Chaque ingénieur exécutant des simulations a connu la difficulté de formuler un travail de calcul ou de simulation et d'être incapable de le résoudre en raison de contraintes de ressources matérielles ou logicielles. À Redimensionner, notre objectif est d'éliminer ces contraintes et, à terme, de permettre aux ingénieurs de passer à un niveau d'abstraction supérieur vers une conception basée sur la simulation et le modèle [MBD]. L'accès à la demande aux ressources matérielles et logicielles change la façon dont les ingénieurs peuvent aborder et résoudre la prochaine génération de défis d'ingénierie.

pont ingénieurs disposent d'un niveau d'accès de base aux clusters internes de calcul haute performance (HPC) et aux logiciels de simulation, mais l'accès aux ressources à la demande ouvre un large éventail de nouveaux problèmes d'ingénierie qui peuvent être résolus. Souvent, les ingénieurs sont formés pour résoudre leurs problèmes dans le cadre de ces contraintes données et faire le meilleur travail possible dans des délais fixés. Il en résulte une sous-représentation de la demande et des opportunités réelles si l'accès à matériel et logiciel étaient omniprésents. L'accès à des ressources matérielles et logicielles de simulation à la demande change considérablement la façon dont les ingénieurs peuvent utiliser la simulation dans le processus de développement de produits.

Abaisser les barrières à l’entrée
Au niveau le plus élémentaire, l'accès aux ressources matérielles et logicielles à la demande réduit considérablement les barrières à l'entrée pour les ingénieurs qui souhaitent commencer à exécuter des analyses informatiques. Des investissements initiaux importants dans l’infrastructure matérielle ou des frais annuels de licence logicielle ne sont pas requis avec l’accès à la demande comme c’était le cas par le passé.

Modèles plus fidèles
Les modèles de simulation avec des conceptions plus fidèles peuvent souvent donner des résultats de simulation plus précis et plus fiables. En accédant à des ressources HPC variables à la demande, les ingénieurs peuvent augmenter considérablement la fidélité des modèles de simulation sans avoir besoin d'investir dans du matériel HPC supplémentaire.

Exploration plus large de l’espace de conception
Mise à l'échelle linéaire des simulations via des balayages de paramètres ou plans d'expériences (DOE) peut être un moyen extrêmement puissant de mieux comprendre comment des éléments spécifiques d'un modèle affectent le résultat et de fournir des informations techniques critiques. L'accès aux ressources à la demande a un impact considérable sur ces applications : il banalise le coût supplémentaire d'une simulation et offre aux ingénieurs et aux scientifiques la possibilité d'exécuter simultanément autant de scénarios qu'ils le souhaitent.

Développement de conception algorithmique
Les modèles d'ingénierie pour les systèmes complexes comportent des millions de pièces et de paramètres qui peuvent être modifiés par les ingénieurs, effectuant souvent une recherche complète par force brute [petit ami] de tout l’espace de conception n’est pas pratique. Des techniques d'optimisation, des méthodes statistiques, des algorithmes d'apprentissage automatique et d'autres outils peuvent être utilisés pour explorer plus intelligemment ces espaces de conception. Une évaluation d’une seule fonction pour ces outils peut impliquer l’exécution d’un modèle de simulation complet qui nécessite d’importantes ressources matérielles et logicielles. La capacité d'exécuter ces simulations de manière transparente est un facteur essentiel pour flux de travail de simulation qui utilisent ce type d’approche algorithmique.

Analyse multidisciplinaire et co-simulation
La plupart des produits complexes font appel à plusieurs disciplines techniques ou scientifiques différentes qui influencent leur conception. Les outils de simulation sont souvent utilisés pour plusieurs composants du processus de conception, offrant la possibilité de combiner les outils de simulation (par exemple en utilisant des interfaces de maquette fonctionnelles [fmi]) pour comprendre comment les changements de conception affectent chaque discipline indépendamment tout en explorant les corrélations et les interactions entre elles. Lorsque plusieurs outils de simulation sont connectés ensemble, les exigences logicielles et matérielles augmentent de façon exponentielle. Ces types d'approches multidisciplinaires sont souvent utilisés conjointement avec l'exploration algorithmique en raison des interactions très complexes entre les paramètres (par exemple, l'optimisation de la conception multidisciplinaire [mdo]). Cela nécessite souvent des besoins en ressources allant au-delà de ce qui était traditionnellement accessible. La cosimulation en est un autre exemple, mais il s’agit d’une approche concurrente plus étroitement intégrée.

Gestion de l'ingénierie et budgétisation
Les dirigeants et les responsables de l'ingénierie sont souvent soumis à un processus très difficile d'allocation des ressources et de budgétisation pour tenter de prédire les besoins matériels et logiciels sur une période d'un à trois ans tout en investissant en conséquence dans les dépenses en capital pour les clusters HPC et les licences logicielles annuelles. Les ressources matérielles et logicielles à la demande permettent une comptabilité directe et une approche budgétaire très granulaire. Grâce à la possibilité de calculer le retour sur investissement (ROI) directement pour les simulations et de comprendre les coûts informatiques sur la base d'un projet, la direction peut permettre aux équipes d'ingénierie d'allouer dynamiquement des ressources à mesure que les besoins techniques et commerciaux évoluent. Cette approche donne aux ingénieurs l'avantage d'évaluer objectivement la valeur des outils de simulation et de lier directement ces investissements aux résultats.
L'ingénierie et la simulation scientifique deviennent les outils essentiels qui alimentent le pipeline d'innovation pour les entreprises leaders dans des secteurs et des applications allant du développement de nouveaux engins spatiaux et de véhicules aériens sans pilote (UAV) dans l'aérospatiale aux techniques révolutionnaires de découverte de nouveaux médicaments dans les sciences de la vie, en passant par la conception électronique avancée. automatisation (EDA) pour la prochaine génération de semi-conducteur dispositifs. L'accès à des ressources à la demande pour le matériel et les logiciels fournit aux ingénieurs les outils nécessaires pour passer à un niveau d'abstraction supérieur dans le processus de développement. Cela améliore considérablement la capacité à gérer de grands modèles complexes et à utiliser le développement basé sur la simulation comme un atout clé pour l'innovation et les technologies révolutionnaires.

[mbd] : https://en.wikipedia.org/wiki/Model-based_design
[bfs] : https://en.wikipedia.org/wiki/Brute-force_search
[ifm] : https://en.wikipedia.org/wiki/Functional_Mock-up_Interface
[mdo] : https://en.wikipedia.org/wiki/Multidisciplinary_design_optimization