35、普适原位分析与可视化（P - ISAV）的需求

普适原位分析与可视化（P - ISAV）的需求

1. 背景与现状

随着异构计算节点的快速增长以及原位处理的兴起，不同架构间的可移植性需求日益凸显。例如，VTK - m 为可视化算法提供了可移植层，展现了在多种架构上实现可移植算法性能的优势。同时，数据生产者和消费者之间需要有效的数据流解释方法，这促使了对数据模型和模式的研究。像 Ascent 和最新版本的 ParaView Catalyst 采用了 BluePrint 的功能，而 SENSEI 和 VisIt LibSim 则依赖于可视化工具包（VTK）数据模型。VizSchema 以及后来的 Fides 为基于流和文件的数据在 ADIOS 之上提供了解释层。

2. 面临的挑战与问题

大规模科学研究在可预见的未来将持续挑战现有能力。数据问题会因数据量和速度的持续增长而长期存在，且随着模拟、实验和观测设施作为计算生态系统相互耦合，数据多样性的挑战也会增加。这些生态系统具有分布式、异构性的特点，需要复杂的工作流程和庞大的科学家团队来成功运作。在这样的环境中，快速做出重要决策面临重大挑战，因此加强协作和提高效率至关重要。

目前，使用模拟和数字双胞胎进行协作发现往往需要昂贵且有限的资源，但现有的工具链难以快速适应快速变化的需求，尤其是当数据形式多样且来源广泛时。通常，调整现有工具链需要与可视化科学家进行深度合作，然而由于资源限制，这种深度合作往往难以实现。结果是，领域科学家无法自如地定制可视化工具，甚至可视化研究人员也觉得难以跟上领域的突发需求。

3. P - ISAV 的必要性与关键特性

解决这些挑战依赖于普适原位分析与可视化（P - ISAV）。事后分析和可视化虽然在