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Rendering ibrido efficiente di dati di grossi dimensioni per simulazioni su una piattaforma cloud per un'esperienza utente fluida = Efficient hybrid rendering of large-scale data for simulations on cloud-based platform for a fluid user experience

Sebastian Gutierrez Zambrano

Rendering ibrido efficiente di dati di grossi dimensioni per simulazioni su una piattaforma cloud per un'esperienza utente fluida = Efficient hybrid rendering of large-scale data for simulations on cloud-based platform for a fluid user experience.

Rel. Stefano Scanzio, Katherine May, Edoardo Lombardi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2023

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Abstract:

Il rendering di modelli 3D complessi e di grandi dimensioni richiede molte risorse computazionali in un applicazione web. L'esecuzione all'interno del browser dell'utente non è perciò possibile per mancanza di risorse computazionali e spesso la qualità percepita dall'utente è bassa a causa della lentezza di processamento. Nell'ambito di questo lavoro di tesi, in collaborazione con Optimad Srl, si è spostato parte del carico computazionale nel cloud realizzando un sistema di rendering ibrido integrato in un Computational Fluid Dynamics (CFD) Software-as-a-Service (SaaS) aziendale con lo scopo di simulare fenomeni di tipo Conjugate Heat Transfer (CHT) in dispositivi elettronici. In questi applicazioni occorre avere un rendering molto fluido. I risultati in termini di velocità di visualizzazione, confrontati con il rendering completamente eseguito nel browser o nel cloud, hanno dimostrato come l'approccio ibrido sia migliore delle altre due tipologie per tutti gli indici prestazionali analizzati.

Relatori: Stefano Scanzio, Katherine May, Edoardo Lombardi
Anno accademico: 2023/24
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 85
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: Optimad engineering srl
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/29518
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