科学计算可视化技术把研究人员无法直观理解的数据变为人可以直接视觉感知的图形图像信息,目前已经成为科学计算与数值模拟领域不可或缺的技术和工具,在生物医学、计算流体动力学、地球物理、气象学、航天学、以及众多与国防和国民经济紧密相关的领域都有着重要应用。随着高性能计算技术的不断发展,科学计算的能力不断提高,科学计算产生的数据规模日益庞大,数据中蕴含的物理现象和规律日益复杂,使科学计算可视化技术面临新的诸多技术挑战。基于高性能计算机构建高性能并行可视化服务器,可充分利用高性能计算机的计算和存储资源,克服传统后处理并行可视化模式耗时的数据导入导出以及难以实现驾驭式可视化等问题,有效提高大规模科学数据并行可视化的效率和质量。已成为高性能并行可视化重要发展方向。本课题根据构建高性能并行可视化服务器的需求,重点研究高性能并行可视化服务器软硬件体系结构框架、可视化服务器任务调度和资源管理算法等关键技术,完成的主要工作和取得的研究成果如下:1.提出了一种基于超级计算机的高性能并行可视化服务器的软硬件系统结构设计方案。硬件系统结构相对独立的占用高性能计算机部分结点资源,专用于数据存储、I/O通讯、图形绘制、资源管理等,既可保证并行可视化服务器硬件资源的相对独立性,又可保证并行可视化效率的提高;软件系统结构在充分利用高性能计算机已有资源管理软件基础之上,根据并行可视化和多用户远程交互可视化任务需求,扩展了可视化任务调度和资源配置模块,既不影响高性能计算机已有资源管理系统的稳定性,又可保证高性能计算机并行可视化任务的高效性和多用户远程交互可视化的有效性。2.针对服务对象任务作业的特点和需求,提出了一种基于任务属性选择的任务调度和资源管理算法。通过抽象定义任务属性和量化定义任务的并行性能,合理分配服务器计算和存储结点资源,使得最需要并行加速的任务优先获得计算资源。模拟实验结果表明,该算法可有效提高用户体验和任务执行效率。3.为了保证基于任务属性选择的任务调度和资源管理算法的有效性和正确性,提出了基于线性回归模型的任务属性维护方法,该方法利用现代工程数学中的线性回归模型,借助服务器中的应用算法运行历史,和相关统计信息完成应用算法属性的维护更新。模拟实验结果表明,该方法可提高任务调度和资源管理的效率和正确性。4.利用实验室现有条件,开发了高性能并行可视化的原型试验系统,实现了用户使用笔记本、手机等终端设备通过web远程访问的并行可视化服务器原型,并利用该原型系统对典型的流场数值模拟计算数据实例进行了可视化数据处理,取得了较好的实验结果,能够本文研究成果具有一定的科学性和实用价值。