In a steadily growing number of scientific disciplines, numerical methods of increasing complexity are now part of the standard tool set of scientists. In the course of these computations, massive data are generated at an ever-growing pace, as evident by the modern push for "exascale computing." However, while computational capabilities continue to increase, the same human beings must analyze growing mountains of data to transform 'ideas' into 'insight'. This requires that the interface between computation and human ingenuity -- that is, visualization -- becomes more efficient. In this talk a number of current research concepts are presented, each of which targets a number of key areas in the 'visualization pipeline'. The aim is to develop generic, scalable methods usable by a wide range of applications.

In mehr und mehr wissenschaftlichen Disziplinen geh?ren heute zunehmend aufw?ndigere numerische Berechnungen zum Standardwerkzeug der Forscher. Im Zuge dieser Berechnungen werden in einem rasant wachsenden Tempo immer gr??ere Datenmengen erzeugt; so ist bei der Planung neuer Gro?rechner heute Exascale Computing das anvisierte Ziel. Trotz des ebenfalls rasant anwachsenden Potentials von Supercomputern, aber auch einfachen Workstation Systemen, sind es doch am Ende immer noch die gleichen Menschen, welche die Ergebnisse auswerten m?ssen. Somit muss die Visualisierung als Schnittstelle effizienter werden, um diese Welten zu verbinden. In diesem Vortrag werden aktuelle Arbeiten pr?sentiert, welche an verschiedenen Punkten der sogenannten Visualisierungspipeline ansetzen, um mittels skalierbarer Methoden f?r eine breite Palette von Anwendungsszenarien L?sungen zu bieten.