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。

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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

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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()

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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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