm stellt die echten 32bit Float-Werte auf dem Bildschirm dar und erlaubt das einfache Überblenden zweier beliebiger Datensätze, z. B. von Seismik und einem Geschwindigkeitsfeld. Dieses Extra an Informationen liefert einen entscheidenden Mehrwert bei der Interpretation und Analyse der Daten. Unterschiedliche Darstellungsformen, gepaart mit Volume Rendering, die Einbeziehung sehr großer und zahlreicher seismischer Horizonte sowie die Möglichkeit, beliebige Schnittflächen zu definieren, runden die Möglichkeiten für den Nutzer ab.

Der entscheidende Vorteil gegenüber anderen Viewern ist aber die einfache Skalierbarkeit, die es ermöglicht, die Hardware an die Problemgröße anzupassen. Und nicht nur lassen sich mit zwei Rechenknoten doppelt so große Daten visualisieren, durch die parallele Implementierung sämtlicher I/O Operationen sind auch die Ladezeiten nicht länger eine große Hürde: Je mehr Knoten laden, desto schneller ist der Ladevorgang. Geladen wird dabei von Datenformaten, die in der Industrie bereits seit Jahrzehnten verbreitet sind: SEGY, JavaSeis, SU u. a.