【摘 要】
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大规模时变科学数据可视化处理通常要按时间步分解输入，形成帧序列.每一帧的处理需至少经历数据载入、处理与绘制三个步骤.由于数据量大、读取模式不规则，数据载入成为制约帧处理性能的主要因素之一.考虑相邻帧物理图像的相似性，如果能够利用上一帧数据读入列表预测当前帧输入情况，那么可以在上一时间步数据输入之后将本时间步数据从外存读入内存，进而在本时间步处理过程中快速获得数据，减少可视化处理的等待时间.利用微机
【机 构】
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北京应用物理与计算数学研究所高性能计算中心 北京 100094
【出 处】
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2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)
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大规模时变科学数据可视化处理通常要按时间步分解输入，形成帧序列.每一帧的处理需至少经历数据载入、处理与绘制三个步骤.由于数据量大、读取模式不规则，数据载入成为制约帧处理性能的主要因素之一.考虑相邻帧物理图像的相似性，如果能够利用上一帧数据读入列表预测当前帧输入情况，那么可以在上一时间步数据输入之后将本时间步数据从外存读入内存，进而在本时间步处理过程中快速获得数据，减少可视化处理的等待时间.利用微机测试表明，由于数据集的不同，时变可视化数据预取将可视化性能提高17.2％到47.5%.
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