{"id":841,"date":"2026-07-30T12:22:27","date_gmt":"2026-07-30T12:22:27","guid":{"rendered":"https:\/\/matforge.org\/?p=841","raw":"https:\/\/matforge.org\/?p=841"},"modified":"2026-07-30T12:22:27","modified_gmt":"2026-07-30T12:22:27","slug":"in-situ-visualization-integration-computation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matforge.org\/de\/in-situ-visualization-integration-computation\/","title":{"rendered":"In-situ-Visualisierung: Integration der Visualisierung w\u00e4hrend der Berechnung","raw":"In-situ-Visualisierung: Integration der Visualisierung w\u00e4hrend der Berechnung"},"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\"> 10<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span><h2>TL; DR<\/h2>\n<p>In-situ-Visualisierung verarbeitet und analysiert Simulationsdaten <strong> W\u00e4hrend die Simulation <\/strong> l\u00e4uft, direkt im Speicher, anstatt Rohergebnisse f\u00fcr die sp\u00e4tere Nachbearbeitung auf die Festplatte zu schreiben. Dieser Ansatz ist f\u00fcr Exascale-Computing von entscheidender Bedeutung, bei dem die E \/ A-Bandbreite nicht mit der Datengenerierung Schritt halten kann. Durch die Integration der Visualisierung w\u00e4hrend der Berechnung k\u00f6nnen Sie:<\/p>\n<ul>\n<li>Vermeiden Sie I\/O-Engp\u00e4sse, die traditionelle Workflows verkr\u00fcppeln<\/li>\n<li>\u00dcberwachen Sie Simulationen in Echtzeit und steuern Sie Parameter im laufenden Betrieb<\/li>\n<li>Reduzieren Sie den Speicherbedarf um Gr\u00f6\u00dfenordnungen<\/li>\n<li>Erfassen Sie vor\u00fcbergehende Ph\u00e4nomene, die mit seltenen Schnappsch\u00fcssen \u00fcbersehen werden<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Kompromiss ist eine zus\u00e4tzliche Komplexit\u00e4t und Ressourcenkonkurrenz: Sie m\u00fcssen entscheiden, was vor dem Lauf visualisiert werden soll, und die Visualisierung konkurriert mit der Simulation f\u00fcr CPU \/ GPU-Zyklen.<\/p>\n<h2>Einleitung: Warum In-situ-Visualisierung wichtig ist<\/h2>\n<p>Wissenschaftliche Simulationen erzeugen gro\u00dfe Datenmengen. Ein einzelner Exascale-Lauf kann Petabyte an Ausgaben erzeugen, aber das Schreiben dieser Daten auf die Festplatte wird zu einem grundlegenden Engpass: Speichersysteme k\u00f6nnen mit dem rechnerischen Durchsatz nicht Schritt halten. Das Resultat ist eine immer gr\u00f6\u00dfer werdende L\u00fccke zwischen der Art und Weise, wie schnelle Simulationen Daten erzeugen k\u00f6nnen und wie schnell diese Daten gespeichert und analysiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In-situ-Visualisierung (lateinisch f\u00fcr &#8218;in place&#8216;) behebt dies, indem Visualisierungs- und Analyseaufgaben <strong>im Zuge der Simulation<\/strong> ausgef\u00fchrt werden und direkt aus dem Speicher auf Daten zugegriffen werden, bevor sie auf die Festplatte geschrieben werden. Dieses Paradigma verschiebt den Workflow von:<\/p>\n<pre><code>Simulation \u2192 Storage \u2192 Visualization\n<\/code><\/pre>\n<p>Zu:<\/p>\n<pre><code>Simulation + Visualization \u2192 Storage of images\/reduced data\n<\/code><\/pre>\n<p>Da High-Performance-Computing (HPC) auf Exascale skaliert, sind In-situ-Techniken nicht mehr optional &#8211; sie werden zu einer Notwendigkeit f\u00fcr wissenschaftliche Entdeckungen. Dieser Leitfaden erkl\u00e4rt, wie die In-situ-Visualisierung funktioniert, vergleicht sie mit der traditionellen Nachbearbeitung, befragt die verf\u00fcgbaren Tools und bietet praktische Ratschl\u00e4ge f\u00fcr die Einf\u00fchrung in Ihre Forschungsprojekte.<\/p>\n<h2>So funktioniert In-situ-Visualisierung: Der Kern-Workflow<\/h2>\n<p>Die In-situ-Visualisierung nutzt dieselben Rechenressourcen, die die Simulation ausf\u00fchren, um visuelle Analysen durchzuf\u00fchren. Es gibt zwei prim\u00e4re Kopplungsstrategien:<\/p>\n<h3>Eng gekoppelte (inline) In-situ-Visualisierung<\/h3>\n<p>Der Visualisierungscode teilt denselben Speicherplatz und ist ausf\u00fchrbar wie die Simulation. In bestimmten Intervallen (z. B. bei jedem Schritt oder wenn bestimmte Kriterien erf\u00fcllt sind) werden die Simulationspausen, die Daten an Visualisierungsalgorithmen \u00fcbergeben und Bilder oder abgeleitete Daten erzeugt.<\/p>\n<p><strong>Profis:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Niedrigster Latenzzugriff auf Simulationsdaten<\/li>\n<li>Kein Overhead der Netzwerkkommunikation<\/li>\n<li>Einfachste Datenzuordnung (gleiches Speicherlayout)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>cons:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Visualisierung konkurriert direkt um CPU\/GPU-Zyklen und verlangsamt die Simulation<\/li>\n<li>Erh\u00f6hter Speicher-Fu\u00dfabdruck pro Knoten<\/li>\n<li>Ein Absturz im Visualisierungscode kann die gesamte Simulation abst\u00fcrzen<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Beispieltools:<\/strong> Paraview Catalyst direkt in die Simulations-Bin\u00e4rdatei integriert.<\/p>\n<h3>Locker gekoppelte (in-situ) Visualisierung<\/h3>\n<p>Die Simulation wird auf einem Satz von Rechenknoten ausgef\u00fchrt, w\u00e4hrend die Visualisierung auf einem separaten, gemeinsam zugewiesenen Satz von Knoten ausgef\u00fchrt wird. Daten werden \u00fcber das Netzwerk (oft \u00fcber MPI) zu den Visualisierungsprozessen \u00fcbertragen.<\/p>\n<p><strong>Profis:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Die Visualisierung st\u00f6rt die Simulationsberechnung nicht direkt<\/li>\n<li>Kann Visualisierung unabh\u00e4ngig skalieren<\/li>\n<li>Bessere Fehlerisolierung<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>cons:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Netzwerk\u00fcbertragungs-Overhead<\/li>\n<li>Ben\u00f6tigt mehr Ressourcen (separate Knoten)<\/li>\n<li>Daten m\u00fcssen m\u00f6glicherweise f\u00fcr die Visualisierung neu partitioniert werden<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Beispiel-Frameworks:<\/strong> Damaris, das dedizierte Kerne f\u00fcr die asynchrone Analyse verwendet.<\/p>\n<h3>Hybridans\u00e4tze<\/h3>\n<p>Viele reale Bereitstellungen verwenden eine hybride Strategie: eng gekoppelt innerhalb eines Knotens (unter Verwendung derselben CPU \/ GPU), aber lose \u00fcber Knoten gekoppelt oder asynchrone Pipelines einsetzen, bei denen die Visualisierung vor der Simulation auf denselben Ressourcen ausgef\u00fchrt wird.<\/p>\n<h2>In-situ vs. Post-Processing: Eine vergleichende Analyse<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Funktion<\/th>\n<th>In-situ-Visualisierung<\/th>\n<th>Nachbearbeitungsvisualisierung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Timing <\/strong><\/td>\n<td>Echtzeit w\u00e4hrend der Simulation<\/td>\n<td>verz\u00f6gert (nach der Simulation)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Datenfluss<\/strong><\/td>\n<td>Verarbeitet Daten im Speicher<\/td>\n<td>Schreibt Daten auf die Festplatte und liest sie dann<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>I \/ O-Overhead <\/strong><\/td>\n<td>Sehr niedrig (minimiert Festplattenschreibvorg\u00e4nge)<\/td>\n<td>Sehr hoch (Festplatten-Eng)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Speicherbed\u00fcrfnisse<\/strong><\/td>\n<td>Niedrig (nur Bilder \/ Zusammenfassungen gespeichert)<\/td>\n<td>Extrem hoch (volle Rohdaten)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Zeitaufl\u00f6sung<\/strong><\/td>\n<td>hoch (jeder Schritt m\u00f6glich)<\/td>\n<td>Niedrig (begrenzt durch Speicherkapazit\u00e4t)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Flexibilit\u00e4t<\/strong><\/td>\n<td>Niedrig (Entscheidungen vor dem Lauf fest)<\/td>\n<td>Hoch (kann gespeicherte Daten erneut analysieren)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Auswirkungen <\/strong><\/td>\n<td>Teilt Ressourcen mit Simulation<\/td>\n<td>Keine Auswirkung auf die Simulationslaufzeit<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Wann ist die In-situ-Visualisierung zu verwenden?<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Exascale-Simulationen<\/strong> wobei die E\/A-Bandbreite der begrenzende Faktor ist<\/li>\n<li><strong>Transiente Ph\u00e4nomene<\/strong>, die eine hohe zeitliche Treue erfordern (z. B. sich schnell bewegende Fronten, Turbulenzen)<\/li>\n<li><strong>Debugging<\/strong> \u2013 Sie m\u00fcssen fr\u00fchzeitig Fehler abfangen, bevor Sie Millionen von Kernstunden verschwenden<\/li>\n<li><strong>Simulationslenkung<\/strong> \u2013 Sie m\u00f6chten Parameter im laufenden Betrieb basierend auf Zwischenergebnissen anpassen<\/li>\n<li><strong>Datenreduzierung<\/strong> \u2013 Sie m\u00fcssen Features, Statistiken oder Bilder extrahieren und Rohdaten verwerfen<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Wenn die Nachbearbeitung immer noch sinnvoll ist<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Kleine bis m\u00e4\u00dfige Datens\u00e4tze<\/strong>, die kosteng\u00fcnstig gespeichert werden k\u00f6nnen<\/li>\n<li><strong>Exploratory Analysis<\/strong> Wo Sie nachtr\u00e4glich viele verschiedene Visualisierungstechniken ausprobieren m\u00fcssen<\/li>\n<li><strong>High-Fidelity-Rendering<\/strong>, das den vollst\u00e4ndigen Datensatz erfordert und nicht mit reduzierten Darstellungen durchgef\u00fchrt werden kann<\/li>\n<li><strong>Archivzwecke<\/strong> \u2013 Rohdaten f\u00fcr zuk\u00fcnftige Reproduzierbarkeit erhalten<\/li>\n<\/ul>\n<p>In der Praxis verwenden viele Teams eine <strong>Hybridstrategie<\/strong>: Verwenden Sie in-situ, um reduzierte Datens\u00e4tze (z. B. Kinodatenbanken, Statistiken, Isofl\u00e4chen) zu erstellen und gerade gen\u00fcgend Rohdaten f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Zeitschritte beizubehalten, und f\u00fchren Sie dann eine detaillierte Nachbearbeitung des reduzierten Satzes durch.<\/p>\n<h2>Beliebte Tools und Frameworks f\u00fcr die In-situ-Visualisierung<\/h2>\n<p>Mehrere ausgereifte Open-Source-Frameworks unterst\u00fctzen die In-situ-Integration:<\/p>\n<h3>Paraview-Katalysator<\/h3>\n<p>ParaView Catalyst ist eine leichte Bibliothek, die In-situ-Analysen mithilfe der VTK-Pipeline erm\u00f6glicht. Es bietet eine kleine API, die Simulationen in C ++, C, Fortran oder Python aufrufen k\u00f6nnen, um Daten an die Visualisierungsalgorithmen von ParaView weiterzugeben. Catalyst kann Bilder generieren, Features extrahieren oder Kinodatenbanken f\u00fcr sp\u00e4tere Erkundungen erstellen.<\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselst\u00e4rken:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Nutzt die volle Leistung von VTK und Paraview<\/li>\n<li>Unterst\u00fctzt sowohl enge als auch lose gekoppelte Modi<\/li>\n<li>Aktive Entwicklung und umfangreiche Dokumentation<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ressourcen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.paraview.org\/en\/latest\/Catalyst\/index.html\">Paraview Catalyst-Dokumentation<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/petrvalenta.eu\/posts\/introduction_to_in_situ_visualization_and_paraview_catalyst\/\">Einf\u00fchrung in die In-situ-Visualisierung und Paraview Catalyst<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Besuchen Sie Libsim<\/h3>\n<p>Visit bietet libsim, eine Reihe von Bibliotheken, die es erm\u00f6glichen, Simulationen mit der Visualisierungs-Engine von Visit zu verbinden. Wie Catalyst unterst\u00fctzt es Inline- und In-Transit-Modi. Der Besuch ist besonders stark f\u00fcr die parallele Visualisierung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab und wurde auf vielen Systemen der Leadership-Klasse eingesetzt.<\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselst\u00e4rken:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Hochskalierbar auf Hunderttausende von Kernen<\/li>\n<li>Umfangreiche Visualisierungsoperatoren<\/li>\n<li>Starke Unterst\u00fctzung f\u00fcr AMR-Daten (Adaptive Mesh Refinement)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ressourcen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/groupe-calcul.cnrs.fr\/attachments\/spip\/Documents\/Manifestations\/CIRA2011\/JFavre.pdf\">In-situ-Visualisierung mit Besuch<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Aufstieg<\/h3>\n<p>Ascent ist eine leichte, vielkernf\u00e4hige In-situ-Bibliothek f\u00fcr ressourcenbeschr\u00e4nkte Umgebungen. Es ist besonders effektiv f\u00fcr GPU-beschleunigte Anwendungen und kann auf einer kleinen Teilmenge von Knoten effizient ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselst\u00e4rken:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Minimaler Overhead<\/li>\n<li>Gute GPU-Unterst\u00fctzung<\/li>\n<li>Teil des US-amerikanischen Exascale-Computing-Projekts<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Damaris<\/h3>\n<p>Damaris konzentriert sich auf die Verwendung dedizierter Kerne f\u00fcr die asynchrone In-situ-Analyse und isoliert die Visualisierung von der Hauptsimulation, um die Auswirkungen auf die Leistung zu minimieren. Es unterst\u00fctzt sowohl Besuchs- als auch Paraview-Backends.<\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselst\u00e4rken:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Asynchrone Ausf\u00fchrung reduziert Simulationsst\u00f6rungen<\/li>\n<li>Behandelt Datenbewegung und Neupartitionierung<\/li>\n<li>Geeignet f\u00fcr langlaufende, station\u00e4re Simulationen<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Sensei und Leitung<\/h3>\n<p>Sensei bietet eine generische Schnittstelle, die Simulationen von bestimmten In-situ-Tools entkoppelt. Conduit behandelt die Datenbeschreibung und den Austausch. Diese Abstraktion erm\u00f6glicht es, dass derselbe Simulationscode mit Catalyst, Ascent oder anderen Backends ohne Code\u00e4nderungen funktioniert.<\/p>\n<p><strong>Wann w\u00e4hlen Sie:<\/strong> Wenn Sie das Lock-in von Anbietern vermeiden und mehrere In-situ-Frameworks unterst\u00fctzen m\u00f6chten.<\/p>\n<h2>Implementierungsherausforderungen: Was kann schief gehen<\/h2>\n<p>Die Integration der In-situ-Visualisierung in eine vorhandene Simulationscodebasis ist nicht trivial. Seien Sie auf diese gemeinsamen Herausforderungen vorbereitet:<\/p>\n<h3>Ressourcenkonflikt und Performance-Overhead<\/h3>\n<p>Die Visualisierung verbraucht CPU-Zyklen, GPU-Zeit und Speicher, die sonst der Simulation zur Verf\u00fcgung stehen w\u00fcrden. Studien haben gezeigt, dass schlecht optimierte In-situ-Pipelines Simulationen um 20\u201350% oder mehr verlangsamen k\u00f6nnen. Der Schl\u00fcssel ist die <strong>Messung<\/strong> und <strong>Bound<\/strong> der Overhead.<\/p>\n<p><strong>Minderstrategien:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Verwenden Sie asynchrone oder in-Transit-Modi, um Ressourcen zu trennen<\/li>\n<li>Begrenzen Sie die Visualisierungsfrequenz (z. B. jeden 10. Zeitschritt)<\/li>\n<li>Verwenden Sie Datenreduktionsalgorithmen, um das Verarbeitungsvolumen zu reduzieren<\/li>\n<li>Widme eine Teilmenge von Kernen \/ GPUs ausschlie\u00dflich der Visualisierung<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Speicher-Fu\u00dfabdruck<\/h3>\n<p>Das Laden von Visualisierungsbibliotheken neben der Simulation erh\u00f6ht die Speichernutzung pro Knoten. Auf speichergebundenen Systemen kann dies eine Verringerung der Problemgr\u00f6\u00dfe pro Knoten erzwingen.<\/p>\n<p><strong>Abschw\u00e4chung:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>W\u00e4hlen Sie leichte Frameworks (Ascent ist daf\u00fcr ausgelegt)<\/li>\n<li>Geben Sie den Visualisierungsspeicher sofort nach der Verwendung frei<\/li>\n<li>Ber\u00fccksichtigen Sie den Transitmodus, in dem die Visualisierung auf separaten Knoten ausgef\u00fchrt wird<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Datenkonvertierung und Interoperabilit\u00e4t<\/h3>\n<p>Simulationscodes verwenden h\u00e4ufig benutzerdefinierte Datenstrukturen, die f\u00fcr PDE-Solver optimiert sind. In-situ-Tools wie VTK erwarten Daten in bestimmten Formaten (z. B. strukturierte Gitter, unstrukturierte Netze). Das Schreiben von Adaptern zum \u00dcbersetzen zwischen diesen Darstellungen kann komplex sein und kann teure tiefe Kopien beinhalten.<\/p>\n<p><strong>L\u00f6sung: <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Verwenden Sie Abstraktionsschichten wie Sensei \/ Conduit, um ein gemeinsames Datenmodell zu definieren<\/li>\n<li>Entdecken Sie Schnittstellen f\u00fcr Nullkopien, wenn Ihre Simulation und Visualisierung das gleiche zugrunde liegende Layout haben<\/li>\n<li>Faktor Adaptercode in ein separates Modul zur Isolierung der Komplexit\u00e4t<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Parallele Skalierbarkeit<\/h3>\n<p>Visualisierungsalgorithmen m\u00fcssen auf die gleiche Gr\u00f6\u00dfe wie die Simulation skalieren (m\u00f6glicherweise Millionen von MPI-R\u00e4ngen). Globale Operationen wie volumetrisches Rendering oder Isofl\u00e4chenextraktion \u00fcber alle Daten hinweg k\u00f6nnen zu Kommunikationsengp\u00e4ssen werden.<\/p>\n<p><strong>L\u00f6sung: <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Verwenden Sie verteilte Visualisierungsalgorithmen, die die Kreuzknotenkommunikation minimieren<\/li>\n<li>Verwenden Sie Datenreduzierung oder Stichproben, um das effektive Datenvolumen zu senken<\/li>\n<li>Betrachten Sie hierarchische Ans\u00e4tze: Zuerst lokale Analyse, dann aggregierte Ergebnisse<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Das a priori-Problem<\/h3>\n<p>In-situ-Visualisierung erfordert, dass Sie <strong>Vor dem Lauf<\/strong> entscheiden, was Sie visualisieren m\u00f6chten. Wenn Sie sp\u00e4ter feststellen, dass Sie eine andere Variable untersuchen oder einen anderen Filter anwenden m\u00fcssen, sind die Rohdaten verschwunden. Dies ist die grundlegende Unflexibilit\u00e4t von in-situ.<\/p>\n<p><strong>Workarounds:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Speichern Sie ein reduziertes, aber flexibles Dataset (z.<\/li>\n<li>Speichern Sie regelm\u00e4\u00dfig kleine Rohdaten-Snapshots zu wichtigen Zeitschritten<\/li>\n<li>Verwenden Sie Simulationslenkung, um die Visualisierungsparameter im Laufe der Laufung dynamisch anzupassen<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Komplexit\u00e4t und Fragilit\u00e4t des Codes<\/h3>\n<p>Enge Kopplung bedeutet, dass die Visualisierungsbibliothek Teil der ausf\u00fchrbaren Simulation wird. Ein Fehler im Visualisierungscode kann die gesamte Simulation zum Absturz bringen. Die Integration erh\u00f6ht auch die Komplexit\u00e4t des Codes und den Wartungsaufwand.<\/p>\n<p><strong>Best Practices:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Kapseln Sie alle In-situ-Aufrufe hinter einer sauberen Schnittstelle<\/li>\n<li>Halten Sie den Visualisierungscode von den Kernl\u00f6sern getrennt<\/li>\n<li>Bereitstellen der Laufzeitkonfiguration, um In-situ einfach zu aktivieren\/deaktivieren<\/li>\n<li>Test mit deaktivierter Visualisierung, um die Simulationsstabilit\u00e4t sicherzustellen<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Best Practices f\u00fcr eine erfolgreiche In-situ-Adoption<\/h2>\n<p>Befolgen Sie nach den Erfahrungen der HPC-Community diese Richtlinien, um den Erfolg zu maximieren:<\/p>\n<h3>1. Beginnen Sie mit einem Prototyp<\/h3>\n<p>Erstellen Sie vor einer vollst\u00e4ndigen Integration einen kleinen Prototyp, der die grundlegende Pipeline aus\u00fcbt: Simulation \u2192 In-situ-Tool \u2192 Ausgabebild. Dies validiert die Toolchain und zeigt Integrationsh\u00fcrden fr\u00fchzeitig.<\/p>\n<h3>2. Nehmen Sie asynchrone oder hybride Architekturen an<\/h3>\n<p>Vermeiden Sie eng gekoppelte Modi, es sei denn, Sie haben starke Beweise daf\u00fcr, dass Overhead akzeptabel ist. Bevorzugen Sie transit- oder asynchrone Ans\u00e4tze, bei denen die Visualisierung auf dedizierten Kernen oder Knoten ausgef\u00fchrt wird. Dies isoliert Leistungsst\u00f6rungen.<\/p>\n<h3>3. Definieren Sie klare Datenreduktionsziele<\/h3>\n<p>In-situ ist am effektivsten, wenn Sie Daten <em> vor <\/em> reduzieren. Entscheiden Sie sich im Voraus:<\/p>\n<ul>\n<li>Welche Bilder oder Filme ben\u00f6tigen Sie?<\/li>\n<li>Welche abgeleiteten Gr\u00f6\u00dfen (z. B. integrierte Flussmittel, Maximalwerte) sind wesentlich?<\/li>\n<li>K\u00f6nnen Sie Kinodatenbanken f\u00fcr eine flexible Post-hoc-Erkundung verwenden?<\/li>\n<\/ul>\n<h3>4. Messen Sie alles<\/h3>\n<p>Instrumenten Sie Ihren Code zum Messen:<\/p>\n<ul>\n<li>Simulationszeit mit und ohne In-situ aktiviert<\/li>\n<li>Speichernutzung pro Knoten<\/li>\n<li>H\u00e4ufigkeit und Dauer der Visualisierungspausen<\/li>\n<li>Qualit\u00e4t und Nutzen der produzierten Outputs<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ohne Metriken kann man nicht sagen, ob in-situ hilft oder verletzt.<\/p>\n<h3>5. Bestehende Infrastruktur nutzen<\/h3>\n<p>Erfinde das Rad nicht neu. Verwenden Sie etablierte Frameworks (Katalysator, Ascent, Damaris), anstatt benutzerdefinierten In-situ-Code von Grund auf neu zu schreiben. Sie behandeln viele Details auf niedriger Ebene (MPI-Kommunikation, Datenrepartitionierung, Ghost-Zellen), die fehleranf\u00e4llig sind, um sich selbst zu implementieren.<\/p>\n<h3>6. Planen Sie Simulationslenkung<\/h3>\n<p>Wenn Sie Simulationen interaktiv steuern m\u00f6chten, entwerfen Sie Ihre In-situ-Pipeline so, dass sie externe Steuerungsnachrichten akzeptiert. Tools wie Icarus (f\u00fcr Paraview) bieten Lenkfunktionen mit minimalen Code\u00e4nderungen.<\/p>\n<h3>7. Verwenden Sie Ghost-Zellen f\u00fcr parallele Grenzen<\/h3>\n<p>Wenn Ihre Simulationsdom\u00e4ne \u00fcber MPI-R\u00e4nge zerlegt wird, m\u00fcssen Visualisierungsalgorithmen, die Nachbardaten ben\u00f6tigen (z. B. Gradienten, Isofl\u00e4chen), \u00fcber Subdom\u00e4nengrenzen hinweg kommunizieren. Vorberechnen und speichern Sie &#8222;Geisterzellen&#8220;, um wiederholte Kommunikation w\u00e4hrend der Visualisierung zu vermeiden.<\/p>\n<h3>8. Halten Sie die Visualisierung optional<\/h3>\n<p>Verpacken Sie alle In-situ-Anrufe hinter einem Laufzeitflag. Die Simulation sollte normal laufen, wenn vor Ort deaktiviert ist. Dies ist wichtig f\u00fcr das Debuggen und f\u00fcr Szenarien, in denen Sie ohne den Overhead laufen m\u00f6chten.<\/p>\n<h2>Real-World-Anwendungen: Wo in-situ gl\u00e4nzt<\/h2>\n<p>In-situ-Visualisierung ist in mehreren wissenschaftlichen Bereichen unverzichtbar geworden:<\/p>\n<h3>Computational Fluid Dynamics (CFD)<\/h3>\n<p>Turbulente Str\u00f6mungssimulationen erzeugen massive 3D-Felder von Geschwindigkeit und Druck. In-situ-Visualisierung kann 2D-Slices, Streamlines oder Wirbelkerne in Echtzeit extrahieren, so dass Ingenieure die Str\u00f6mungstrennung, Sto\u00dfwellen oder die Instabilit\u00e4t der Verbrennung bei der Entwicklung \u00fcberwachen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h3>Astrophysik und Kosmologie<\/h3>\n<p>Kosmologische Simulationen mit Adaptive Mesh Refinement (AMR) verfolgen \u00fcber Milliarden von Jahren Halos und Gasdichten der dunklen Materie. In-situ-Analyse identifiziert Halos, klassifiziert Strukturen und verfolgt Fusionen mit hoher zeitlicher Aufl\u00f6sung \u2013 Aufgaben, die mit selten gespeicherten Snapshots unm\u00f6glich w\u00e4ren.<\/p>\n<h3>Molekulare Dynamik und Materialwissenschaft<\/h3>\n<p>Ensembles molekularer Dynamikl\u00e4ufe k\u00f6nnen vor Ort \u00fcberwacht werden, um seltene Ereignisse wie Keimbildung, Phasen\u00fcberg\u00e4nge oder Versetzungskeimbildung zu erkennen. Forscher k\u00f6nnen Simulationen fr\u00fchzeitig beenden, wenn ein Ereignis eintritt, wodurch Rechenressourcen gespart werden.<\/p>\n<h3>Wetter und dringendes Rechnen<\/h3>\n<p>Ensemble-Wettervorhersagen f\u00fcr Hurrikane oder Waldbr\u00e4nde erfordern das parallele Ausf\u00fchren von Dutzenden von Simulationen. Die in-situ-topologische Analyse identifiziert das wahrscheinlichste Ergebnis des Ensembles und liefert wichtige Informationen f\u00fcr Notfallentscheidungen, bevor der vollst\u00e4ndige Datensatz geschrieben wird.<\/p>\n<h3>Leistungsvisualisierung<\/h3>\n<p>Ironischerweise werden In-situ-Techniken auch verwendet, um die Leistung des HPC-Systems selbst zu visualisieren &#8211; die \u00dcberwachung der Speicherbandbreite, der Kommunikationsmuster und des Lastausgleichs w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung, um die Optimierung zu steuern.<\/p>\n<h2>Erste Schritte: Eine praktische Checkliste<\/h2>\n<p>Wenn Sie in Betracht ziehen, Ihrem Simulationscode eine In-situ-Visualisierung hinzuzuf\u00fcgen, befolgen Sie diesen Schritt-f\u00fcr-Schritt-Plan:<\/p>\n<h3>Phase 1: Bewertung (1\u20132 Wochen)<\/h3>\n<ul>\n<li>[ ] <strong>Ihr E\/A-Problem quantifizieren<\/strong>: Wie viele Daten generieren Sie? Wie lange dauert das Schreiben? W\u00fcrde die Reduzierung der Ausgabe erhebliche Zeit sparen?<\/li>\n<li>[ ] <strong> Visualisierungsziele identifizieren<\/strong>: Welche spezifischen Bilder oder Analysen ben\u00f6tigen Sie w\u00e4hrend des Laufs? (z. B. &#8222;2D Temperaturscheibe alle 100 Schritte&#8220;, &#8222;Maximaler Druck \u00fcber die Zeit&#8220;)<\/li>\n<li>[] <strong>Umfragewerkzeuge<\/strong>: \u00dcberpr\u00fcfen Sie Paraview Catalyst, besuchen Sie Libsim, Ascent und Damaris. Welches passt zu Ihrer Programmiersprache und HPC-Umgebung?<\/li>\n<li>[ ] <strong>System-Unterst\u00fctzung<\/strong>: Unterst\u00fctzt Ihr Supercomputing-Center In-situ-Workflows? Sind die erforderlichen Bibliotheken installiert?<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Phase 2: Prototyp (2\u20134 Wochen)<\/h3>\n<ul>\n<li>[] <strong>Eine minimale Beispiel einrichten<\/strong>: Nehmen Sie einen kleinen Testfall (z. B. einen einfachen W\u00e4rmegleichungsl\u00f6ser) und integrieren Sie das ausgew\u00e4hlte In-situ-Framework, um ein einzelnes Bild zu erzeugen.<\/li>\n<li>[] <strong>Basis-Overhead messen<\/strong>: Vergleichen Sie die Simulationslaufzeit mit und ohne In-situ aktiviert. Ist der Overhead akzeptabel (&lt; 10\u201315%)?<\/li>\n<li>[] <strong>Testdatenreduktion<\/strong>: Experimentieren Sie mit verschiedenen Reduktionsstrategien (Unterabtastung, Isofl\u00e4chen, statistische Aggregate). Entspricht der Output Ihren wissenschaftlichen Bed\u00fcrfnissen?<\/li>\n<li>[] <strong>Skalierbarkeit \u00fcberpr\u00fcfen<\/strong>: F\u00fchren Sie den Prototyp auf 1, 10, 100 R\u00e4ngen aus. Skaliert Overhead linear oder explodiert es bei gr\u00f6\u00dferen Ma\u00dfst\u00e4ben?<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Phase 3: Integration (4\u20138 Wochen)<\/h3>\n<ul>\n<li>[ ] <strong>Entwerfen einer Abstraktionsschicht<\/strong>: Erstellen Sie ein Modul, das alle In-situ-Aufrufe hinter einer einfachen API einkapselt (z. B. <code>beginTimestep()<\/code>, <code>addData(field)<\/code>, <code>execute()<\/code>, <code>endTimestep()<\/code> ). Dies macht es einfach, Frameworks sp\u00e4ter auszutauschen.<\/li>\n<li>[ ] <strong>Konfiguration hinzuf\u00fcgen<\/strong>: Verwenden Sie Laufzeitflags oder Umgebungsvariablen, um die Frequenz, Ausgabeformate und die zu erfassenden Variablen vor Ort zu steuern.<\/li>\n<li>[] <strong>Implementieren Sie eine anmutige Verschlechterung <\/strong>: Stellen Sie sicher, dass die Simulation fortgesetzt wird, auch wenn In-situ fehlschl\u00e4gt (z. B. eine Warnung schreiben, aber nicht abbrechen).<\/li>\n<li>[ ] <strong>Integrieren mit vorhandenen E\/A<\/strong>: Entscheiden Sie, wie In-situ-Ausgaben (Bilder, Datenbanken) mit vorhandenen Nachbearbeitungsdaten-Dumps koexistieren.<\/li>\n<li>[] <strong>F\u00fcgen Sie bei Bedarf Lenkung hinzu<\/strong>: Wenn die interaktive Lenkung ein Ziel ist, implementieren Sie R\u00fcckrufe oder Nachrichten\u00fcbergabe, um externe Parameter\u00e4nderungen zu erm\u00f6glichen.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Phase 4: Validierung und Produktion (2\u20134 Wochen)<\/h3>\n<ul>\n<li>[ ] <strong>End-to-End-Tests durchf\u00fchren<\/strong>: F\u00fchren Sie eine vollst\u00e4ndige wissenschaftliche Simulation mit aktivierter In-situ-Funktion aus. Stellen Sie sicher, dass die Ausgaben korrekt sind und die Simulation innerhalb der akzeptablen Zeit abgeschlossen ist.<\/li>\n<li>[ ] <strong>Stress-Test<\/strong>: \u00dcberschreiten Sie die Grenzen &#8211; laufen Sie mit der vollen beabsichtigten Kernanzahl mit maximaler Problemgr\u00f6\u00dfe. \u00dcberwachen Sie Speicher, Kommunikation und Stabilit\u00e4t.<\/li>\n<li>[ ] <strong>Dokumentieren Sie den Workflow<\/strong>: Schreiben Sie klare Anweisungen f\u00fcr Benutzer: So aktivieren Sie In-situ, welche Optionen sind verf\u00fcgbar, wo Ausgaben geschrieben werden, wie Sie sie interpretieren.<\/li>\n<li>[ ] <strong>Benutzer trainieren<\/strong>: Stellen Sie sicher, dass die Teammitglieder den Workflow vor Ort verstehen und h\u00e4ufige Probleme beheben k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>H\u00e4ufige Fallstricke und wie man sie vermeidet<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Falle<\/th>\n<th>Symptom<\/th>\n<th>Pr\u00e4vention \/ Fix<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Ungebundener Overhead<\/strong><\/td>\n<td>Simulation verlangsamt durch &gt; 30%<\/td>\n<td>Begrenzen Sie die In-situ-Frequenz; Verwenden Sie den Transit; Profil, um Engp\u00e4sse zu finden<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Ersch\u00f6pfung des Ged\u00e4chtnisses<\/strong><\/td>\n<td>Jobs von Oom-Killer get\u00f6tet<\/td>\n<td>Verringerte Datenvolumen; Verwenden Sie weniger dedizierte Kerne; Wechseln Sie in den lose gekoppelten Modus<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Fehlende Variablen<\/strong><\/td>\n<td>Sp\u00e4ter erkennen Sie, dass Sie Menge x sparen m\u00fcssen<\/td>\n<td>Speichern Sie regelm\u00e4\u00dfig kleine rohe Schnappsch\u00fcsse. Verwenden Sie das Kinoformat f\u00fcr Flexibilit\u00e4t<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Schlechte Skalierung<\/strong><\/td>\n<td>Die In-situ-Zeit erh\u00f6ht sich mit der Kernanzahl<\/td>\n<td>Verwenden Sie verteilte Visualisierungsalgorithmen; Repartitionsdaten; Zuerst lokal aggregieren<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Visualisierung st\u00fcrzt Simulation<\/strong><\/td>\n<td>Ein schlechter Visualisierungsaufruf bricht den gesamten Lauf ab<\/td>\n<td>In-situ-Aufrufe in try-Catch umschlie\u00dfen; In-situ bei Fehlern deaktivieren; Halten Sie den Simulationscode getrennt<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Ausgabedateien \u00fcberschreiben sich gegenseitig<\/strong><\/td>\n<td>Mehrere L\u00e4ufe schreiben auf dieselben Bilder<\/td>\n<td>Schlie\u00dfen Sie Zeitstempel oder Job-IDs in Ausgabedateinamen ein; Verwenden Sie separate Ausgabeverzeichnisse<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Fazit: Ist In-situ-Visualisierung das Richtige f\u00fcr Sie?<\/h2>\n<p>In-situ-Visualisierung ist ein leistungsstarkes Paradigma, um die Datenflut des modernen wissenschaftlichen Rechnens zu bek\u00e4mpfen. Durch die Verarbeitung von Daten im Speicher w\u00e4hrend der Simulationsl\u00e4ufe k\u00f6nnen Sie I\/O-Engp\u00e4sse \u00fcberwinden, Speicherkosten senken und Echtzeit-Einblicke in Ihre Modelle gewinnen. Es handelt sich jedoch nicht um eine Silberkugel: Es f\u00fchrt Komplexit\u00e4t ein, erfordert Entscheidungen im Vorfeld und kann die Simulationsleistung beeintr\u00e4chtigen, wenn sie schlecht implementiert wird.<\/p>\n<p>F\u00fcr Forschungsgruppen, die gro\u00df angelegte PDE-Simulationen auf HPC-Systemen durchf\u00fchren &#8211; insbesondere solche, die sich Exascale n\u00e4hern -, ist es immer wichtiger, In-situ-Techniken zu lernen und anzuwenden. Beginnen Sie klein mit einem Prototyp, messen Sie rigoros und skalieren Sie absichtlich. Die Investition zahlt sich in schnelleren Iterationszyklen, umfassenderen wissenschaftlichen Erkenntnissen und der F\u00e4higkeit aus, Simulationen durchzuf\u00fchren, die sonst aufgrund des Datenvolumens unm\u00f6glich w\u00e4ren.<\/p>\n<h2>Verwandte Anleitungen<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"\/visualizing-simulation-results-effectively\/\">Simulationsergebnisse effektiv visualisieren<\/a> \u2013 Allgemeine Prinzipien f\u00fcr die Umwandlung von Simulationsdaten in umsetzbare Visuals.<\/li>\n<li><a href=\"\/illuminator-distributed-visualization-library\/\">Distributed Visualization Library Illuminator<\/a> \u2013 \u00dcbersicht \u00fcber ein spezielles Tool f\u00fcr das parallele Rendern und Speichern.<\/li>\n<li><a href=\"\/managing-large-scale-pde-problems-strategies-solvers-and-hpc-case-studies\/\">Verwalten von PDE-Problemen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab <\/a> &#8211; Strategien zur effizienten L\u00f6sung massiver Systeme.<\/li>\n<li><a href=\"\/understanding-phase-field-models-in-materials-science\/\">Phasenfeldmodelle verstehen<\/a> \u2013 Ein gemeinsamer Anwendungsbereich f\u00fcr PDE-Simulationen.<\/li>\n<li><a href=\"\/using-fipy-for-phase-field-modeling\/\">Verwendung von FIPY f\u00fcr Phasenfeldmodellierung <\/a> &#8211; Praktische Implementierung in Python.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>N\u00e4chste Schritte<\/h2>\n<p>Sind Sie bereit, die In-situ-Visualisierung auszuprobieren? Beginnen Sie mit:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Bewertung Ihrer aktuellen E\/A-Engp\u00e4sse<\/strong>: F\u00fchren Sie ein Profiling-Tool (z. B. Darshan) f\u00fcr eine vorhandene Simulation aus, um die Zeit zu quantifizieren, die f\u00fcr das Schreiben von Daten aufgewendet wurde.<\/li>\n<li><strong>Installieren von Paraview Catalyst oder Ascent<\/strong> auf Ihrem Entwicklungssystem und Ausf\u00fchren der Tutorials.<\/li>\n<li><strong>Erstellen eines minimalen Prototyps<\/strong> mit einem einfachen Testfall, um den Overhead zu messen und die Toolchain zu validieren.<\/li>\n<li><strong>Erreichen<\/strong> f\u00fcr das HPC-Support-Team Ihrer Institution \u2013 diese verf\u00fcgen h\u00e4ufig \u00fcber Fachwissen und Beispielcodes, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Wenn Sie Hilfe bei der Integration in-situ-Visualisierung in Ihre Forschungssoftware ben\u00f6tigen, kontaktieren Sie uns f\u00fcr Beratung und Schulung, die auf wissenschaftliche Computerteams zugeschnitten ist.<\/p>\n","protected":false,"raw":"<h2>TL; DR<\/h2>\n<p>In-situ-Visualisierung verarbeitet und analysiert Simulationsdaten <strong> W\u00e4hrend die Simulation <\/strong> l\u00e4uft, direkt im Speicher, anstatt Rohergebnisse f\u00fcr die sp\u00e4tere Nachbearbeitung auf die Festplatte zu schreiben. Dieser Ansatz ist f\u00fcr Exascale-Computing von entscheidender Bedeutung, bei dem die E \/ A-Bandbreite nicht mit der Datengenerierung Schritt halten kann. Durch die Integration der Visualisierung w\u00e4hrend der Berechnung k\u00f6nnen Sie:<\/p>\n<ul>\n<li>Vermeiden Sie I\/O-Engp\u00e4sse, die traditionelle Workflows verkr\u00fcppeln<\/li>\n<li>\u00dcberwachen Sie Simulationen in Echtzeit und steuern Sie Parameter im laufenden Betrieb<\/li>\n<li>Reduzieren Sie den Speicherbedarf um Gr\u00f6\u00dfenordnungen<\/li>\n<li>Erfassen Sie vor\u00fcbergehende Ph\u00e4nomene, die mit seltenen Schnappsch\u00fcssen \u00fcbersehen werden<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Kompromiss ist eine zus\u00e4tzliche Komplexit\u00e4t und Ressourcenkonkurrenz: Sie m\u00fcssen entscheiden, was vor dem Lauf visualisiert werden soll, und die Visualisierung konkurriert mit der Simulation f\u00fcr CPU \/ GPU-Zyklen.<\/p>\n<h2>Einleitung: Warum In-situ-Visualisierung wichtig ist<\/h2>\n<p>Wissenschaftliche Simulationen erzeugen gro\u00dfe Datenmengen. Ein einzelner Exascale-Lauf kann Petabyte an Ausgaben erzeugen, aber das Schreiben dieser Daten auf die Festplatte wird zu einem grundlegenden Engpass: Speichersysteme k\u00f6nnen mit dem rechnerischen Durchsatz nicht Schritt halten. Das Resultat ist eine immer gr\u00f6\u00dfer werdende L\u00fccke zwischen der Art und Weise, wie schnelle Simulationen Daten erzeugen k\u00f6nnen und wie schnell diese Daten gespeichert und analysiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In-situ-Visualisierung (lateinisch f\u00fcr 'in place') behebt dies, indem Visualisierungs- und Analyseaufgaben <strong>im Zuge der Simulation<\/strong> ausgef\u00fchrt werden und direkt aus dem Speicher auf Daten zugegriffen werden, bevor sie auf die Festplatte geschrieben werden. Dieses Paradigma verschiebt den Workflow von:<\/p>\n<pre><code>Simulation \u2192 Storage \u2192 Visualization\n<\/code><\/pre>\n<p>Zu:<\/p>\n<pre><code>Simulation + Visualization \u2192 Storage of images\/reduced data\n<\/code><\/pre>\n<p>Da High-Performance-Computing (HPC) auf Exascale skaliert, sind In-situ-Techniken nicht mehr optional - sie werden zu einer Notwendigkeit f\u00fcr wissenschaftliche Entdeckungen. Dieser Leitfaden erkl\u00e4rt, wie die In-situ-Visualisierung funktioniert, vergleicht sie mit der traditionellen Nachbearbeitung, befragt die verf\u00fcgbaren Tools und bietet praktische Ratschl\u00e4ge f\u00fcr die Einf\u00fchrung in Ihre Forschungsprojekte.<\/p>\n<h2>So funktioniert In-situ-Visualisierung: Der Kern-Workflow<\/h2>\n<p>Die In-situ-Visualisierung nutzt dieselben Rechenressourcen, die die Simulation ausf\u00fchren, um visuelle Analysen durchzuf\u00fchren. Es gibt zwei prim\u00e4re Kopplungsstrategien:<\/p>\n<h3>Eng gekoppelte (inline) In-situ-Visualisierung<\/h3>\n<p>Der Visualisierungscode teilt denselben Speicherplatz und ist ausf\u00fchrbar wie die Simulation. In bestimmten Intervallen (z. B. bei jedem Schritt oder wenn bestimmte Kriterien erf\u00fcllt sind) werden die Simulationspausen, die Daten an Visualisierungsalgorithmen \u00fcbergeben und Bilder oder abgeleitete Daten erzeugt.<\/p>\n<p><strong>Profis:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Niedrigster Latenzzugriff auf Simulationsdaten<\/li>\n<li>Kein Overhead der Netzwerkkommunikation<\/li>\n<li>Einfachste Datenzuordnung (gleiches Speicherlayout)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>cons:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Visualisierung konkurriert direkt um CPU\/GPU-Zyklen und verlangsamt die Simulation<\/li>\n<li>Erh\u00f6hter Speicher-Fu\u00dfabdruck pro Knoten<\/li>\n<li>Ein Absturz im Visualisierungscode kann die gesamte Simulation abst\u00fcrzen<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Beispieltools:<\/strong> Paraview Catalyst direkt in die Simulations-Bin\u00e4rdatei integriert.<\/p>\n<h3>Locker gekoppelte (in-situ) Visualisierung<\/h3>\n<p>Die Simulation wird auf einem Satz von Rechenknoten ausgef\u00fchrt, w\u00e4hrend die Visualisierung auf einem separaten, gemeinsam zugewiesenen Satz von Knoten ausgef\u00fchrt wird. Daten werden \u00fcber das Netzwerk (oft \u00fcber MPI) zu den Visualisierungsprozessen \u00fcbertragen.<\/p>\n<p><strong>Profis:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Die Visualisierung st\u00f6rt die Simulationsberechnung nicht direkt<\/li>\n<li>Kann Visualisierung unabh\u00e4ngig skalieren<\/li>\n<li>Bessere Fehlerisolierung<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>cons:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Netzwerk\u00fcbertragungs-Overhead<\/li>\n<li>Ben\u00f6tigt mehr Ressourcen (separate Knoten)<\/li>\n<li>Daten m\u00fcssen m\u00f6glicherweise f\u00fcr die Visualisierung neu partitioniert werden<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Beispiel-Frameworks:<\/strong> Damaris, das dedizierte Kerne f\u00fcr die asynchrone Analyse verwendet.<\/p>\n<h3>Hybridans\u00e4tze<\/h3>\n<p>Viele reale Bereitstellungen verwenden eine hybride Strategie: eng gekoppelt innerhalb eines Knotens (unter Verwendung derselben CPU \/ GPU), aber lose \u00fcber Knoten gekoppelt oder asynchrone Pipelines einsetzen, bei denen die Visualisierung vor der Simulation auf denselben Ressourcen ausgef\u00fchrt wird.<\/p>\n<h2>In-situ vs. Post-Processing: Eine vergleichende Analyse<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Funktion<\/th>\n<th>In-situ-Visualisierung<\/th>\n<th>Nachbearbeitungsvisualisierung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Timing <\/strong><\/td>\n<td>Echtzeit w\u00e4hrend der Simulation<\/td>\n<td>verz\u00f6gert (nach der Simulation)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Datenfluss<\/strong><\/td>\n<td>Verarbeitet Daten im Speicher<\/td>\n<td>Schreibt Daten auf die Festplatte und liest sie dann<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>I \/ O-Overhead <\/strong><\/td>\n<td>Sehr niedrig (minimiert Festplattenschreibvorg\u00e4nge)<\/td>\n<td>Sehr hoch (Festplatten-Eng)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Speicherbed\u00fcrfnisse<\/strong><\/td>\n<td>Niedrig (nur Bilder \/ Zusammenfassungen gespeichert)<\/td>\n<td>Extrem hoch (volle Rohdaten)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Zeitaufl\u00f6sung<\/strong><\/td>\n<td>hoch (jeder Schritt m\u00f6glich)<\/td>\n<td>Niedrig (begrenzt durch Speicherkapazit\u00e4t)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Flexibilit\u00e4t<\/strong><\/td>\n<td>Niedrig (Entscheidungen vor dem Lauf fest)<\/td>\n<td>Hoch (kann gespeicherte Daten erneut analysieren)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Auswirkungen <\/strong><\/td>\n<td>Teilt Ressourcen mit Simulation<\/td>\n<td>Keine Auswirkung auf die Simulationslaufzeit<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Wann ist die In-situ-Visualisierung zu verwenden?<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Exascale-Simulationen<\/strong> wobei die E\/A-Bandbreite der begrenzende Faktor ist<\/li>\n<li><strong>Transiente Ph\u00e4nomene<\/strong>, die eine hohe zeitliche Treue erfordern (z. B. sich schnell bewegende Fronten, Turbulenzen)<\/li>\n<li><strong>Debugging<\/strong> \u2013 Sie m\u00fcssen fr\u00fchzeitig Fehler abfangen, bevor Sie Millionen von Kernstunden verschwenden<\/li>\n<li><strong>Simulationslenkung<\/strong> \u2013 Sie m\u00f6chten Parameter im laufenden Betrieb basierend auf Zwischenergebnissen anpassen<\/li>\n<li><strong>Datenreduzierung<\/strong> \u2013 Sie m\u00fcssen Features, Statistiken oder Bilder extrahieren und Rohdaten verwerfen<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Wenn die Nachbearbeitung immer noch sinnvoll ist<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Kleine bis m\u00e4\u00dfige Datens\u00e4tze<\/strong>, die kosteng\u00fcnstig gespeichert werden k\u00f6nnen<\/li>\n<li><strong>Exploratory Analysis<\/strong> Wo Sie nachtr\u00e4glich viele verschiedene Visualisierungstechniken ausprobieren m\u00fcssen<\/li>\n<li><strong>High-Fidelity-Rendering<\/strong>, das den vollst\u00e4ndigen Datensatz erfordert und nicht mit reduzierten Darstellungen durchgef\u00fchrt werden kann<\/li>\n<li><strong>Archivzwecke<\/strong> \u2013 Rohdaten f\u00fcr zuk\u00fcnftige Reproduzierbarkeit erhalten<\/li>\n<\/ul>\n<p>In der Praxis verwenden viele Teams eine <strong>Hybridstrategie<\/strong>: Verwenden Sie in-situ, um reduzierte Datens\u00e4tze (z. B. Kinodatenbanken, Statistiken, Isofl\u00e4chen) zu erstellen und gerade gen\u00fcgend Rohdaten f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Zeitschritte beizubehalten, und f\u00fchren Sie dann eine detaillierte Nachbearbeitung des reduzierten Satzes durch.<\/p>\n<h2>Beliebte Tools und Frameworks f\u00fcr die In-situ-Visualisierung<\/h2>\n<p>Mehrere ausgereifte Open-Source-Frameworks unterst\u00fctzen die In-situ-Integration:<\/p>\n<h3>Paraview-Katalysator<\/h3>\n<p>ParaView Catalyst ist eine leichte Bibliothek, die In-situ-Analysen mithilfe der VTK-Pipeline erm\u00f6glicht. Es bietet eine kleine API, die Simulationen in C ++, C, Fortran oder Python aufrufen k\u00f6nnen, um Daten an die Visualisierungsalgorithmen von ParaView weiterzugeben. Catalyst kann Bilder generieren, Features extrahieren oder Kinodatenbanken f\u00fcr sp\u00e4tere Erkundungen erstellen.<\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselst\u00e4rken:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Nutzt die volle Leistung von VTK und Paraview<\/li>\n<li>Unterst\u00fctzt sowohl enge als auch lose gekoppelte Modi<\/li>\n<li>Aktive Entwicklung und umfangreiche Dokumentation<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ressourcen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.paraview.org\/en\/latest\/Catalyst\/index.html\">Paraview Catalyst-Dokumentation<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/petrvalenta.eu\/posts\/introduction_to_in_situ_visualization_and_paraview_catalyst\/\">Einf\u00fchrung in die In-situ-Visualisierung und Paraview Catalyst<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Besuchen Sie Libsim<\/h3>\n<p>Visit bietet libsim, eine Reihe von Bibliotheken, die es erm\u00f6glichen, Simulationen mit der Visualisierungs-Engine von Visit zu verbinden. Wie Catalyst unterst\u00fctzt es Inline- und In-Transit-Modi. Der Besuch ist besonders stark f\u00fcr die parallele Visualisierung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab und wurde auf vielen Systemen der Leadership-Klasse eingesetzt.<\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselst\u00e4rken:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Hochskalierbar auf Hunderttausende von Kernen<\/li>\n<li>Umfangreiche Visualisierungsoperatoren<\/li>\n<li>Starke Unterst\u00fctzung f\u00fcr AMR-Daten (Adaptive Mesh Refinement)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ressourcen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/groupe-calcul.cnrs.fr\/attachments\/spip\/Documents\/Manifestations\/CIRA2011\/JFavre.pdf\">In-situ-Visualisierung mit Besuch<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Aufstieg<\/h3>\n<p>Ascent ist eine leichte, vielkernf\u00e4hige In-situ-Bibliothek f\u00fcr ressourcenbeschr\u00e4nkte Umgebungen. Es ist besonders effektiv f\u00fcr GPU-beschleunigte Anwendungen und kann auf einer kleinen Teilmenge von Knoten effizient ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselst\u00e4rken:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Minimaler Overhead<\/li>\n<li>Gute GPU-Unterst\u00fctzung<\/li>\n<li>Teil des US-amerikanischen Exascale-Computing-Projekts<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Damaris<\/h3>\n<p>Damaris konzentriert sich auf die Verwendung dedizierter Kerne f\u00fcr die asynchrone In-situ-Analyse und isoliert die Visualisierung von der Hauptsimulation, um die Auswirkungen auf die Leistung zu minimieren. Es unterst\u00fctzt sowohl Besuchs- als auch Paraview-Backends.<\/p>\n<p><strong>Schl\u00fcsselst\u00e4rken:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Asynchrone Ausf\u00fchrung reduziert Simulationsst\u00f6rungen<\/li>\n<li>Behandelt Datenbewegung und Neupartitionierung<\/li>\n<li>Geeignet f\u00fcr langlaufende, station\u00e4re Simulationen<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Sensei und Leitung<\/h3>\n<p>Sensei bietet eine generische Schnittstelle, die Simulationen von bestimmten In-situ-Tools entkoppelt. Conduit behandelt die Datenbeschreibung und den Austausch. Diese Abstraktion erm\u00f6glicht es, dass derselbe Simulationscode mit Catalyst, Ascent oder anderen Backends ohne Code\u00e4nderungen funktioniert.<\/p>\n<p><strong>Wann w\u00e4hlen Sie:<\/strong> Wenn Sie das Lock-in von Anbietern vermeiden und mehrere In-situ-Frameworks unterst\u00fctzen m\u00f6chten.<\/p>\n<h2>Implementierungsherausforderungen: Was kann schief gehen<\/h2>\n<p>Die Integration der In-situ-Visualisierung in eine vorhandene Simulationscodebasis ist nicht trivial. Seien Sie auf diese gemeinsamen Herausforderungen vorbereitet:<\/p>\n<h3>Ressourcenkonflikt und Performance-Overhead<\/h3>\n<p>Die Visualisierung verbraucht CPU-Zyklen, GPU-Zeit und Speicher, die sonst der Simulation zur Verf\u00fcgung stehen w\u00fcrden. Studien haben gezeigt, dass schlecht optimierte In-situ-Pipelines Simulationen um 20\u201350% oder mehr verlangsamen k\u00f6nnen. Der Schl\u00fcssel ist die <strong>Messung<\/strong> und <strong>Bound<\/strong> der Overhead.<\/p>\n<p><strong>Minderstrategien:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Verwenden Sie asynchrone oder in-Transit-Modi, um Ressourcen zu trennen<\/li>\n<li>Begrenzen Sie die Visualisierungsfrequenz (z. B. jeden 10. Zeitschritt)<\/li>\n<li>Verwenden Sie Datenreduktionsalgorithmen, um das Verarbeitungsvolumen zu reduzieren<\/li>\n<li>Widme eine Teilmenge von Kernen \/ GPUs ausschlie\u00dflich der Visualisierung<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Speicher-Fu\u00dfabdruck<\/h3>\n<p>Das Laden von Visualisierungsbibliotheken neben der Simulation erh\u00f6ht die Speichernutzung pro Knoten. Auf speichergebundenen Systemen kann dies eine Verringerung der Problemgr\u00f6\u00dfe pro Knoten erzwingen.<\/p>\n<p><strong>Abschw\u00e4chung:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>W\u00e4hlen Sie leichte Frameworks (Ascent ist daf\u00fcr ausgelegt)<\/li>\n<li>Geben Sie den Visualisierungsspeicher sofort nach der Verwendung frei<\/li>\n<li>Ber\u00fccksichtigen Sie den Transitmodus, in dem die Visualisierung auf separaten Knoten ausgef\u00fchrt wird<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Datenkonvertierung und Interoperabilit\u00e4t<\/h3>\n<p>Simulationscodes verwenden h\u00e4ufig benutzerdefinierte Datenstrukturen, die f\u00fcr PDE-Solver optimiert sind. In-situ-Tools wie VTK erwarten Daten in bestimmten Formaten (z. B. strukturierte Gitter, unstrukturierte Netze). Das Schreiben von Adaptern zum \u00dcbersetzen zwischen diesen Darstellungen kann komplex sein und kann teure tiefe Kopien beinhalten.<\/p>\n<p><strong>L\u00f6sung: <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Verwenden Sie Abstraktionsschichten wie Sensei \/ Conduit, um ein gemeinsames Datenmodell zu definieren<\/li>\n<li>Entdecken Sie Schnittstellen f\u00fcr Nullkopien, wenn Ihre Simulation und Visualisierung das gleiche zugrunde liegende Layout haben<\/li>\n<li>Faktor Adaptercode in ein separates Modul zur Isolierung der Komplexit\u00e4t<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Parallele Skalierbarkeit<\/h3>\n<p>Visualisierungsalgorithmen m\u00fcssen auf die gleiche Gr\u00f6\u00dfe wie die Simulation skalieren (m\u00f6glicherweise Millionen von MPI-R\u00e4ngen). Globale Operationen wie volumetrisches Rendering oder Isofl\u00e4chenextraktion \u00fcber alle Daten hinweg k\u00f6nnen zu Kommunikationsengp\u00e4ssen werden.<\/p>\n<p><strong>L\u00f6sung: <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Verwenden Sie verteilte Visualisierungsalgorithmen, die die Kreuzknotenkommunikation minimieren<\/li>\n<li>Verwenden Sie Datenreduzierung oder Stichproben, um das effektive Datenvolumen zu senken<\/li>\n<li>Betrachten Sie hierarchische Ans\u00e4tze: Zuerst lokale Analyse, dann aggregierte Ergebnisse<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Das a priori-Problem<\/h3>\n<p>In-situ-Visualisierung erfordert, dass Sie <strong>Vor dem Lauf<\/strong> entscheiden, was Sie visualisieren m\u00f6chten. Wenn Sie sp\u00e4ter feststellen, dass Sie eine andere Variable untersuchen oder einen anderen Filter anwenden m\u00fcssen, sind die Rohdaten verschwunden. Dies ist die grundlegende Unflexibilit\u00e4t von in-situ.<\/p>\n<p><strong>Workarounds:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Speichern Sie ein reduziertes, aber flexibles Dataset (z.<\/li>\n<li>Speichern Sie regelm\u00e4\u00dfig kleine Rohdaten-Snapshots zu wichtigen Zeitschritten<\/li>\n<li>Verwenden Sie Simulationslenkung, um die Visualisierungsparameter im Laufe der Laufung dynamisch anzupassen<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Komplexit\u00e4t und Fragilit\u00e4t des Codes<\/h3>\n<p>Enge Kopplung bedeutet, dass die Visualisierungsbibliothek Teil der ausf\u00fchrbaren Simulation wird. Ein Fehler im Visualisierungscode kann die gesamte Simulation zum Absturz bringen. Die Integration erh\u00f6ht auch die Komplexit\u00e4t des Codes und den Wartungsaufwand.<\/p>\n<p><strong>Best Practices:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Kapseln Sie alle In-situ-Aufrufe hinter einer sauberen Schnittstelle<\/li>\n<li>Halten Sie den Visualisierungscode von den Kernl\u00f6sern getrennt<\/li>\n<li>Bereitstellen der Laufzeitkonfiguration, um In-situ einfach zu aktivieren\/deaktivieren<\/li>\n<li>Test mit deaktivierter Visualisierung, um die Simulationsstabilit\u00e4t sicherzustellen<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Best Practices f\u00fcr eine erfolgreiche In-situ-Adoption<\/h2>\n<p>Befolgen Sie nach den Erfahrungen der HPC-Community diese Richtlinien, um den Erfolg zu maximieren:<\/p>\n<h3>1. Beginnen Sie mit einem Prototyp<\/h3>\n<p>Erstellen Sie vor einer vollst\u00e4ndigen Integration einen kleinen Prototyp, der die grundlegende Pipeline aus\u00fcbt: Simulation \u2192 In-situ-Tool \u2192 Ausgabebild. Dies validiert die Toolchain und zeigt Integrationsh\u00fcrden fr\u00fchzeitig.<\/p>\n<h3>2. Nehmen Sie asynchrone oder hybride Architekturen an<\/h3>\n<p>Vermeiden Sie eng gekoppelte Modi, es sei denn, Sie haben starke Beweise daf\u00fcr, dass Overhead akzeptabel ist. Bevorzugen Sie transit- oder asynchrone Ans\u00e4tze, bei denen die Visualisierung auf dedizierten Kernen oder Knoten ausgef\u00fchrt wird. Dies isoliert Leistungsst\u00f6rungen.<\/p>\n<h3>3. Definieren Sie klare Datenreduktionsziele<\/h3>\n<p>In-situ ist am effektivsten, wenn Sie Daten <em> vor <\/em> reduzieren. Entscheiden Sie sich im Voraus:<\/p>\n<ul>\n<li>Welche Bilder oder Filme ben\u00f6tigen Sie?<\/li>\n<li>Welche abgeleiteten Gr\u00f6\u00dfen (z. B. integrierte Flussmittel, Maximalwerte) sind wesentlich?<\/li>\n<li>K\u00f6nnen Sie Kinodatenbanken f\u00fcr eine flexible Post-hoc-Erkundung verwenden?<\/li>\n<\/ul>\n<h3>4. Messen Sie alles<\/h3>\n<p>Instrumenten Sie Ihren Code zum Messen:<\/p>\n<ul>\n<li>Simulationszeit mit und ohne In-situ aktiviert<\/li>\n<li>Speichernutzung pro Knoten<\/li>\n<li>H\u00e4ufigkeit und Dauer der Visualisierungspausen<\/li>\n<li>Qualit\u00e4t und Nutzen der produzierten Outputs<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ohne Metriken kann man nicht sagen, ob in-situ hilft oder verletzt.<\/p>\n<h3>5. Bestehende Infrastruktur nutzen<\/h3>\n<p>Erfinde das Rad nicht neu. Verwenden Sie etablierte Frameworks (Katalysator, Ascent, Damaris), anstatt benutzerdefinierten In-situ-Code von Grund auf neu zu schreiben. Sie behandeln viele Details auf niedriger Ebene (MPI-Kommunikation, Datenrepartitionierung, Ghost-Zellen), die fehleranf\u00e4llig sind, um sich selbst zu implementieren.<\/p>\n<h3>6. Planen Sie Simulationslenkung<\/h3>\n<p>Wenn Sie Simulationen interaktiv steuern m\u00f6chten, entwerfen Sie Ihre In-situ-Pipeline so, dass sie externe Steuerungsnachrichten akzeptiert. Tools wie Icarus (f\u00fcr Paraview) bieten Lenkfunktionen mit minimalen Code\u00e4nderungen.<\/p>\n<h3>7. Verwenden Sie Ghost-Zellen f\u00fcr parallele Grenzen<\/h3>\n<p>Wenn Ihre Simulationsdom\u00e4ne \u00fcber MPI-R\u00e4nge zerlegt wird, m\u00fcssen Visualisierungsalgorithmen, die Nachbardaten ben\u00f6tigen (z. B. Gradienten, Isofl\u00e4chen), \u00fcber Subdom\u00e4nengrenzen hinweg kommunizieren. Vorberechnen und speichern Sie \"Geisterzellen\", um wiederholte Kommunikation w\u00e4hrend der Visualisierung zu vermeiden.<\/p>\n<h3>8. Halten Sie die Visualisierung optional<\/h3>\n<p>Verpacken Sie alle In-situ-Anrufe hinter einem Laufzeitflag. Die Simulation sollte normal laufen, wenn vor Ort deaktiviert ist. Dies ist wichtig f\u00fcr das Debuggen und f\u00fcr Szenarien, in denen Sie ohne den Overhead laufen m\u00f6chten.<\/p>\n<h2>Real-World-Anwendungen: Wo in-situ gl\u00e4nzt<\/h2>\n<p>In-situ-Visualisierung ist in mehreren wissenschaftlichen Bereichen unverzichtbar geworden:<\/p>\n<h3>Computational Fluid Dynamics (CFD)<\/h3>\n<p>Turbulente Str\u00f6mungssimulationen erzeugen massive 3D-Felder von Geschwindigkeit und Druck. In-situ-Visualisierung kann 2D-Slices, Streamlines oder Wirbelkerne in Echtzeit extrahieren, so dass Ingenieure die Str\u00f6mungstrennung, Sto\u00dfwellen oder die Instabilit\u00e4t der Verbrennung bei der Entwicklung \u00fcberwachen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h3>Astrophysik und Kosmologie<\/h3>\n<p>Kosmologische Simulationen mit Adaptive Mesh Refinement (AMR) verfolgen \u00fcber Milliarden von Jahren Halos und Gasdichten der dunklen Materie. In-situ-Analyse identifiziert Halos, klassifiziert Strukturen und verfolgt Fusionen mit hoher zeitlicher Aufl\u00f6sung \u2013 Aufgaben, die mit selten gespeicherten Snapshots unm\u00f6glich w\u00e4ren.<\/p>\n<h3>Molekulare Dynamik und Materialwissenschaft<\/h3>\n<p>Ensembles molekularer Dynamikl\u00e4ufe k\u00f6nnen vor Ort \u00fcberwacht werden, um seltene Ereignisse wie Keimbildung, Phasen\u00fcberg\u00e4nge oder Versetzungskeimbildung zu erkennen. Forscher k\u00f6nnen Simulationen fr\u00fchzeitig beenden, wenn ein Ereignis eintritt, wodurch Rechenressourcen gespart werden.<\/p>\n<h3>Wetter und dringendes Rechnen<\/h3>\n<p>Ensemble-Wettervorhersagen f\u00fcr Hurrikane oder Waldbr\u00e4nde erfordern das parallele Ausf\u00fchren von Dutzenden von Simulationen. Die in-situ-topologische Analyse identifiziert das wahrscheinlichste Ergebnis des Ensembles und liefert wichtige Informationen f\u00fcr Notfallentscheidungen, bevor der vollst\u00e4ndige Datensatz geschrieben wird.<\/p>\n<h3>Leistungsvisualisierung<\/h3>\n<p>Ironischerweise werden In-situ-Techniken auch verwendet, um die Leistung des HPC-Systems selbst zu visualisieren - die \u00dcberwachung der Speicherbandbreite, der Kommunikationsmuster und des Lastausgleichs w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung, um die Optimierung zu steuern.<\/p>\n<h2>Erste Schritte: Eine praktische Checkliste<\/h2>\n<p>Wenn Sie in Betracht ziehen, Ihrem Simulationscode eine In-situ-Visualisierung hinzuzuf\u00fcgen, befolgen Sie diesen Schritt-f\u00fcr-Schritt-Plan:<\/p>\n<h3>Phase 1: Bewertung (1\u20132 Wochen)<\/h3>\n<ul>\n<li>[ ] <strong>Ihr E\/A-Problem quantifizieren<\/strong>: Wie viele Daten generieren Sie? Wie lange dauert das Schreiben? W\u00fcrde die Reduzierung der Ausgabe erhebliche Zeit sparen?<\/li>\n<li>[ ] <strong> Visualisierungsziele identifizieren<\/strong>: Welche spezifischen Bilder oder Analysen ben\u00f6tigen Sie w\u00e4hrend des Laufs? (z. B. \"2D Temperaturscheibe alle 100 Schritte\", \"Maximaler Druck \u00fcber die Zeit\")<\/li>\n<li>[] <strong>Umfragewerkzeuge<\/strong>: \u00dcberpr\u00fcfen Sie Paraview Catalyst, besuchen Sie Libsim, Ascent und Damaris. Welches passt zu Ihrer Programmiersprache und HPC-Umgebung?<\/li>\n<li>[ ] <strong>System-Unterst\u00fctzung<\/strong>: Unterst\u00fctzt Ihr Supercomputing-Center In-situ-Workflows? Sind die erforderlichen Bibliotheken installiert?<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Phase 2: Prototyp (2\u20134 Wochen)<\/h3>\n<ul>\n<li>[] <strong>Eine minimale Beispiel einrichten<\/strong>: Nehmen Sie einen kleinen Testfall (z. B. einen einfachen W\u00e4rmegleichungsl\u00f6ser) und integrieren Sie das ausgew\u00e4hlte In-situ-Framework, um ein einzelnes Bild zu erzeugen.<\/li>\n<li>[] <strong>Basis-Overhead messen<\/strong>: Vergleichen Sie die Simulationslaufzeit mit und ohne In-situ aktiviert. Ist der Overhead akzeptabel (&lt; 10\u201315%)?<\/li>\n<li>[] <strong>Testdatenreduktion<\/strong>: Experimentieren Sie mit verschiedenen Reduktionsstrategien (Unterabtastung, Isofl\u00e4chen, statistische Aggregate). Entspricht der Output Ihren wissenschaftlichen Bed\u00fcrfnissen?<\/li>\n<li>[] <strong>Skalierbarkeit \u00fcberpr\u00fcfen<\/strong>: F\u00fchren Sie den Prototyp auf 1, 10, 100 R\u00e4ngen aus. Skaliert Overhead linear oder explodiert es bei gr\u00f6\u00dferen Ma\u00dfst\u00e4ben?<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Phase 3: Integration (4\u20138 Wochen)<\/h3>\n<ul>\n<li>[ ] <strong>Entwerfen einer Abstraktionsschicht<\/strong>: Erstellen Sie ein Modul, das alle In-situ-Aufrufe hinter einer einfachen API einkapselt (z. B. <code>beginTimestep()<\/code>, <code>addData(field)<\/code>, <code>execute()<\/code>, <code>endTimestep()<\/code> ). Dies macht es einfach, Frameworks sp\u00e4ter auszutauschen.<\/li>\n<li>[ ] <strong>Konfiguration hinzuf\u00fcgen<\/strong>: Verwenden Sie Laufzeitflags oder Umgebungsvariablen, um die Frequenz, Ausgabeformate und die zu erfassenden Variablen vor Ort zu steuern.<\/li>\n<li>[] <strong>Implementieren Sie eine anmutige Verschlechterung <\/strong>: Stellen Sie sicher, dass die Simulation fortgesetzt wird, auch wenn In-situ fehlschl\u00e4gt (z. B. eine Warnung schreiben, aber nicht abbrechen).<\/li>\n<li>[ ] <strong>Integrieren mit vorhandenen E\/A<\/strong>: Entscheiden Sie, wie In-situ-Ausgaben (Bilder, Datenbanken) mit vorhandenen Nachbearbeitungsdaten-Dumps koexistieren.<\/li>\n<li>[] <strong>F\u00fcgen Sie bei Bedarf Lenkung hinzu<\/strong>: Wenn die interaktive Lenkung ein Ziel ist, implementieren Sie R\u00fcckrufe oder Nachrichten\u00fcbergabe, um externe Parameter\u00e4nderungen zu erm\u00f6glichen.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Phase 4: Validierung und Produktion (2\u20134 Wochen)<\/h3>\n<ul>\n<li>[ ] <strong>End-to-End-Tests durchf\u00fchren<\/strong>: F\u00fchren Sie eine vollst\u00e4ndige wissenschaftliche Simulation mit aktivierter In-situ-Funktion aus. Stellen Sie sicher, dass die Ausgaben korrekt sind und die Simulation innerhalb der akzeptablen Zeit abgeschlossen ist.<\/li>\n<li>[ ] <strong>Stress-Test<\/strong>: \u00dcberschreiten Sie die Grenzen - laufen Sie mit der vollen beabsichtigten Kernanzahl mit maximaler Problemgr\u00f6\u00dfe. \u00dcberwachen Sie Speicher, Kommunikation und Stabilit\u00e4t.<\/li>\n<li>[ ] <strong>Dokumentieren Sie den Workflow<\/strong>: Schreiben Sie klare Anweisungen f\u00fcr Benutzer: So aktivieren Sie In-situ, welche Optionen sind verf\u00fcgbar, wo Ausgaben geschrieben werden, wie Sie sie interpretieren.<\/li>\n<li>[ ] <strong>Benutzer trainieren<\/strong>: Stellen Sie sicher, dass die Teammitglieder den Workflow vor Ort verstehen und h\u00e4ufige Probleme beheben k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>H\u00e4ufige Fallstricke und wie man sie vermeidet<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Falle<\/th>\n<th>Symptom<\/th>\n<th>Pr\u00e4vention \/ Fix<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Ungebundener Overhead<\/strong><\/td>\n<td>Simulation verlangsamt durch &gt; 30%<\/td>\n<td>Begrenzen Sie die In-situ-Frequenz; Verwenden Sie den Transit; Profil, um Engp\u00e4sse zu finden<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Ersch\u00f6pfung des Ged\u00e4chtnisses<\/strong><\/td>\n<td>Jobs von Oom-Killer get\u00f6tet<\/td>\n<td>Verringerte Datenvolumen; Verwenden Sie weniger dedizierte Kerne; Wechseln Sie in den lose gekoppelten Modus<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Fehlende Variablen<\/strong><\/td>\n<td>Sp\u00e4ter erkennen Sie, dass Sie Menge x sparen m\u00fcssen<\/td>\n<td>Speichern Sie regelm\u00e4\u00dfig kleine rohe Schnappsch\u00fcsse. Verwenden Sie das Kinoformat f\u00fcr Flexibilit\u00e4t<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Schlechte Skalierung<\/strong><\/td>\n<td>Die In-situ-Zeit erh\u00f6ht sich mit der Kernanzahl<\/td>\n<td>Verwenden Sie verteilte Visualisierungsalgorithmen; Repartitionsdaten; Zuerst lokal aggregieren<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Visualisierung st\u00fcrzt Simulation<\/strong><\/td>\n<td>Ein schlechter Visualisierungsaufruf bricht den gesamten Lauf ab<\/td>\n<td>In-situ-Aufrufe in try-Catch umschlie\u00dfen; In-situ bei Fehlern deaktivieren; Halten Sie den Simulationscode getrennt<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Ausgabedateien \u00fcberschreiben sich gegenseitig<\/strong><\/td>\n<td>Mehrere L\u00e4ufe schreiben auf dieselben Bilder<\/td>\n<td>Schlie\u00dfen Sie Zeitstempel oder Job-IDs in Ausgabedateinamen ein; Verwenden Sie separate Ausgabeverzeichnisse<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Fazit: Ist In-situ-Visualisierung das Richtige f\u00fcr Sie?<\/h2>\n<p>In-situ-Visualisierung ist ein leistungsstarkes Paradigma, um die Datenflut des modernen wissenschaftlichen Rechnens zu bek\u00e4mpfen. Durch die Verarbeitung von Daten im Speicher w\u00e4hrend der Simulationsl\u00e4ufe k\u00f6nnen Sie I\/O-Engp\u00e4sse \u00fcberwinden, Speicherkosten senken und Echtzeit-Einblicke in Ihre Modelle gewinnen. Es handelt sich jedoch nicht um eine Silberkugel: Es f\u00fchrt Komplexit\u00e4t ein, erfordert Entscheidungen im Vorfeld und kann die Simulationsleistung beeintr\u00e4chtigen, wenn sie schlecht implementiert wird.<\/p>\n<p>F\u00fcr Forschungsgruppen, die gro\u00df angelegte PDE-Simulationen auf HPC-Systemen durchf\u00fchren - insbesondere solche, die sich Exascale n\u00e4hern -, ist es immer wichtiger, In-situ-Techniken zu lernen und anzuwenden. Beginnen Sie klein mit einem Prototyp, messen Sie rigoros und skalieren Sie absichtlich. Die Investition zahlt sich in schnelleren Iterationszyklen, umfassenderen wissenschaftlichen Erkenntnissen und der F\u00e4higkeit aus, Simulationen durchzuf\u00fchren, die sonst aufgrund des Datenvolumens unm\u00f6glich w\u00e4ren.<\/p>\n<h2>Verwandte Anleitungen<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"\/visualizing-simulation-results-effectively\/\">Simulationsergebnisse effektiv visualisieren<\/a> \u2013 Allgemeine Prinzipien f\u00fcr die Umwandlung von Simulationsdaten in umsetzbare Visuals.<\/li>\n<li><a href=\"\/illuminator-distributed-visualization-library\/\">Distributed Visualization Library Illuminator<\/a> \u2013 \u00dcbersicht \u00fcber ein spezielles Tool f\u00fcr das parallele Rendern und Speichern.<\/li>\n<li><a href=\"\/managing-large-scale-pde-problems-strategies-solvers-and-hpc-case-studies\/\">Verwalten von PDE-Problemen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab <\/a> - Strategien zur effizienten L\u00f6sung massiver Systeme.<\/li>\n<li><a href=\"\/understanding-phase-field-models-in-materials-science\/\">Phasenfeldmodelle verstehen<\/a> \u2013 Ein gemeinsamer Anwendungsbereich f\u00fcr PDE-Simulationen.<\/li>\n<li><a href=\"\/using-fipy-for-phase-field-modeling\/\">Verwendung von FIPY f\u00fcr Phasenfeldmodellierung <\/a> - Praktische Implementierung in Python.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>N\u00e4chste Schritte<\/h2>\n<p>Sind Sie bereit, die In-situ-Visualisierung auszuprobieren? Beginnen Sie mit:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Bewertung Ihrer aktuellen E\/A-Engp\u00e4sse<\/strong>: F\u00fchren Sie ein Profiling-Tool (z. B. Darshan) f\u00fcr eine vorhandene Simulation aus, um die Zeit zu quantifizieren, die f\u00fcr das Schreiben von Daten aufgewendet wurde.<\/li>\n<li><strong>Installieren von Paraview Catalyst oder Ascent<\/strong> auf Ihrem Entwicklungssystem und Ausf\u00fchren der Tutorials.<\/li>\n<li><strong>Erstellen eines minimalen Prototyps<\/strong> mit einem einfachen Testfall, um den Overhead zu messen und die Toolchain zu validieren.<\/li>\n<li><strong>Erreichen<\/strong> f\u00fcr das HPC-Support-Team Ihrer Institution \u2013 diese verf\u00fcgen h\u00e4ufig \u00fcber Fachwissen und Beispielcodes, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Wenn Sie Hilfe bei der Integration in-situ-Visualisierung in Ihre Forschungssoftware ben\u00f6tigen, kontaktieren Sie uns f\u00fcr Beratung und Schulung, die auf wissenschaftliche Computerteams zugeschnitten ist.<\/p>\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\"> 10<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span>TL; DR In-situ-Visualisierung verarbeitet und analysiert Simulationsdaten W\u00e4hrend die Simulation l\u00e4uft, direkt im Speicher, anstatt Rohergebnisse f\u00fcr die sp\u00e4tere Nachbearbeitung auf die Festplatte zu schreiben. Dieser Ansatz ist f\u00fcr Exascale-Computing von entscheidender Bedeutung, bei dem die E \/ A-Bandbreite nicht mit der Datengenerierung Schritt halten kann. 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