クラウドベースのハイパフォーマンス コンピューティングによる有限要素解析
| | 構造物(FEAなど)

クラウドベースのハイパフォーマンス コンピューティングによる有限要素解析

エンジニアリングにおける有限要素解析の重要性 有限要素解析 (FEA) はエンジニアリングに欠かせないツールとなり、専門家が製品の挙動を予測できるようになりました…

コンセプトから宇宙へ: 宇宙技術の進歩における Rescale の役割
| | | 航空宇宙 | AI/ML 物理学

コンセプトから宇宙へ: 宇宙技術の進歩における Rescale の役割

Rescale の軌道上での製品開発と積層造形のための革新的なプラットフォーム Rescale は、人々が宇宙技術を探索できるようにする、準拠性の高いプラットフォームを作成しました。

Rescaleメタデータ管理とのモデルベースエンジニアリングのコラボレーション
| データ/ストレージ管理 | データガバナンス/スチュワードシップ |   | シミュレーションプロセスデータ管理

Rescaleメタデータ管理とのモデルベースエンジニアリングのコラボレーション

製品設計における共同イノベーションの効率化

Rescaleは「人とくるまのテクノロジー展 2023 YOKOHAMA」に出展します
| Automotive

Rescaleは「人とくるまのテクノロジー展 2023 YOKOHAMA」に出展します

ハイパフォーマンス・コンピューティング・リソース管理を進化させる方法をご紹介いたします。よりスマートで安全、そして持続可能な世界を実現するたに、研究開発イノベーションを加速ください。 「人とくるまのテクノロジー展2023」にて、Rescale チームがお待ちしております。 このイベントは、5月24日から26日まで、パシフィコ横浜(220-0012 神奈川県横浜市西区みなとみらい1-1-1)で開催されます。公益社団法人自動車技術会が主催し、参加者数は40,000人以上、出展者数は500社以上と、この種のイベントとしては最大級の規模を誇っています。 人とくるまのテクノロジー展2023では、チーフエンジニア、デザイナー、研究者を対象に、主要なトレンドやイノベーションに関する基調講演やプレゼンテーションが行われ、世界の自動車専門家から学ぶ機会を提供しています。 今年は、持続可能な自動車製造に焦点を当て、リサイクル、グリーン製造、循環型経済構築に関する特別講演が行われます。 Rescaleは、クラウドにおけるハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)の最新イノベーションのデモンストレーションを行い、自動車産業におけるイノベーションと製品開発を促進する使用例について説明します。 Rescale, Inc. VP & APACジェネラルマネージャー兼Rescale Japan株式会社代表取締役 Josh Hwang氏は、今回の発表に際して次のように述べています。「Rescaleが独自に提供するオープンなクラウドHPCプラットフォームへのニーズを、自動車業界の多くのお客様よりいただいております。Rescaleは、当展示会を通じて、自動車産業におけるさらなるHPC活用、クラウド移行、そして自動車産業の競争力強化に貢献する所存でございます」。 ぜひ、Rescaleのブースにお立ち寄りください (ブース番号No.260)。デモ、プレゼンテーションに加えて、また当社のHPCコンサルタントとの打ち合わせも可能です(フォームからご連絡ください)。 トピックの一部を紹介します(当日の実施内容は変更となる場合があります)。 ●デモ○Rescale Cloud HPC Platform(Rescale Platform)を利用した衝突解析○Rescale Platformを利用した流体解析○Rescale…

Rescale は、Amazon EC2 Hpc7g インスタンスへの Ansys LS-DYNA および Ansys Fluent ワークロードのデプロイを自動化します
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Rescale は、Amazon EC2 Hpc7g インスタンスへの Ansys LS-DYNA および Ansys Fluent ワークロードのデプロイを自動化します

Rescale は、Ansys LS-DYNA および Ansys Fluent ワークロードが、Arm ベースの AWS を搭載した Amazon EC2 Hpc7g インスタンス上で実行できるようになったと発表できることを嬉しく思います。

有限要素を使った固有振動数の構造の秘密を解明する
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有限要素を使った固有振動数の構造の秘密を解明する

有限要素解析は、物理オブジェクトの複雑な動作を明らかにし、科学者やエンジニアが宇宙望遠鏡から小売製品に至るまであらゆるものを設計および構築するのに役立ちます。

クラウド HPC が自動車イノベーションに役立つ XNUMX つの方法
| |   | サステイナブルコンピューティング

クラウド HPC が自動車イノベーションに役立つ XNUMX つの方法

クラウドのハイ パフォーマンス コンピューティングは、自動車エンジニアリング チームの製品開発方法に革命をもたらし、製品設計とテストのためのデジタル シミュレーションを実行する能力を大幅に向上させています。

コストとエネルギー消費を削減しながら HPC パフォーマンスを向上させる方法
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コストとエネルギー消費を削減しながら HPC パフォーマンスを向上させる方法

ハイ パフォーマンス コンピューティングは、現代の研究とエンジニアリングの基礎となっています。 業界全体の組織が、製品の短縮のためにデジタル モデリングとシミュレーションに注目しています。

研究とイノベーションにおけるサービスとしてのハイパフォーマンス コンピューティング (HPCaaS) の重要性
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研究とイノベーションにおけるサービスとしてのハイパフォーマンス コンピューティング (HPCaaS) の重要性

納期に追われる研究開発環境では、エンジニアリングおよび科学のリーダーは、市場投入までのスピード、コスト、製品品質、リスクの間で最適なバランスを取る必要に迫られています…

Rescale による統合ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 機能によりエンジニア向けの製品ライフサイクル管理 (PLM) を強化
| | シミュレーションプロセスデータ管理

Rescale による統合ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 機能によりエンジニア向けの製品ライフサイクル管理 (PLM) を強化

PLM でのシミュレーション シングル デジタル スレッド PLM としても知られる製品ライフサイクル管理には、データ、ユーザー、ビジネス プロセス、ソフトウェアが XNUMX つの統合システムに組み込まれています。

クラウド HPC に関する 5 つの神話を払拭する 神話 #4: クラウドに HPC を導入するのは難しい
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クラウド HPC に関する 5 つの神話を払拭する 神話 #4: クラウドに HPC を導入するのは難しい

誤解 #4: クラウドへの HPC の導入は難しい 編集者注: これは、電子書籍『Dispelling the Myths of Cloud HPC…』の 4 番目のブログ投稿です。

クラウド HPC に関する 5 つの神話を払拭する 神話 #3: クラウドは HPC 要件を満たせない
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クラウド HPC に関する 5 つの神話を払拭する 神話 #3: クラウドは HPC 要件を満たせない

誤解 #3: クラウドは HPC 要件を満たせない 編集者注: これは、電子書籍『Dispelling the Myths of Cloud HPC』の 3 番目のブログ投稿です。 読む…

デジタル トランスフォーメーションはもうエンジニアリング チームに浸透していますか?
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デジタル トランスフォーメーションはもうエンジニアリング チームに浸透していますか?

あなたの組織はデジタル変革に重点を置いていますが、依然として研究開発とエンジニアリングの変革を見逃していませんか? デジタルトランスフォーメーションは、つまるところ、デジタルテクノロジーを次のものに統合することです…

Rescale、NASAのFUN3D CFDシミュレーションを高速化するとともにNVIDIA GPUによるコスト削減を実現し、米国の次世代航空宇宙イノベーションに貢献
| | | | IT/HPC管理

Rescale、NASAのFUN3D CFDシミュレーションを高速化するとともにNVIDIA GPUによるコスト削減を実現し、米国の次世代航空宇宙イノベーションに貢献

FUN3D で米国の航空宇宙イノベーションを先駆ける FUN3D は、NASA が開発した高度な数値流体力学 (CFD) ツールのスイートで、流体の流れのモデル化に使用されます…

持続可能なコンピューティングに向けた XNUMX つの戦略
| | IT/HPC管理

持続可能なコンピューティングに向けた XNUMX つの戦略

Rescale は、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) で世界最大手のエンジニアリング主導企業にサービスを提供しているため、持続可能性に関して独自の有利な点を持っています。

AI の力を活用してクラウドでのエンジニアリング シミュレーションを最適化
| | AI/ML 物理学 | IT/HPC管理

AI の力を活用してクラウドでのエンジニアリング シミュレーションを最適化

複雑な HPC シミュレーションを最適化するために、コンピューティング リソースの最適な組み合わせをどのように選択しますか? AI による推奨事項が今後の方向性を示しています。 複雑なシミュレーション…