オンデマンドのハードウェアとソフトウェアがエンジニアリング開発に与える影響

シミュレーションを実行するすべてのエンジニアは、計算ジョブやシミュレーション ジョブを定式化しても、ハードウェアまたはソフトウェア リソースの制約のためにそれを解決できないという苦労を経験したことがあります。 Rescale の目標は、これらの制約を排除し、最終的にエンジニアがシミュレーションベースおよびモデルベースの設計に向けて抽象化レベルを上げられるようにすることです。MBD]。 ハードウェアおよびソフトウェア リソースへのオンデマンド アクセスにより、エンジニアが次世代のエンジニアリング課題に取り組み、解決する方法が変わります。
ほとんどのエンジニアは、社内のハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) クラスターやシミュレーション ソフトウェアに基本的なアクセス権を持っていますが、オンデマンド リソースにアクセスできると、解決できる幅広い新しいエンジニアリング問題が生まれます。 多くの場合、エンジニアは、これらの与えられた制約内で問題を解決し、設定されたタイムラインで最善の仕事を行うように訓練されています。 この結果、ハードウェアとソフトウェアへのアクセスが遍在している場合、実際の需要と機会が過小評価されてしまいます。 オンデマンドのハードウェアおよびシミュレーション ソフトウェア リソースへのアクセスにより、エンジニアが製品開発プロセスでシミュレーションを活用する方法が劇的に変化します。
参入障壁を下げる
最も基本的なレベルでは、オンデマンドのハードウェアおよびソフトウェア リソースにアクセスできるため、エンジニアが計算解析を開始するための障壁が大幅に低くなります。 オンデマンド アクセスでは、これまでのように、ハードウェア インフラストラクチャへの多額の先行投資や年間ソフトウェア ライセンス料は必要ありません。
より忠実度の高いモデル
より忠実度の高い設計を備えたシミュレーション モデルでは、多くの場合、より正確で信頼性の高いシミュレーション結果が得られます。 可変のオンデマンド HPC リソースにアクセスできるため、エンジニアは追加の HPC ハードウェアに投資することなく、シミュレーション モデルの忠実度を大幅に向上させることができます。
より広範な設計空間の探索
パラメーター スイープまたは実験計画法 (DOE) を通じてシミュレーションを線形にスケール アウトすることは、モデルの特定の要素が結果にどのような影響を与えるかをより深く理解し、エンジニアリングに関する重要な洞察を提供する非常に強力な方法となります。 オンデマンド リソースへのアクセスは、これらのアプリケーションに劇的な影響を与えます。シミュレーションの増分コストがコモディティ化され、エンジニアや科学者が望むだけ多くのシナリオを同時に実行できるようになります。
アルゴリズム設計開発
複雑なシステムのエンジニアリング モデルには、エンジニアが変更できる数百万の部品とパラメータがあり、多くの場合、完全な総当たり検索が行われます [bfs] デザイン空間全体を考えると非現実的です。 最適化手法、統計手法、機械学習アルゴリズム、その他のツールを利用して、これらの設計空間をよりインテリジェントに探索できます。 これらのツールの単一機能の評価には、大量のハードウェアおよびソフトウェア リソースを必要とする完全なシミュレーション モデルの実行が含まれる場合があります。 これらのシミュレーションをシームレスに実行できる機能は、このタイプのアルゴリズム アプローチを使用するシミュレーション ワークフローにとって重要な要素です。
学際的な分析と協調シミュレーション
ほとんどの複雑な製品には、設計に影響を与えるいくつかの異なる工学または科学分野があります。 シミュレーション ツールは設計プロセスの複数のコンポーネントに利用されることが多く、シミュレーション ツールを組み合わせる機会が提供されます (たとえば、機能的なモックアップ インターフェイスを使用 [国際通貨基金]) それらの間の相関関係や相互作用を調査しながら、設計の変更が各分野に個別にどのような影響を与えるかを理解します。 複数のシミュレーション ツールを接続すると、ソフトウェアとハ​​ードウェアの要件が急激に増加します。 これらのタイプの複数分野にまたがるアプローチは、パラメーター間の非常に複雑な相互作用のため、アルゴリズムの探索と組み合わせて使用​​されることがよくあります (例: 複数分野にわたる設計の最適化 [mdo]）。 これには、従来アクセス可能であった以上のリソース要件が必要になることがよくあります。 協調シミュレーションもこの例ですが、より緊密に統合された同時アプローチです。
エンジニアリング管理と予算編成
経営陣やエンジニアリング管理者は、XNUMX ～ XNUMX 年間のハードウェアとソフトウェアの要件を予測しながら、それに応じて HPC クラスターと年間ソフトウェア ライセンスへの資本支出に投資するために、非常に困難なリソースの割り当てと予算編成のプロセスを経ることがよくあります。 オンデマンドのハードウェアおよびソフトウェア リソースにより、直接会計と非常に詳細な予算編成アプローチが可能になります。 シミュレーションの投資収益率 (ROI) を直接計算し、プロジェクト ベースでコンピューティング コストを把握できるため、管理者は、エンジニアリング チームやビジネス ニーズの変化に応じてリソースを動的に割り当てることができるようになります。 このアプローチにより、エンジニアはシミュレーション ツールの価値を客観的に評価し、これらの投資を結果に直接結び付けることができます。
エンジニアリングおよび科学シミュレーションは、航空宇宙分野の新しい宇宙船や無人航空機 (UAV) の開発から、ライフサイエンス分野の革新的な新薬発見技術、高度な電子設計に至るまで、さまざまな業界および用途の大手企業のイノベーションパイプラインを促進する重要なツールになりつつあります。次世代半導体デバイスの自動化 (EDA)。 ハードウェアとソフトウェアのオンデマンド リソースへのアクセスにより、エンジニアは開発プロセスの抽象化レベルを上げるためのツールを得ることができます。 これにより、大規模で複雑なモデルを処理し、イノベーションや画期的なテクノロジーの重要な資産としてシミュレーション駆動型開発を利用する能力が大幅に向上します。
[mbd]: https://en.wikipedia.org/wiki/Model-based_design
[bfs]: https://en.wikipedia.org/wiki/Brute-force_search
[fmi]: https://en.wikipedia.org/wiki/Functional_Mock-up_Interface
[mdo]: https://en.wikipedia.org/wiki/Multidisciplinary_design_optimization