第 5 章 主軸優先木構造合成 37
5.5 本章のまとめ
行うことにより，理論上，ノード台数が少ない場合は逐次合成，BSCと比較す ると43%の通信データ量の削減が可能であり，また，ノード台数が増加すると，
逐次合成と比較しておよそ80% ，BSCと比較して50% の通信データ量の削減 が可能である．Scube上に主軸優先合成を実装し，BSCと逐次合成の各処理時 間の比較を行った．BSCの場合，合成時間，通信時間はともに53% 短縮され，
描画速度も1.8倍の高速化が実現できた．逐次合成の場合，通信時間は75% 短 縮され，描画速度も2.5倍の高速化が実現できた．
第 6 章 おわりに
本研究では実時間数値シミュレーションとシミュレーション結果の可視化処 理の両方を実現する，超高速体感型シミュレーションシステムのプロトタイプ として，Scubeの開発を行った．Scubeの提案は，システム全体をコモディティ 部品のみで構成し，複数系統設けたネットワークの冗長性を利用した通信のス ケジューリングにより，シミュレーションと可視化処理の同時実行を目指すと ともに，シミュレーションに必要となる通信の高速化を図っている．
第3章では，中規模コモデティクラスタによる実時間インタラクティブシミュ レーションシステムの構築に向けて，2つの検討項目についての予備評価を行っ た．まず，数値シミュレーション，並列可視化処理では，基本的な通信パターン は隣接ノード間通信であるが，同一スイッチ内のノード間通信とスイッチを多 段結合してスイッチを跨いで行うノード間通信において生じる問題を明らかに した．ノード間通信に関しては，スイッチの多段結合によって接続されるノード 間同士が同時に一斉送信を行うと，ノード台数に比例してネットワークの競合 が生じる．このような競合を回避するためには，送信ノード数を削減する，ネッ トワークの要求仕様に応えうる送受信ノード選択が必要である．次に，並列可 視化処理を行うにあたり，ボトルネックとなる要素を明らかにした．スクリー ンサイズが1024×1024規模の64台の並列ボリュームレンダリングでは，総描 画時間に重畳処理時間が占める割合が60% ∼80% 以上であることが分かった．
並列ボリュームレンダリングの高速化を図るためには，通信データ量の削減可 能な合成アルゴリズムを提案し，通信時間および合成時間を削減することが必 要である．
第4章では，Scube上にコモデティ技術を用いた中規模PCクラスタ向けの 相互結合網Three Quadsの提案を行い，その主な特徴，定性的な評価について 述べた．任意の2ノード間通信が2ホップで通信可能であり，通信経路が多く 存在し，耐故障性，多様な網の埋め込み能力に優れていることを示した．また，
数値シミュレーションに対して科学技術計算に広く使用されている行列の転置 演算処理の全対全通信において，ネットワークの競合が生じることなく，高速 に実現が可能であることを示した．
第5章では，第3章で明らかにした並列ボリュームレンダリングにおける重畳 処理の高速化のために，通信データ量を削減し，通信時間を短縮する主軸優先
合成アルゴリズムを提案した．中間画像の通信量に着目し，最終画像を得るま でに要する描画時間における，データ通信に要する時間を短縮するために，サブ ボリューム間の重複関係を考慮した．従来の合成アルゴリズムと比較して，通信 時間および合成処理時間の短縮が可能となり，描画速度の向上も可能となった．
謝辞
本研究を進めるにあたり，御多忙の中，丁寧な御指導と御助言を頂き，絶え ず暖かく見守って下さった 富田 眞治 教授に深く感謝致します．
本研究を進めるにあたり，適切且つ心暖かな御助言，御指導を頂いた 森 眞 一郎 助教授に深く感謝致します．
本研究を進めるにあたり，鋭く且つ心暖かな御助言，御指導を頂いた 中島 康 彦 助教授に深く感謝致します．
本研究を進めるにあたり，異なる研究グループにも関わらず多くの御助言，御 指導を頂いた 嶋田 創 助手， 三輪 忍 助手に深く感謝致します．
本研究を進めるにあたり，同じRevolverグループとして有益なアイデアと御 助言を頂い た本学修士課程2回生 岡村 大 氏，小松原 誠 氏，篠本 雄基 氏，本 学学士課程4回生 野田 祐介 氏，吉田 智一 氏に深く感謝致します．
上記の皆様方をはじめ，常日頃の研究室生活にあたり，様々な面でお世話に なった本学富田研究室の皆様に深く感謝致します．
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