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クラウド HPC への切り替えにより、学際的な設計最適化 (MDO) の導入がどのように促進されるか

エンジニアは常に、大規模で忠実度の高いシミュレーションをできるだけ頻繁に実行したいと考えています。 オンプレミスからクラウドに移行すると、どのようにして夢が現実になるのでしょうか?

MDO と HPC クラウドの問題の解決

多分野設計最適化 (MDO) では、最適化手法を使用して、複数の設計分野を同時に組み込むことで問題を解決します。 各分野を順番に最適化することで導き出されるソリューションと比較した場合、 MDO この手法は、各分野間の相互作用を活用するため、優れた設計を生み出します。 

たとえば、エアバス A350 やボーイング 787 などの最新の航空機では、概念設計および予備設計の段階で MDO が広範囲に使用されており、その分野には航空力学、構造解析、重量、推進力、飛行制御、騒音などが含まれていました。

これまでは、外部空気力学解析などの数値流体力学 (CFD) は、構造解析とは別にオンプレミス システムを使用して単独で実行される傾向があり、空気力学間の強い結合により、最適化されていない設計が生じる可能性がありました。形状や内部構造など。 MDO 手法が進歩するにつれて、複数の分析を 1 つのシミュレーションに結合することの重要性がますます明らかになってきています。 燃料効率をわずか XNUMX% 改善するより良い設計を達成できれば、二酸化炭素の削減は言うまでもなく、機体の耐用年数にわたって数百万ドルを節約できる可能性があります。2 排出量。

ただし、落とし穴があります。 MDO ワークロードが複雑になるにつれて、当然、計算要件も増加し、HPC リソースのキューも増大します。 HPC 管理の観点から見ると、高い使用率は、オンプレミス HPC への投資収益を最大化する効率性の表れです。

しかし、エンジニアの観点からすると、キューはイライラと遅延を意味します。

そして、ワークロードは一方向にのみ進みます。より高い忠実度が求められるということは、より複雑なモデル、より大きなメッシュ サイズ、より多くの負荷ケースなどを意味します。XNUMX ~ XNUMX 年の更新サイクルを持つオンプレミス システムの場合、この種の更新サイクルに対応し続けることは、需要を予測することはほぼ不可能であり、HPC の使用量と容量の増加を予測することは、難しい問題として知られています。

最後に、使用量の変動が加わると、さらに困難になります。 オンプレミスの HPC が平均的なワークロードと消費ニーズに合わせて最適なサイズになっている場合、平均的な日はありません。 クリティカル設計レビュー (CDR) または予備設計レビュー (PDR) の期限を守るために、それぞれ数百のコアを要求する数千の大規模なジョブがある日もあれば、まったくない日もあります。 残念ながら、これらの変動は、エンジニアの待ち時間が長くなったり、HPC リソースがアイドル状態になったりする原因になります。

クラウド HPC インフラストラクチャで MDO を加速する 

ワークロードを AWS、Azure、GCP、OCI などのクラウド サービスなどのクラウドに移行すると、HPC の課題の多くが解決され、多額のオーバーヘッド コストと管理コストが削減され、お買い得になります。 

クラウドを使用すると、デザイナーやエンジニアは、(文字通り)ボタンを押すだけで、膨大なコンピューティング リソースにアクセスできます。 クラウドの導入は、既存のエンジニアリング設計会社の能力を変革するだけでなく、挑戦的な企業が市場に参入することも可能にします。 オンプレミス システムの遅延や設備投資から解放されることで、クラウド生まれの企業は迅速に行動し、迅速に拡張し、急速に成長することができます。

しかし、クラウド コンピューティングが正しい道であると確信したとしても、変更を加えるのはどれほど簡単でしょうか? 

多くのエンジニアには、シミュレーションをできるだけ効率的に実行するための最適な構成を見つけるために、HPC、Linux、クラウド コンピューティングの複雑さを学ぶ時間がありません。 そして、新しいコンピューティング テクノロジが継続的に市場に投入されるため、オンプレミス HPC の苦痛はすぐに選択の苦痛に取って代わられます。

インフラストラクチャとシミュレーションのコストを削減

Rescale の使命は、クラウド HPC を活用して、お客様とパートナーがイノベーションを加速できるよう支援することです。 大規模な MDO ワークロードを実行し、分野ごとに異なるアプリケーションを調整し、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、および関連リソースを管理すること自体が、かなりの課題です。 

Rescale を使用する組織は、 HPC infrastructure OPEX モデルに基づくシミュレーションごとのシミュレーション ソフトウェアのコスト。 Rescale はエンジニアリングおよび科学シミュレーションにクラウドの柔軟性をもたらし、エンジニアが設計の検証だけでなく、より広範な変数セットに対して探索的シミュレーションを実行し、より広い設計空間を探索できるようにします。 最後に、Rescale は、ソフトウェア ライセンス、インフラストラクチャ支出、個人やチームによる消費量など、HPC スタック全体の運用コストを包括的に可視化します。

を活用したいエンジニア向け MDO, Rescale は、AI 主導のレコメンデーション エンジンに裏付けられた幅広いクラウド インフラストラクチャと、クラウド上に展開され最適化されたエンジニアリング シミュレーション ツールの大規模なポートフォリオに簡単にアクセスできる機能を提供します。 クラウド対応の世界では、Rescale を使用して MDO ワークロードを実行すると、エンジニアはクラウドの容量を最大限に活用でき、より多くの設計ポイントをより高い忠実度で実行できるようになります。 

クラウド サービスは、HPC へのアクセスに革命と民主化をもたらし、研究開発における MDO 手法の採用を実現しています。 資本投資はもはや参入障壁ではなく、Rescale の洗練されたオーケストレーション サービスは引き続きクラウド エクスペリエンスを簡素化し、強化します。 

すべてのエンジニアリング チームにとって、クラウド HPC に切り替えることで MDO の真の力を発揮でき、当然のことながら、設計の改善と最適化につながります。

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