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标题: 非结构化网格跨结点并行渲染 [打印本页]
作者: 熊熊出没    时间: 2024-7-20 22:54
标题: 非结构化网格跨结点并行渲染
  1. 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。
复制代码
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：
  1. pip install mpi4py pyvtk
复制代码
然后，编写以下代码：
  1. from mpi4py import MPI
  2. import vtk
  3. from vtk.util.numpy_support import vtk_to_numpy, numpy_to_vtk
  4. import numpy as np
  6. # 初始化MPI
  7. comm = MPI.COMM_WORLD
  8. rank = comm.Get_rank()
  9. size = comm.Get_size()
  11. # 创建一个非结构化网格数据源
  12. source = vtk.vtkUnstructuredGridReader()
  13. source.SetFileName("unstructured_grid.vtk")
  14. source.Update()
  16. # 获取非结构化网格数据
  17. data = source.GetOutput()
  18. points = vtk_to_numpy(data.GetPoints().GetData())
  19. cells = vtk_to_numpy(data.GetCells().GetData())
  20. cell_types = vtk_to_numpy(data.GetCellTypesArray())
  22. # 将数据分割成多个部分
  23. num_cells = cells.shape[0] // 4  # 每个单元格的描述长度为4（包含单元格类型和点索引）
  24. cells_per_process = num_cells // size
  26. # 每个节点处理一部分数据
  27. start_index = rank * cells_per_process * 4
  28. end_index = start_index + cells_per_process * 4
  29. if rank == size - 1:
  30.     end_index = cells.shape[0]  # 最后一个节点处理剩余的单元格
  32. local_cells = cells[start_index:end_index]
  33. local_cell_types = cell_types[start_index//4:end_index//4]
  35. # 创建本地数据集
  36. local_data = vtk.vtkUnstructuredGrid()
  37. local_data.SetPoints(data.GetPoints())
  38. local_data.SetCells(local_cell_types, vtk.vtkCellArray(local_cells))
  40. # 创建本地渲染器
  41. renderer = vtk.vtkRenderer()
  42. render_window = vtk.vtkRenderWindow()
  43. render_window.AddRenderer(renderer)
  44. render_window_interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
  45. render_window_interactor.SetRenderWindow(render_window)
  47. # 创建本地Mapper和Actor
  48. mapper = vtk.vtkDataSetMapper()
  49. mapper.SetInputData(local_data)
  50. actor = vtk.vtkActor()
  51. actor.SetMapper(mapper)
  52. renderer.AddActor(actor)
  54. # 渲染本地窗口
  55. render_window.Render()
  56. render_window_interactor.Start()
  58. # 同步所有节点的渲染结果
  59. comm.Barrier()
  61. # 主节点保存渲染结果
  62. if rank == 0:
  63.     render_window.Finalize()
  64.     writer = vtk.vtkPNGWriter()
  65.     writer.SetInputData(render_window.GetRenderedImage())
  66.     writer.SetFileName("output.png")
  67.     writer.Write()
复制代码
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：
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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