JPH10334054A

JPH10334054A - 並列画像生成方法とそのためのデータ分割手法

Info

Publication number: JPH10334054A
Application number: JP9139661A
Authority: JP
Inventors: Yoshio Suzuki; 芳生鈴木; Mikio Nagasawa; 幹夫長澤
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1997-05-29
Filing date: 1997-05-29
Publication date: 1998-12-18

Abstract

(57)【要約】【課題】並列計算機上でボリュームレンダリングによ
る三次元数値データの可視化について、前処理としてデ
ータ分割を行なうことにより負荷を分散する際に、どの
ようなデータ分布に対しても均一にデータを分割する。【解決手段】データを各軸(x,y,z)についてソーティ
ングを行なう（601）ことにより、データの配列内の順
番をデータ空間上での配置に置き換えた後、等分割する
（602）ことにより、データ空間上での配置を壊すこと
なくデータを等分割する（604）。また、ソーティング
自体の並列処理、あるいは分割の初期には画面中心部の
み細分割し、分割の後期にはソーティング(603,605)を
行なうことにより分割処理の高速化を図る。【効果】データ分布により分割パタンを適応的に変化
させ得るので、シミュレーションなど特徴的なデータ分
布を持つ場合などあらゆるデータに対応できる。また、
視点変更によるデータ分布の変化が起こっても、データ
を常に均一に分割できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術】並列計算環境においてボリューム
レンダリングにより可視化を行なう際、前処理としてデ
ータ分割によって負荷分散をはかる並列画像生成方法と
そのためのデータ分割方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】シミュレーションの可視化あるいは医療
における可視化では、3次元データ空間上に存在する高
次元数値データの可視化が必要とされている。このよう
なデータに対しては、等値面よりボリゴンパッチを求め
る従来のサーフエィスレンダリングでは、大量のポリゴ
ンパッチが必要となるためボリュームレンダリングと呼
ばれる手法が用いられる。

【０００３】ボリュームレンダリングは、三次元スカラ
ー場を2次元画像として可視化表現する方法の一つであ
る。プログラム形式としては、三次元格子点上に輝度及
び透明度を与え、その値を画面奥より式(1)により積分
していくことにより画像を生成する。

【０００４】Ci = α_s c_s + (1 - α_s) Ci-1 …(1) C ：画素値 c_s ：格子点上の輝度値 α_s：格子点上の不透明度ボリュームレンダリングは連続媒質中での光の散乱吸収
を近似するものであり、等値面を決定するといった閾値
によるデータ切捨てがなく三次元データを全て利用す
る。従来のサーフエィスレンダリングが表面だけを可視
化するのに対し、ボリュームレンダリングでは現象の内
部をも可視化することが可能である。

【０００５】また、ボリュームレンダリングの一つとし
てとらえられる、三次元ベクトル場を可視化するベクト
ルレンダリングも提案されている。

【０００６】ボリュームレンダリングは、正確で高品質
な画像が得られるが、積分計算に多くの時間を要する。
ボリュームレンダリングの高速化は、専用ハードによる
高速化、並列計算による高速化などが行なわれている。
専用ハード化は、大きな効果が得られるが、開発コスト
が大きい、汎用性に欠けるなどの欠点がある。

【０００７】並列計算機を利用する場合、画面を複数の
部分画面に分割し、それぞれを並列に生成する画面分割
による並列化が行なわれている。

【０００８】並列処理においては、各並列プロセスの処
理量を均一にすること、すなわち負荷分散が重要であ
る。ボリュームレンダリングでは、高画質な画像を得る
ためには大量のデータが必要である。大規模な数値デー
タを可視化する場合など、一つのプロセッサに全データ
が入らないような状況も生じうるのでデータ分割が必要
となる。また、部分画像を生成する際には、処理量はそ
のプロセッサが担当するデータ量に比例するため、各プ
ロセッサが担当するデータ量が均一になるようにデータ
を分割することにより負荷分散を行なうことができる。
従来法としては、データ空間を均等に分割する方法など
が提案されている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】従来方法のように単純
に3次元データ空間を等分割するだけでは、プロセッサ
間で担当するデータ量を均一に分割することができな
い。データ分布によっては特定のプロセッサにデータが
集中したり、またあるプロセッサは全くデータを持たな
いといった状況が生じる可能性がある。また、データ空
間での空間的配置を考慮しないで分割を行なうと、同一
の部分画面に貢献するデータが異なるプロセッサへ割り
当てられ、結果として通信が多発することになる。さら
に、視点変更を行なうと視点から見たデータ分布が変化
するが、分割パタンが一定であるような単純な分割法で
は、データ分布の変化に対応することもできない。

【００１０】従って本発明の目的は、上記従来技術の課
題を解決するためのデータ分割方法とこれを用いた並列
画像生成方法を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本発明では、単純にデータ空間を等分割するのではな
く、可視化対象は画面中心部にあることが多いなど画像
の特徴を利用する、あるいはデータ分布から適応的に分
割パタンを決定することにより、各プロセッサが担当す
るデータ量が均一になるようにデータを分割する。

【００１２】

【発明の実施の形態】最初に本発明の方法を実施する典
型的な環境を図1に示す。本方法は、CPU104とメモリ105
からなるプロセッサエレメント(PE)103を内部高速ネッ
トワーク102で結合した並列計算機101上で実行される。
あるいは、複数のWSをネットワークで結合したWS(PC)ク
ラスターでも実行可能である。実際の計算は並列計算機
101で行なうが、ユーザとの対話処理はネットワーク106
を介して並列計算機に接続された、ディスプレイ108、
キーボード109、マウス110などを有するコンピュータ(W
SあるいはPC)107上で行なう。

【００１３】ユーザはコンピュータ107より可視化パラ
メータ、視点変更パラメータなどを入力する。

【００１４】それらのパラメータにより並列計算機101
上で並列画像生成を行ない、結果の画像をコンピュータ
107に転送し、ディスプレイ108上に表示する。

【００１５】本方法の基本的な処理手順のフローを図3
に示す。本方法は、1つのホストプロセス301と複数のノ
ードプロセス310により構成される。

【００１６】ホストプロセス301は、初期化、表示、あ
るいは対話処理などを行なう。ステップ302でデータの
読み込みなどの初期化を行ない、ステップ303では視点
移動などユーザからのパラメータ変更に対応する処理を
行なう。ステップ304では、データに幾何学変換を及ぼ
すことにより、視点移動の結果をデータに反映させる。
次に、複数のノードプロセスへデータを送信し、各ノー
ドプロセスへ画像生成を指示し、最後に結果の画像(部
分画面)を受信する。すなわち、ステップ305において、
各ノードプロセスが生成した部分画像を再構成し、完全
な画像を生成し、ステップ306において(ネットワーク上
のコンピュータ107に)表示を行なう。

【００１７】ノードプロセス310は、実際にボリューム
レンダリングを行ない画像を生成する。

【００１８】最初にホストプロセスより、データ、パラ
メータ等を受信する。ステップ311において、データ分
割を行ない自分が担当するデータのみを取り出す。ステ
ップ312において、実際のボリュームレンダリングを行
ない部分画像を生成する。

【００１９】最後に生成した部分画像をホストプロセス
301へ送信する。

【００２０】ボリュームレンダリングの処理量は、デー
タ空間上に存在するデータ量に比例する。本方法でのボ
リュームレンダリングの基本的なアルゴリズムを図2に
示す。

【００２１】画面奥(z方向)より、全データについて以
下の処理を行なう。

【００２２】ステップ202において、各データに対応す
る輝度および透明度を計算する。複数の画素より構成さ
れる部分画面中でデータが寄与する画素を求め、ステッ
プ202で得られた輝度、透明度と式1より画面中の画素を
更新してくことにより画像を生成する。

【００２３】各ノードプロセスで行なわれるボリューム
レンダリングでは、処理量はノードプロセスが担当する
データ量に比例するため、予めデータ分割を行なってお
き、各ノードプロセスが担当するデータ量を均一にして
おくことにより負荷分散がおこなえる。

【００２４】また、アプリケーションが巨大化するにつ
れ、可視化すべきデータも膨大になり1つのプロセッサ
のローカルメモリに入りきれないことがおこりうるた
め、大規模な数値データの可視化を行なうためにもデー
タ分割は必要である。

【００２５】以下、本方法で採用したデータ分割のアル
ゴリズムについて詳細を説明する。

【００２６】図4に、いつくかの分割方法の分割イメー
ジを示す。ただし、データ空間402内に可視化すべきデ
ータ403が分布しており、その無限遠方に画面401が存在
するとする。

【００２７】画面401を垂直に貫く軸をz軸とし、z軸の
延長線上に視点404が存在するとする。

【００２８】また、画面とデータ空間のx-y平面とは平
行である。

【００２９】図4a に示した分割方法(以下一様分割)
は、各軸(x,y,z)方向にデータ空間を等分割する。

【００３０】データ空間のx-y平面の分割パタンが画面
上での分割パタンとなる。

【００３１】各ノードプロセスでは、分割パタンを決定
し、自分が担当する領域に入るデータだけを取り出し、
ボリュームレンダリングを行ない部分画像を生成する。

【００３２】一様分割では、どのようなデータに対して
もデータの分割パタンは一定である。

【００３３】図4bに示した分割方法(以下直交分割とす
る)は一様ではなく画面中心部を細かく分割する。例え
ば、y軸について、式(2)に従って領域を分割する。

【００３４】 tan(iπ/(2n_y)-π/4)<= region_y(i) <=tan((i+1)π/(2n_y)-π/4)…(2) 他のx、z軸についても同様の計算で領域を分割する。

【００３５】直交分割では、一般に可視化すべきデータ
は、画面中央部に偏って存在するという性質を利用して
いる。一様分割と同様に、担当領域に存在するデータだ
け取り出し、ボリュームレンダリングを行ない画像を生
成する。ここでは、式(2)を用いて分割を行なったが、
中心部が細かくなるような特徴を持つ別の式を用いても
同様の効果が得られる。ただし、直交分割と同様に、分
割パタンは一定である。

【００３６】一様分割、直交分割は分割パタンが一定で
あるので、データを変更したりあるいは視点移動により
データ分布が変化に対応できないという問題点がある。

【００３７】図4cに示す分割方法(以下構造分割)では、
データ分布に応じて適応的に分割パタンを変更すること
が可能である。

【００３８】一般にデータ配列中の順序とデータ空間上
での順序は異なる。例えば、データ空間上で近くにある
データがデータ配列上で近くにあるとは限らない。デー
タを均一に分割するだけで良いなら、データ配列を等分
割すればよいが、その場合データ空間上に近くにあるデ
ータが異なるプロセッサへ割り当てられプロセッサ間の
通信が多発することになる。

【００３９】よって、構造分割では、ソーティングを行
なうことにより、データ空間上での配置とデータ配列上
の順序を一致させる。その後に分割を行なうので、デー
タ配列中の順序とデータ空間上での配置関係を壊すこと
なくデータを均一に分割することができ、どのようなデ
ータに対しても、そのデータ分布に応じて適応的に分割
パタンを変更することができる。

【００４０】図5に分割パタンの生成される過程を示
し、図6に構造分割のフローチャートを示す。

【００４１】図5の分割例では各軸(x,y,z)についてそれ
ぞれ3分割する。各ノードプロセスはステップ601におい
て、ある軸について(この例ではx軸)、データをその軸
の値(この例ではxの値)でソーティングを行なう。次に
ステップ602において、データ配列を等分割する。

【００４２】分割されたデータの境界値によりデータ空
間上での分割パタンを決定し、担当する部分画面を決定
する。この場合、3分割した結果、501で示すように分割
される。

【００４３】次に、ステップ604において、分割された
領域のそれぞれについて、y軸方向にソーティングを行
なう。ソーティング後にデータを等分割することによ
り、502のような分割パタンになる。各プロセッサは、
必要なデータのみ取り出す。

【００４４】同様にステップ605において、zの値でソー
ティングを行なった後等分割することにより503のよう
に分割される。

【００４５】ソーティングにはどのようなアルゴリズム
を用いてもよいが、例えば、クイックソートなどを用
いることができる。

【００４６】構造分割では、データを均一に分割できる
がソーティングを行なうため処理量が大きい。ソーティ
ングは最悪 N log(N) に比例した処理量になるのでデー
タサイズ(N)の影響が大きい。後半のソーティング(ステ
ップ603,605)では、前半のソーティング、分割(ステッ
プ601)によりソーティングすべきデータ量が減るので影
響は少ないが、最初のソーティング(ステップ601)で
は、全データに対してソーティングを行なうため影響が
大きい。よって、構造分割の最初のソーティング、分割
の部分を直交分割に置き換えることにより処理時間を短
縮する。この分割方法をハイブリッド分割とする。

【００４７】フローチャートを図7に示す。ステップ701
において、直交分割を行ない必要なデータだけを取り出
し、その取り出したデータに対しステップ702で構造分
割を行なう。

【００４８】ハイブリッド分割では、構造分割に比べ処
理時間を短縮できるが、最初のソーティングを行なって
いないので、完全に均一にデータを分割できない。特
に、データが画面中央（中心部）に偏っていない時など
は、最初の分割の影響を受け、均一なデータ分割が困難
になる。

【００４９】並列直交分割のフローチャートを図12に示
す。並列直交分割では、ハイブリッド分割のように構造
分割の最初のソーティング(ステップ601)を直交分割で
置き換えるのではなく、このソーティング自体を並列に
行なう。ステップ1201において、各ノードプロセスは、
直交分割など既存の分割方法を用いて必要なデータだけ
を取り出し、その(分割後でデータサイズが小さくなっ
た)データに対しソーティングを行ない、あるプロセッ
サ(ホストプロセスあるはノードプロセスの中のひとつN
0とする)に、ソートしたデータを送信する。プロセッサ
(N0)は、ステップ1203において、各ノードプロセスから
ソートされたデータを受信する。ソートされた部分デー
タを集めることにより、完全にソートされたデータを得
る。プロセッサ(N0)はデータを等分割したあと、各プロ
セッサへ必要なデータを送信する。この後は、通常の構
造分割を行なう。

【００５０】ステップ1201からステップ1203でソーティ
ングを並列に行なっている。クイックソートのアルゴリ
ズムは、ある基準値を取り出し、その基準値より大きい
データと小さいデータに分けるという操作を再帰的に繰
り返すアルゴリズムである。ステップ1201において直交
分割を行なうことにより、(ノードプロセス-1)個分の基
準値を選び分割している。分割された部分データにソー
ティングを行なうが、分割後でデータサイズが小さくな
っているのでソーティングに要する時間は少なくなる。
その後、分割ソートされた(部分)データを一つのプロセ
スへ集めることによりソートされた(全体の)データが得
られる。

【００５１】図8に比例分割の分割例を示す。比例分割
では、データ空間を既存の分割方法で分割する。例えば
領域1(803)、領域2(802)に分割されたとする。各領域に
含まれるデータ数をカウントし、領域間のデータ数の比
とそれぞれの領域を担当するプロセッサ比が等しくなる
ように、領域にプロセッサを割り当てる。

【００５２】図8では、領域1、領域2にそれぞれ N_R1(8
05)個,N_R2(806)個のデータが含まれていたので、領域
1、領域2に割り当てるプロセッサ数を NP_R1(807),NP_R
2(808)とすると、N_R1/N_R2 = NP_R1/NP_R2 の式を満た
すようにプロセッサを割り当てる。

【００５３】比例分割の処理手順のフローを図9に示
す。ステップ901では、一様分割、直交分割など処理量
の少ない分割手法によりデータ空間を部分領域に分割す
る。ステップ902においては、各部分領域について領域
内に存在するデータをカウントする。ステップ903で
は、各部分領域に含まれるデータの比と、各部分領域に
割り当てられるプロセッサの比が等しくなるように、NP
個のプロセッサの中からプロセッサを割り当てる。i番
目の部分領域に割り当てられたプロセッサの個数を NPi
とする。ステップ904で、各部分領域について NP に N
Pi の値を代入し、割り当て可能なプロセッサの数を更
新する。ステップ905で、NP の値がある定数(NPc)の値
より大きかったら、ステップ901へ戻り、各部分領域そ
れぞれについてさらに分割を進める。NPの値がNPc以下
であったら、それ以降は既存の分割方法(構造分割)を用
いてデータを分割する。あるいは、NPの値が 1 であっ
たら分割を終了する。ステップ905では、分割が進み分
割すべきデータが少なくなってからは構造分割などを行
なうが、これはデータ数が少ない場合ソーティングの処
理は大きくないためである。

【００５４】ヒストグラム分割の分割例を図10示す。ヒ
ストグラム分割では、領域を一様分割などの既存の分割
方法により複数の小領域に分割する。小領域に分割され
たデータ空間(1001)に対し、ヒストグラム(1008)を生成
する。最初に、他の領域より極端に多いデータ量を持つ
領域を選ぶ。この例では、ヒストグラムより領域i(100
4)のデータ量(1007)が多いことがわかる。よって領域i
を再分割し、領域i-1(1012)と領域i'(1013)を生成す
る。次に、他の領域よりデータ数が少ない領域を選ぶ。
ヒストグラムより、領域1のデータ量(1005)がデータ量
が少ないことがわかるので、領域1(1005)と、領域1と領
域2をマージし領域1’を生成する。再分割、マージ後の
データ空間(1010)では、領域の大きさは不均一になる
が、ヒストグラム(1009)のようにデータ量は均一化され
る。

【００５５】ヒストグラム分割のフローチャートを図11
に示す。ステップ1101では、プロセッサより大きい数
(R)の小領域(短冊状、あるいは長方形のブロック)に分
割する。次にステップ1102において、各領域に含まれる
データ数(R_ni:領域iに含まれるデータ数)をカウントす
る。ステップ1103では、データ量(N_Ri)と基準のデータ
量(N_b)と比較し基準より大きければステップ1104でさ
らに分割を行なう。分割を行なった場合は、ステップ11
05で領域内に含まれるデータ数をカウントし直し、ステ
ップ1106でRの値をインクリメントする。基準値を超え
るデータを持つ領域がなくったら、ステップ1107で、一
番少ないデータ量を持つ領域を捜し出す。ステップ1108
では、その領域に隣接する領域の中でデータ量が一番少
ない領域を選び出し2つの領域をマージする。ステップ1
109でRをデクリメントする。この操作をステップ1110
で、小領域の数とプロセッサの数とを比較し、等しくな
かったらステップ1107に戻り、等しくなったら処理を終
了する。

【００５６】

【発明の効果】本発明によれば以下の効果がある。

【００５７】(1)前処理としてデータ分割をしておくこ
とにより、プロセッサ間の負荷を均一にすることができ
る。

【００５８】(2)視点変更を行なう度にデータ分割を行
なうので、各視点について最適な分割を行なうことがで
きる。

【００５９】(3)画面中央部を細かく分割することによ
り、画面中心部にデータが偏って存在する場合は少ない
処理時間で負荷を分散することができる。

【００６０】(4)各軸(x,y,z)についてソーティング後に
等分割することにより、どのようなデータ分布に対して
もデータを均一に分割することができる。

【００６１】(5)分割の初期に直交分割を用い、その後
に構造分割を行なうことにより、ソーティングにかかる
処理時間を短縮することができる。

【００６２】(6)直交分割等の分割手法により分割した
後に各プロセッサでソーティングを行ない、そのデータ
を再び集めることで構造分割の最初のソーティングを並
列化しソーティングにかかる処理時間を短縮することが
できる。

【００６３】(7)各領域に含まれるデータ量の比と、割
り当てられるプロセッサの比が等しくなるようにプロセ
ッサを割り当てることにより、各プロセッサに均等にデ
ータを割り当てることができる。

【００６４】(8)データ空間を小領域に分割し、ヒスト
グラムを生成し、含まれるデータ量により領域を再分割
あるいはマージすることにより、各プロセッサに均等に
データを割り当てることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の方法を実施する典型的な並列計算環境
を示す図。

【図２】ボリュームレンダリングのフローチャート。

【図３】並列ボリュームレンダリングのフローチャー
ト。

【図４】分割方法の分割パタンを示す図。

【図５】構造分割の分割例を示す図。

【図６】分割方法(構造分割)のフローチャート。

【図７】分割方法(ハイブリッド分割)のフローチャー
ト。

【図８】分割方法(比例分割)の分割例を示す図。

【図９】分割方法(比例分割)のフローチャート。

【図１０】分割方法(ヒストグラム分割)の分割例を示す
図。

【図１１】分割方法(ヒストグラム分割)のフローチャー
ト。

【図１２】分割方法(並列構造分割)のフローチャート。

【符号の説明】

101...並列計算機、102...内部高速ネットワーク、10
3...プロセッサエレメント(PE)、104...CPU、105...内
部メモリ、106...ネットワーク、107...コンピュータ、
108...ディスプレイ、109...キーボード、110...マウ
ス、401...一様分割、402...データ空間、403...デー
タ、404...視点、501...x軸について分割後の分割パタ
ン、502...y軸について分割後の分割パタン、503...z軸
について分割後の分割パタン、801...データ空間、80
2...データ、803...領域1(R1)、804...領域2(R2)、80
5...領域1に含まれるデータ(N_R1個)、806...領域2に含
まれるデータ(N_R2個)、807...領域1に割り当てられたP
E、808...領域2に割り当てられたPE、1001...再分割、
マージ前のデータ空間、1002...領域1、1003...領域2、
1004...領域I、1005...領域1のデータ量、1006...領域2
のデータ量、1007...領域iのデータ量、1008...再分
割、マージ前のヒストグラム、1009...再分割、マージ
後のヒストグラム、1010...再分割、マージ後のデータ
空間、1011...領域1’、1012...領域i-1、1013...領域
I'。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のプロセッサを含む並列計算環境にお
いて並列に画像を生成する方法であって、(1) 可視化す
べきデータの入力とユーザからのパラメータ変更などの
入力を受ける処理と、(2) 静的にプロセッサ間の負荷分
散を図るように入力されたデータの分割を行なう処理
と、(3) データの分割パタンより画面の分割パタンを決
定して部分画面を並列に生成する処理と、(4) 生成され
た部分画面を再構成して一枚の画像を生成し表示する処
理と、からなることを特徴とする並列画像生成方法。
【請求項２】前記(2)のデータ分割を行う処理は、画面
中心部をその周辺部よりも細かく分割する処理からなる
請求項１記載の並列画像生成方法。
【請求項３】前記(2)のデータ分割を行う処理は、デー
タ空間上の各軸についてソーティングを行なった後、デ
ータを等分割する処理からなる請求項１記載の並列画像
生成方法。
【請求項４】前記(2)のデータ分割において、分割の初
期では請求項2記載の分割方法によりデータを分割し、
分割の後期では請求項3記載の分割方法によりデータを
分割することを特徴とするデータ分割手法。
【請求項５】前記(2)のデータ分割において、分割の初
期では請求項2記載の分割方法によりデータを分割し、
各プロセッサでソーティングを行なった後、各プロセッ
サがソーティングしたデータを集めることにより、ソー
ティングを並列に行ない、ソーティングされたデータを
等分割し、分割の後期では請求項3記載の分割方法によ
りデータを分割することを特徴とするデータ分割手法。
【請求項６】前記(2)のデータ分割処理は、データ空間
を複数の部分領域に分割し、各部分領域に属するデータ
をカウントし、各部分領域に属するデータ数に応じてプ
ロセッサを割り当てていく処理を含む請求項１記載の並
列画像生成方法。
【請求項７】前記(2)のデータ分割処理は、ある軸につ
いてデータをプロセッサ数より多い部分領域に分割し、
分割した各部分領域に属するデータをカウントしてヒス
トグラムを生成し、データの数が少ない領域については
隣接する領域にマージし、データ数が大きい領域につい
てはさらに分割する処理からなる請求項１記載の並列画
像生成方法。