High-Performance Computing (HPC) Visualization
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F25%3A10260219" target="_blank" >RIV/61989100:27740/25:10260219 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://events.it4i.cz/event/321/" target="_blank" >https://events.it4i.cz/event/321/</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
High-Performance Computing (HPC) Visualization
Popis výsledku v původním jazyce
The High-Performance Computing (HPC) Visualisation course focused on advanced tools and techniques for managing and analysing large datasets generated by simulations and observational surveys in astrophysics and cosmology. It addressed challenges related to scalability, hardware and software compatibility, and resource optimisation on diverse HPC platforms. The course explored distributed visualisation in heterogeneous architectures, parallel cinematic volume rendering, in-situ visualisation, and visualisation methods supporting machine learning–assisted analysis. Although centred on astrophysics and cosmology, the presented approaches were applicable to a wide range of scientific domains working with large and complex datasets.
Název v anglickém jazyce
High-Performance Computing (HPC) Visualization
Popis výsledku anglicky
The High-Performance Computing (HPC) Visualisation course focused on advanced tools and techniques for managing and analysing large datasets generated by simulations and observational surveys in astrophysics and cosmology. It addressed challenges related to scalability, hardware and software compatibility, and resource optimisation on diverse HPC platforms. The course explored distributed visualisation in heterogeneous architectures, parallel cinematic volume rendering, in-situ visualisation, and visualisation methods supporting machine learning–assisted analysis. Although centred on astrophysics and cosmology, the presented approaches were applicable to a wide range of scientific domains working with large and complex datasets.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
—
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů