情報処理学会研究報告 グラフィクスとCAD研究会 2007.0

Higaki, Toru

Kaneda, Kazufumi

Nishihashi, Kunihiko

Okabe, Kenji

Tamaki, Toru

Hiroshima University Institutional Repository

檜垣 徹，西橋 邦彦，岡部 憲史，玉木 徹，金田 和文グリッドコンピューティングを用いた大規模ボリュームデータの可視化手法に関する研究ボリュームレンダリングボリュームレンダリングによる表示頭部断面画像 3次元表示により直観的に、内部まで観察が可能 ボリュームレンダリングの問題点 計算コストが高い ボリュームデータの一辺の解像度の３乗に比例例）医療応用並列コンピューティング クラスタ 導入時のコストが高い 計算能力は導入した時点で決定される グリッドコンピューティング 既存の計算機を使用するため導入コストは低い グリッド網を広げることで計算能力を拡張可能 必要なとき必要なだけ利用可能目的グリッドコンピューティングを用いたボリュームレンダリングの高速化将来性の高いグリッドコンピューティングを用いたボリュームレンダリング手法を開発ボリュームレンダリングの分散化 スクリーンを分割 任意視点からのレンダリングを行うには計算ノードごとにボリュームデータ全体が必要 大規模データを取り扱うには大きなメモリが必要スクリーンボリュームデータ視点ボリュームレンダリングの分散化 ボリュームデータを分割 スクリーンに平行なスライスで分割 視点に依存する 可視性を把握しやすい 賽の目に分割 視点に依存しない 可視性を把握しにくい村木（2002）クラスタで並列レンダリング専用ハードウェアを用いて合成松井（2004）クラスタで並列レンダリングスクリーンからの距離順に合成視点ボリュームデータボリュームデータ基本的な分散処理計算資源ボリュームデータ最終画像分割ボリュームデータ ・ タスク第１段レンダリング結果第１段レンダリング第２段レンダリング第２段レンダリングには可視性に基づく順序がある第２段レンダリングの順序に従いタスクを投入グリッドコンピューティングの特徴導入コストが低い→ 専用ハードウェアの導入は好ましくない計算資源が不均一提供される資源が時間とともに変化する→ タスクが投入した順に帰ってこない可能性静的に決定した順番に従うと効率低下動的な可視性・投入タスクの管理が必要提案手法分割したボリュームデータの可視性を動的に把握・管理する機構遮蔽するもの（＝未レンダリングのボリュームデータ）が存在するか否かをフラグとして保存可視性が変化するたびにフラグを更新し動的に最新の可視性を把握 オブスタクルフラグから可視性を確認し可視性が最も高いものをタスクとして投入オブスタクルフラグオブスタクルフラグ右上左下・ 分割ボリュームデータの面の数のビット数（=6bit）必要・ 各分割ボリュームデータに1つずつ・ 全てのフラグが0 = 遮蔽物が無い = 第2段レンダリング可能スクリーン視線方向※説明の都合上、2次元で示す② ③⑤⑧⑥⑨①④⑦上 0下 1左 0右 1⑤のオブスタクルフラグ①～⑨はそれぞれ分割ボリュームデータ対応する面（辺）に遮蔽物が…存在するならばフラグは 1存在しなければフラグは 0オブスタクルフラグの使用例右左下上⑧⑤②⑨⑥③⑦④①：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100011001④上 0 0101下 0左 0右 1オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100011001④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100010000④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100010000④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 000010101010000000100000000④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向⑧⑤②⑨⑥③⑦④①① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 000010101010000000100000000④上 0 0101下 0左 0右 1オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向⑧⑤②⑨⑥③⑦④①① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 000010101010000000000000000④上 0 0101下 0左 0右 0オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向⑧⑤②⑨⑥③⑦④①① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 000010101010000000000000000④上 0 0101下 0左 0右 0提案手法による処理１送信キュー計算資源ボリュームデータ最終画像オブスタクルフラグ分割ボリュームデータタスクetc.第１段レンダリング結果第１段レンダリング参照第２段レンダリング送信可能データ検索オブスタクルフラグ更新計算資源の有効利用右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100011001④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①計算資源が複数空いていてもタスクが１つしか投入できない提案手法による処理２送信キュー合成リスト処理中リスト計算資源ボリュームデータ最終画像オブスタクルフラグ分割ボリュームデータタスク etc.第１段レンダリング結果第１段レンダリング参照第２段レンダリング送信可能データ検索例外処理合成可能データ検索準送信可能データ検索オブスタクルフラグ更新シミュレーションによる比較実験提案手法の有用性の検証提案手法（提案手法による処理１）・ 動的に更新されるオブスタクルフラグを参照し投入するタスクを決定シーケンシャルタスクスケジューリング（基本的な分散処理）・ 初期に決定した可視性に基づく順序に従い投入するタスクを決定V.S.26 3621 3117 2713 2218107 145 1138264146 5641 5137 4732 42382823 3319 2915 2412 2016966 7661 7157 6752 62584843 5339 4934 4430 40352585 9281 8977 8672 82786863 7359 6954 6450 60554597 10095 9993 9890 96948783 9179 8874 8470 807565視線方向分割ボリュームデータ2次元データで実験数字は可視性に基づく順序シミュレーション環境Time (sec)用0            1000          2000          3000第三者が使用中 タスク受け入れ可能第三者による計算資源の使用スケジュール グリッドコンピューティングの環境を仮定 計算資源は不均一 定期的に第三者により使用される 第三者使用中は計算資源の提供は停止される低スペックマシン 4台1000 sec/task中スペックマシン 4台500 sec/task高スペックマシン 4台250 sec/taskシミュレーション結果：時間比較計算時間の比較01020304050607080901000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000計算時間(sec)レンダリング進行率(%)提案手法シーケンシャルレンダリング進行率(%)シミュレーション結果：利用率比較利用率の比較01020304050607080901000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000計算時間(sec)レンダリング進行率(%)提案手法シーケンシャル空き資源利用率(%)結果提案手法 シーケンシャル計算時間 10,000 sec 15,500 sec計算資源平均利用率54.2 % 38.4 %グリッドコンピューティング（6CPU）※１ 1CPU※２113 sec 439 sec※１ Power PC 2GHz～1.6GHz※２ Power PC 1.8GHzスクリーンサイズ：18002 ボリュームデータ：10243 シミュレーションの比較 実際に構築したグリッドシステムでのレンダリング時間まとめグリッドコンピューティングを用いたボリュームレンダリングの高速化のために オブスタクルフラグを提案 オブスタクルフラグを用いた動的なタスクを投入 シミュレーションにより提案手法の有用性を検証今後の課題 実際のシステムを用いた実験分割数・環境・ボリュームサイズ etc. 計算資源の能力を考慮したタスクの割り振り

グリッドコンピューティングを用いた大規模ボリュームデータの可視化手法に関する研究

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檜垣 徹，西橋 邦彦，岡部 憲史，玉木 徹，金田 和文グリッドコンピューティングを用いた大規模ボリュームデータの可視化手法に関する研究ボリュームレンダリングボリュームレンダリングによる表示頭部断面画像? 3次元表示により直観的に、内部まで観察が可能? ボリュームレンダリングの問題点? 計算コストが高い? ボリュームデータの一辺の解像度の３乗に比例例）医療応用並列コンピューティング? クラスタ? 導入時のコストが高い? 計算能力は導入した時点で決定される? グリッドコンピューティング? 既存の計算機を使用するため導入コストは低い? グリッド網を広げることで計算能力を拡張可能? 必要なとき必要なだけ利用可能目的グリッドコンピューティングを用いたボリュームレンダリングの高速化将来性の高いグリッドコンピューティングを用いたボリュームレンダリング手法を開発ボリュームレンダリングの分散化? スクリーンを分割? 任意視点からのレンダリングを行うには計算ノードごとにボリュームデータ全体が必要? 大規模データを取り扱うには大きなメモリが必要スクリーンボリュームデータ視点ボリュームレンダリングの分散化? ボリュームデータを分割? スクリーンに平行なスライスで分割? 視点に依存する? 可視性を把握しやすい? 賽の目に分割? 視点に依存しない? 可視性を把握しにくい村木（2002）クラスタで並列レンダリング専用ハードウェアを用いて合成松井（2004）クラスタで並列レンダリングスクリーンからの距離順に合成視点ボリュームデータボリュームデータ基本的な分散処理計算資源ボリュームデータ最終画像分割ボリュームデータ ・ タスク第１段レンダリング結果第１段レンダリング第２段レンダリング第２段レンダリングには可視性に基づく順序がある第２段レンダリングの順序に従いタスクを投入グリッドコンピューティングの特徴?導入コストが低い→ 専用ハードウェアの導入は好ましくない?計算資源が不均一?提供される資源が時間とともに変化する→ タスクが投入した順に帰ってこない可能性静的に決定した順番に従うと効率低下動的な可視性・投入タスクの管理が必要提案手法?分割したボリュームデータの可視性を動的に把握・管理する機構?遮蔽するもの（＝未レンダリングのボリュームデータ）が存在するか否かをフラグとして保存?可視性が変化するたびにフラグを更新し動的に最新の可視性を把握? オブスタクルフラグから可視性を確認し可視性が最も高いものをタスクとして投入オブスタクルフラグオブスタクルフラグ右上左下・ 分割ボリュームデータの面の数のビット数（=6bit）必要・ 各分割ボリュームデータに1つずつ・ 全てのフラグが0 = 遮蔽物が無い = 第2段レンダリング可能スクリーン視線方向※説明の都合上、2次元で示す② ③⑤⑧⑥⑨①④⑦上 0下 1左 0右 1⑤のオブスタクルフラグ①～⑨はそれぞれ分割ボリュームデータ対応する面（辺）に遮蔽物が…存在するならばフラグは 1存在しなければフラグは 0オブスタクルフラグの使用例右左下上⑧⑤②⑨⑥③⑦④①：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100011001④上 0 0101下 0左 0右 1オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100011001④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100010000④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100010000④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 000010101010000000100000000④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向⑧⑤②⑨⑥③⑦④①① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 000010101010000000100000000④上 0 0101下 0左 0右 1オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向⑧⑤②⑨⑥③⑦④①① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 000010101010000000000000000④上 0 0101下 0左 0右 0オブスタクルフラグの使用例右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向⑧⑤②⑨⑥③⑦④①① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 000010101010000000000000000④上 0 0101下 0左 0右 0提案手法による処理１送信キュー計算資源ボリュームデータ最終画像オブスタクルフラグ分割ボリュームデータタスクetc.第１段レンダリング結果第１段レンダリング参照第２段レンダリング送信可能データ検索オブスタクルフラグ更新計算資源の有効利用右左下上：第２段レンダリング済：第１段レンダリング中：未処理 スクリーン視線方向① ② ③ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨0 010010101010000000100011001④上 0 0101下 0左 0右 1⑧⑤②⑨⑥③⑦④①計算資源が複数空いていてもタスクが１つしか投入できない提案手法による処理２送信キュー合成リスト処理中リスト計算資源ボリュームデータ最終画像オブスタクルフラグ分割ボリュームデータタスク etc.第１段レンダリング結果第１段レンダリング参照第２段レンダリング送信可能データ検索例外処理合成可能データ検索準送信可能データ検索オブスタクルフラグ更新シミュレーションによる比較実験?提案手法の有用性の検証提案手法（提案手法による処理１）・ 動的に更新されるオブスタクルフラグを参照し投入するタスクを決定シーケンシャルタスクスケジューリング（基本的な分散処理）・ 初期に決定した可視性に基づく順序に従い投入するタスクを決定V.S.26 3621 3117 2713 2218107 145 1138264146 5641 5137 4732 42382823 3319 2915 2412 2016966 7661 7157 6752 62584843 5339 4934 4430 40352585 9281 8977 8672 82786863 7359 6954 6450 60554597 10095 9993 9890 96948783 9179 8874 8470 807565視線方向分割ボリュームデータ2次元データで実験数字は可視性に基づく順序シミュレーション環境Time (sec)用0            1000          2000          3000第三者が使用中 タスク受け入れ可能第三者による計算資源の使用スケジュール? グリッドコンピューティングの環境を仮定? 計算資源は不均一? 定期的に第三者により使用される? 第三者使用中は計算資源の提供は停止される低スペックマシン 4台1000 sec/task中スペックマシン 4台500 sec/task高スペックマシン 4台250 sec/taskシミュレーション結果：時間比較計算時間の比較01020304050607080901000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000計算時間(sec)レンダリング進行率(%)提案手法シーケンシャルレンダリング進行率(%)シミュレーション結果：利用率比較利用率の比較01020304050607080901000 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000計算時間(sec)レンダリング進行率(%)提案手法シーケンシャル空き資源利用率(%)結果提案手法 シーケンシャル計算時間 10,000 sec 15,500 sec計算資源平均利用率54.2 % 38.4 %グリッドコンピューティング（6CPU）※１ 1CPU※２113 sec 439 sec※１ Power PC 2GHz～1.6GHz※２ Power PC 1.8GHzスクリーンサイズ：18002 ボリュームデータ：10243? シミュレーションの比較? 実際に構築したグリッドシステムでのレンダリング時間まとめグリッドコンピューティングを用いたボリュームレンダリングの高速化のために? オブスタクルフラグを提案? オブスタクルフラグを用いた動的なタスクを投入? シミュレーションにより提案手法の有用性を検証今後の課題? 実際のシステムを用いた実験?分割数・環境・ボリュームサイズ etc.? 計算資源の能力を考慮したタスクの割り振り

Visualization Technique based on Grid Computing for Large-scale Volume-data

http://ir.lib.hiroshima-u.ac.jp/files/public/1/19837/20141016134252472928/20070816-GCAD-Higaki-slide.pdf

Visualization Technique based on Grid Computing for Large-scale Volume-data

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