論文の概要: Enhancing Dynamic Mode Decomposition Workflow with In-Situ Visualization and Data Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07767v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 14:26:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:59:38.423223
• Title: Enhancing Dynamic Mode Decomposition Workflow with In-Situ Visualization and Data Compression
• Title（参考訳）: その場可視化とデータ圧縮による動的モード分解ワークフローの強化
• Authors: Gabriel F. Barros, Mal\'u Grave, Jos\'e J. Camata, Alvaro L. G. A. Coutinho
• Abstract要約: 動的モード分解(DMD)は、動的システムから生成された時間的データからコヒーレント構造を抽出することができる。 大規模数値シミュレーションにおけるDMDの強化戦略として, (i) ディスク圧を緩和するスナップショット圧縮, (ii) シミュレーションにおける動的(あるいは実行時の一部)の再構成にin situ視覚化画像を使用することを考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern computational science and engineering applications are being improved by the advances in scientific machine learning. Data-driven methods such as Dynamic Mode Decomposition (DMD) can extract coherent structures from spatio-temporal data generated from dynamical systems and infer different scenarios for said systems. The spatio-temporal data comes as snapshots containing spatial information for each time instant. In modern engineering applications, the generation of high-dimensional snapshots can be time and/or resource-demanding. In the present study, we consider two strategies for enhancing DMD workflow in large numerical simulations: (i) snapshots compression to relieve disk pressure; (ii) the use of in situ visualization images to reconstruct the dynamics (or part of) in runtime. We evaluate our approaches with two 3D fluid dynamics simulations and consider DMD to reconstruct the solutions. Results reveal that snapshot compression considerably reduces the required disk space. We have observed that lossy compression reduces storage by almost $50\%$ with low relative errors in the signal reconstructions and other quantities of interest. We also extend our analysis to data generated on-the-fly, using in-situ visualization tools to generate image files of our state vectors during runtime. On large simulations, the generation of snapshots may be slow enough to use batch algorithms for inference. Streaming DMD takes advantage of the incremental SVD algorithm and updates the modes with the arrival of each new snapshot. We use streaming DMD to reconstruct the dynamics from in-situ generated images. We show that this process is efficient, and the reconstructed dynamics are accurate.
• Abstract（参考訳）: 現代の計算科学と工学の応用は、科学機械学習の進歩によって改善されている。 動的モード分解(DMD)のようなデータ駆動手法は、動的システムから生成された時空間データからコヒーレント構造を抽出し、それらのシステムに対して異なるシナリオを推測することができる。 時空間データは、瞬間ごとに空間情報を含むスナップショットとして提供される。 現代のエンジニアリングアプリケーションでは、高次元スナップショットの生成は時間とリソースの要求である。 本研究では,大規模数値シミュレーションにおけるDMDワークフロー向上のための2つの戦略を検討する。 (i)ディスク圧を緩和するための圧縮スナップショット (II)実行時の動的(または一部)を再構成するためにin situ視覚化画像を使用すること。 我々は, 2つの3次元流体力学シミュレーションを用いてアプローチを評価し,dmdを用いて解を再構成する。 その結果、スナップショット圧縮は必要なディスクスペースを大幅に削減することがわかった。 損失圧縮により、信号再構成の相対誤差が低くなり、ストレージの容量が約50〜%減少することがわかった。 また、オンザフライで生成されたデータに対して分析を拡張し、その場で可視化ツールを使用して実行中に状態ベクトルの画像ファイルを生成する。 大きなシミュレーションでは、スナップショットの生成は推論にバッチアルゴリズムを使用するのに十分遅くなる可能性がある。 Streaming DMDはインクリメンタルなSVDアルゴリズムを活用し、新しいスナップショットの到着に合わせてモードを更新する。 ストリーミングDMDを用いて、その場で生成した画像から動的に再構成する。 このプロセスは効率的であり、再構成されたダイナミクスは正確である。

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