非结构化网格跨结点并行渲染

在处理非结构化网格数据时，跨节点并行渲染需要更复杂的策略来分割和处理数据。以下是一个示例代码，展示如何使用 PyVTK 和 mpi4py 在跨节点环境中进行非结构化网格数据的并行渲染。

首先，确保你已经安装了 mpi4py 和 PyVTK。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install mpi4py pyvtk

然后，编写以下代码：

from mpi4py import MPI
import vtk
from vtk.util.numpy_support import vtk_to_numpy, numpy_to_vtk
import numpy as np

# 初始化MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()

# 创建一个非结构化网格数据源
source = vtk.vtkUnstructuredGridReader()
source.SetFileName("unstructured_grid.vtk")
source.Update()

# 获取非结构化网格数据
data = source.GetOutput()
points = vtk_to_numpy(data.GetPoints().GetData())
cells = vtk_to_numpy(data.GetCells().GetData())
cell_types = vtk_to_numpy(data.GetCellTypesArray())

# 将数据分割成多个部分
num_cells = cells.shape[0] // 4  # 每个单元格的描述长度为4（包含单元格类型和点索引）
cells_per_process = num_cells // size

# 每个节点处理一部分数据
start_index = rank * cells_per_process * 4
end_index = start_index + cells_per_process * 4
if rank == size - 1:
    end_index = cells.shape[0]  # 最后一个节点处理剩余的单元格

local_cells = cells[start_index:end_index]
local_cell_types = cell_types[start_index//4:end_index//4]

# 创建本地数据集
local_data = vtk.vtkUnstructuredGrid()
local_data.SetPoints(data.GetPoints())
local_data.SetCells(local_cell_types, vtk.vtkCellArray(local_cells))

# 创建本地渲染器
renderer = vtk.vtkRenderer()
render_window = vtk.vtkRenderWindow()
render_window.AddRenderer(renderer)
render_window_interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
render_window_interactor.SetRenderWindow(render_window)

# 创建本地Mapper和Actor
mapper = vtk.vtkDataSetMapper()
mapper.SetInputData(local_data)
actor = vtk.vtkActor()
actor.SetMapper(mapper)
renderer.AddActor(actor)

# 渲染本地窗口
render_window.Render()
render_window_interactor.Start()

# 同步所有节点的渲染结果
comm.Barrier()

# 主节点保存渲染结果
if rank == 0:
    render_window.Finalize()
    writer = vtk.vtkPNGWriter()
    writer.SetInputData(render_window.GetRenderedImage())
    writer.SetFileName("output.png")
    writer.Write()

这个示例代码展示了如何在跨节点环境中使用 MPI 和 PyVTK 进行非结构化网格数据的并行渲染。主要步骤包括：

1. 初始化 MPI 并获取当前节点的 rank 和总节点数。
2. 创建一个非结构化网格数据源（例如一个 VTK 文件）。
3. 将数据分割成多个部分，每个节点处理一部分数据。
4. 创建本地渲染器、Mapper 和 Actor，并进行本地渲染。
5. 同步所有节点的渲染结果。
6. 主节点保存渲染结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。特别是在分割非结构化网格数据时，需要确保数据的连续性和完整性。