{"id":1118,"date":"2026-08-19T09:48:32","date_gmt":"2026-08-19T09:48:32","guid":{"rendered":"https:\/\/matforge.org\/?p=1118","raw":"https:\/\/matforge.org\/?p=1118"},"modified":"2026-08-19T09:48:32","modified_gmt":"2026-08-19T09:48:32","slug":"in-situ-vs-post-processing-decision-guide","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matforge.org\/de\/in-situ-vs-post-processing-decision-guide\/","title":{"rendered":"In-situ-Visualisierung vs Post-Processing \u2013 ein Entscheidungsrahmen","raw":"In-situ-Visualisierung vs Post-Processing \u2013 ein Entscheidungsrahmen"},"content":{"rendered":"<span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading Time: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 11<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span><h2>Schl\u00fcssel zum Mitnehmen<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>In-situ-Visualisierung<\/strong> verarbeitet Daten im Arbeitsspeicher w\u00e4hrend der Simulation; <strong>Post-Processing<\/strong> speichert Rohdaten auf der Festplatte und liest sie zur Analyse zur\u00fcck.<\/li>\n<li>In-situ kann der Gesamtenergieverbrauch um <strong> ~ 43%<\/strong> senken, indem die System-Leerlaufzeit eliminiert wird &#8211; nicht nur E \/ A-Overhead.<\/li>\n<li>In-situ dient als <strong> Fr\u00fchwarnsystem <\/strong> f\u00fcr numerische Divergenz, Instabilit\u00e4t und Anomalien, bevor die Kernstunden verschwendet werden.<\/li>\n<li>Die <strong>Hybrid-Strategie<\/strong> (In-situ-Reduzierung \u2192 Selektives Speichern \u2192 Nachbearbeitung auf reduzierte Daten) ist der moderne Standard f\u00fcr HPC-Workflows.<\/li>\n<li>Die Nachbearbeitung f\u00fcr <strong>Erkundungsanalyse<\/strong>, <strong>Small Datasets<\/strong> und <strong>Archiv-\/Re-Analyse<\/strong> gewinnt weiterhin.<\/li>\n<li>Ihre Wahl sollte \u00fcber die &#8222;Datengr\u00f6\u00dfe&#8220; hinausgehen &#8211; ber\u00fccksichtigen Sie die E \/ A-Ausreichen, die Speicherquote, die zeitliche Aufl\u00f6sung, die Vorhersagbarkeit der Analyse, den Ressourcenkonflikt und die Archivierungsanforderungen.<\/li>\n<\/ul>\n<hr>\n<h2>Vorstellung<\/h2>\n<p>Wenn Sie eine Simulation ausf\u00fchren &#8211; ob es sich um einen CFD-Fall (Computational Fluid Dynamics), ein Phasenfeldmodell oder einen Lauf der Molekulardynamik handelt &#8211; m\u00fcssen Sie die Ergebnisse schlie\u00dflich visualisieren. Sie haben zwei Hauptstrategien: <strong>In-situ-Visualisierung<\/strong>, wo Sie Daten analysieren, w\u00e4hrend die Simulation noch l\u00e4uft, oder <strong>Nachverarbeitung<\/strong>, wo Sie den vollst\u00e4ndigen Datensatz auf der Festplatte speichern und anschlie\u00dfend analysieren.<\/p>\n<p>Die Wahl zwischen ihnen ist nicht nur ein technisches Detail, sondern wirkt sich auf die Leistung Ihrer Simulation, den Energieverbrauch, die Debugging-Funktion und die Flexibilit\u00e4t aus, die Sie f\u00fcr die zuk\u00fcnftige Analyse haben. Die meisten Forscher treffen diese Entscheidung fr\u00fch in ihrer HPC-Karriere und treffen eine Wahl, die auf der Intuition oder der Teamkonvention anstelle eines strukturierten Rahmens basiert.<\/p>\n<p>Eine umfassende technische Abdeckung der In-situ-Infrastruktur, Tools und Implementierungsmuster finden Sie in unserem Leitfaden zu <a href=\"https:\/\/matforge.org\/in-situ-visualization-integration-computation\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">In-situ-Visualisierung<\/a>. Hier gehen wir einen anderen Blickwinkel ein: einen praktischen Entscheidungsrahmen, der antwortet: &#8222;Wann sollte ich jeden Ansatz verwenden?&#8220; und f\u00fchrt zwei Dimensionen ein, die die meisten Vergleichsartikel \u00fcbersehen &#8211; das Argument f\u00fcr Energieeinsparungen und den Debugging-Anwendungsfall.<\/p>\n<hr>\n<h2>Der klassische Vergleich<\/h2>\n<p>Lassen Sie uns vor dem Eintauchen in die neuen Dimensionen den Basisunterschied zwischen den beiden Ans\u00e4tzen festlegen, da dieser grundlegende Vergleich in unserem In-situ-Visualisierungshandbuch bereits gut abgedeckt ist.<\/p>\n<p><strong>In-situ-Visualisierung<\/strong> F\u00fchrt Visualisierungs- und Analysecode im gleichen Speicherplatz wie Ihre Simulation aus. Die Daten ber\u00fchren niemals die Festplatte &#8211; sie flie\u00dft vom Simulationsl\u00f6ser direkt in eine Visualisierungs-Pipeline. Dadurch entf\u00e4llt die Datei-E\/A vollst\u00e4ndig f\u00fcr den Visualisierungspfad.<\/p>\n<p><strong>Post-Processing<\/strong> funktioniert umgekehrt. Ihre Simulation schreibt in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden (oder bei Konvergenz-Meilensteinen) vollst\u00e4ndige Datens\u00e4tze auf die Festplatte. Nachdem die Simulation abgeschlossen ist, laden Sie diese Dateien in ein separates Visualisierungstool &#8211; ParaView, Visit oder \u00e4hnliches &#8211; und untersuchen die Daten interaktiv.<\/p>\n<p>Der klassische Kompromiss ist einfach:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Dimension<\/th>\n<th>In-situ<\/th>\n<th>Nachbearbeitung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Datenstandort<\/td>\n<td>In-Memory w\u00e4hrend der Simulation<\/td>\n<td>auf der Festplatte gespeichert<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>I \/ O-Auswirkung<\/td>\n<td>Null f\u00fcr Visualisierungspfad<\/td>\n<td>Vollst\u00e4ndiger Datensatz mehrmals geschrieben<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Zeitliche Koordinierung<\/td>\n<td>Echtzeit w\u00e4hrend der Simulation<\/td>\n<td>Nach Abschluss der Simulation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Analyseflexibilit\u00e4t<\/td>\n<td>Nur vordefinierte Pipelines<\/td>\n<td>Interaktiv, explorativ<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ressourcenkonflikt<\/td>\n<td>Anteile berechnen mit Simulation<\/td>\n<td>L\u00e4uft auf separater Hardware<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Dieser Vergleich wurde von Moreland (2016) in &#8222;Die Spannungen der In-situ-Visualisierung&#8220; gut dokumentiert, der die grundlegenden Kompromisse in Bezug auf Ressourcenkonflikt, Datenverlust und Komplexit\u00e4t der Kopplung darlegt. Unser Leitfaden zur In-situ-Visualisierung geht durch die Implementierungsmuster, Werkzeugvergleiche und Integrationsstrategien.<\/p>\n<p>Die Entscheidung ist jedoch nicht allein aus dieser Tabelle ersichtlich. Hier werden die Dinge interessant.<\/p>\n<hr>\n<h2>Die Dimension Energie und Gr\u00fcn<\/h2>\n<p>Dies ist die Einsicht, die die meisten Artikel in diesem Bereich verpassen. Die In-situ-Visualisierung beschleunigt nicht nur Ihren Workflow \u2013 sie reduziert den Energieverbrauch erheblich und die Einsparungen sind gr\u00f6\u00dfer als erwartet.<\/p>\n<h3>woher die Energieeinsparung kommt<\/h3>\n<p>Mehrere Studien von Virginia Tech (insbesondere Adhinayananan et al. 2015 und die Nachfolge-Charakterisierungsstudie 2017) haben die Leistung und Energie von Visualisierungs-Pipelines gemessen und festgestellt, dass <strong>In-situ-Ans\u00e4tze etwa 43% weniger Gesamtenergie verbrauchen<\/strong> als herk\u00f6mmliche Post-Processing-Workflows.<\/p>\n<p>Hier ist das kritische Detail, das die meisten Quellen nicht klar erkl\u00e4ren: Der Gro\u00dfteil dieser Einsparungen geht nicht aus der Vermeidung von E \/ A-Schreiben. Sie stammen aus der <strong>Beseitigung der System-Leerlaufzeit<\/strong>.<\/p>\n<p>Wenn Sie die Nachbearbeitung auf einem HPC-System ausf\u00fchren, beenden die Rechenknoten ihre Simulation und sitzen im Leerlauf, w\u00e4hrend das Speichersubsystem die gespeicherten Daten verarbeitet. Diese stillen Knoten ziehen immer noch Strom &#8211; m\u00f6glicherweise erhebliche Leistung &#8211; und tun dabei nichts produktives. Die In-situ-Visualisierung vermeidet dies vollst\u00e4ndig, da die Analyse gleichzeitig mit der Berechnung erfolgt und alle Knoten funktionieren.<\/p>\n<p>Die Tahir (2024) Studie &#8222;Energy-Aware Image-based in situ&#8220; erweitert diese Analyse weiter und zeigt, dass <strong>Rendering-Parameterwahlen innerhalb in-situ-Workflows den Energieverbrauch beeinflussen <\/strong>. Die Auswahl effizienter Rendering-Algorithmen &#8211; beispielsweise optimiertes partikelbasiertes Volumen-Rendering anstelle von schwerem Strahlenguss &#8211; f\u00fchrt zu zus\u00e4tzlichen Energieeinsparungen. Die &#8222;gr\u00fcne&#8220; Wahl ist auch innerhalb von In-situ-Pipelines wichtig.<\/p>\n<h3>Warum dies f\u00fcr Ihren Workflow wichtig ist<\/h3>\n<p>Wenn Sie Simulationen mit gemeinsam genutzten HPC-Ressourcen ausf\u00fchren, wirkt sich der Energieverbrauch direkt auf:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Wall-Uhrzeit<\/strong> \u2013 Schnellere Simulationen werden fr\u00fcher abgeschlossen und verk\u00fcrzt Rechenzeit<\/li>\n<li><strong>Ressourcenzuweisung<\/strong> \u2013 Viele HPC-Zentren weisen die Zeit auf der Grundlage der verbrauchten Knotenstunden zu<\/li>\n<li><strong>Umweltwirkung<\/strong> \u2013 Gro\u00dfe Simulationen k\u00f6nnen Megawattstunden Energie verbrauchen<\/li>\n<\/ul>\n<p>F\u00fcr PIs, die Grant-Budgets verwalten und HPC-Administratoren die Ressourcennutzung bewerten, ist das Energie-Argument ein legitimer Grund, auch dann vor Ort zu ber\u00fccksichtigen, wenn die Datengr\u00f6\u00dfen \u00fcberschaubar sind.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>Was wir empfehlen<\/strong>: Wenn Ihre Simulation einige Gigabyte an Ausgabe pro Lauf \u00fcberschreitet, ist die Energieeinsparung allein in situ ein Fall. Bei gro\u00dffl\u00e4chigen HPC-Auftr\u00e4gen sind die Einsparungen von ~ 43% erheblich genug, um Ihr Workflow-Design zu ber\u00fccksichtigen &#8211; nicht nur ein netter.<\/p>\n<\/blockquote>\n<hr>\n<h2>In-situ als Debugging- und Fr\u00fchwarnwerkzeug<\/h2>\n<p>Hier f\u00fchrt unser Artikel ein wirklich neues Territorium ein, das vorhandene Leitf\u00e4den nicht gut abdecken. Bei der In-situ-Visualisierung geht es nicht nur darum, Ergebnisse schneller zu sehen, sondern eine <strong>Debugging-Strategie<\/strong> f\u00fcr numerische Simulationen.<\/p>\n<h3>Divergenz fangen, bevor es Sie kostet<\/h3>\n<p>Wenn eine Simulation von numerischer Instabilit\u00e4t, Fehlanpassungen der physikalischen Parameter oder von Problemen mit der Netzqualit\u00e4t abweicht, werden die Kosten mit jedem Zeitschritt zusammengesetzt. Wenn Sie Daten f\u00fcr die Nachbearbeitung speichern und nach 50 Kerntagen Divergenz entdecken, ist dies ein verheerendes Ergebnis.<\/p>\n<p>In-situ-Visualisierung gibt Ihnen <strong>Sofortiges visuelles Feedback<\/strong>. Sie k\u00f6nnen Divergenz, Instabilit\u00e4t oder Anomalien erkennen, sobald sie sich entwickeln, und die Simulation stoppen, bevor sie Millionen von Kernstunden verschwendet. Der DAG-Bericht von Bennett (2019) zur In-situ-Visualisierung beschreibt dies als Konzept des &#8222;Simulations-Dashboards&#8220; &#8211; mit Echtzeit-Visualisierung f\u00fcr visuelles Debuggen, Co-Scheduling und Lenkung.<\/p>\n<p>Mehrere Studien verst\u00e4rken dieses Muster:<\/p>\n<ul>\n<li>Die praktischen CFD-Beispiele von Kitware (2024) beschreiben &#8222;Fr\u00fchfehlererkennung durch sofortiges visuelles Feedback&#8220; als Kernvorteil<\/li>\n<li>Sandias ML-gesteuerte Fehler\u00fcberwachungsarbeiten (Shaaban 2026, Shead 2023) verwenden In-situ-Pipelines zur Anomalieerkennung<\/li>\n<li>Der Excellerat Best-Practices Guide (2022) Frames Echtzeit-Visualisierung als Fehlerpr\u00e4ventionstool f\u00fcr Exascale-Workflows<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Praktische Debugging-Anwendungsf\u00e4lle<\/h3>\n<p>Hier sind Szenarien, in denen sich die In-situ-Visualisierung als Debugging-Tool auszahlt:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Koppelte Physik-Simulationen<\/strong> \u2013 Verst\u00f6\u00dfe gegen Energie oder Massenerhaltung, bevor sie sich zusammensetzen<\/li>\n<li><strong>Adaptive Mesh Refinement (AMR)<\/strong> \u2013 \u00dcberpr\u00fcfung der Netzqualit\u00e4t und der Verfeinerungslogik bei der Entwicklung<\/li>\n<li><strong>Turbulenz und CFD<\/strong> \u2014 Erkennen nicht-physikalischer Schwingungen, Schockartefakte oder numerischer Diffusion<\/li>\n<li><strong>Reaktionsdiffusion und Phasenfeld<\/strong> \u2013 Identifizierung instabiler Schnittstellen oder Parameterdrift<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der wichtigste Einblick: Sie warten nicht, bis die Simulation abgeschlossen ist, um zu wissen, ob sie sich richtig verh\u00e4lt. Sie wissen, <strong> w\u00e4hrend <\/strong> es l\u00e4uft.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>Was wir empfehlen<\/strong>: Wenn Ihre Simulation rechenintensiv ist (mehr als ein paar Stunden auf mehreren Knoten) oder physisch gekoppelt ist, f\u00fchren Sie sie mit mindestens einer Diagnosevisualisierung in situ aus &#8211; einem Slice durch eine Schl\u00fcsselvariable, einem Zeitverlaufsdiagramm oder einer Isofl\u00e4che. Selbst ein einziges In-situ-Plot kann Ihnen Tage an vergeudeter Rechenzeit sparen.<\/p>\n<\/blockquote>\n<hr>\n<h2>Entscheidungsrahmen: 6 Kriterien, um Ihre Wahl zu leiten<\/h2>\n<p>Die klassische Framing von &#8222;Datengr\u00f6\u00dfe&#8220; als entscheidender Faktor ist unvollst\u00e4ndig. Der Excellerat Best-Practices Guide (2022) und mehrere HPC-Workflow-Studien deuten auf eine umfassendere Reihe von Kriterien hin. Hier sind sechs Faktoren, die bei der Auswahl zwischen In-situ und Nachbearbeitung abgewogen werden m\u00fcssen.<\/p>\n<h3>1. E\/A-Bandbreiten-Suffizienz<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: Verf\u00fcgt Ihr System \u00fcber gen\u00fcgend E\/A-Bandbreite, um Ihre vollst\u00e4ndigen Datens\u00e4tze mit der gew\u00fcnschten Frequenz zu schreiben?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das &#8230;<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Begrenzt (gemeinsame Speicherung, verstopftes Dateisystem)<\/td>\n<td>Lehnen Sie sich in Richtung <strong>in-situ<\/strong> \u2014 Vermeiden Sie das Schreiben vollst\u00e4ndiger Datens\u00e4tze<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>reichlich (dedizierter High-Speed-Speicher, gestreifte E\/A)<\/td>\n<td><strong>Nachbearbeitung<\/strong> ist machbar und flexibler<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: Wenn die E\/A bereits durch Ihre Simulation ges\u00e4ttigt ist, kann das Hinzuf\u00fcgen vollst\u00e4ndiger Visualisierungsdatens\u00e4tze zu E \/ A-Konflikten f\u00fchren, die die Simulation selbst verlangsamen. In-situ umgeht den E\/A-Pfad vollst\u00e4ndig zur Visualisierung.<\/p>\n<h3>2. Einschr\u00e4nkungen f\u00fcr Speicherkontingente<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: Sind Sie durch Speicherkontingente oder Archivierungsrichtlinien eingeschr\u00e4nkt?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das &#8230;<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Enge Kontingent (begrenzte Speicherzuweisung, strenge Richtlinien)<\/td>\n<td>Lehnen Sie sich in Richtung <strong>in-situ<\/strong> \u2014 Reduziert den Festplatten-Fu\u00dfabdruck<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>reichlich Quote (gro\u00dfz\u00fcgige Zuordnung, flexible Richtlinien)<\/td>\n<td><strong>Post-Processing<\/strong> bleibt tragf\u00e4hig<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: Gro\u00dfe Simulationen k\u00f6nnen Terabyte an Output erzeugen. Wenn Ihr Speicherkontingent fest ist, reduziert In-situ den zu sparenden Betrag und bewahrt die ben\u00f6tigten Erkenntnisse.<\/p>\n<h3>3. Zeitliche Aufl\u00f6sungsbed\u00fcrfnisse<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: M\u00fcssen Sie feink\u00f6rnige temporale Ph\u00e4nomene beobachten (z. B. Selbstentz\u00fcndung in der Verbrennung, Wellenausbreitung, Turbulenzkaskaden)?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das &#8230;<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Hochfrequenzph\u00e4nomene (kurze Zeitskalen, schnelle Ereignisse)<\/td>\n<td>Neigung zu <strong>in-situ<\/strong> \u2014 kann Analysen mit hoher Frequenz ausgeben<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>gr\u00f6bere Ph\u00e4nomene (langsame Prozesse, station\u00e4r)<\/td>\n<td><strong>Post-Processing<\/strong> ist ausreichend<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: Das Konvergen-\/Verbrennungsbeispiel (2024) von Kitware zeigt, wie in situ Isofl\u00e4chen von Temperatur und Druckgradienten bei hoher Frequenz gespeichert werden kann \u2013 Erfassung von Ph\u00e4nomenen, die verloren gehen w\u00fcrden, wenn der vollst\u00e4ndige Datensatz niedriger geschrieben w\u00fcrde H\u00e4ufigkeit Der vollst\u00e4ndige Datensatz aus diesem Fall betrug ~ 100 GB, aber in-situ reduzierte die gespeicherten Daten auf ~ 100 MB unter Beibehaltung der kritischen Funktionen.<\/p>\n<h3>4. Vorhersagbarkeit der Analyse<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: Wissen Sie, was Sie vorher visualisieren m\u00f6chten, oder werden Sie frei erforschen?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das &#8230;<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>vorbestimmt (bestimmte Felder, Scheiben, Isofl\u00e4chen, Statistiken)<\/td>\n<td>Neigen Sie zu <strong>in-situ<\/strong> \u2014 vordefinierte Pipelines Excel<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Exploratory (Unbekannt, was Sie brauchen, Iterieren bei der Analyse)<\/td>\n<td>Neigen Sie zu <strong>Post-Processing<\/strong> \u2014 interaktive Erkundungsgewinne<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: In-situ-Pipelines werden vor oder w\u00e4hrend des Simulationslaufs definiert. Sie k\u00f6nnen sie nicht interaktiv \u00e4ndern. Wenn Sie neue Ph\u00e4nomene entdecken oder die Visualisierungsparameter durchlaufen, bietet Ihnen die Nachbearbeitung die Flexibilit\u00e4t.<\/p>\n<h3>5. Toleranz f\u00fcr Ressourcenkonflikte<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: K\u00f6nnen Sie die Rechenressourcen tolerieren, die durch die neben der Simulation ausgef\u00fchrte Visualisierung verbraucht werden?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das &#8230;<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Geringe Konkurrenztoleranz (ressourcenbeschr\u00e4nkte, enge Zeitpl\u00e4ne)<\/td>\n<td>Neigen Sie zu <strong>Post-Processing<\/strong> \u2013 Getrennte Ressourcen vermeiden Konkurrenz<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Flexible Planung (kann Ressourcen austauschen, hat Headroom)<\/td>\n<td>Neigen Sie zu <strong>in-situ<\/strong> \u2014 Analyse l\u00e4uft gleichzeitig<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: In-situ-Visualisierung teilt Rechenressourcen mit der Simulation. Wenn Ihre Simulation bereits ressourcenbeschr\u00e4nkt ist, kann das Hinzuf\u00fcgen von Visualisierungscode sie verlangsamen. Die Spannungsanalyse von Moreland (2016) deckt diesen Kompromiss im Detail ab.<\/p>\n<h3>6. Archivierungs- und Neuanalysebed\u00fcrfnisse<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: M\u00fcssen Sie diesen Datensatz sp\u00e4ter mit neuen Filtern oder anderen Visualisierungsparametern erneut analysieren?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das &#8230;<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Ja &#8211; Archivierung oder zuk\u00fcnftige erneute Analyse erwartet<\/td>\n<td><strong>Post-Processing<\/strong> Bewahrt die vollst\u00e4ndigen Daten f\u00fcr Flexibilit\u00e4t<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Nein &#8211; Sie extrahieren, was Sie jetzt ben\u00f6tigen, und archivieren reduzierte Daten<\/td>\n<td><strong>in-situ<\/strong> ist angemessen; Sie haben bereits die erforderlichen Darstellungen extrahiert<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: Dies ist der am h\u00e4ufigsten \u00fcbersehene Kompromiss. Wenn in-situ Rohdaten nach der Erstellung reduzierter Darstellungen (Cinema-Datenbanken, Isofl\u00e4chen, Statistiken) verworfen werden, verlieren Sie die M\u00f6glichkeit, mit neuen Filtern erneut zu analysieren. Benutzer, die ohne Planung f\u00fcr die Archivierung auf In-situ umsteigen, bedauern h\u00e4ufig, dass sie Rohdaten nicht aufbewahren.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>Was wir empfehlen<\/strong>: F\u00fchren Sie dieses Entscheidungsframework f\u00fcr Ihre spezifische Simulation aus. Wenn sich 4+ Kriterien in-situ neigen, ist dies wahrscheinlich die richtige Wahl. Wenn sich 4+ zur Nachbearbeitung neigen, bleiben Sie beim herk\u00f6mmlichen Workflow. Wenn die Kriterien gleichm\u00e4\u00dfig aufgeteilt werden, ist die Hybridstrategie (n\u00e4chster Abschnitt) m\u00f6glicherweise Ihr bester Weg.<\/p>\n<\/blockquote>\n<hr>\n<h2>Die Hybridstrategie: Moderner Standard<\/h2>\n<p>Der neue Standard f\u00fcr ausgereifte HPC-Workflows ist nicht &#8222;in-situ gegen\u00fcber Nachbearbeitung&#8220; &#8211; er ist <strong>beide <\/strong>.<\/p>\n<p>Das Muster ist unkompliziert: F\u00fchren Sie die Datenreduzierung und die Merkmalsextraktion <strong> in situ <\/strong> durch und erzeugen Sie dann die Visualisierung <strong>in-Transit<\/strong> f\u00fcr die reduzierten Daten. Das kanonische Beispiel ist der Catalyst-Adios2-Workflow: Catalyst f\u00fchrt eine In-situ-Datenreduzierung durch (Extrahieren von Isofl\u00e4chen, Rechnerstatistiken, Generierung von Kinodatenbanken), und ADIOS2 transportiert die reduzierten Datens\u00e4tze zu Visualisierungsknoten f\u00fcr die Post-hoc-Exploration.<\/p>\n<p>Dieser Ansatz erfasst die Vorteile beider Welten:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>In-situ-Reduzierung<\/strong> Eliminiert E\/A-Engp\u00e4sse und Leerlaufzeit (Energieeinsparung)<\/li>\n<li><strong>Erkundung w\u00e4hrend der Durchreise<\/strong> Bewahrt die Flexibilit\u00e4t f\u00fcr die iterative Analyse<\/li>\n<li><strong>Selektives Speichern<\/strong> bedeutet, dass Sie nur die Daten schreiben, die Sie tats\u00e4chlich ben\u00f6tigen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die 2025 breitere HPC-\u00dcbersicht von KitWare bildet das Standardmuster f\u00fcr &#8222;Exascale-ready&#8220;-Workflows. Das ARXIV 2024-Papier &#8222;In situ in Transit Hybrid Analysis mit Catalyst-Adios2&#8220; beschreibt das typische moderne Muster im Detail.<\/p>\n<h3>Praktischer Hybrid-Workflow<\/h3>\n<ol>\n<li><strong>Definieren<\/strong> Visualisierungs- und Analyse-Pipelines vor Beginn der Simulation (Katalysator-Skripte, Aufstiegsrezepte)<\/li>\n<li><strong>Run<\/strong> Die Simulation mit In-situ-Datenreduzierung \u2013 Extrahieren Sie die Funktionen, die Sie w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung ben\u00f6tigen<\/li>\n<li><strong>Monitor<\/strong> \u00fcber Echtzeit-Plots oder Schnappsch\u00fcsse zum Debuggen und Lenken<\/li>\n<li><strong>Speichern<\/strong> Nur die reduzierten Datens\u00e4tze (nicht der vollst\u00e4ndige Simulationsstatus)<\/li>\n<li><strong>Post-Process<\/strong> zu den reduzierten Daten mit ParaView, Visit oder Ihrem bevorzugten Tool<\/li>\n<\/ol>\n<p>Dies ist das, was der Excellerat Best-Practices Guide (2022) als &#8222;Best Practice&#8220; -Muster f\u00fcr die Exascale-Visualisierung im Ma\u00dfstab empfiehlt.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>Was wir empfehlen<\/strong>: Wenn Sie gro\u00df angelegte Simulationen ausf\u00fchren (100+ GB pro Lauf, Multi-Node- oder HPC-Cluster-L\u00e4ufe), \u00fcbernehmen Sie die Hybridstrategie als Standard. Es bietet Ihnen die Leistung und Energievorteile von In-situ, ohne die analytische Flexibilit\u00e4t der Nachbearbeitung zu beeintr\u00e4chtigen. Nur die reine Nachbearbeitung ist sinnvoll, wenn Ihre Datens\u00e4tze klein genug sind, dass der E \/ A-Overhead vernachl\u00e4ssigbar ist.<\/p>\n<\/blockquote>\n<hr>\n<h2>Wenn die Nachbearbeitung immer noch gewinnt<\/h2>\n<p>In-situ bekommt viel Aufmerksamkeit, aber die Nachbearbeitung bleibt in mehreren wichtigen Szenarien die richtige Wahl. Geben Sie es nicht ganz auf &#8211; verwenden Sie es strategisch.<\/p>\n<h3>Sondierungsanalyse<\/h3>\n<p>Wenn Sie neue Visualisierungstechniken entwickeln, Analysepipelines testen oder einfach einen Datensatz untersuchen, ohne zu wissen, was Sie ben\u00f6tigen, ist die Nachbearbeitung un\u00fcbertroffen. Sie k\u00f6nnen die Daten laden, beliebige Filter anwenden und iterieren. In-situ-Pipelines k\u00f6nnen diese Flexibilit\u00e4t nicht bieten \u2013 sie erfordern eine vordefinierte Logik.<\/p>\n<h3>Kleine Datens\u00e4tze<\/h3>\n<p>Wenn Ihre Simulation weniger als ein paar Gigabyte pro Lauf erzeugt und auf einem einzelnen Knoten oder einem kleinen Cluster ausgef\u00fchrt wird, ist der E \/ A-Overhead der Nachbearbeitung wahrscheinlich vernachl\u00e4ssigbar. Die Flexibilit\u00e4t der Nachbearbeitung \u00fcberwiegt die geringen Leistungskosten.<\/p>\n<h3>Algorithmusentwicklung<\/h3>\n<p>Wenn Sie neue numerische Methoden entwickeln, Konvergenzraten testen oder auf Solver-Parameter iterieren, ben\u00f6tigen Sie die vollst\u00e4ndige Datentreue. Die Nachbearbeitung bewahrt jeden Zeitschritt und jedes Feld. In-situ-Reduzierung verwirft Informationen, die Sie sp\u00e4ter m\u00f6glicherweise bereuen.<\/p>\n<h3>Archiv und Reproduzierbarkeit<\/h3>\n<p>Wenn Ihre Simulation Teil einer ver\u00f6ffentlichten Studie oder eines reproduzierbaren Workflows ist, bietet die Nachbearbeitung einen klaren Audit-Trail: die Rohdatendateien, die Nachbearbeitungsskripte, die resultierenden Visualisierungen. Der &#8222;Datenverlust&#8220;-Trade-off von in-situ (Verwerfen des Rohsimulationszustands nach der Extraktion) erschwert die Reproduzierbarkeit, wenn Sie mit neuen Methoden erneut analysieren m\u00fcssen.<\/p>\n<h3>Wann w\u00e4hlen Sie die Nachbearbeitung \u00fcber in situ?<\/h3>\n<p>Verwenden Sie die Nachbearbeitung, wenn:<\/p>\n<ul>\n<li>Ihr Datensatz ist klein genug, dass E \/ A-Overhead akzeptabel ist<\/li>\n<li>Sie ben\u00f6tigen eine iterative, explorative Analyse<\/li>\n<li>Sie entwickeln oder testen neue Visualisierungstechniken<\/li>\n<li>Reproduzierbarkeit und Archivierung erfordern eine vollst\u00e4ndige Datenerhaltung<\/li>\n<li>Sie haben keinen Zugriff auf In-Situ-kompatible Tools oder die Integrationskompetenz<\/li>\n<\/ul>\n<hr>\n<h2>Werkzeug-Landschaft Brief<\/h2>\n<p>Sie m\u00fcssen keine In-situ-Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen. Mehrere ausgereifte Tools machen die Integration unkompliziert.<\/p>\n<h3>Paraview-Katalysator<\/h3>\n<p>Die am weitesten verbreitete In-situ-Bibliothek. ParaView Catalyst bietet eine kleine, stabile API f\u00fcr Simulationscodes, um Datenstrukturen im Speicher der Verarbeitungsmaschine von ParaView zu enth\u00fcllen. Einmal mit Catalyst instrumentiert, kann ein Simulationscode die vollst\u00e4ndigen Analyse- und Visualisierungsfunktionen von Paraview nutzen.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Best for<\/strong>: CFD-, Verbrennungs- und Multiphysik-Simulationen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab<\/li>\n<li><strong>Beispiel<\/strong>: Converge CFD nutzt Katalysator f\u00fcr die Verbrennungsanalyse in-situ (Kitware 2024)<\/li>\n<li><strong>Integrationskomplexit\u00e4t<\/strong>: Moderate \u2014 Erfordert anf\u00e4ngliche Instrumentierung und f\u00fchrt dann Catalyst-Skripte als vordefinierte Pipelines aus<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Aufstieg<\/h3>\n<p>Ein leichtes In-situ-Framework von Kitware, das f\u00fcr eine einfache Integration entwickelt wurde. Ascent bietet eine einfache YAML-basierte Rezeptsprache zum Definieren von In-situ-Pipelines ohne tiefes C++-Wissen.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Best for<\/strong>: Teams, die eine schnelle In-situ-Integration ohne tiefe Code\u00e4nderungen w\u00fcnschen<\/li>\n<li><strong>Integrationskomplexit\u00e4t<\/strong>: Niedrig \u2013 YAML-Rezepte, minimale C++-Integration erforderlich<\/li>\n<li><strong>Limitation<\/strong>: Kleineres \u00d6kosystem als Katalysator; Weniger ausgereift f\u00fcr Exascale-Bereitstellungen<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Besuchen Sie Libsim<\/h3>\n<p>Die Ortsbibliothek zum Besuch. \u00c4hnlich wie Catalyst, aber in das Visit-\u00d6kosystem integriert.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Best for<\/strong>: Teams, die bereits in das Visit-\u00d6kosystem investiert sind<\/li>\n<li><strong>Integrationskomplexit\u00e4t<\/strong>: Moderate \u2014 Erfordert Libsim-Instrumentierung<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Damaris<\/h3>\n<p>Ein neueres, standardbasiertes In-situ-Framework, das f\u00fcr die Portabilit\u00e4t \u00fcber Visualisierungstools ausgelegt ist. Damaris verwendet eine standardisierte API, die die Simulation von bestimmten Visualisierungs-Backends entkoppelt.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Best for<\/strong>: Multi-\u00d6kosystem-Bereitstellungen (mit mehreren Visualisierungstools)<\/li>\n<li><strong>Integrationskomplexit\u00e4t<\/strong>: H\u00f6her \u2013 neuere, weniger etablierte Toolchain<\/li>\n<li><strong>Notable<\/strong>: Anziehungskraft in europ\u00e4ischen HPC-Gemeinschaften<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Anleitung zur Werkzeugauswahl<\/h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn du brauchst&#8230;<\/th>\n<th>Empfehlen<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Gr\u00f6\u00dftes \u00d6kosystem, die meisten Beispiele<\/td>\n<td><strong>ParaView Catalyst<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Schnelle Integration, minimales C++<\/td>\n<td><strong>Aufstieg<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Besuchen Sie die Ausrichtung des \u00d6kosystems<\/td>\n<td><strong>Besuche Libsim<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Multitool-Portabilit\u00e4t<\/td>\n<td><strong>Damaris<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Der Excellerat Best-Practices Guide (2022) enth\u00e4lt detaillierte Vergleichstabellen f\u00fcr In-situ-Schnittstellen und Werkzeugempfehlungen auf Exascale. Ihre Analyse schl\u00e4gt vor, dass Catalyst die ausgereifte Option f\u00fcr die Produktion von HPC-Workflows ist, wobei Ascent eine starke leichte Alternative ist.<\/p>\n<hr>\n<h2>Zusammenfassung + n\u00e4chste Schritte<\/h2>\n<p>Die Wahl zwischen In-situ-Visualisierung und Nachbearbeitung ist keine bin\u00e4re Frage &#8222;was besser ist&#8220;. Es handelt sich um eine Workflow-Design-Entscheidung, die Datengr\u00f6\u00dfe, Energie, Debugging-Anforderungen, Flexibilit\u00e4t und Archivierungs\u00fcberlegungen ber\u00fccksichtigen sollte.<\/p>\n<p>Hier ist unsere Empfehlung, die auf drei Prinzipien destilliert wurde:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>F\u00fcr gro\u00dffl\u00e4chige HPC-Simulationen (100+ GB, Multi-Node)<\/strong>, \u00fcbernehmen Sie die Hybridstrategie: In-situ-Reduktion mit selektiver Speicherung, gefolgt von der Nachbearbeitung der reduzierten Daten. Dies gibt Ihnen die Energieeinsparung (~ 43% Gesamtenergiereduzierung pro VT-Studien), die Debugging-Vorteile und die analytische Flexibilit\u00e4t, die Sie ben\u00f6tigen.<\/li>\n<li><strong>F\u00fcr kleine bis mittelschwere Simulationen (&lt;10 GB, Einzelknoten oder kleine Cluster)<\/strong> ist die Nachbearbeitung in der Regel einfacher und flexibler. F\u00fcgen Sie keine Komplexit\u00e4t vor Ort hinzu, es sei denn, Sie ben\u00f6tigen speziell die Debugging- oder Energievorteile.<\/li>\n<li><strong>Erw\u00e4gen Sie immer das Debuggen <\/strong>. Auch wenn Sie sich f\u00fcr den Hauptworkflow nach der Verarbeitung entscheiden, k\u00f6nnen Sie beim Ausf\u00fchren von mindestens einem In-situ-Diagnosediagramm (eine Zeitverlauf, eine Schl\u00fcsselscheibe oder ein Konvergenzmonitor) Stunden an vergeudeter Rechenzeit sparen, wenn eine Divergenz auftritt.<\/li>\n<\/ol>\n<h3>Praktische n\u00e4chste Schritte<\/h3>\n<ul>\n<li>Wenn Ihr aktueller Workflow rein nachbearbeitet wird und Sie gro\u00dfe Simulationen ausf\u00fchren: Evaluieren Sie den Katalysator oder den Aufstieg f\u00fcr die In-situ-Datenreduzierung. Selbst eine einfache vordefinierte Slice- oder Statistik-Pipeline verk\u00fcrzt die E \/ A- und Leerlaufzeit.<\/li>\n<li>Wenn Sie das Debuggen bereits verwenden, aber noch nicht untersucht haben: F\u00fcgen Sie mindestens eine Fr\u00fchwarnvisualisierung hinzu (Zeithistorie-Plot, Isofl\u00e4che eines Schl\u00fcsselfeldes oder Anomalieerkennung). Das Konzept des \u201eSimulations-Dashboards\u201c von Bennett (2019) DAG Report ist ein guter Ausgangspunkt.<\/li>\n<li>Wenn Sie Archiv-Workflows planen: Entscheiden Sie, welche Rohdaten beibehalten werden sollen, bevor Sie zu In-situ wechseln. Verwerfen Sie den Simulationsstatus nicht, den Sie m\u00f6glicherweise f\u00fcr eine zuk\u00fcnftige Analyse ben\u00f6tigen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Visualisierungsentscheidung ist eine der wenigen Auswahlm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Simulationsworkflows, die sich direkt sowohl auf die Leistung als auch auf die Erkenntnisqualit\u00e4t auswirkt. Machen Sie es richtig und Ihre Simulationen laufen schneller, sparen Energie und fangen fr\u00fchzeitig Fehler ab. Wenn Sie es falsch machen, verschwenden Sie Zeit, Speicherung und m\u00f6glicherweise verpassen Ph\u00e4nomene, die Sie nicht erneut analysieren k\u00f6nnen. Verwenden Sie dieses Framework, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.<\/p>\n<hr>\n<h2>Verwandte Anleitungen<\/h2>\n<p>F\u00fcr eine tiefere Berichterstattung \u00fcber verwandte Themen finden Sie hier einige zus\u00e4tzliche Ressourcen von unserer Website:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/in-situ-visualization-integration-computation\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">In-situ-Visualisierung: Integration der Visualisierung w\u00e4hrend der Berechnung <\/a> &#8211; Unser umfassender Leitfaden zur In-situ-Infrastruktur, Tools und Implementierungsmuster.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/visit-vs-paraview-choosing-right-tool\/\">Visit vs Paraview: Auswahl des richtigen Werkzeugs f\u00fcr Ihre Simulationsdaten<\/a> \u2013 Ein Vergleich der beiden am h\u00e4ufigsten verwendeten Visualisierungs-Frameworks f\u00fcr wissenschaftliche Daten.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/illuminator-distributed-visualization-library\/\">Distributed Visualization Library Illuminator <\/a> &#8211; \u00dcberblick \u00fcber ein spezielles Tool f\u00fcr paralleles Rendern und Speichern.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/managing-large-scale-pde-problems-strategies-solvers-and-hpc-case-studies\/\">Verwalten von PDE-Problemen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab: Strategien, Solver und HPC-Fallstudien <\/a> &#8211; Strategien zur effizienten L\u00f6sung massiver Rechenprobleme.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/advection-dominated-problems-supg-stabilization\/\">advektionsdominierte Probleme: Aufw\u00e4rtswindschemata und SUPG-Stabilisierung <\/a> &#8211; Praktische Anleitung f\u00fcr Stabilisierungstechniken in CFD-Simulationen.<\/li>\n<\/ul>\n<hr>\n<p><em>Referenzen und Quellen, die in diesem Artikel zitiert werden:<\/em><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kitware.com\/in-situ-data-analysis-brings-faster-results-and-accelerated-insights\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Kitware (2024). In-situ-Datenanalyse bringt schnellere Ergebnisse und beschleunigte Erkenntnisse<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.cs.vt.edu\/synergy\/pubs\/papers\/vignesh-in-situ-hppac15.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Adhinarayanan et al. (2015). \u00dcber das Gr\u00fcn von in-situ- und nachbearbeiteten Visualisierungs-Pipelines<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cinemascience.github.io\/publications\/Adhinarayanan-etal-2017CharacterizingModelingPowerEnergyInSituVis.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Adhinarayanan et al. (2017). Charakterisierung der Modellierungskraft &amp; Energie f\u00fcr die In-situ-Visualisierung<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/drops.dagstuhl.de\/storage\/04dagstuhl-reports\/volume08\/issue07\/18271\/DagRep.8.7.1\/DagRep.8.7.1.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Bennett, J. (2019). DAG-Bericht: In-situ-Visualisierung<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.computer.org\/csdl\/magazine\/cg\/2016\/02\/mcg2016020005\/13rRUILLkIJ\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Moreland, K. (2016). Die Spannungen der In-situ-Visualisierung<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.excellerat.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/EXCELLERAT_WP4_D4.5_Best_Practices_and_Tools_for_Visualization_Data_Managment_and_Analytics_of_Engineering_Simulations_at_Exascale.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Excellerat (2022). Best Practices und Tools f\u00fcr Visualisierung, Datenmanagement und Analytics bei Exascale<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3635035.3635048\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Tahir, M. (2024). Analyse in Richtung energiebewusster bildbasierter in situ<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false,"raw":"<h2>Schl\u00fcssel zum Mitnehmen<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>In-situ-Visualisierung<\/strong> verarbeitet Daten im Arbeitsspeicher w\u00e4hrend der Simulation; <strong>Post-Processing<\/strong> speichert Rohdaten auf der Festplatte und liest sie zur Analyse zur\u00fcck.<\/li>\n<li>In-situ kann der Gesamtenergieverbrauch um <strong> ~ 43%<\/strong> senken, indem die System-Leerlaufzeit eliminiert wird - nicht nur E \/ A-Overhead.<\/li>\n<li>In-situ dient als <strong> Fr\u00fchwarnsystem <\/strong> f\u00fcr numerische Divergenz, Instabilit\u00e4t und Anomalien, bevor die Kernstunden verschwendet werden.<\/li>\n<li>Die <strong>Hybrid-Strategie<\/strong> (In-situ-Reduzierung \u2192 Selektives Speichern \u2192 Nachbearbeitung auf reduzierte Daten) ist der moderne Standard f\u00fcr HPC-Workflows.<\/li>\n<li>Die Nachbearbeitung f\u00fcr <strong>Erkundungsanalyse<\/strong>, <strong>Small Datasets<\/strong> und <strong>Archiv-\/Re-Analyse<\/strong> gewinnt weiterhin.<\/li>\n<li>Ihre Wahl sollte \u00fcber die \"Datengr\u00f6\u00dfe\" hinausgehen - ber\u00fccksichtigen Sie die E \/ A-Ausreichen, die Speicherquote, die zeitliche Aufl\u00f6sung, die Vorhersagbarkeit der Analyse, den Ressourcenkonflikt und die Archivierungsanforderungen.<\/li>\n<\/ul>\n<hr>\n<h2>Vorstellung<\/h2>\n<p>Wenn Sie eine Simulation ausf\u00fchren - ob es sich um einen CFD-Fall (Computational Fluid Dynamics), ein Phasenfeldmodell oder einen Lauf der Molekulardynamik handelt - m\u00fcssen Sie die Ergebnisse schlie\u00dflich visualisieren. Sie haben zwei Hauptstrategien: <strong>In-situ-Visualisierung<\/strong>, wo Sie Daten analysieren, w\u00e4hrend die Simulation noch l\u00e4uft, oder <strong>Nachverarbeitung<\/strong>, wo Sie den vollst\u00e4ndigen Datensatz auf der Festplatte speichern und anschlie\u00dfend analysieren.<\/p>\n<p>Die Wahl zwischen ihnen ist nicht nur ein technisches Detail, sondern wirkt sich auf die Leistung Ihrer Simulation, den Energieverbrauch, die Debugging-Funktion und die Flexibilit\u00e4t aus, die Sie f\u00fcr die zuk\u00fcnftige Analyse haben. Die meisten Forscher treffen diese Entscheidung fr\u00fch in ihrer HPC-Karriere und treffen eine Wahl, die auf der Intuition oder der Teamkonvention anstelle eines strukturierten Rahmens basiert.<\/p>\n<p>Eine umfassende technische Abdeckung der In-situ-Infrastruktur, Tools und Implementierungsmuster finden Sie in unserem Leitfaden zu <a href=\"https:\/\/matforge.org\/in-situ-visualization-integration-computation\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">In-situ-Visualisierung<\/a>. Hier gehen wir einen anderen Blickwinkel ein: einen praktischen Entscheidungsrahmen, der antwortet: \"Wann sollte ich jeden Ansatz verwenden?\" und f\u00fchrt zwei Dimensionen ein, die die meisten Vergleichsartikel \u00fcbersehen - das Argument f\u00fcr Energieeinsparungen und den Debugging-Anwendungsfall.<\/p>\n<hr>\n<h2>Der klassische Vergleich<\/h2>\n<p>Lassen Sie uns vor dem Eintauchen in die neuen Dimensionen den Basisunterschied zwischen den beiden Ans\u00e4tzen festlegen, da dieser grundlegende Vergleich in unserem In-situ-Visualisierungshandbuch bereits gut abgedeckt ist.<\/p>\n<p><strong>In-situ-Visualisierung<\/strong> F\u00fchrt Visualisierungs- und Analysecode im gleichen Speicherplatz wie Ihre Simulation aus. Die Daten ber\u00fchren niemals die Festplatte - sie flie\u00dft vom Simulationsl\u00f6ser direkt in eine Visualisierungs-Pipeline. Dadurch entf\u00e4llt die Datei-E\/A vollst\u00e4ndig f\u00fcr den Visualisierungspfad.<\/p>\n<p><strong>Post-Processing<\/strong> funktioniert umgekehrt. Ihre Simulation schreibt in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden (oder bei Konvergenz-Meilensteinen) vollst\u00e4ndige Datens\u00e4tze auf die Festplatte. Nachdem die Simulation abgeschlossen ist, laden Sie diese Dateien in ein separates Visualisierungstool - ParaView, Visit oder \u00e4hnliches - und untersuchen die Daten interaktiv.<\/p>\n<p>Der klassische Kompromiss ist einfach:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Dimension<\/th>\n<th>In-situ<\/th>\n<th>Nachbearbeitung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Datenstandort<\/td>\n<td>In-Memory w\u00e4hrend der Simulation<\/td>\n<td>auf der Festplatte gespeichert<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>I \/ O-Auswirkung<\/td>\n<td>Null f\u00fcr Visualisierungspfad<\/td>\n<td>Vollst\u00e4ndiger Datensatz mehrmals geschrieben<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Zeitliche Koordinierung<\/td>\n<td>Echtzeit w\u00e4hrend der Simulation<\/td>\n<td>Nach Abschluss der Simulation<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Analyseflexibilit\u00e4t<\/td>\n<td>Nur vordefinierte Pipelines<\/td>\n<td>Interaktiv, explorativ<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ressourcenkonflikt<\/td>\n<td>Anteile berechnen mit Simulation<\/td>\n<td>L\u00e4uft auf separater Hardware<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Dieser Vergleich wurde von Moreland (2016) in \"Die Spannungen der In-situ-Visualisierung\" gut dokumentiert, der die grundlegenden Kompromisse in Bezug auf Ressourcenkonflikt, Datenverlust und Komplexit\u00e4t der Kopplung darlegt. Unser Leitfaden zur In-situ-Visualisierung geht durch die Implementierungsmuster, Werkzeugvergleiche und Integrationsstrategien.<\/p>\n<p>Die Entscheidung ist jedoch nicht allein aus dieser Tabelle ersichtlich. Hier werden die Dinge interessant.<\/p>\n<hr>\n<h2>Die Dimension Energie und Gr\u00fcn<\/h2>\n<p>Dies ist die Einsicht, die die meisten Artikel in diesem Bereich verpassen. Die In-situ-Visualisierung beschleunigt nicht nur Ihren Workflow \u2013 sie reduziert den Energieverbrauch erheblich und die Einsparungen sind gr\u00f6\u00dfer als erwartet.<\/p>\n<h3>woher die Energieeinsparung kommt<\/h3>\n<p>Mehrere Studien von Virginia Tech (insbesondere Adhinayananan et al. 2015 und die Nachfolge-Charakterisierungsstudie 2017) haben die Leistung und Energie von Visualisierungs-Pipelines gemessen und festgestellt, dass <strong>In-situ-Ans\u00e4tze etwa 43% weniger Gesamtenergie verbrauchen<\/strong> als herk\u00f6mmliche Post-Processing-Workflows.<\/p>\n<p>Hier ist das kritische Detail, das die meisten Quellen nicht klar erkl\u00e4ren: Der Gro\u00dfteil dieser Einsparungen geht nicht aus der Vermeidung von E \/ A-Schreiben. Sie stammen aus der <strong>Beseitigung der System-Leerlaufzeit<\/strong>.<\/p>\n<p>Wenn Sie die Nachbearbeitung auf einem HPC-System ausf\u00fchren, beenden die Rechenknoten ihre Simulation und sitzen im Leerlauf, w\u00e4hrend das Speichersubsystem die gespeicherten Daten verarbeitet. Diese stillen Knoten ziehen immer noch Strom - m\u00f6glicherweise erhebliche Leistung - und tun dabei nichts produktives. Die In-situ-Visualisierung vermeidet dies vollst\u00e4ndig, da die Analyse gleichzeitig mit der Berechnung erfolgt und alle Knoten funktionieren.<\/p>\n<p>Die Tahir (2024) Studie \"Energy-Aware Image-based in situ\" erweitert diese Analyse weiter und zeigt, dass <strong>Rendering-Parameterwahlen innerhalb in-situ-Workflows den Energieverbrauch beeinflussen <\/strong>. Die Auswahl effizienter Rendering-Algorithmen - beispielsweise optimiertes partikelbasiertes Volumen-Rendering anstelle von schwerem Strahlenguss - f\u00fchrt zu zus\u00e4tzlichen Energieeinsparungen. Die \"gr\u00fcne\" Wahl ist auch innerhalb von In-situ-Pipelines wichtig.<\/p>\n<h3>Warum dies f\u00fcr Ihren Workflow wichtig ist<\/h3>\n<p>Wenn Sie Simulationen mit gemeinsam genutzten HPC-Ressourcen ausf\u00fchren, wirkt sich der Energieverbrauch direkt auf:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Wall-Uhrzeit<\/strong> \u2013 Schnellere Simulationen werden fr\u00fcher abgeschlossen und verk\u00fcrzt Rechenzeit<\/li>\n<li><strong>Ressourcenzuweisung<\/strong> \u2013 Viele HPC-Zentren weisen die Zeit auf der Grundlage der verbrauchten Knotenstunden zu<\/li>\n<li><strong>Umweltwirkung<\/strong> \u2013 Gro\u00dfe Simulationen k\u00f6nnen Megawattstunden Energie verbrauchen<\/li>\n<\/ul>\n<p>F\u00fcr PIs, die Grant-Budgets verwalten und HPC-Administratoren die Ressourcennutzung bewerten, ist das Energie-Argument ein legitimer Grund, auch dann vor Ort zu ber\u00fccksichtigen, wenn die Datengr\u00f6\u00dfen \u00fcberschaubar sind.<\/p>\n<blockquote><p><strong>Was wir empfehlen<\/strong>: Wenn Ihre Simulation einige Gigabyte an Ausgabe pro Lauf \u00fcberschreitet, ist die Energieeinsparung allein in situ ein Fall. Bei gro\u00dffl\u00e4chigen HPC-Auftr\u00e4gen sind die Einsparungen von ~ 43% erheblich genug, um Ihr Workflow-Design zu ber\u00fccksichtigen - nicht nur ein netter.<\/p><\/blockquote>\n<hr>\n<h2>In-situ als Debugging- und Fr\u00fchwarnwerkzeug<\/h2>\n<p>Hier f\u00fchrt unser Artikel ein wirklich neues Territorium ein, das vorhandene Leitf\u00e4den nicht gut abdecken. Bei der In-situ-Visualisierung geht es nicht nur darum, Ergebnisse schneller zu sehen, sondern eine <strong>Debugging-Strategie<\/strong> f\u00fcr numerische Simulationen.<\/p>\n<h3>Divergenz fangen, bevor es Sie kostet<\/h3>\n<p>Wenn eine Simulation von numerischer Instabilit\u00e4t, Fehlanpassungen der physikalischen Parameter oder von Problemen mit der Netzqualit\u00e4t abweicht, werden die Kosten mit jedem Zeitschritt zusammengesetzt. Wenn Sie Daten f\u00fcr die Nachbearbeitung speichern und nach 50 Kerntagen Divergenz entdecken, ist dies ein verheerendes Ergebnis.<\/p>\n<p>In-situ-Visualisierung gibt Ihnen <strong>Sofortiges visuelles Feedback<\/strong>. Sie k\u00f6nnen Divergenz, Instabilit\u00e4t oder Anomalien erkennen, sobald sie sich entwickeln, und die Simulation stoppen, bevor sie Millionen von Kernstunden verschwendet. Der DAG-Bericht von Bennett (2019) zur In-situ-Visualisierung beschreibt dies als Konzept des \"Simulations-Dashboards\" - mit Echtzeit-Visualisierung f\u00fcr visuelles Debuggen, Co-Scheduling und Lenkung.<\/p>\n<p>Mehrere Studien verst\u00e4rken dieses Muster:<\/p>\n<ul>\n<li>Die praktischen CFD-Beispiele von Kitware (2024) beschreiben \"Fr\u00fchfehlererkennung durch sofortiges visuelles Feedback\" als Kernvorteil<\/li>\n<li>Sandias ML-gesteuerte Fehler\u00fcberwachungsarbeiten (Shaaban 2026, Shead 2023) verwenden In-situ-Pipelines zur Anomalieerkennung<\/li>\n<li>Der Excellerat Best-Practices Guide (2022) Frames Echtzeit-Visualisierung als Fehlerpr\u00e4ventionstool f\u00fcr Exascale-Workflows<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Praktische Debugging-Anwendungsf\u00e4lle<\/h3>\n<p>Hier sind Szenarien, in denen sich die In-situ-Visualisierung als Debugging-Tool auszahlt:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Koppelte Physik-Simulationen<\/strong> \u2013 Verst\u00f6\u00dfe gegen Energie oder Massenerhaltung, bevor sie sich zusammensetzen<\/li>\n<li><strong>Adaptive Mesh Refinement (AMR)<\/strong> \u2013 \u00dcberpr\u00fcfung der Netzqualit\u00e4t und der Verfeinerungslogik bei der Entwicklung<\/li>\n<li><strong>Turbulenz und CFD<\/strong> \u2014 Erkennen nicht-physikalischer Schwingungen, Schockartefakte oder numerischer Diffusion<\/li>\n<li><strong>Reaktionsdiffusion und Phasenfeld<\/strong> \u2013 Identifizierung instabiler Schnittstellen oder Parameterdrift<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der wichtigste Einblick: Sie warten nicht, bis die Simulation abgeschlossen ist, um zu wissen, ob sie sich richtig verh\u00e4lt. Sie wissen, <strong> w\u00e4hrend <\/strong> es l\u00e4uft.<\/p>\n<blockquote><p><strong>Was wir empfehlen<\/strong>: Wenn Ihre Simulation rechenintensiv ist (mehr als ein paar Stunden auf mehreren Knoten) oder physisch gekoppelt ist, f\u00fchren Sie sie mit mindestens einer Diagnosevisualisierung in situ aus - einem Slice durch eine Schl\u00fcsselvariable, einem Zeitverlaufsdiagramm oder einer Isofl\u00e4che. Selbst ein einziges In-situ-Plot kann Ihnen Tage an vergeudeter Rechenzeit sparen.<\/p><\/blockquote>\n<hr>\n<h2>Entscheidungsrahmen: 6 Kriterien, um Ihre Wahl zu leiten<\/h2>\n<p>Die klassische Framing von \"Datengr\u00f6\u00dfe\" als entscheidender Faktor ist unvollst\u00e4ndig. Der Excellerat Best-Practices Guide (2022) und mehrere HPC-Workflow-Studien deuten auf eine umfassendere Reihe von Kriterien hin. Hier sind sechs Faktoren, die bei der Auswahl zwischen In-situ und Nachbearbeitung abgewogen werden m\u00fcssen.<\/p>\n<h3>1. E\/A-Bandbreiten-Suffizienz<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: Verf\u00fcgt Ihr System \u00fcber gen\u00fcgend E\/A-Bandbreite, um Ihre vollst\u00e4ndigen Datens\u00e4tze mit der gew\u00fcnschten Frequenz zu schreiben?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das ...<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Begrenzt (gemeinsame Speicherung, verstopftes Dateisystem)<\/td>\n<td>Lehnen Sie sich in Richtung <strong>in-situ<\/strong> \u2014 Vermeiden Sie das Schreiben vollst\u00e4ndiger Datens\u00e4tze<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>reichlich (dedizierter High-Speed-Speicher, gestreifte E\/A)<\/td>\n<td><strong>Nachbearbeitung<\/strong> ist machbar und flexibler<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: Wenn die E\/A bereits durch Ihre Simulation ges\u00e4ttigt ist, kann das Hinzuf\u00fcgen vollst\u00e4ndiger Visualisierungsdatens\u00e4tze zu E \/ A-Konflikten f\u00fchren, die die Simulation selbst verlangsamen. In-situ umgeht den E\/A-Pfad vollst\u00e4ndig zur Visualisierung.<\/p>\n<h3>2. Einschr\u00e4nkungen f\u00fcr Speicherkontingente<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: Sind Sie durch Speicherkontingente oder Archivierungsrichtlinien eingeschr\u00e4nkt?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das ...<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Enge Kontingent (begrenzte Speicherzuweisung, strenge Richtlinien)<\/td>\n<td>Lehnen Sie sich in Richtung <strong>in-situ<\/strong> \u2014 Reduziert den Festplatten-Fu\u00dfabdruck<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>reichlich Quote (gro\u00dfz\u00fcgige Zuordnung, flexible Richtlinien)<\/td>\n<td><strong>Post-Processing<\/strong> bleibt tragf\u00e4hig<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: Gro\u00dfe Simulationen k\u00f6nnen Terabyte an Output erzeugen. Wenn Ihr Speicherkontingent fest ist, reduziert In-situ den zu sparenden Betrag und bewahrt die ben\u00f6tigten Erkenntnisse.<\/p>\n<h3>3. Zeitliche Aufl\u00f6sungsbed\u00fcrfnisse<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: M\u00fcssen Sie feink\u00f6rnige temporale Ph\u00e4nomene beobachten (z. B. Selbstentz\u00fcndung in der Verbrennung, Wellenausbreitung, Turbulenzkaskaden)?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das ...<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Hochfrequenzph\u00e4nomene (kurze Zeitskalen, schnelle Ereignisse)<\/td>\n<td>Neigung zu <strong>in-situ<\/strong> \u2014 kann Analysen mit hoher Frequenz ausgeben<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>gr\u00f6bere Ph\u00e4nomene (langsame Prozesse, station\u00e4r)<\/td>\n<td><strong>Post-Processing<\/strong> ist ausreichend<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: Das Konvergen-\/Verbrennungsbeispiel (2024) von Kitware zeigt, wie in situ Isofl\u00e4chen von Temperatur und Druckgradienten bei hoher Frequenz gespeichert werden kann \u2013 Erfassung von Ph\u00e4nomenen, die verloren gehen w\u00fcrden, wenn der vollst\u00e4ndige Datensatz niedriger geschrieben w\u00fcrde H\u00e4ufigkeit Der vollst\u00e4ndige Datensatz aus diesem Fall betrug ~ 100 GB, aber in-situ reduzierte die gespeicherten Daten auf ~ 100 MB unter Beibehaltung der kritischen Funktionen.<\/p>\n<h3>4. Vorhersagbarkeit der Analyse<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: Wissen Sie, was Sie vorher visualisieren m\u00f6chten, oder werden Sie frei erforschen?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das ...<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>vorbestimmt (bestimmte Felder, Scheiben, Isofl\u00e4chen, Statistiken)<\/td>\n<td>Neigen Sie zu <strong>in-situ<\/strong> \u2014 vordefinierte Pipelines Excel<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Exploratory (Unbekannt, was Sie brauchen, Iterieren bei der Analyse)<\/td>\n<td>Neigen Sie zu <strong>Post-Processing<\/strong> \u2014 interaktive Erkundungsgewinne<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: In-situ-Pipelines werden vor oder w\u00e4hrend des Simulationslaufs definiert. Sie k\u00f6nnen sie nicht interaktiv \u00e4ndern. Wenn Sie neue Ph\u00e4nomene entdecken oder die Visualisierungsparameter durchlaufen, bietet Ihnen die Nachbearbeitung die Flexibilit\u00e4t.<\/p>\n<h3>5. Toleranz f\u00fcr Ressourcenkonflikte<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: K\u00f6nnen Sie die Rechenressourcen tolerieren, die durch die neben der Simulation ausgef\u00fchrte Visualisierung verbraucht werden?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das ...<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Geringe Konkurrenztoleranz (ressourcenbeschr\u00e4nkte, enge Zeitpl\u00e4ne)<\/td>\n<td>Neigen Sie zu <strong>Post-Processing<\/strong> \u2013 Getrennte Ressourcen vermeiden Konkurrenz<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Flexible Planung (kann Ressourcen austauschen, hat Headroom)<\/td>\n<td>Neigen Sie zu <strong>in-situ<\/strong> \u2014 Analyse l\u00e4uft gleichzeitig<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: In-situ-Visualisierung teilt Rechenressourcen mit der Simulation. Wenn Ihre Simulation bereits ressourcenbeschr\u00e4nkt ist, kann das Hinzuf\u00fcgen von Visualisierungscode sie verlangsamen. Die Spannungsanalyse von Moreland (2016) deckt diesen Kompromiss im Detail ab.<\/p>\n<h3>6. Archivierungs- und Neuanalysebed\u00fcrfnisse<\/h3>\n<p><strong>Frage<\/strong>: M\u00fcssen Sie diesen Datensatz sp\u00e4ter mit neuen Filtern oder anderen Visualisierungsparametern erneut analysieren?<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn das ...<\/th>\n<th>Empfehlung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Ja - Archivierung oder zuk\u00fcnftige erneute Analyse erwartet<\/td>\n<td><strong>Post-Processing<\/strong> Bewahrt die vollst\u00e4ndigen Daten f\u00fcr Flexibilit\u00e4t<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Nein - Sie extrahieren, was Sie jetzt ben\u00f6tigen, und archivieren reduzierte Daten<\/td>\n<td><strong>in-situ<\/strong> ist angemessen; Sie haben bereits die erforderlichen Darstellungen extrahiert<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><strong>Warum<\/strong>: Dies ist der am h\u00e4ufigsten \u00fcbersehene Kompromiss. Wenn in-situ Rohdaten nach der Erstellung reduzierter Darstellungen (Cinema-Datenbanken, Isofl\u00e4chen, Statistiken) verworfen werden, verlieren Sie die M\u00f6glichkeit, mit neuen Filtern erneut zu analysieren. Benutzer, die ohne Planung f\u00fcr die Archivierung auf In-situ umsteigen, bedauern h\u00e4ufig, dass sie Rohdaten nicht aufbewahren.<\/p>\n<blockquote><p><strong>Was wir empfehlen<\/strong>: F\u00fchren Sie dieses Entscheidungsframework f\u00fcr Ihre spezifische Simulation aus. Wenn sich 4+ Kriterien in-situ neigen, ist dies wahrscheinlich die richtige Wahl. Wenn sich 4+ zur Nachbearbeitung neigen, bleiben Sie beim herk\u00f6mmlichen Workflow. Wenn die Kriterien gleichm\u00e4\u00dfig aufgeteilt werden, ist die Hybridstrategie (n\u00e4chster Abschnitt) m\u00f6glicherweise Ihr bester Weg.<\/p><\/blockquote>\n<hr>\n<h2>Die Hybridstrategie: Moderner Standard<\/h2>\n<p>Der neue Standard f\u00fcr ausgereifte HPC-Workflows ist nicht \"in-situ gegen\u00fcber Nachbearbeitung\" - er ist <strong>beide <\/strong>.<\/p>\n<p>Das Muster ist unkompliziert: F\u00fchren Sie die Datenreduzierung und die Merkmalsextraktion <strong> in situ <\/strong> durch und erzeugen Sie dann die Visualisierung <strong>in-Transit<\/strong> f\u00fcr die reduzierten Daten. Das kanonische Beispiel ist der Catalyst-Adios2-Workflow: Catalyst f\u00fchrt eine In-situ-Datenreduzierung durch (Extrahieren von Isofl\u00e4chen, Rechnerstatistiken, Generierung von Kinodatenbanken), und ADIOS2 transportiert die reduzierten Datens\u00e4tze zu Visualisierungsknoten f\u00fcr die Post-hoc-Exploration.<\/p>\n<p>Dieser Ansatz erfasst die Vorteile beider Welten:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>In-situ-Reduzierung<\/strong> Eliminiert E\/A-Engp\u00e4sse und Leerlaufzeit (Energieeinsparung)<\/li>\n<li><strong>Erkundung w\u00e4hrend der Durchreise<\/strong> Bewahrt die Flexibilit\u00e4t f\u00fcr die iterative Analyse<\/li>\n<li><strong>Selektives Speichern<\/strong> bedeutet, dass Sie nur die Daten schreiben, die Sie tats\u00e4chlich ben\u00f6tigen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die 2025 breitere HPC-\u00dcbersicht von KitWare bildet das Standardmuster f\u00fcr \"Exascale-ready\"-Workflows. Das ARXIV 2024-Papier \"In situ in Transit Hybrid Analysis mit Catalyst-Adios2\" beschreibt das typische moderne Muster im Detail.<\/p>\n<h3>Praktischer Hybrid-Workflow<\/h3>\n<ol>\n<li><strong>Definieren<\/strong> Visualisierungs- und Analyse-Pipelines vor Beginn der Simulation (Katalysator-Skripte, Aufstiegsrezepte)<\/li>\n<li><strong>Run<\/strong> Die Simulation mit In-situ-Datenreduzierung \u2013 Extrahieren Sie die Funktionen, die Sie w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung ben\u00f6tigen<\/li>\n<li><strong>Monitor<\/strong> \u00fcber Echtzeit-Plots oder Schnappsch\u00fcsse zum Debuggen und Lenken<\/li>\n<li><strong>Speichern<\/strong> Nur die reduzierten Datens\u00e4tze (nicht der vollst\u00e4ndige Simulationsstatus)<\/li>\n<li><strong>Post-Process<\/strong> zu den reduzierten Daten mit ParaView, Visit oder Ihrem bevorzugten Tool<\/li>\n<\/ol>\n<p>Dies ist das, was der Excellerat Best-Practices Guide (2022) als \"Best Practice\" -Muster f\u00fcr die Exascale-Visualisierung im Ma\u00dfstab empfiehlt.<\/p>\n<blockquote><p><strong>Was wir empfehlen<\/strong>: Wenn Sie gro\u00df angelegte Simulationen ausf\u00fchren (100+ GB pro Lauf, Multi-Node- oder HPC-Cluster-L\u00e4ufe), \u00fcbernehmen Sie die Hybridstrategie als Standard. Es bietet Ihnen die Leistung und Energievorteile von In-situ, ohne die analytische Flexibilit\u00e4t der Nachbearbeitung zu beeintr\u00e4chtigen. Nur die reine Nachbearbeitung ist sinnvoll, wenn Ihre Datens\u00e4tze klein genug sind, dass der E \/ A-Overhead vernachl\u00e4ssigbar ist.<\/p><\/blockquote>\n<hr>\n<h2>Wenn die Nachbearbeitung immer noch gewinnt<\/h2>\n<p>In-situ bekommt viel Aufmerksamkeit, aber die Nachbearbeitung bleibt in mehreren wichtigen Szenarien die richtige Wahl. Geben Sie es nicht ganz auf - verwenden Sie es strategisch.<\/p>\n<h3>Sondierungsanalyse<\/h3>\n<p>Wenn Sie neue Visualisierungstechniken entwickeln, Analysepipelines testen oder einfach einen Datensatz untersuchen, ohne zu wissen, was Sie ben\u00f6tigen, ist die Nachbearbeitung un\u00fcbertroffen. Sie k\u00f6nnen die Daten laden, beliebige Filter anwenden und iterieren. In-situ-Pipelines k\u00f6nnen diese Flexibilit\u00e4t nicht bieten \u2013 sie erfordern eine vordefinierte Logik.<\/p>\n<h3>Kleine Datens\u00e4tze<\/h3>\n<p>Wenn Ihre Simulation weniger als ein paar Gigabyte pro Lauf erzeugt und auf einem einzelnen Knoten oder einem kleinen Cluster ausgef\u00fchrt wird, ist der E \/ A-Overhead der Nachbearbeitung wahrscheinlich vernachl\u00e4ssigbar. Die Flexibilit\u00e4t der Nachbearbeitung \u00fcberwiegt die geringen Leistungskosten.<\/p>\n<h3>Algorithmusentwicklung<\/h3>\n<p>Wenn Sie neue numerische Methoden entwickeln, Konvergenzraten testen oder auf Solver-Parameter iterieren, ben\u00f6tigen Sie die vollst\u00e4ndige Datentreue. Die Nachbearbeitung bewahrt jeden Zeitschritt und jedes Feld. In-situ-Reduzierung verwirft Informationen, die Sie sp\u00e4ter m\u00f6glicherweise bereuen.<\/p>\n<h3>Archiv und Reproduzierbarkeit<\/h3>\n<p>Wenn Ihre Simulation Teil einer ver\u00f6ffentlichten Studie oder eines reproduzierbaren Workflows ist, bietet die Nachbearbeitung einen klaren Audit-Trail: die Rohdatendateien, die Nachbearbeitungsskripte, die resultierenden Visualisierungen. Der \"Datenverlust\"-Trade-off von in-situ (Verwerfen des Rohsimulationszustands nach der Extraktion) erschwert die Reproduzierbarkeit, wenn Sie mit neuen Methoden erneut analysieren m\u00fcssen.<\/p>\n<h3>Wann w\u00e4hlen Sie die Nachbearbeitung \u00fcber in situ?<\/h3>\n<p>Verwenden Sie die Nachbearbeitung, wenn:<\/p>\n<ul>\n<li>Ihr Datensatz ist klein genug, dass E \/ A-Overhead akzeptabel ist<\/li>\n<li>Sie ben\u00f6tigen eine iterative, explorative Analyse<\/li>\n<li>Sie entwickeln oder testen neue Visualisierungstechniken<\/li>\n<li>Reproduzierbarkeit und Archivierung erfordern eine vollst\u00e4ndige Datenerhaltung<\/li>\n<li>Sie haben keinen Zugriff auf In-Situ-kompatible Tools oder die Integrationskompetenz<\/li>\n<\/ul>\n<hr>\n<h2>Werkzeug-Landschaft Brief<\/h2>\n<p>Sie m\u00fcssen keine In-situ-Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen. Mehrere ausgereifte Tools machen die Integration unkompliziert.<\/p>\n<h3>Paraview-Katalysator<\/h3>\n<p>Die am weitesten verbreitete In-situ-Bibliothek. ParaView Catalyst bietet eine kleine, stabile API f\u00fcr Simulationscodes, um Datenstrukturen im Speicher der Verarbeitungsmaschine von ParaView zu enth\u00fcllen. Einmal mit Catalyst instrumentiert, kann ein Simulationscode die vollst\u00e4ndigen Analyse- und Visualisierungsfunktionen von Paraview nutzen.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Best for<\/strong>: CFD-, Verbrennungs- und Multiphysik-Simulationen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab<\/li>\n<li><strong>Beispiel<\/strong>: Converge CFD nutzt Katalysator f\u00fcr die Verbrennungsanalyse in-situ (Kitware 2024)<\/li>\n<li><strong>Integrationskomplexit\u00e4t<\/strong>: Moderate \u2014 Erfordert anf\u00e4ngliche Instrumentierung und f\u00fchrt dann Catalyst-Skripte als vordefinierte Pipelines aus<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Aufstieg<\/h3>\n<p>Ein leichtes In-situ-Framework von Kitware, das f\u00fcr eine einfache Integration entwickelt wurde. Ascent bietet eine einfache YAML-basierte Rezeptsprache zum Definieren von In-situ-Pipelines ohne tiefes C++-Wissen.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Best for<\/strong>: Teams, die eine schnelle In-situ-Integration ohne tiefe Code\u00e4nderungen w\u00fcnschen<\/li>\n<li><strong>Integrationskomplexit\u00e4t<\/strong>: Niedrig \u2013 YAML-Rezepte, minimale C++-Integration erforderlich<\/li>\n<li><strong>Limitation<\/strong>: Kleineres \u00d6kosystem als Katalysator; Weniger ausgereift f\u00fcr Exascale-Bereitstellungen<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Besuchen Sie Libsim<\/h3>\n<p>Die Ortsbibliothek zum Besuch. \u00c4hnlich wie Catalyst, aber in das Visit-\u00d6kosystem integriert.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Best for<\/strong>: Teams, die bereits in das Visit-\u00d6kosystem investiert sind<\/li>\n<li><strong>Integrationskomplexit\u00e4t<\/strong>: Moderate \u2014 Erfordert Libsim-Instrumentierung<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Damaris<\/h3>\n<p>Ein neueres, standardbasiertes In-situ-Framework, das f\u00fcr die Portabilit\u00e4t \u00fcber Visualisierungstools ausgelegt ist. Damaris verwendet eine standardisierte API, die die Simulation von bestimmten Visualisierungs-Backends entkoppelt.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Best for<\/strong>: Multi-\u00d6kosystem-Bereitstellungen (mit mehreren Visualisierungstools)<\/li>\n<li><strong>Integrationskomplexit\u00e4t<\/strong>: H\u00f6her \u2013 neuere, weniger etablierte Toolchain<\/li>\n<li><strong>Notable<\/strong>: Anziehungskraft in europ\u00e4ischen HPC-Gemeinschaften<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Anleitung zur Werkzeugauswahl<\/h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Wenn du brauchst...<\/th>\n<th>Empfehlen<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Gr\u00f6\u00dftes \u00d6kosystem, die meisten Beispiele<\/td>\n<td><strong>ParaView Catalyst<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Schnelle Integration, minimales C++<\/td>\n<td><strong>Aufstieg<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Besuchen Sie die Ausrichtung des \u00d6kosystems<\/td>\n<td><strong>Besuche Libsim<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Multitool-Portabilit\u00e4t<\/td>\n<td><strong>Damaris<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Der Excellerat Best-Practices Guide (2022) enth\u00e4lt detaillierte Vergleichstabellen f\u00fcr In-situ-Schnittstellen und Werkzeugempfehlungen auf Exascale. Ihre Analyse schl\u00e4gt vor, dass Catalyst die ausgereifte Option f\u00fcr die Produktion von HPC-Workflows ist, wobei Ascent eine starke leichte Alternative ist.<\/p>\n<hr>\n<h2>Zusammenfassung + n\u00e4chste Schritte<\/h2>\n<p>Die Wahl zwischen In-situ-Visualisierung und Nachbearbeitung ist keine bin\u00e4re Frage \"was besser ist\". Es handelt sich um eine Workflow-Design-Entscheidung, die Datengr\u00f6\u00dfe, Energie, Debugging-Anforderungen, Flexibilit\u00e4t und Archivierungs\u00fcberlegungen ber\u00fccksichtigen sollte.<\/p>\n<p>Hier ist unsere Empfehlung, die auf drei Prinzipien destilliert wurde:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>F\u00fcr gro\u00dffl\u00e4chige HPC-Simulationen (100+ GB, Multi-Node)<\/strong>, \u00fcbernehmen Sie die Hybridstrategie: In-situ-Reduktion mit selektiver Speicherung, gefolgt von der Nachbearbeitung der reduzierten Daten. Dies gibt Ihnen die Energieeinsparung (~ 43% Gesamtenergiereduzierung pro VT-Studien), die Debugging-Vorteile und die analytische Flexibilit\u00e4t, die Sie ben\u00f6tigen.<\/li>\n<li><strong>F\u00fcr kleine bis mittelschwere Simulationen (&lt;10 GB, Einzelknoten oder kleine Cluster)<\/strong> ist die Nachbearbeitung in der Regel einfacher und flexibler. F\u00fcgen Sie keine Komplexit\u00e4t vor Ort hinzu, es sei denn, Sie ben\u00f6tigen speziell die Debugging- oder Energievorteile.<\/li>\n<li><strong>Erw\u00e4gen Sie immer das Debuggen <\/strong>. Auch wenn Sie sich f\u00fcr den Hauptworkflow nach der Verarbeitung entscheiden, k\u00f6nnen Sie beim Ausf\u00fchren von mindestens einem In-situ-Diagnosediagramm (eine Zeitverlauf, eine Schl\u00fcsselscheibe oder ein Konvergenzmonitor) Stunden an vergeudeter Rechenzeit sparen, wenn eine Divergenz auftritt.<\/li>\n<\/ol>\n<h3>Praktische n\u00e4chste Schritte<\/h3>\n<ul>\n<li>Wenn Ihr aktueller Workflow rein nachbearbeitet wird und Sie gro\u00dfe Simulationen ausf\u00fchren: Evaluieren Sie den Katalysator oder den Aufstieg f\u00fcr die In-situ-Datenreduzierung. Selbst eine einfache vordefinierte Slice- oder Statistik-Pipeline verk\u00fcrzt die E \/ A- und Leerlaufzeit.<\/li>\n<li>Wenn Sie das Debuggen bereits verwenden, aber noch nicht untersucht haben: F\u00fcgen Sie mindestens eine Fr\u00fchwarnvisualisierung hinzu (Zeithistorie-Plot, Isofl\u00e4che eines Schl\u00fcsselfeldes oder Anomalieerkennung). Das Konzept des \u201eSimulations-Dashboards\u201c von Bennett (2019) DAG Report ist ein guter Ausgangspunkt.<\/li>\n<li>Wenn Sie Archiv-Workflows planen: Entscheiden Sie, welche Rohdaten beibehalten werden sollen, bevor Sie zu In-situ wechseln. Verwerfen Sie den Simulationsstatus nicht, den Sie m\u00f6glicherweise f\u00fcr eine zuk\u00fcnftige Analyse ben\u00f6tigen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Visualisierungsentscheidung ist eine der wenigen Auswahlm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Simulationsworkflows, die sich direkt sowohl auf die Leistung als auch auf die Erkenntnisqualit\u00e4t auswirkt. Machen Sie es richtig und Ihre Simulationen laufen schneller, sparen Energie und fangen fr\u00fchzeitig Fehler ab. Wenn Sie es falsch machen, verschwenden Sie Zeit, Speicherung und m\u00f6glicherweise verpassen Ph\u00e4nomene, die Sie nicht erneut analysieren k\u00f6nnen. Verwenden Sie dieses Framework, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.<\/p>\n<hr>\n<h2>Verwandte Anleitungen<\/h2>\n<p>F\u00fcr eine tiefere Berichterstattung \u00fcber verwandte Themen finden Sie hier einige zus\u00e4tzliche Ressourcen von unserer Website:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/in-situ-visualization-integration-computation\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">In-situ-Visualisierung: Integration der Visualisierung w\u00e4hrend der Berechnung <\/a> - Unser umfassender Leitfaden zur In-situ-Infrastruktur, Tools und Implementierungsmuster.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/visit-vs-paraview-choosing-right-tool\/\">Visit vs Paraview: Auswahl des richtigen Werkzeugs f\u00fcr Ihre Simulationsdaten<\/a> \u2013 Ein Vergleich der beiden am h\u00e4ufigsten verwendeten Visualisierungs-Frameworks f\u00fcr wissenschaftliche Daten.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/illuminator-distributed-visualization-library\/\">Distributed Visualization Library Illuminator <\/a> - \u00dcberblick \u00fcber ein spezielles Tool f\u00fcr paralleles Rendern und Speichern.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/managing-large-scale-pde-problems-strategies-solvers-and-hpc-case-studies\/\">Verwalten von PDE-Problemen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab: Strategien, Solver und HPC-Fallstudien <\/a> - Strategien zur effizienten L\u00f6sung massiver Rechenprobleme.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/matforge.org\/advection-dominated-problems-supg-stabilization\/\">advektionsdominierte Probleme: Aufw\u00e4rtswindschemata und SUPG-Stabilisierung <\/a> - Praktische Anleitung f\u00fcr Stabilisierungstechniken in CFD-Simulationen.<\/li>\n<\/ul>\n<hr>\n<p><em>Referenzen und Quellen, die in diesem Artikel zitiert werden:<\/em><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.kitware.com\/in-situ-data-analysis-brings-faster-results-and-accelerated-insights\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Kitware (2024). In-situ-Datenanalyse bringt schnellere Ergebnisse und beschleunigte Erkenntnisse<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.cs.vt.edu\/synergy\/pubs\/papers\/vignesh-in-situ-hppac15.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Adhinarayanan et al. (2015). \u00dcber das Gr\u00fcn von in-situ- und nachbearbeiteten Visualisierungs-Pipelines<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cinemascience.github.io\/publications\/Adhinarayanan-etal-2017CharacterizingModelingPowerEnergyInSituVis.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Adhinarayanan et al. (2017). Charakterisierung der Modellierungskraft &amp; Energie f\u00fcr die In-situ-Visualisierung<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/drops.dagstuhl.de\/storage\/04dagstuhl-reports\/volume08\/issue07\/18271\/DagRep.8.7.1\/DagRep.8.7.1.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Bennett, J. (2019). DAG-Bericht: In-situ-Visualisierung<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.computer.org\/csdl\/magazine\/cg\/2016\/02\/mcg2016020005\/13rRUILLkIJ\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Moreland, K. (2016). Die Spannungen der In-situ-Visualisierung<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.excellerat.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/EXCELLERAT_WP4_D4.5_Best_Practices_and_Tools_for_Visualization_Data_Managment_and_Analytics_of_Engineering_Simulations_at_Exascale.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Excellerat (2022). Best Practices und Tools f\u00fcr Visualisierung, Datenmanagement und Analytics bei Exascale<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3635035.3635048\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Tahir, M. (2024). Analyse in Richtung energiebewusster bildbasierter in situ<\/a><\/li>\n<\/ul>\n"},"excerpt":{"rendered":"<p><span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading Time: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 11<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span>W\u00e4hlen Sie zwischen In-situ-Visualisierung und Nachbearbeitung mit einem praktischen Entscheidungsrahmen f\u00fcr Energieeinsparungen, Debuggen von Use Cases und Hybrid-Workflows.<\/p>\n","protected":false,"raw":"W\u00e4hlen Sie zwischen In-situ-Visualisierung und Nachbearbeitung mit einem praktischen Entscheidungsrahmen f\u00fcr Energieeinsparungen, Debuggen von Use Cases und Hybrid-Workflows."},"author":6,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_locale":"de_DE","_original_post":"https:\/\/matforge.org\/?p=1053","iawp_total_views":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1118","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-simulation-modeling-projects","de-DE"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>In-situ-Visualisierung vs Post-Processing \u2013 ein Entscheidungsrahmen - matforge.org<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/matforge.org\/de\/in-situ-vs-post-processing-decision-guide\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"In-situ-Visualisierung vs Post-Processing \u2013 ein Entscheidungsrahmen - matforge.org\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Reading Time:  11 minutesW\u00e4hlen Sie zwischen In-situ-Visualisierung und Nachbearbeitung mit einem praktischen Entscheidungsrahmen f\u00fcr Energieeinsparungen, Debuggen von Use Cases und Hybrid-Workflows.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/matforge.org\/de\/in-situ-vs-post-processing-decision-guide\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"matforge.org\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-08-19T09:48:32+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"steven\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"steven\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"17\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/de\\\/in-situ-vs-post-processing-decision-guide\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/de\\\/in-situ-vs-post-processing-decision-guide\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"steven\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/8f690fb596d657b12994b83caa788f03\"},\"headline\":\"In-situ-Visualisierung vs Post-Processing \u2013 ein Entscheidungsrahmen\",\"datePublished\":\"2026-08-19T09:48:32+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/matforge.org\\\/de\\\/in-situ-vs-post-processing-decision-guide\\\/\"},\"wordCount\":3318,\"commentCount\":0,\"articleSection\":[\"Simulation & amp; 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