中心先进交互与应用发展部门团队围绕“数据并行”的大规模流场数据粒子推进算法优化问题开展深入研究，通过工作量估算驱动数据块多重副本调度，提出了基于工作量负载预测的多阶段数据调度算法，将相关工作流执行缩短约30%。

相关成果被Eurographics Conference on Visualization 2025（CCF B类会议）录用，该工作得到国家重点研发计划项目的支持，论文第一作者为中心副研究员王哲，共同通信作者为中心研究员单桂华。

负载不均衡的流场可视化结果

基于工作负载预测与重分配策略的原位可视化工作流

数据块重分配策略通过负载均衡减少了算法执行时间

论文链接：

[1] Zhe Wang, Kenneth Moreland, Matthew Larsen, James Kress, Hank Childs, Guan Li, Guihua Shan,David Pugmire.“In Situ Workload Estimation for Block Assignment and Duplication in Parallelization-Over-Data Particle Advection”; Eurographics Conference on Visualization 2025.

责任编辑：郎杨琴