Инструментальные средства Сетевые технологии Tools Network technologies № 4 (52) 2014 Journal of applied informatiCs В. А. Бобков, докт. техн. наук, зав. лабораторией Института автоматики и процессов управления ДВО РАН, г. Владивосток, bobkov@iacp.dvo.ru А. С. Черкашин, аспирант Института автоматики и процессов управления ДВО РАН, г. Владивосток, alexandr@cherkashin.ws обработка и визуализация пространственных данных на гибридном вычислительном кластере1 В работе анализируются особенности программирования графических приложений с обработкой и визуализацией больших объемов данных на высокопроизводительных гибридных вычислительных кластерных системах Рассмотрена гибридная архитектура вычислительного кластера, с помощью которой возможна реализация параллелизма с применением технологий CUDA и MPI на трех уровнях: узлы кластера, многоядерность и графические процессоры видеоплаты Предложен подход к организации гибридного параллелизма и получена оценка его эффективности на примере реализации на гибридном кластере программного комплекса визуализации синоптических данных Ключевые слова: удаленная визуализация, многоуровневый параллелизм, CUDA, MPI, OpenGL, VirtualGL, UNIX, X11 введение1 Д ля приложений, связанных с обработкой больших объемов данных, трудоемкими вычислениями и необходимостью работы в интерактивном и реальном режимах времени, необходимо применение аппаратного ускорения вычислений. <...> В частности, для графических приложений с обработкой и визуализацией больших объемов пространственных данных требуется высокий уровень аппаратной производительности для работы в интерактивном режиме. <...> Перспективными являются исследования по разработке технологий массового параллелизма. <...> В последнее время актуально использование гибридных вычислительных архитектур, благодаря которым возможна организация многоуровневого параллелиз1 Работа выполнена при финансовой поддержке Программ Президиума РАН (проекты 12-I-П15–04 и 12-I-П18-03). <...> Наиболее распространенными <...>