Stochastic Volume Rendering of Multi-Phase SPH Data

In this paper, we present a novel method for the direct volume rendering of large smoothed‐particle hydrodynamics (SPH) simulation data without transforming the unstructured data to an intermediate representation. By directly visualizing the unstructured particle data, we avoid long preprocessing times and large storage requirements. This enables the visualization of large, time‐dependent, and multivariate data both as a post‐process and in situ. To address the computational complexity, we introduce stochastic volume rendering that considers only a subset of particles at each step during ray marching. The sample probabilities for selecting this subset at each step are thereby determined both in a view‐dependent manner and based on the spatial complexity of the data. Our stochastic volume rendering enables us to scale continuously from a fast, interactive preview to a more accurate volume rendering at higher cost. Lastly, we discuss the visualization of free‐surface and multi‐phase flows by including a multi‐material model with volumetric and surface shading into the stochastic volume rendering

Visuelle Analyse großer Partikeldaten

Partikelsimulationen sind eine bewährte und weit verbreitete numerische Methode in der Forschung und Technik. Beispielsweise werden Partikelsimulationen zur Erforschung der Kraftstoffzerstäubung in Flugzeugturbinen eingesetzt. Auch die Entstehung des Universums wird durch die Simulation von dunkler Materiepartikeln untersucht. Die hierbei produzierten Datenmengen sind immens. So enthalten aktuelle Simulationen Billionen von Partikeln, die sich über die Zeit bewegen und miteinander interagieren. Die Visualisierung bietet ein großes Potenzial zur Exploration, Validation und Analyse wissenschaftlicher Datensätze sowie der zugrundeliegenden Modelle. Allerdings liegt der Fokus meist auf strukturierten Daten mit einer regulären Topologie. Im Gegensatz hierzu bewegen sich Partikel frei durch Raum und Zeit. Diese Betrachtungsweise ist aus der Physik als das lagrange Bezugssystem bekannt. Zwar können Partikel aus dem lagrangen in ein reguläres eulersches Bezugssystem, wie beispielsweise in ein uniformes Gitter, konvertiert werden. Dies ist bei einer großen Menge an Partikeln jedoch mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Darüber hinaus führt diese Konversion meist zu einem Verlust der Präzision bei gleichzeitig erhöhtem Speicherverbrauch. Im Rahmen dieser Dissertation werde ich neue Visualisierungstechniken erforschen, welche speziell auf der lagrangen Sichtweise basieren. Diese ermöglichen eine effiziente und effektive visuelle Analyse großer Partikeldaten

Spatial CPU-GPU data structures for interactive rendering of large particle data

In this work, I investigate the interactive visualization of arbitrarily large particle data sets which ft into system memory, but not into GPU memory. With conventional rendering techniques, interactivity of visualizations is drastically reduced when rendering tens- or hundreds of millions of objects. At the same time, graphics hardware memory capabilities limit the size of data sets which can be placed in GPU memory for rendering. To circumvent these obstacles, a progressive rendering approach is employed, which gradually streams and renders all particle data to the GPU without reducing or altering the particle data itself. The particle data is rendered according to a visibility sorting derived from occlusion relations between different parts of the data set, leading to a rendering order of scene contents guided by importance for the rendered image. I analyze and compare possible implementation choices for rendering particles as opaque spheres in OpenGL, which forms the basis of the particle rendering application developed within this work. The application utilizes a multi-threaded architecture, where data preprocessing on a CPU-thread and a rendering algorithm on a GPU-thread ensure that the user can interact with the application at any time. In particular it is guaranteed that the user can explore the particle data interactively, by ensuring minimal latency from user input to seeing the effects of that input. This is achieved by favoring user inputs over completeness of the rendered image at all stages during rendering. At the same time the user is provided with an immediate feedback about interactions by re-projecting all currently visible particles to the next rendered image. The re-projection is realized with an on-GPU particle-cache of visible particles that is built during particle data streaming and rendering, and drawn upon user interaction using the most recent camera confguration according to user inputs. The combination of the developed techniques allows interactive exploration of particle data sets with up to 1.5 billion particles on a commodity computer.In dieser Arbeit wird die interaktive Visualisierung beliebig großer Partikeldaten untersucht, wobei die Partikeldaten im Arbeitsspeicher hinterlegt sind, aber nicht zwangsläufig in den Grafikspeicher passen. Mit üblichen Rendering Methoden büßen Visualisierungen drastisch an Interaktivität ein, wenn mehrere zehn- bis hunderte Millionen Objekte dargestellt werden. Gleichzeitig ist die Größe möglicher zu visualisierender Datensätze begrenzt durch den Videospeicher von Grafikkarten, auf dem zu visualisierende Daten vorliegen müssen. Um diese Einschränkungen zu umgehen, wird in dieser Arbeit ein progressiver Rendering Ansatz verfolgt, der sukzessive alle Partikeldaten zur Grafikkarte hochlädt und rendert, ohne die Partikeldaten zu reduzieren oder anderweitig zu verändern. Die Partikeldaten werden entsprechend einer vorgenommenen Sichtbarkeitssortierung gerendert, die aus gegenseitigen Verdeckungen verschiedener Teile des Partikeldatensatzes berechnet wird. Dies führt dazu, dass Teile der Szene nach ihrer Wichtigkeit für das aktuelle Bild sortiert und dargestellt werden. Es werden verschiedene Möglichkeiten analysiert und verglichen, Partikel als opake Kugeln in OpenGL zu rendern. Dies formt die Grundlage für die Partikel-Rendering Software, die in dieser Arbeit entwickelt wurde. Die Architektur der Rendering-Software benutzt mehrere Threads, sodass durch eine Daten-Vorverarbeitung auf einem CPUThread und durch Rendering-Algorithmen auf einem GPU-Thread sichergestellt ist, dass der Benutzer mit der Software jederzeit interagieren kann. Insbesondere ist sichergestellt, dass der Benutzer die Partikeldaten interaktiv untersuchen kann, indem die Latenz zwischen Benutzereingaben und dem Anzeigen der daraus resultierenden Veränderungen minimal gehalten wird. Dies wird erreicht indem der Verarbeitung von Benutzereingaben an allen Stellen des Rendering-Prozesses höhere Priorität eingeräumt wird als der Vollständigkeit des gerenderten Bildes. Gleichzeitig wird dem Benutzer eine sofortige Rückmeldung über getätigte Benutzereingaben gegeben, indem alle sichtbaren Partikel in das nächste gerenderte Bild neu projeziert werden. Diese Neu-Projektion wird durch einen GPU-seitigen Partikel-Cache aller aktuell sichtbaren Partikel realisiert, der während des sukzessiven Partikelstreamings und -renderns aufgebaut wird. Sobald der Benutzer eine Eingabe tätigt, wird der auf der GPU liegende Partikel-Cache unter der aktuellsten benutzerdefinierten Kameraposition neu gerendert. Die Kombination dieser entwickelten Methoden erlaubt ein interaktives Betrachten von Partikeldaten mit bis zu 1,5 Milliarden Partikeln auf einem handelsüblichen Computer