ParaView
これにより、小さいデータでの作業のパフォーマンスを犠牲にすることなく、大きなデータのスケーラブルなレンダリングを提供している。
分散レンダリング、およびタイル状のディスプレイ(tiled-display)は、サンディア国立研究所のIce-Tライブラリを使用して行われている。
スクリプトと拡張性
ParaViewは、シンプルだが強力なPython言語を使用して、完全にスクリプト化されている。サーバーマネージャとよばれるParaViewのデータエンジンは、Pythonのインターフェイスを介して完全にアクセスすることができる。Pythonによってエンジンに加えられたすべての変更は、自動的にユーザーインターフェイスに反映される。
ParaViewはPythonのインターフェイスを使用してバッチアプリケーションとして実行することができる。バッチモードを使用して、IBMのBlue GeneとCray XT3を含むスーパーコンピュータで正常にParaViewを実行することに成功している。
分散データ処理は、Pythonプログラマブルフィルタを使用して、Pythonで行うことができる。このフィルタはNumPyとSciPyをシームレスに使用できる。
追加モジュールは、インターフェイスのXML記述を書くか、またはC++のクラスを書くことで追加することができる。XMLインターフェイスによってユーザーやデベロッパは、特別なコードの作成や再コンパイルをすることなく、独自のVTKフィルタをParaViewへ追加することができる。
可視化機能
構造格子(一様直交格子、非一様直交格子、曲線格子)、非構造格子、多角形、画像、マルチブロックとAMRデータを扱う。
すべての処理操作(フィルタ)はデータセットを生成する。これにより、どの操作結果に対してもさらなる処理を行うことができるし、その結果をデータファイルとして扱うこともできる。たとえば、抽出した切断面に対して、マスキングによってその表面の頂点を削減し、その結果にグリフを適用することができる。
ベクトル場はグリフ(円錐、線分、球、2次元の各種グリフ)をデータセットの各点において適用することにより詳細を調べることができる。グリフは、スカラー、ベクトル成分またはベクトルの大きさで拡大縮小することができ、ベクトル場を使用して向き付けることができる。
等高線と等値面は、スカラまたはベクトルのコンポーネントを持つすべてのデータ型から抽出することができる。結果には他の変数で色付けすることができる、またさらに処理を行うこともできる。構造格子データの等高線や等値面は、可能な場合には、その効率的なデータレイアウトを使用した高速で効率的なアルゴリズムにより抽出される。
データセットの部分領域は次の方法で抽出できる。任意の平面を用いた切断処理またはクリップ処理(全てのデータ種類で可能)、しきい値判定を指定したセルの排除(全てのデータ種類で可能)、またはVOI(volume of interest)の指定(構造データのみ)。
流線(Streamlines)は固定ステップか適応積分器を使って生成される。この結果は、点、線、チューブ、リボンなどで表示することができ、多くのフィルタで処理することもできる。