모델링 및 시뮬레이션에서 데이터 및 AI 동향 탐색 – NAFEMS World Congress 2025 요약

The NAFEMS 세계대회 2025모델링, 시뮬레이션 및 디지털 엔지니어링 분야 최대 규모의 국제 컨퍼런스인 2019년 10월 15일(화)에는 사용자, 공급업체, 컨설턴트, 연구자들이 모여 새로운 기술, 시급한 과제, 그리고 혁신적인 방법을 모색했습니다. 올해 행사는 오스트리아 잘츠부르크에서 개최되었으며, 시뮬레이션을 위한 AI, 특수 하드웨어 최적화, 복잡한 소프트웨어 스택 통합 등 다양한 주제를 다루는 활발한 토론이 이루어졌습니다.

이 행사의 자랑스러운 골드 스폰서인 Rescale은 이러한 논의를 형성하는 데 중요한 역할을 했습니다. 특히, "현대 시뮬레이션 경험의 진화: 가속화된 혁신을 위한 컴퓨팅, 데이터 및 AI 조율"이라는 주제의 발표는 제이콥 서버Rescale의 제품 담당 부사장입니다. 업계의 저명한 혁신가들로 구성된 패널이 그와 함께했습니다. George Oates, Rescale의 열 리드 엔지니어 리막 테크놀로지, Matthew Chung, CAE의 수석 엔지니어 해저7및 CAE, CFD의 엔지니어링 팀 리더인 Novid Beheshti 인텔리전트 에너지(Intelligent Energy). 당신은 볼 수 있습니다 패널 녹음 패널 토론에서 공유된 모든 통찰력을 파악하세요.

모델링 및 시뮬레이션의 산업 변화 및 추세

Rescale 고객, 부스 참석자, 그리고 다양한 산업 분야의 프레젠테이션을 통해 종합적인 관점을 제시하며 오늘날 CAE 엔지니어들이 직면한 과제, 트렌드, 그리고 기회를 강조했습니다. 모델링 및 시뮬레이션 환경은 근본적인 변화를 겪고 있으며, 기존의 컴퓨팅 중심 워크플로우를 넘어 데이터 관리와 AI를 통합하는 더욱 포괄적인 접근 방식을 수용하고 있습니다. 고성능 컴퓨팅(HPC)이 여전히 기반이지만, GPU 중심 워크로드와 시뮬레이션 데이터의 전략적 활용까지 그 초점이 크게 확대되었습니다.

가장 두드러지는 변화 중 하나는 모델과 설계의 복잡성 증가로 인해 맞춤형 AI 기능 개발을 위한 다학제 분석, 컴퓨팅 규모, 그리고 유연성의 요구가 증가하고 있다는 것입니다. 이로 인해 방대한 컴퓨팅 리소스에 대한 온디맨드 액세스를 제공하는 유연성과 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도가 더욱 높아졌습니다. 엔지니어들이 고립되고 종종 수작업으로 핸드오프를 수행하던 기존 워크플로는 여러 분야 간의 협업을 촉진하는 연결된 데이터 파이프라인으로 대체되고 있습니다. 이러한 진화를 통해 AI는 단순한 챗봇 기능을 넘어 엔지니어링 워크플로의 핵심 개발 루프에 통합되고, 지능형 에이전트를 활용하여 이러한 프로세스 내에서 작업을 수행합니다. 또한, 고급 이미지 처리 기능과 같은 다중 모달리티 모델에 대한 전망도 밝습니다.

그러나 이러한 정교한 모델과 전송되는 데이터의 보안을 둘러싼 공통적인 우려는 클라우드 보안에 대한 초기 논의와 맥을 같이하며, 데이터 무결성 및 보호에 대한 명확한 메시지가 필요한 광범위한 도입에 있어 핵심적인 걸림돌로 작용합니다. GPU 가속에 대한 강력한 추진력은 시뮬레이션 워크로드에서 기존 x86 CPU 아키텍처에서 실행하는 것보다 더 빠른 솔루션 결과를 얻고자 하는 지속적인 요구로 인해 분명하게 드러납니다. 그러나 막대한 AI 워크로드 수요와 다양한 물리 솔버에 걸친 GPU 적용 범위로 인해 현재 용량의 제약으로 인해 도입이 제한되는 경우가 있습니다.

Rescale은 현대 시뮬레이션을 위한 전체론적 프레임워크를 제시합니다.

Rescale의 제품 담당 부사장인 Jacob Surber는 가득 찬 방에서 세 가지 상호 연결된 기둥을 기반으로 하는 현대화된 시뮬레이션 워크플로에 대한 Rescale의 비전을 설명했습니다. Compute, Data및 AI그는 이러한 전체적인 프레임워크가 시뮬레이션 엔지니어가 현재의 과제를 극복하고 혁신을 가속화할 수 있도록 설계되었다고 강조했습니다.

컴퓨팅 오케스트레이션

컴퓨팅 오케스트레이션은 혁신을 촉진하고 효율성을 극대화하기 위해 탄력적인 클라우드 HPC를 제공하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 시뮬레이션 작업을 통합하고 리소스를 관리하는 통합 계획이 포함되어 다양한 애플리케이션을 온디맨드로 즉각적이고 확장 가능한 방식으로 배포할 수 있습니다. 이 시스템은 최신 아키텍처와 성능 및 비용 효율성을 위한 AI 기반 권장 사항을 활용하여 워크로드를 최적화합니다. 또한 전처리 및 후처리를 위한 실시간 시각화 및 모니터링을 제공하여 시간과 비용을 절감합니다. GPU 속도 향상에 대한 요구와 관심은 높지만, 현재 환경에서는 용량 제약과 다양한 물리 솔버 간의 패치워크 GPU 호환성으로 인해 광범위한 도입이 제한될 수 있는 과제가 종종 발생합니다. 이 시스템은 다양한 하드웨어에 대한 유연한 액세스를 제공함으로써 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 고성능 스토리지 및 협업을 위해 공유 파일 시스템은 중앙 저장소 역할을 하여 까다로운 AI 워크플로를 지원하고 계층형 스토리지를 통해 실시간 팀워크, 데이터 보존 및 비용 관리를 용이하게 합니다.

데이터 관리

프레젠테이션의 데이터 부분은 시뮬레이션 데이터와 프로세스를 자동화된 워크플로 및 인사이트로 전환하는 것을 강조했습니다. 이번 회의에서 주목할 만한 점은 현대 시뮬레이션에서 "데이터가 문제"라는 공감대가 형성되었다는 점입니다. 10년 넘게 축적된 불분명하고 비정형적인 데이터 생성으로 인해 많은 어려움이 발생하고 있습니다. 참석자들은 기존 데이터를 가져와 활용할 수 있는 솔루션에 큰 관심을 보였으며, 핵심 컴퓨팅 기능과는 어느 정도 독립적으로 운영될 수 있는 데이터 및 AI 계층에 대한 수요가 증가하고 있음을 강조했습니다. 이는 SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 및 PLM(제품 수명 주기 관리) 시스템과 같은 다양한 데이터 플랫폼에 연결되는 통합 데이터 계층을 통해 시뮬레이션 데이터를 수집하고 보강하여 포괄적인 분석 및 보고서 생성을 지원하고 데이터 무결성을 보장함으로써 달성됩니다. 또한 이 플랫폼은 수동 작업을 줄이고 엔지니어링 프로세스 자동화를 활용하여 핵심 인사이트를 추출하고 데이터 입력 및 핸드오프 오류를 방지함으로써 자동화된 작업을 용이하게 합니다. 이 프레임워크는 조직 전반에 표준화된 워크플로를 구축하고 AI 기능에 필수적인 풍부한 메타데이터를 추출할 수 있도록 지원합니다. 또한, 이 플랫폼은 보고서 작성을 자동화하고, 작업 결과에서 숨겨진 통찰력을 찾아내고, 성과 개선을 위한 권장 사항을 제공하는 등 AI가 강화한 발견 및 분석을 지원하는데, 이는 Rescale Assistant의 핵심 기능입니다.

AI 지원 모델링 및 시뮬레이션

AI 핵심 요소는 기존 방식을 기반으로 AI 강화 시뮬레이션을 구축하고 지속적으로 개선하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 엔지니어링 및 시뮬레이션을 위한 AI에 중점을 두어 전반적인 엔지니어링 프로세스를 개선하고 상당한 시간을 절약하며 진정한 AI 생성 결과를 달성하는 것이 포함됩니다. 맞춤형 모델을 구축하는 엔지니어는 AI 기반 모델에 반영되는 고품질 학습 데이터 세트를 구축하고, 사전 구축된 AI 대체 모델을 활용하며, 자체 AI 대체 모델 개발을 지원하는 데에도 집중해야 합니다. 여기에는 모델 학습 및 관리, 기존 시뮬레이션 데이터를 활용한 AI 모델 구축, 데이터 구성을 위한 태그 정의, AI 모델 검증을 위한 추적성 확보가 포함됩니다. Rescale 플랫폼은 학습을 위한 최신 GPU와 모델 버전 관리 및 추적 도구를 제공하며, 생성 기능을 지원합니다. 모델 배포 및 추론을 위해, 전용 제품을 사용하여 공동 작업자 및 비전문가 사용자가 추론할 수 있도록 모델을 게시하고, 모델 카탈로그를 구축하고, 모델 액세스 및 버전을 관리합니다. 추론을 위해, 시스템은 시각화 도구와 통합되어 실시간 시뮬레이션을 가속화합니다. 궁극적인 목표는 지속적인 반복을 구축하는 것입니다. 즉, 시뮬레이션 결과가 AI 모델 훈련에 반영되고, 이를 통해 후속 시뮬레이션이 정보를 얻고 개선되어 제품 개발을 위한 강력한 반복 루프가 생성되는 워크플로입니다.

라이브 데모: AI 지원 데이터 분석

Jacob Surber의 프레젠테이션에서 가장 중요한 부분은 새로운 Rescale Assistant의 실시간 데모였습니다. 이 베타 기능은 미세 조정된 AI 대용량 언어 모델(LLM)을 활용하여 시뮬레이션 작업 및 결과 파일 검토 환경에 통합된 시뮬레이션 데이터와 상호 작용합니다. 이 데모에서는 시뮬레이션 인터페이스에 직접 통합된 Rescale Assistant를 통해 사용자가 자연어 쿼리(예: "이 공기역학 연구에서 온도와 압력 강하의 관계를 보여주세요")를 생성할 수 있는 기능을 선보였습니다. Assistant는 쿼리를 처리하고, 기반 시뮬레이션 데이터를 분석하고, 관계를 시각화하는 실시간 차트를 생성하며, 텍스트 분석 및 추가 탐색을 위한 실행 가능한 제안을 제공합니다. 또한 다국어 기능을 시연하여 다양한 언어로 출력을 제공했습니다. 이 기능은 엔지니어가 인사이트를 도출하는 데 소요되는 시간을 크게 줄여줍니다. 엔지니어는 간단히 질문만 하면 AI가 해석, 시각화 및 다음 단계를 제안하여 추상화, 로우 코드, 노코드의 개념을 구현할 수 있습니다.

현대적 시뮬레이션 경험을 향한 Rescale의 로드맵에 대해 자세히 알아보려면 Rescale의 프레젠테이션을 시청하세요. LINK.

Rescale 고객 패널: CAE 워크플로에 대한 혁신가의 관점

Rescale은 또한 "업계 혁신가들이 말하는 CAE 워크플로의 미래"를 주제로 한 패널 토론을 개최하여 많은 사람들이 접하게 된 트렌드에 대한 현실적인 관점을 제공했습니다. 패널 토론에는 다음과 같은 노련한 모델링 및 시뮬레이션 엔지니어들이 참여했습니다.

• Rimac Technology의 열 수석 엔지니어인 George Oates: 고성능 전기 자동차와 EV 기술 분야를 선도하는 기업으로, 대형 OEM의 하이브리드 및 전기 자동차를 위한 핵심 부품을 개발하고 있습니다.
• Subsea7의 CAE 수석 엔지니어 Matthew Chung: 진화하는 에너지 산업을 위한 해상 프로젝트와 서비스 분야의 글로벌 리더로서, 복잡한 해저 엔지니어링에 HPC 리소스를 활용합니다.
• Novid Beheshti, Intelligent Energy의 엔지니어링 팀 리더 – CAE, CFD: 자동차부터 항공우주까지 다양한 산업에 모듈식 연료 전지 제품을 공급하는 수소 연료 전지 제조업체입니다.

패널리스트들은 CAE 워크플로우의 변화하는 요구에 대한 경험과 통찰력을 공유했습니다. Rimac Technology의 George Oates는 배터리 열 폭주 관련 규제와 같은 규제로 인해 시뮬레이션의 복잡성이 증가하고 있으며, 이러한 요구 사항을 처리하기 위한 클라우드 컴퓨팅의 필요성에 대해 논의했습니다. 그는 앞으로 GPU 기반 워크플로우로의 전환이 더욱 가속화될 것으로 예상했습니다. Subsea7의 Matthew Chung은 클라우드 기반 시뮬레이션을 성공적으로 활용하여 해양 작업 개선을 통해 기상 관련 지연을 크게 줄이고 수백만 달러를 절감한 사례를 소개했습니다. 그는 데이터 기반 접근 방식과 AI가 시간에 민감한 작업에서 의사 결정을 어떻게 향상시킬 수 있는지 강조했습니다. Intelligent Energy의 Novid Beheshti는 예측 불가능한 컴퓨팅 피크와 고가의 GPU를 포함한 최신 하드웨어에 대한 필요성으로 인해 클라우드로 빠르게 마이그레이션한 사례에 대해 이야기했습니다. 세 패널리스트 모두 AI가 반복적이고 수동적인 시뮬레이션 작업을 자동화하여 엔지니어들이 더욱 복잡한 다중 물리 문제에 집중하고 더 광범위한 조건과 설계 가능성을 탐구할 수 있도록 지원할 것이라고 예상했습니다.

패널에서 논의한 주요 과제와 해결책으로는 데이터 거버넌스 및 스토리지가 포함되었는데, 증가하는 데이터 양으로 인해 강력한 아카이빙 시스템과 데이터 삭제 정책 시행과 같은 비용 관리 전략이 필요해졌습니다. 또한 독일과 같이 엄격한 데이터 규제를 받는 지역에서 데이터 보안 및 수출 통제에 대한 우려로 인해 클라우드 도입에 어려움을 겪는다는 점도 언급했습니다. Rescale은 정부 클라우드 및 역할 기반 접근 제어와 같은 기능을 통해 이러한 문제를 해결합니다. 주요 논의 주제는 소프트웨어 라이선스 모델이었습니다. 핵심 제한이 있는 기존 라이선스는 클라우드 컴퓨팅의 확장성 이점을 저해할 수 있습니다. 패널리스트들은 클라우드 리소스의 탄력적인 특성에 더 잘 부합하는 "온디맨드" 또는 사용량 기반 라이선스 모델의 가치를 강조했습니다.

청중의 중요한 질문은 다음과 같습니다. 클라우드 컴퓨팅 데이터 상주 및 보안 문제를 고려할 때, 특히 유럽의 기업에 적합한 선택입니다. 패널리스트들은 단호하게 "그렇다"고 답했습니다. Subsea7의 Matthew Chung은 온프레미스 컴퓨팅에는 한계가 있지만 "클라우드에서는 무한한 프로세서로 모든 잠재력을 발휘할 수 있다"고 말했습니다. Intelligent Energy의 Novid Beheshti는 클라우드 환경이 예측 불가능한 높은 컴퓨팅 수요 급증에 "엄청난 도움이 된다"고 덧붙였습니다. Rimac Technology의 George Oates도 이에 동의하며, 필요한 모든 용량을 확보한 후 클라우드를 종료할 수 있는 클라우드의 탄력성을 강조하여 주기적인 수요에 맞춰 하드웨어를 계속 구매할 필요가 없다고 말했습니다. 업계 리더들의 이러한 강력한 지지는 가장 민감한 엔지니어링 워크로드에서도 클라우드 도입에 대한 실질적인 이점과 신뢰가 높아지고 있음을 보여줍니다.

다른 Rescale 세션 개요

Rescale은 NAFEM에서 열린 여러 심층 세션에도 참여하여 클라우드, AI, HPC 분야의 새로운 혁신과 방법론을 선보였습니다. 이 발표에서는 엔지니어링 워크플로우 현대화를 위한 구체적인 기술적 측면과 실질적인 전략을 심도 있게 다루었습니다.

• 도메인별 하드웨어를 활용한 과학적 워크플로 가속화: GPU, Arm 칩 등 Sam Zakrzewski 박사와 Romain Klein이 진행하는 이 세션에서는 Rescale의 지능형 HPC 플랫폼을 사용하여 GPU, ARM 및 기타 가속기의 작업 부하를 최적화하는 방법을 살펴보았습니다. 이를 통해 특수 애플리케이션에 대해 비교할 수 없는 성능과 효율성을 확보할 수 있었습니다.
• 클라우드 기반 시뮬레이션의 과제와 기회 – 엔지니어의 관점 John William과 Romain Klein의 논문: 이 논문은 하드웨어 선택, 데이터 처리, 비용 최적화, 라이선스 관리 등을 포함하여 클라우드 기반 HPC로 마이그레이션하는 엔지니어를 위한 실용적인 전략을 제공합니다.
• 클라우드에서 엔지니어링 IP 보호: 안전한 글로벌 협업을 위한 전략 Navin Bagga, Msc의 발표: 이 프레젠테이션은 클라우드에서 국경 간 협업을 활성화하는 동시에 민감한 지적 재산(IP)을 보호하는 데 중점을 두고, 최종 사용자 권한을 관리하고 규정 준수를 보장하기 위한 전략을 자세히 설명합니다.
• 하이브리드 HPC 환경 조율: 데이터 중력 및 AI 지원 데이터 세트를 위한 전략 Romain Klein과 Carlos Mecha가 진행하는 이 세션에서는 하이브리드 HPC 설정을 관리하고 온프레미스와 클라우드 환경에서 원활한 데이터 흐름을 보장하는 방법을 자세히 다루며, 특히 계층형 스토리지 전략과 Data Lake Exporter 솔루션에 중점을 두었습니다.
• 가속화된 다학제 CAE 워크플로를 위한 디지털 스레드 기반 마두 벨라칼과 개럿 반리의 글: 이 논문에서는 디지털 스레드 프레임워크, AI 강화 모델링, 실제 사례 연구를 통해 CAE를 간소화하는 방법을 논의하며, 중앙 집중식 데이터 구조와 자동화 프로세스의 중요성을 강조했습니다.
• AI 미래를 위한 시뮬레이션 데이터 재구성 존 윌리엄과 로맹 클라인이 발표한 프레젠테이션: 엔지니어링 애플리케이션을 위해 AI의 힘을 활용하도록 맞춤화된 시뮬레이션 데이터 관리를 위한 포괄적인 프레임워크를 제안하며, 중앙 집중식 데이터 저장소, AI 기반 분석, 디지털 트윈에 초점을 맞춥니다.
• 시뮬레이션 출력 로그의 자동 사후 처리를 위한 LLM 활용 James Imrie의 세션: 이 세션에서는 사후 처리 시뮬레이션 소프트웨어 출력 로그에서 대규모 언어 모델(LLM)을 혁신적으로 사용하여 실행 가능한 통찰력을 효율적으로 추출하고, 오류 분류를 자동화하고, AI 지원 데이터 세트를 구축하는 방법을 살펴보았습니다.

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학습 내용을 조직에 적용하세요

NAFEMS World Congress 2025는 클라우드 HPC, 고급 데이터 관리(데이터가 해결해야 할 근본적인 문제라는 현실에 대응), 그리고 통합 AI(챗봇을 넘어 개발 루프에 내장된 에이전트로 발전)가 현대 엔지니어링의 핵심 축으로 빠르게 자리 잡고 있다는 명확한 업계 공감대를 강조했습니다. 제이콥 서버(Jacob Surber)의 발표와 활발한 고객 패널 참여를 통해 Rescale이 이 행사에 참여한 것은 Rescale의 제품 로드맵이 이러한 미래에 어떻게 부합하는지를 보여주었습니다. 이 행사는 전반적으로 산업 전반의 혁신을 주도하는 데 있어 모델링과 시뮬레이션의 중요하고 진화하는 역할을 재확인했습니다.

Rimac Technology, Subsea7, Intelligent Energy의 업계 리더들이 공유한 통찰력은 이러한 현대적인 접근 방식, 특히 클라우드의 확장성과 민첩성, 그리고 Rescale Assistant와 같은 AI 강화 시뮬레이션의 혁신적인 힘을 수용할 수 있다는 가능성을 입증했습니다. 데이터 거버넌스 및 라이선싱과 관련된 어려움에도 불구하고, 클라우드 기반 AI 강화 시뮬레이션으로의 지속적인 전환을 강력히 지지하는 의견이 많았습니다. 특히 데이터와 AI 계층을 독립적으로 활용하는 데 대한 관심이 높았는데, 이는 이러한 요소들이 독립적인 가치 제안으로 인식되고 있음을 시사합니다.

NAFEMS World Congress 2025에서 Rescale이 발표한 혁신을 더 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요.

• Rescale 프레젠테이션 전체를 시청하세요 Rescale의 현대 시뮬레이션 비전과 업계 혁신 패널을 통해 Rescale이 현대 시뮬레이션 경험을 어떻게 발전시키고 있는지 알아보세요.
• 다가오는 웨비나에 등록하세요 Rescale의 새로운 데이터 관리 및 AI 지원 시뮬레이션 기능에 대한 개요와 데모를 확인하세요.
• 질문이 있으시면 연락주십시오 엔지니어링을 위한 시뮬레이션, 모델링, AI의 최신 기술 도입을 가속화하는 방법에 대해 설명합니다.