トルネードのシミュレーション計算の困難さに匹敵することといえば、本物のトルネードの進路に立ち尽くすぐらいかもしれません。それくらい困難な作業です。

リー・オルフ（Leigh Orf）氏は、トルネードを研究するトップクラスのコンピュータ科学者の1人です。ウィスコンシン大学マディソン校の気象衛星共同研究所（Cooperative Institute for Meteorological Satellite Systems）を拠点に、最高カテゴリのトルネードが引き起こされる条件を研究しています。氏のシミュレーションでは、テラバイト・レベルのデータを生成します。トルネードを引き起こす要素同士の空間的な関係を理解するには、ボリューム・ビジュアライゼーションが要求されます。オルフ氏が扱うデータサイズは巨大であるため、気圧、風速、気温などのさまざまな属性を分析するには、複数の等値面層から構成される反復プロセスが必要です。

トルネードのきわめて荒々しい特性を考慮すると、適切な等値面値の選択は、試行錯誤ばかりの、時間のかかる作業になる可能性があります。調査には、さまざまな角度からデータを考察したり、オパシティなどの可視化パラメータを変更する必要があります。パラメータを修正した結果、延々と続く再計算をすることになると、発見プロセスの流れは中断され、失われます。

1枚の画像に1テラバイトのデータの価値

1枚のチップでスーパーコンピュータ並みのパフォーマンスをもたらす最先端のGPUを利用すれば、もはやRAWデータの処理は、ハイ・パフォーマンス・コンピューティングにおける高嶺の花的なリソースではなくなります。最大の課題は、オルフ氏が実行するようなシミュレーションから生成されるテラバイト・レベルやペタバイト・レベルの数値を、科学的な気付きに変えることです。

もともと、石油やガスなどのエネルギー業界が行きあたったデータ可視化の課題に対処するため設計された NVIDIA Index は、GPUアクセラレーテッド・クラスタ上でワークロードを分散させることにより、大規模データセットに最速のインタラクティブなパフォーマンスを提供するボリューム・ビジュアライゼーション・ツールです。

先ごろから、当社はKitware社と連携し、さまざまな科学計算のコミュニティに対し、IndeXの機能をParaView（広く使用されているオープン・ソースのデータ分析と可視化のアプリケーション）のプラグインとして提供してきました。

IndeX on ParaView workflow

ビッグデータの問題に対処する透視能力

IndeX for ParaViewにより、研究者は、データの可視化およびデータとのやり取りを迅速に実行できます。テラバイト・レベルおよびそれ以上の大規模データセットを1秒あたり10フレーム以上で表現し、このプラグインがなければ処理しきれないほどの圧倒的なデータを直感的に理解できるよう支援します。

また、このプラグインは、大規模データセットをローカル・ファイル・システムにコピーしなくても動作します。科学者は、IndeXを利用してGPUアクセラレーテッド・クラスタ内で複数のノードにデータを分散させることにより、最も優れた可視化パフォーマンスを実現でき、次善策で妥協することもありません。

また、IndeXは、ParaViewのインターフェースをユーザーが利用できるようにすることにより、ワークフローを簡素化します。科学者は、新しいツールの習得に時間を費やすよりも、研究に集中し、発見を加速できます。IndeX for ParaViewは、ワークステーション内またはGPUアクセラレーテッド・クラスタ上で実行可能です。ワークステーションのプラグインは、WindowsおよびLinux OSの両方に向けて開発されており、無料で提供されています。クラスタ・エディションは、商用ライセンスで購入できます。

NVIDIA IndeX for ParaViewプラグインについての詳細は、www.nvidia.com/indexをご覧ください