Аналіз процесів формування симуляцій з використанням графічного процесора

dc.citation.epage126
dc.citation.issue11
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage110
dc.contributor.affiliationУжгородський національний університет
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя
dc.contributor.affiliationUzhhorod National University
dc.contributor.affiliationIvan Pulyuy Ternopil National Technical University
dc.contributor.authorКалинич, Юліанна
dc.contributor.authorБілак, Юрій
dc.contributor.authorНебесний, Руслан
dc.contributor.authorФедорка, Павло
dc.contributor.authorKalynych, Yulianna
dc.contributor.authorBilak, Yuriy
dc.contributor.authorNebesnyi, Ruslan
dc.contributor.authorFedorka, Pavlo
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-08-17T06:36:12Z
dc.date.available2023-08-17T06:36:12Z
dc.date.created2022-03-01
dc.date.issued2022-03-01
dc.description.abstractДосліджено цінність процесів симуляцій для дослідницької діяльності та визначено основні причини доцільності проведення експериментів у віртуальному просторі. За допомогою рушія гри Unity розроблено процеси симуляції в двовимірному та тривимірному просторах. Використано технології симуляції в двовимірному просторі із застосуванням реакційно-дифузійної моделі Грея – Скотта. Розглянута модель передбачає дослідження системи, в якій відбувається реакція дифузії двох речовин. Побудований на основі цієї моделі програмний продукт дає змогу моделювати візерунок дифузії у режимі реального часу або пришвидшити плин часу в процесах симуляції. Програмний продукт дає змогу конфігурувати основні параметри реакції, що уможливить побудову симуляції процесів у будь-яких необхідних речовинах чи системах. Результат візуалізації процесів симуляції можна переглядати в кількох режимах, що дає змогу оцінити різні аспекти досліджуваної реакції в будь-який момент часу, переглядати концентрацію речовин, досліджувати зміни показників концентрації речовини на одиницю часу в кожній точці площини реакції. Під час створення візуалізації процесів симуляції за допомогою реакційно-дифузійної моделі Грея – Скотта було досліджено можливість застосування до них методу оптимізації за допомогою обчислень з виконанням графічного ядра. Дослідження показало доцільність розпаралелювання обчислень задля виконання їх на багатьох потоках графічного адаптера. Кожному пікселю вхідного зображення, на якому подано початковий візерунок нанесення речовин на площину, відведено окремий потік, що сприяє виконанню обчислень показників концентрації, та проаналізовано їх зміни в матеріальній точці площини реакції. Доведено, що кількість запущених обчислювальних потоків повинна дорівнювати кількості пікселів зображення. Тож реалізована модель візуалізації дифузійних процесів сприяє кращому розумінню і глибшому дослідженню хімічних реакцій синтезу кровотворення, ферментації та бродіння тощо. Процеси симуляції в тривимірному просторі розглянуто на прикладі поведінки зграї однотипних об’єктів. Комп’ютерно реалізовано процеси уникання зіткнень особин зграї між собою, підтримки спільного напрямку руху, обминання перешкод на шляху. Модуль моніторингу дій зграї управляє не лише поведінкою всього гурту, а й кожної окремої особини. Тож змодельована поведінка зграї відображає її реальні дії у природних умовах. Запропонований підхід до візуалізації процесів симуляції апробовано щодо можливості їх оптимізації за допомогою обчислень на графічному ядрі. Поведінка кожної особини зграї управляється окремим незалежним модулем прийняття рішень і потребує взаємодії з усіма і елементами зграї та визначення її впливу на рішення щодо вибору траєкторії руху досліджуваним елементом зграї. Для кожної особини зграї графічне ядро виділяє окремий потік для визначення рішення щодо подальшого руху.
dc.description.abstractThe paper investigates the value of simulations for research activities and identifies the main reasons for the feasibility of conducting experiments in the virtual space. The work includes two-dimensional and three-dimensional simulations built using Unity Engine. The technology of simulation in two-dimensional space was used for the simulation of Gray – Scott’s reaction-diffusion model. The considered model involves the exploration of the system in which the diffusion reaction of two substances takes place. The resulting software based on this model allows simulating the diffusion pattern in real time or speed up the flow of time in the simulation. The software product allows configuring the basic parameters of the reaction, which gives an opportunity to build simulations of any given substances or systems. It displays the result of the simulation in several modes, which allows user to evaluate different aspects of the studied reaction at any time, e.g. view the concentration of substances, the value of the change in concentration per time unit at each point in the reaction plane. For the implementation of a simulation of Gray – Scott’s reaction-diffusion model, the possibility to apply the optimization method to it by transferring calculations to the graphics core was investigated. Research has shown numerous advantages of the parallelization of calculations by the means of performing them on many threads of the graphics adapter. During the parallelization process for each pixel of the input image, which shows the initial substances application pattern on the plane, a separate stream is allocated, which calculates the values of concentration and changes in concentration at the material point of the reaction plane. From the stated above it can be concluded that the number of running computing streams is equal to the number of pixels in the image. Therefore the simulated visualization of diffusion helps to better understand real world processes, such as chemical reactions in the synthesis of hematopoiesis, fermentation. The perspectives of simulation in three-dimensional space were analyzed at the basis of the behavior of living flocks of the same type. A host of simple processes, such as avoiding collisions of elements with each other inside their groups, maintaining a common direction of movement, and bypassing obstacles along the way were implemented. The resulting flock behavior is not governed by one module of behavior of the whole flock, but is formed by the behavior of each individual entity within the flock. Therefore, the behavior of the simulated flock reflects the real behavior of flocks in nature. The described simulation was also investigated for the possibility of optimizing processes using calculations on the graphics core. Each element of the flock has a separate independent module that requires the awareness of all other entities in the flock to determine the impact on its own decisions about the movement and orientation Therefore, the graphical core allocates a separate stream for each flock entity.
dc.format.extent110-126
dc.format.pages17
dc.identifier.citationАналіз процесів формування симуляцій з використанням графічного процесора / Юліанна Калинич, Юрій Білак, Руслан Небесний, Павло Федорка // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2022. — № 11. — С. 110–126.
dc.identifier.citationenMathematical and software formation process of simulations on a graphical processing unit / Yulianna Kalynych, Yuriy Bilak, Ruslan Nebesnyi, Pavlo Fedorka // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — No 11. — P. 110–126.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/sisn2022.11.110
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/59493
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofВісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі, 11, 2022
dc.relation.references1. Lammers, K. (2013). Unity Shaders and Effects Cookbook. Packt Publishing, 268 p.
dc.relation.references2. Doppioslash, C. (2017). Physically Based Shader Development for Unity 2017: Develop Custom Lighting Systems. Apress. 255 p.
dc.relation.references3. Marschner, S., Shirley, P. (2021). Fundamentals of Computer Graphics. Peters/CRC Press 716 p.
dc.relation.references4. Hunz, J. (2013). The Possibilities of Compute Shaders – an Analysis. Koblenz, 60 p.
dc.relation.references5. Cosmin-Constantin, M., Ciprian L. (2021). Using Graphics Processing Units and Compute Shaders in Real Time Multimodel Adaptive Robust Control. Electronics, 10, 24–62. DOI:10.3390/10202462.
dc.relation.references6. Erban, R., Chapman, J. (2020). Stochastic Modelling of Reaction-Diffusion Processes. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781108628389.
dc.relation.references7. Gray P., Scott, S. K. (1983). Autocatalytic reactions in the isothermal, continuous stirred tank reactor: Isolas and other forms of multistability. Chemical Engineering Science, 38, 29–43. DOI: 10.1016/0009-2509(83)80132-8.
dc.relation.references8. Evans, L. (1998). Partial Differential Equations: Second Edition. Graduate Studies in Mathematics, Vol. 19; 2010; 749 p.
dc.relation.references9. Newell, Alan C.; Whitehead, J. A. (1969). Finite bandwidth, finite amplitude convection. Journal of Fluid Mechanics. Cambridge University Press (CUP), 38, 279–303. DOI: 10.1017/s0022112069000176.
dc.relation.references10. Ross, J., A. Arkin, S., Mueller, C. (1995). Experimental evidence of Turing structures. Journal Phys. Chem., 99, 10417–10419. DOI: 10.1021/j100025a051.
dc.relation.references11. Reynolds. C. W. (1982). Computer Animation with Scripts and Actors, Computer Graphics, 16 (3), (acm SIGGRAPH `82 Proceedings), 289–296. DOI: 10.1145/965145.801293.
dc.relation.references12. Reynolds, C. W. (1987). Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. SIGGRAPH '87: Proceedings of the 14th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. Association for Computing Machinery, 25–34. DOI: 10.1145/37401.37406.
dc.relation.references13. Stephens, R. (2019). Essential Algorithms: A Practical Approach to Computer Algorithms Using Python and C#, John Wiley & Sons. 800 p.
dc.relation.references14. Gille, W. (2020). Particle and Particle Systems Characterization. Small-Angle Scattering (SAS) Applications. Published by CRC Press 348 p.
dc.relation.references15. Reeves, W. (1983) Particle Systems-A Technique for Modeling a Class of Fuzzy Objects. ACM Transactions on Graphics, 2, 91–108. DOI: 10.1145/357318.357320.
dc.relation.references16. Shaw, E. (1979) Fish in Schools. Natural History, 84 (8), 4046. DOI: 10.1243/0954410041322005.
dc.relation.references17. Abelson, H., Sessa, A. (1981). Maneuvering a Three Dimensional Turtle in Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring Mathematics. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 140–159.
dc.relation.references18. Madarshahian, R., Hemez, F. (2021). Data Science in Engineering, IX, Springer Nature. https://www.codecademy.com/
dc.relation.references19. Hewitt, C., Atkinson. R. (1977). Parallelism and Synchronization in Actor Systems. ACM Symposium on Principles of Programming Languages, 4, Los Angeles, California, 267–280.
dc.relation.references20. Yuen, D., Wang, L., Chi X., Johnsson, L., Ge, W., Shi, Y. (2013). GPU Solutions to Multi-scale Problems in Science and Engineering, Springer Science & Business Media. DOI: 10.1007/978-3-642-16405-7_2.
dc.relation.referencesen1. Lammers, K. (2013). Unity Shaders and Effects Cookbook. Packt Publishing. 268 p.
dc.relation.referencesen2. Doppioslash, C. (2017). Physically Based Shader Development for Unity 2017: Develop Custom Lighting Systems. Apress, 255 .
dc.relation.referencesen3. Marschner, S., Shirle, P. (2021). Fundamentals of Computer Graphics. V. CRC Press, 716
dc.relation.referencesen4. Hunz, J. (2013). The Possibilities of Compute Shaders – an Analysis. Universitat Koblenz. 60
dc.relation.referencesen5. Cosmin-Constantin, M., Ciprian L. (2021). Using Graphics Processing Units and Compute Shaders in Real Time Multimodel Adaptive Robust Control. Electronics, 10, 24–62. DOI: 10.3390/10202462
dc.relation.referencesen6. Erban, R., Chapman, J. (2020). Stochastic Modelling of Reaction-Diffusion Processes. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781108628389.
dc.relation.referencesen7. Gray P., S.K. Scott. (1983). Autocatalytic reactions in the isothermal, continuous stirred tank reactor: Isolas and other forms of multistability. Chemical Engineering Science, 38, 29–43. DOI: 10.1016/0009-2509(83)80132-8.
dc.relation.referencesen8. Evans, L. (1998). Partial Differential Equations: Second Edition. American Mathematical Society, 749 p.
dc.relation.referencesen9. Newell, Alan C.; Whitehead, J. A. (1969). Finite bandwidth, finite amplitude convection. Journal of Fluid Mechanics. Cambridge University Press (CUP), 38, 279–303. DOI: 10.1017/s0022112069000176.
dc.relation.referencesen10. J Ross, A. Arkin, S. C. Mueller. (1995). Experimental evidence of Turing structures. J. Phys. Chem., 99, 10417–10419. DOI: 10.1021/j100025a051
dc.relation.referencesen11. Reynolds. C. W. (1982). Computer Animation with Scripts and Actors, Computer Graphics, 16 (3), (ACM SIGGRAPH `82 Proceedings), 289–296. DOI: 10.1145/965145.801293
dc.relation.referencesen12. Reynolds, C.W. (1987). Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. SIGGRAPH '87: Proceedings of the 14th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. Association for Computing Machinery, 25–34. DOI: 10.1145/37401.37406.
dc.relation.referencesen13. Stephens, R. (2019). Essential Algorithms: A Practical Approach to Computer Algorithms Using Python and C#, John Wiley & Sons, 800
dc.relation.referencesen14. Gille, W. (2020). Particle and Particle Systems Characterization. Small-Angle Scattering (SAS) Applications. CRC Press, 348 p.
dc.relation.referencesen15. Reeves, W. (1983) Particle Systems-A Technique for Modeling a Class of Fuzzy Objects, ACM Transactions on Graphics, 2, 91–108. DOI:10.1145/357318.357320
dc.relation.referencesen16. Shaw, E. (1979) Fish in Schools, Natural History, 84 (8), 4046.
dc.relation.referencesen17. Abelson, H., Sessa, A. (1981). Maneuvering a Three Dimensional Turtle in Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring Mathematics, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 140–159.
dc.relation.referencesen18. Madarshahian, R., Hemez, F. (2021). Data Science in Engineering, IX, Springer Nature. https://www.codecademy.com/
dc.relation.referencesen19. Hewitt, C., Atkinson. R. (1977). Parallelism and Synchronization in Actor Systems, ACM Symposium on Principles of Programming Languages, 4, Los Angeles, California, 267–280.
dc.relation.referencesen20. Yuen, D., Wang, L., Chi X., Johnsson, L., Ge, W., Shi, Y. (2013). GPU Solutions to Multi-scale Problems in Science and Engineering, Springer Science & Business Media. DOI: 10.1007/978-3-642-16405-7_2
dc.relation.urihttps://www.codecademy.com/
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2022
dc.rights.holder© Калинич Ю. І., Білак Ю. Ю., Небесний Р., Федорка П., 2022
dc.subjectсимуляція
dc.subjectUnity
dc.subjectC#
dc.subjectHLSL
dc.subjectшейдер
dc.subjectкомп’ют шейдер
dc.subjectреакційнодифузійна модель Грея – Скотта
dc.subjectзграї
dc.subjectптахоподібні об’єкти
dc.subjectsimulation
dc.subjectUnity
dc.subjectC#
dc.subjectHLSL
dc.subjectshader
dc.subjectcompute shader
dc.subjectGray – Scott reactiondiffusion model
dc.subjectflocks
dc.subjectbird-like objects
dc.subject.udc004.94
dc.titleАналіз процесів формування симуляцій з використанням графічного процесора
dc.title.alternativeMathematical and software formation process of simulations on a graphical processing unit
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2022n11_Kalynych_Y-Mathematical_and_software_110-126.pdf
Size:
1.59 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2022n11_Kalynych_Y-Mathematical_and_software_110-126__COVER.png
Size:
427.43 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.9 KB
Format:
Plain Text
Description: