Применение GPU-вычислений для построения и визуализации вексельных геомоделей

Показаны возможности реализации GPU-ускорения для выполнения параллельных вычислений по вокселизации поверхностей раздела сред и объёмных геологических тел с применением технологии программирования CUDA и OpenCL. В системе Gexoblock используется библиотека NVIDIA по вокселизации на основе параллельных вычислений по технологии CUDA gvdb-voxel

Разработка web-приложения для оптимизации и визуализации форм карьеров рудных месторождений

Задача поиска оптимальных границ карьеров рудных месторождений. Анализ существующих продуктов для решения этой задачи. Этапы проектирования и разработки оригинального программного решения на основе web-технологий для выполнения оптимизации и моделирования карьеров рудных месторождени

QuadStack: An Efficient Representation and Direct Rendering of Layered Datasets

We introduce QuadStack, a novel algorithm for volumetric data compression and direct rendering. Our algorithm exploits the data redundancy often found in layered datasets which are common in science and engineering fields such as geology, biology, mechanical engineering, medicine, etc. QuadStack first compresses the volumetric data into vertical stacks which are then compressed into a quadtree that identifies and represents the layered structures at the internal nodes. The associated data (color, material, density, etc.) and shape of these layer structures are decoupled and encoded independently, leading to high compression rates (4× to 54× of the original voxel model memory footprint in our experiments). We also introduce an algorithm for value retrieving from the QuadStack representation and we show that the access has logarithmic complexity. Because of the fast access, QuadStack is suitable for efficient data representation and direct rendering. We show that our GPU implementation performs comparably in speed with the state-of-the-art algorithms (18-79 MRays/s in our implementation), while maintaining a significantly smaller memory footprint