מדוע מחשוב מתקדם הופך את זרימת העבודה CAE

ארגונים מודרניים מתמודדים עם לחצים ללא הרף להביא מוצרים לשוק מהר יותר ובמקביל להפחית עלויות ושיפור שולי בטיחות. סימולציה ממוחשבת-הידית (CAE) סימולציה כבר אבן הפינה של פיתוח המוצר, אבל כאשר מוצרים פיזיים גדלים יותר מורכבים ורגולציה, גישות סימולציה מבוססת עבודה מסורתיות לטיפול בסימולציות ממשלתיות לעתים קרובות נופלות קצרות.

הבנה של אדריכלות מחשוב גבוהה

מחשוב ביצועים גבוהים מתייחס להפחתה של כוח מחשוב בדרכים המספקות ביצועים דמוקרטיים גבוהים בהרבה מאשר עבודת שולחן העבודה סטנדרטית או אפילו אשכול קטן של שרת, HPC מסתמכת על עיבוד מקביל, שבו מעבדים רבים או ליבות מבצעים הוראות בו זמנית.מערכות אלה מאורגנות בדרך כלל לתוך אשכולות של נקודות מחוברות, כל אחת המכילות מעבדים מרובים או GPUs, עם רמות גבוהות של הנדסה נמוכה, כגון סימולציה גבוהה של 2 נקודות קצה (ב) אשר מאפשרות ל-retexretexretexretextextextextexer).

מפתח Architectural Components ב-HPC עבור CAE

  • (FLT:0)Compute nodes:FLT:1 כל צומת בתים מעבדים מרובים וזיכרון, עם מערכות מודרניות בדרך כלל שמציעות מעבדים כפולים של ocket CPUs המציעים 64 ליבות או יותר לכל צומת.
  • (FLT:0) חיבורים מהירים:FLT:1 Technologies כגון InfiniBand HDR או NVIDIA מלנוקס לספק 200-400 Gbps באמצעות קטנטנות ברמה של מיקרו-שנית, קריטי עבור סימולציות בקנה מידה בין מאות צמתים.
  • (FLT:0)Parallel file Systems: FLT:1 Solutions כגון Lustre או GPFS מאפשרים צומתים רבים לקריאה וכתוב נתונים סימולציה בו זמנית ללא צווארי בקבוק I / O.
  • (FLT:0)Job לוח הזמנים: FLT:1 Software כגון SLURM או PBS Pro מנהלים queuing ו הקצאת משאבים על פני הקוב, הבטחת ניצול יעיל.
  • (FLT:0)GPU מאיצים: NVIDIA A100, H100, או AMD MI300X GPUs יכול להאיץ את הקרנלים באמצעות פקודות של גודל עבור פעולות ממטריקס ו- PDE דיסקרטיזציה.

כיצד HPC Accelerates CAE Simulation Lifecycles

ההשפעה המיידית ביותר של HPC על CAE היא צמצום זמן הקיר עבור סימולציות בודדות. סימולציה של התרסקות רכב שעשוי לקחת 80 שעות על 16-core עבודה עבודה עבודה יכול להסתיים בתוך 3 שעות על אשכול 1000-core.מהירות זו משנה את זרימת העבודה הנדסית בכמה דרכים בסיסיות.מהנדסים יכולים לרוץ טאטאים קצבים על פני עשרות משתנים עיצוביים במקביל, ולא על ביצועים סבירים, כדי לשפר את המיקום של שיטות פעולה קוונטיות יותר, כך שמהנדסים של HP הופכת אותי לשיטות עיבוד חומרים ליעילות יותר, באופן ישיר יותר, באופן ישיר, כדי להשפיע על ידי שימוש בטכניקות יעילות יותר, כלומר, באופן כללי, כלומר, כדי להשפיע על ידי אוטומציה של טכניקות עיבוד חומרים מתקדמים של טכניקות חישוביות.

התנהגות מקבילה

לא כל קודי הסימולציה בקנה מידה שווה במספרים גדולים של ליבות. דרוג חזק, שבו גודל הבעיה נשאר קבוע בעת הוספת ליבות, וקצב חלש, שבו גודל הבעיה גדל באופן יחסי עם ספירת הליבה, מייצג שני קריטריונים להערכת התאמת HPC. המודרנית CAE פותרת קבוצות כגון Ansys Fluent, מרכז STAR-CC+, OpenFO, ו-Abus כבר היה מכוון לאורך עשרות שנים כדי להגיע לפרופיל משמעותי יותר כדי לאזן יותר ויותר גבוה יותר מאשר לטווח ארוך יותר.

השתמש במקרים שבהם HPC מספקת תוצאות

אווירודינמיקה מלאה ב-Aircraft תוך שעות

יצרני מטוסים כבר מאמצים מוקדמים של HPC עבור CAE כי הפיזיקה המעורבת הם מטבע גדול ולא ליניארי. סימליזציה של זרימת אוויריות על תצורת מטוסים מלאה עם מכשירים מרוממים גבוהים עשויים לדרוש ספירות מנשגב מעל 500 מיליון תאים.גישות מסורתיות לייעל את המהנדסים כדי לנגב את מחזורי הדלק ישירות, להקריב דיוק במקומות קריטיים כגון צומת כנף או ליד תנאים שבץ מוחיים, אפילו סימולציה נמוכה יותר (S) או סימולציה מלאה יותר (S) או סימולציה מלאה יותר, או סימולציה ממונעים).

כלי רכב: התפוצצות ערך גבוהה ו-NVH

הנדסה לרכב כבר זמן רב תלוי דינמיקה מפורשת של סימולציה של סימולציה, אבל כמו מבנים רכב לשלב עיצובים מעורבים-חומריים כולל פלדות מתקדמות, אלומיניום, וסיבים פחמן, ספירות אלמנט עלו באופן דרמטי.מודל התרסקות מלא מכיל בדרך כלל 5-10 מיליון אלמנטים, עם כל סימולציה הדורשת 50-100 שעות על עומק עבודה 32-core.

אנרגיה: Multiphysics Simulation of Turbomachinery

טורבינות גז, טורבינות רוח, משאבות כרוכות בנוזלים משותפים הדוקים, תרמיים, ופיסיקה מבנית. HPC מאפשרת ניתוח העברת חום (CHT) שבו התחום הנוזלי ותחום מוצק נפתרים בו זמנית, פתרון הגירה מהירה סטראק חם ועייפות תרמית בטורבינות עומסים.בתעשיית הגרעין, CFD מבוסס HPCD משמש לזרימה ממודלית באמצעות ליבות מפורטות, עם פתרונות פיתוח תעשייתיים תעשייתיים, תמיכה בדגמייתיים, תוך שימוש בסימולציות אנרגיה מתחדשת, תוך כדי שימוש בדגמייתיים גדולים של HPCDC.

ביו-רפואי: תכנון כירורגי של המטופל

השדה הביו-רפואי אימצה את HPC כדי להפעיל סימולציות המודינמיקה הספציפיות לחולה להערכת מחלות לב וכלי דם.סילוק זרימת דם באמצעות aorta המשוחזרת מנתוני הדמיה רפואית בדרך כלל דורש פתרון משוואות Nvier-Stokes על meshes עם 10-50 מיליון אלמנטים, עם שלבים בזמן על סדר של מילימטרים.HPC מאפשר סימולציה של מחזורי לב מרובים בתוך שעות, מתן בדיקות קיר לחץ דם מפורט או ניתוח כי הם רק עבור פונקציות קבוע של תאים.

מעבר לגדרות לאימוץ HPC ב CAE

למרות היתרונות ברורים, ארגונים רבים נאבקים לשלב HPC ביעילות לתוך זרימת העבודה CAE שלהם. החסמים הנפוצים ביותר כוללים עלויות רישוי תוכנה, חוסר מומחיות HPC בית, ומורכבות ניהול נתונים רבים CAE מסחרי פותרים השתמשו היסטורית מודלים רישוי per-core, מה שהופך את רחב HPC לפריסת סימולציה יעילה עדיין לייצר סימולציה יעילה של ניהול ציוד אחסון, אך עדיין סימולציה של 50 התקנים מתקדמים, אך עדיין סימולציה יעילה יותר, אך ורק לאחר מכן, הפחתת יעילות של ניהול התקנים ניהול ציוד ניהול יעיל של ניהול.

שיטות טובות ביותר עבור צוותים אימוץ HPC עבור CAE

  • (FLT:0)Start with a Index Problem:FLT:1) פרופיל סימולציה ייצוגית על אשכול קטן כדי לקבוע ביצועים בסיסיים לזהות מאפיינים מדרג לפני ביצוע הקצאות גדולות.
  • (FLT:0) Invest באוטומציה לעיבוד מראש:BuildFLT:1) Geometry ניקוי, דור מאפר, והגדרת תנאי גבול לעתים קרובות להיות צווארי בקבוק כאשר סימולציה באמצעות ספיגות עבודה מעוצבים ותסריטאי להפחית מאמץ ידני.
  • (FLT:0) הפיכה של תפוקה אסטרטגית: FLT:1 Reserve על-premises HPC עבור עומסי עבודה יציבים של מדינת ישראל, ותוספת עם ענן HPC לתקופות ביקוש שיא או מחקר parametric Exloratory.
  • (FLT:0) טכניקות הפחתה של נתונים: FLT:1 ב ויזואליזציה ודחיסה של אובדן (למשל, SZ או ZFP) יכולות להפחית את דרישות האחסון על ידי 10-100x ללא ירידה דיוק הנדסי-רלוונטי.

שילוב של HPC עם AI ו- Machine Learning

אחת ההתפתחויות המבטיחות ביותר ב-HPC-accelerated CAE היא שילוב של בינה מלאכותית ולמידה מכונה כדי להפחית את זמן הסימולציה ולהרחיב יכולות חיזוייות. Surrogate מודלים באמצעות רשתות עצביות עמוקות המוכשרות על מסדי נתונים של HPC-גנטיים יכולים לייצר יחידות אימון לטווח קצר יותר מאשר פיתוח סוללות C-intane עבור נקודות עיצוב חדשות, המאפשרות חקר חלל עיצוב בזמן אמת.

התפקיד של תאומים דיגיטליים

טכנולוגיה תאום דיגיטלית מסתמכת על סינכרוניזציה מתמשכת בין נכסים פיזיים לבין המודלים הווירטואליים שלהם.HPC עושה תאומים דיגיטליים נאמנות גבוהה כי ניתן סימולציה לטווח קצר בזמן אמת שיכולה להטמיע נתונים חיישן ממכשירים ממונעים. במבצעי טורבינות גז, תאום דיגיטלי מבוסס HPC פועל מודלים מופחתים מסדרה נגד CD מלא יכול לחזות חיים שימושיים עבור רכיבים תזמון חם, תחזוקה יעילה לפני ש- HPC-תתתתתתתתתתת של מודלים הנדסית כוח מייצגת מודלים גדולים המייצגת כוח.

תוכנה Ecosystem ו- Key Platforms

כמה חבילות מסחר ופתוחות של CAE מותאמות במיוחד לסביבות HPC. Ansys Fluent תומך בחיסון מקבילה של גוגל באמצעות MPI ויכולה למנף את האצה GPU עבור פותרים מבוססי לחץ:0 OpenFOAMCLT), MicrosoftTMFLT1, אשר מספקים פתרונות סימולציה משותפת של CFD, פועל ביעילות על גבי HPC עם דרוג קרוב לינארי עבור זרימתם בלתי אפשרית והפך ליישומים משפטיים רבים של CloudshPTIFitemcreiOS:

איחוד כלכלי וROI של HPC עבור CAE

בנייה או צמצום של נאס"א מייצגת מחויבות פיננסית משמעותית, אך החזרה על ההשקעה היא לעתים קרובות משמעותית כאשר נמדדת נגד עלויות הנדסה ועונשי זמן לשוק. חברה המייצרת 2 מיליון דולר בשנה על חלקים פיזיים של הסתברות לצמצום ההוצאות על ידי 30–50% באמצעות סימולציה מוגברת של צוותי הנדסה אשר ביצעו בעבר שני או שלושה מסלולים לרבעון יכול להפחית את הביצועים של 12 עד 56%, כולל בדיקות מאוחר יותר של HPC.

« « « « ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

האבולוציה של מחשוב אקסקלי ריינולדס, עם מערכות המסוגלות לבצע יותר מפעולות קינאטריות אחת לשנייה, דוחפת את הגבולות של מה CAE יכול להשיג.המערכות החד-ממדיות הראשונות כבר הוצבו בארה"ב (Frontier at Oak Ridge National Laboratory) וספקות יכולות חסרות תקדים עבור סימולציה של מערכות פיתוח, מודלים של מחלות אקלים, וחומרים.