使用3D加速的图形渲染

Question

我们为巨大的数据集生成图表。我们说的是每秒4096个样本，每个图表10分钟。一个简单的计算可​​以得到每行图4096 * 60 * 10 = 2457600个样本。每个样本都是双（8字节）精度FP。此外，我们在一个屏幕上渲染多个线图，最多约一百个。这使我们在一个屏幕上渲染大约25M个样本。使用常识和简单的技巧，我们可以使用CPU在2D画布上绘制此代码来获得此代码。 Performant，即渲染时间低于一分钟。 由于这是科学数据，我们不能省略任何样本。说真的，这不是一个选择。甚至不要开始考虑它。

当然，我们希望使用所有可用技术来改善渲染时间。多核，预渲染，缓存都非常有趣，但不要削减它。我们希望使用这些数据集进行30FPS渲染，最低为60FPS。我们现在这是一个雄心勃勃的目标。

卸载图形渲染的一种自然方法是使用系统的GPU。 GPU可用于处理大型数据集并对其进行并行处理。一些简单的HelloWorld测试显示我们使用GPU在渲染速度方面昼夜不同。

现在的问题是：GPU API，如OpenGL，DirectX和XNA都是为3D场景而设计的。因此，使用它们来渲染2D线图是可能的，但并不理想。在我们开发的概念证明中，我们遇到了我们需要将2D世界转换为3D世界。 Suddnely我们必须使用和XYZ坐标系统与多边形，顶点和更多的善良。从发展的角度来看，这远非理想。代码变得难以理解，维护是一场噩梦，更多问题沸腾了。

您对3D的建议或想法是什么？这是实现转换两个系统（2D坐标与3D坐标和实体）的唯一方法吗？或者有更简洁的方法来实现这一目标吗？

- 为什么在一个像素上渲染多个样本是有用的？ 因为它更好地代表了数据集。假设在一个像素上，您有值2,5和8.由于一些样本省略算法，只绘制了5。该行只会变为5，而不会变为8，因此数据会失真。您也可以争论相反，但事实是第一个参数对我们使用的数据集起作用。 这正是我们不能省略样本的原因。

Answer 1

在tgamblin的答案背后，我想评论你断言你不能省略样本。

您应该将您绘制到屏幕上的数据视为抽样问题。你说的是2.4M的数据点，你试图把它画到一个只有几千点的屏幕上（至少我假设它是，因为你担心30fps的刷新率）< / p>

这意味着对于x轴中的每个像素，您都需要以1000点的顺序进行渲染。即使你确实沿着利用你的gpu（例如通过使用opengl）开辟了道路，这仍然是gpu需要为那些不可见的行所做的大量工作。

我用于呈现样本数据的技术是生成一组数据，这些数据是整个集合的一个子集，仅用于渲染。 对于x轴中的给定像素（即给定的x轴屏幕坐标），您需要渲染绝对最多4个点 - 即最小y，最大y，最左边y和最右边y 。 这将呈现可以有用地呈现的所有信息。您仍然可以看到最小值和最大值，并保留与相邻像素的关系。

考虑到这一点，您可以计算出落入x轴中相同像素的样本数（将它们视为数据“bins”）。在给定的bin中，您可以确定最大值，最小值等的特定样本。

重申一下，这只是一个用于显示的子集 - 只有在显示参数发生变化时才适用。例如。如果用户滚动图形或缩放，则需要重新计算渲染子集。

如果您使用的是opengl，则可以执行此操作，但由于opengl使用标准化坐标系（并且您对真实世界的屏幕坐标感兴趣），因此您必须更加努力地准确确定数据箱。 不使用opengl会更容易，但是你没有充分利用你的图形硬件。

Answer 2

如果你不想，你真的不必担心Z轴。在OpenGL（例如）中，您可以指定XY顶点（隐式Z = 0），转动zbuffer，使用非投影投影矩阵，并且嘿presto你是2D。

Answer 3

一个非常受欢迎的科学可视化工具包是VTK，我认为它适合您的需求：

1. 这是一个高级API，因此您不必使用OpenGL（VTK建立在OpenGL之上）。有C ++，Python，Java和Tcl的接口。我认为这会让你的代码库保持干净。

2. 您可以将各种数据集导入VTK（从医学影像到财务数据，有大量的例子）。

3. VTK非常快，如果您想进行非常大的可视化，可以在多台机器上分发VTK图形管道。

4. 关于：

     

   这使我们在一个屏幕上渲染大约25M个样本。

        

   [...]

        

   由于这是科学数据，我们不能省略任何样本。说真的，这不是一个选择。甚至不要开始考虑它。

您可以通过采样和使用LOD模型在VTK中渲染大型数据集。也就是说，你有一个模型，你可以从远处看到一个较低分辨率的版本，但如果你放大，你会看到一个更高分辨率的版本。这就是很多大型数据集渲染的完成方式。

您不需要从实际数据集中消除点数，但是当用户放大时，您可以确定地逐步细化它。当用户不可能在单个屏幕上渲染2500万点时没有任何好处处理所有数据。我建议您查看VTK库和VTK用户指南，因为在那里有关于可视化大型数据集的方法的宝贵信息。

Answer 4

Mark Bessey提到它，您可能缺少显示图形的像素。但是考虑到你的解释，我假设你知道你在做什么。

OpenGL具有正交模式，其内部具有z坐标（0; 1）。没有透视投影，您绘制的多边形将与屏幕剪裁区域平面。

DirectX会有类似的。在OpenGL上，它被称为gluOrtho2d（）。

Answer 5

如果将投影设置为正交（无z），OpenGL很乐意渲染2D。您还应该抽取数据。渲染相同像素1000次是浪费GPU。使用performat多线程抽取器花费您的时间。一定要使用顶点数组或顶点缓冲区对象在GPU上爆破大型数组（显然我是一个OpenGL的人）

Answer 6

  

这使我们在一个屏幕上渲染大约25M个样本。

不，不，除非你有一个非常大的屏幕。鉴于屏幕分辨率可能更像是1,000到2,000像素，你真的应该考虑在绘制数据之前抽取数据。在每行1000点处绘制一百行可能不会有太大问题，性能明智。

Answer 7

如果您的代码因为直接处理3D内容而无法读取，则需要编写一个封装所有3D OpenGL内容的精简适配器层，并以适合您应用程序的形式获取2D数据。

如果我错过了什么，请原谅我，并向合唱团宣传基本的面向对象设计。只是说'...

Answer 8

  

您不需要从实际数据集中消除点数，但是当用户放大时，您可以确定地逐步细化它。当用户不可能在单个屏幕上渲染2500万点时没有任何好处处理所有数据。我建议您查看VTK库和VTK用户指南，因为在那里有关于可视化大型数据集的方法的宝贵信息。

非常感谢你。这正是我所寻找的。似乎VTK也使用硬件来卸载这种渲染。顺便说一句，我猜你的意思是有价值的;）。 其次，用户确实获得了我给出的示例的信息。然而，不是很简洁，数据的概述对于科学家来说真的可以是纯金。它不是为用户处理所有数据，而是从渲染中获取有价值的信息。用户似乎也这样做，即使在数据集的“缩小”表示中也是如此。

还有其他建议吗？

Answer 9

我想指出，除了直接使用VTK之外，还有另外两种基于VTK的产品可能会让您感兴趣。

1）ParaView（paraview.org）是一个建立在VTK之上的用户界面，使科学可视化产品更加容易。如果您有硬件来处理它，您可以呈现所需的所有数据，并且它支持多个处理器/核心/集群的MPI。它可以通过用户创建的插件进行扩展，并使用自动化工具进行项目构建和编译。

2）ParaViewGeo（paraviewgeo.mirarco.org）是我工作的公司生产的ParaView的地质和采矿勘探衍生物。它内置支持读取ParaView不能读取的文件格式，例如Gocad，Datamine，Geosoft，SGems等。更重要的是，我们经常与其他对科学领域感兴趣的团队合作，其中包括松散关联到挖掘的可交付成果，例如我们最近与一组进行有限/离散元素建模的工作。可能值得一试。

在这两种情况下（PV和PVG），您的数据被视为与您对该数据的看法是分开的，因此，您永远不会“呈现”您的所有数据（因为您可能不会有足够大的监视器）这样做）但请放心，它将按照您的预期从您的数据集中“处理”。如果您对数据运行其他过滤器，那么只有可以看到的内容将被“呈现”，但过滤器将计算所有数据，虽然可能不会一次全部显示，但所有数据都将存在于内存中。

如果您正在寻找数字，今天我在PVG中计算了3个800万个细胞的常规网格。一个包含一个7元组的向量属性（7x8,000个双值），另外两个包含一个标量属性（每个1x 800万个双值），总共有7200万个内存值。我相信内存占用接近500MB，但我也有400,000点设置，每个点都有一个7元组的矢量属性和一些其他杂项数据。

Answer 10

不确定这是否有用，但您可以将时间用作尺寸吗？即一帧是一个z？那可能会让事情变得更清楚？那么也许你可以有效地应用增量来建立（即在z轴上）图像？

Answer 11

  

不，你不这样做，除非你有一个非常大的屏幕。鉴于屏幕分辨率可能更像是1,000到2,000像素，你真的应该考虑在绘制数据之前抽取数据。在每行1000点处绘制一百行可能不会有太大问题，性能明智。

首先，渲染时我们不能省略任何样本。这是不可能的。这意味着渲染对图表所基于的数据不准确。这真是一个禁区。期。

其次，我们 渲染所有样本。可能是多个样本最终在同一个像素上。但是，我们仍在渲染它。样本数据在屏幕上转换。因此，它被渲染。人们可以怀疑这种可视化数据的有用性，科学家（我们的客户）实际上要求我们这样做。他们有一个好点，恕我直言。

Answer 12

将库包裹在更温和，更友好的2D库中，并将Z和旋转都设置为0。

- 亚当