数据可视化，给你一双发现奥秘的慧眼

最近两天，两起大手笔收购案再次引发业界关注。6 月 10 日， 客户关系管理领域的领头羊Salesforce，以 157 亿美元的价值，收购了 Tableau。在此 5 天前，Google 以 26 亿美元，收购了Looker。两家被收购的公司，实际上做的是同一件事情：数据可视化。

数据可视化，可以让复杂的数据更容易直观理解。特别是在这个大数据时代，建筑设计，医学、气象学、生物学等科研学科，乃至娱乐和工程等领域，都面对指数级增长的海量数据挑战。数据可视化就像一双眼睛，将海量数据以高保真图像展现，可以更好地理解要研究的科学问题，让我们一窥数据背后的奥秘。然而，在这方面，基于图形专用硬件 GPU 的解决方案已经无法满足要求。面向专业可视化的英特尔® 精选解决方案，既有卓越性能，又无需过高成本，是大数据时代的优质可视化处理解决方案。

专业的科学可视化，重点在于从海量数据中生成三维可视化模型，并对模型的体、面以及光源等多方面逼真渲染，从而生成高保真图像。专家阅读这些图像，可以快速了解情况，并迅速做出有效的判断决策。然而，如果模型的分辨率不足，或者保真度不够，就有可能引发误解，难以做出正确的分析。过去的 GPU 方案，由于硬件内存限制，无法处理海量3D 数据，同时难以实现跨集群或者云平台扩展，因此也就不容易生成高保真、高分辨率的可视化模型。

此外，科研人员越来越强调可视化模型的交互性，因为这有助于推动更多科学发现。而交互性又对性能提出很高要求，海量数据集的系统，GPU在这方面也是力有不逮。再加上图形硬件在 3D 光线跟踪算法处理性能上的劣势，使得人们有一种迫切的呼声：亟需可以在性能、视觉保真度和成本之间达到适当平衡的数据可视化服务。

基于英特尔® 并行处理器的专业可视化精选解决方案，正可以满足这样的需求。它既有高度灵活的处理能力，又可直接访问海量内存，兼具高性能和交互性，提供基于光线跟踪的可视化技术，渲染大型数据集。

美国犹他大学的 Aaron Knoll 博士曾经做过对比：在科学专业可视化应用场景中，针对内存密集型负载，处理同样的大型数据集，相比使用 GPU，利用至强® 处理器，结合 OSPRay* 渲染引擎使用光线跟踪方法， 得到的结果不但光线效果更好，而且时间只需要二分之一。在另一组测试中，CPU 的渲染速度是 GPU 的八倍。测试径向基函数RBF渲染，至强® 系列的结果要比 GPU 快 20 倍。

如果使用图形专用硬件，开发人员少不了要花费大量时间自己去摸索、组合各种不同技术，还需要耗费宝贵资金，以购买相应设备。面向专业可视化的英特尔® 精选解决方案，包含英特尔® 至强® 可扩展处理器、英特尔® 可扩展系统框架（英特尔® SSF）、英特尔® Omni-Path 高带宽网络和英特尔® 软件定义可视化库等一系列技术，尤其是 Embree* 光线跟踪内核库、OSPRay* 集群渲染引擎、以及 OpenSWR* 这个高性能的 OpenGL CPU 光栅化库，这些开源软件保证英特尔平台上运行高性能、高保真的可视化应用，同时还能在高性能计算（HPC）或云计算平台等并行处理环境中扩展。

大到宇宙黑洞，小到病毒细菌，科学和专业可视化的探索从未停止，并将不断影响人类的未来。中科院专门研究可视化的科学家单桂华认为：未来 5-10 年，伴随着大数据、AI、VR 等技术不断演进，可视化将迎来大发展。到那时，我们将会发现越来越多的科学奥秘，从而更深入地理解自己，理解世界。