非结构化网格跨结点并行渲染
在处理非结构化网格数据时，跨节点并行渲染需要更复杂的策略来分割和处理数据。以下是一个示例代码，展示如何使用 PyVTK 和 mpi4py 在跨节点环境中进行非结构化网格数据的并行渲染。起首，确保你已经安装了 mpi4py 和 PyVTK。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install mpi4py pyvtk
然后，编写以下代码：
from mpi4py import MPI
import vtk
from vtk.util.numpy_support import vtk_to_numpy, numpy_to_vtk
import numpy as np
# 初始化MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()
# 创建一个非结构化网格数据源
source = vtk.vtkUnstructuredGridReader()
source.SetFileName("unstructured_grid.vtk")
source.Update()
# 获取非结构化网格数据
data = source.GetOutput()
points = vtk_to_numpy(data.GetPoints().GetData())
cells = vtk_to_numpy(data.GetCells().GetData())
cell_types = vtk_to_numpy(data.GetCellTypesArray())
# 将数据分割成多个部分
num_cells = cells.shape // 4# 每个单元格的描述长度为4（包含单元格类型和点索引）
cells_per_process = num_cells // size
# 每个节点处理一部分数据
start_index = rank * cells_per_process * 4
end_index = start_index + cells_per_process * 4
if rank == size - 1:
end_index = cells.shape# 最后一个节点处理剩余的单元格
local_cells = cells
local_cell_types = cell_types
# 创建本地数据集
local_data = vtk.vtkUnstructuredGrid()
local_data.SetPoints(data.GetPoints())
local_data.SetCells(local_cell_types, vtk.vtkCellArray(local_cells))
# 创建本地渲染器
renderer = vtk.vtkRenderer()
render_window = vtk.vtkRenderWindow()
render_window.AddRenderer(renderer)
render_window_interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
render_window_interactor.SetRenderWindow(render_window)
# 创建本地Mapper和Actor
mapper = vtk.vtkDataSetMapper()
mapper.SetInputData(local_data)
actor = vtk.vtkActor()
actor.SetMapper(mapper)
renderer.AddActor(actor)
# 渲染本地窗口
render_window.Render()
render_window_interactor.Start()
# 同步所有节点的渲染结果
comm.Barrier()
# 主节点保存渲染结果
if rank == 0:
render_window.Finalize()
writer = vtk.vtkPNGWriter()
writer.SetInputData(render_window.GetRenderedImage())
writer.SetFileName("output.png")
writer.Write()
这个示例代码展示了如何在跨节点环境中使用 MPI 和 PyVTK 进行非结构化网格数据的并行渲染。主要步骤包罗：
[*]初始化 MPI 并获取当前节点的 rank 和总节点数。
[*]创建一个非结构化网格数据源（比方一个 VTK 文件）。
[*]将数据分割成多个部门，每个节点处理一部门数据。
[*]创建本地渲染器、Mapper 和 Actor，并进行本地渲染。
[*]同步全部节点的渲染结果。
[*]主节点保存渲染结果。
请注意，这只是一个简朴的示例，实际应用中大概必要根据具体需求进行调解和优化。特别是在分割非结构化网格数据时，必要确保数据的一连性和完备性。
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