CAE向けGPUアクセラレーション
GPUアクセラレーションでCAEシミュレーションを強化
次世代GPUの性能を活用し、並列コンピューティングの力を最大限に活用することで、最も要求の厳しいコンピュータ支援エンジニアリング（CAE）の課題に取り組みます。Rescaleは、計算負荷の高いタスクをCPUからGPUに移行することで、幅広いアプリケーションのパフォーマンスとコスト効率を桁違いに向上させます。
ビジネスインパクト
エンジニアリングと科学研究開発のスピードと効率を向上
大幅なコスト効率を実現
Boom Supersonicの予測通り、GPUを活用することで大幅なコスト削減を実現 コスト効率が30倍向上 計算流体力学に GPU を使用することで。
パフォーマンスを最適化し、コストを削減
SLB（シュルンベルジェ）が達成したように、GPUの使用率を最適化することで、より迅速な結果とより低い費用を実現します。 12.9倍速い結果 および コスト削減率30.1倍 CFD-DEM 結合シミュレーション用の GPU 最適化を備えています。
科学研究のワークロードを加速
AzothBioが達成したように、GPUにアクセスして最適化することでR&Dの成果を加速します。 2倍速い結果 GPU の活用による分子動力学と創薬の分野。
GPU最適化CAE
の力を利用する
計算の並列化
GPUは、計算負荷の高いワークロードを高速化することで、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）を大幅に強化します。元々はグラフィックスレンダリング用に設計されたGPUは、並列処理に優れており、シミュレーション、データ分析、AI/MLに最適です。Rescaleは、このパワーをCAEやその他の計算負荷の高いタスクの両方で利用できるようにし、大幅なパフォーマンス向上を実現します。
可視化と仮想デスクトップ
大規模に可視化
リアルタイムシミュレーション
RescaleのElastic Cloud Workstationは、HPCおよびAIワークフローのニーズに合わせてカスタマイズされた仮想デスクトップであり、エンジニアが複雑なモデルやシミュレーションをリアルタイムで操作する能力を提供します。Rescaleの最新GPUへのアクセスは、前処理、後処理、インタラクティブシミュレーションに不可欠であり、より迅速な分析とより情報に基づいた意思決定を可能にします。
GPU アクセラレーションの詳細については、お客様のニーズに合わせたデモについてお問い合わせください。
新しいGPUハードウェアの採用
最先端を行く
HPCとAIのコンピューティングパワー
Rescaleは、B200などのNVIDIA製GPUアーキテクチャを含む最新のGPUアーキテクチャに加え、NVIDIAのCUDA-XライブラリとOmniverseプラットフォームへのアクセスを提供し、高度なエンジニアリングユースケースに対応します。これにより、ユーザーはCAEワークフローに最先端のハードウェアを活用し、パフォーマンスを最大化し、競争力を維持できます。
GPU容量に特化したクラウド
あらゆる規模のGPUにアクセス
Rescaleは、主要なクラウドプロバイダーやCoreWeaveなどの専用クラウドソリューションを通じて、GPUリソースへのスケーラブルなアクセスを提供します。需要の増加に応じてGPUの可用性を確保するため、Rescaleは予約容量購入オプションも提供しています。
CFD GPUベンチマーク
Ansys Fluent アクセラレーテッド
航空宇宙、自動車、エネルギーなどの業界で広く使用されている数値流体力学（CFD）ソルバーであるAnsys Fluentは、GPUアクセラレーションの恩恵を大いに受けています。FluentのGPUソルバーは、CPUベースのソルバーと比較して大幅なパフォーマンス向上を実現します。これは、外部の空力ベンチマークで実証されており、解析時間が短いほど優れたパフォーマンスを示します。
CFD GPUベンチマーク
シーメンス スターCCM+
Siemens Simcenter STAR-CCM+は、複雑な形状における流体の流れ、熱伝達、構造力学を解析するための包括的なマルチフィジックスシミュレーションツールです。GPUアクセラレーションソルバーは、従来のCPUベースのアプローチと比較して大幅なパフォーマンス向上を実現します。ベンチマーク比較では、コストと解析時間の削減が速度とエネルギー効率の両方の向上を際立たせていることが示されています。
光学ベンチマーク
アンシス・スペオス
Ansys Speosは、照明と光学性能の予測に使用され、物理プロトタイプの必要性を減らしながら設計効率を向上させます。Ansys SpeosのGPUアクセラレーションソルバーは、CPUベースのソリューションと比較してパフォーマンスが向上し、光学システムの設計と解析を迅速化します。
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