GPU 가속 CAE 및 비용 대비 성능 이점에 대한 가이드

GPU 가속 컴퓨팅은 오늘날 모델링 및 시뮬레이션 분야에서 가장 혁신적인 트렌드 중 하나입니다. 모든 주요 엔지니어링 소프트웨어 공급업체는 기존 CPU 외에도 GPU 아키텍처를 지원하고 있으며, 이는 당연한 일입니다. 

유한요소해석(FEA), 전산유체역학(CFD), 입자 시뮬레이션(DEM), 전자기 해석(EM) 등 어떤 해석을 실행하든 GPU를 활용하면 엄청난 속도 향상과 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 성능 향상은 솔버 성능, 물리 연산의 복잡성, 모델 크기, 하드웨어 구성 등의 요인에 따라 달라지지만, 보수적인 벤치마크에서도 꾸준히 극적인 개선을 보입니다. 많은 실제 사례에서 GPU 가속 솔버의 경우, 하드웨어를 교체하는 것만으로도 5배에서 20배까지 속도가 향상되고 시뮬레이션당 비용이 절감됩니다.

물론, 이러한 성과는 적절한 GPU를 사용할 수 있고 소프트웨어가 이를 활용할 수 있는 경우에만 의미가 있습니다.

하지만 솔버가 호환되는지, 그리고 어떤 GPU가 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 워크로드에 적합한지 어떻게 알 수 있을까요? 그리고 GPU를 전환하면 어떤 결과를 기대할 수 있을까요?

그것을 분해하자.

GPU를 사용하면 얼마나 빨라야 빠른가요?

GPU는 컴퓨팅 집약적인 워크로드에서 성능 향상을 촉진하는 것으로 높은 평판을 얻고 있습니다. 일반적으로 새로운 소프트웨어 릴리스와 새로운 GPU 아키텍처는 점진적인 성능 향상을 지속적으로 제공하는 추세입니다.

그러나, NVIDIA GTC 2025 전환점이 되었습니다. AI 발전에 힘입어 엔지니어들은 이제 몇 년 전만 해도 상상도 할 수 없었던 성과와 벤치마크를 공유하며 엄청난 성능 향상을 경험하고 있습니다.

예를 들어 Ansys는 다음을 통합했습니다. HFSS 내의 NVIDIA cuDSS 라이브러리 (고주파 구조 시뮬레이터) 전자기학 솔버로, GPU 가속을 활용해 최대 11배의 속도 향상을 달성했습니다.

아직도 얼마나 빠른지 궁금하시나요? 한때 몇 시간, 심지어 며칠씩 걸리던 작업이 이제 몇 분 만에 완료됩니다. 이것이 바로 CAE 분야의 선도적인 소프트웨어 공급업체들이 Ansys, Altair, Cadence, Siemens 및 Synopsys NVIDIA와 협력하여 성능 기대치를 재설정하고 가능성을 재정의하고 있습니다.

무엇을 하는가? GPU 가속 정말로요?

솔버가 "GPU 가속"이라고 설명되면 해당 소프트웨어가 CPU에만 의존하는 것이 아니라 시각화나 계산 작업을 GPU로 오프로드하도록 개발되었다는 것을 의미합니다. 

가속은 일반적으로 두 가지 주요 범주로 나뉩니다. 시각적 렌더링과 디스플레이 성능을 향상시키는 그래픽 가속과 시뮬레이션, 머신 러닝, 데이터 분석과 같은 복잡한 계산 작업 부하를 가속화하는 솔버 가속입니다. 

시각화: 그래픽 가속

고성능 컴퓨팅 분야에서 Elastic Cloud Workstation(ECW) 데스크톱 클라우드 시각화를 사용하는(좋은 DCV)은 안전하고 고성능의 원격 시각화를 위한 널리 채택된 솔루션입니다.

ECW는 GPU 지원 가상 데스크톱에 대한 저지연 액세스를 제공하여 엔지니어와 연구자가 Abaqus/CAE, ANSYS Workbench, Siemens STAR-CCM+와 같은 그래픽 집약적 애플리케이션과 클라우드에서 직접 상호 작용할 수 있도록 합니다.

원격 시각화 또는 가상 머신은 사전 및 사후 처리 작업에 이상적입니다. 노트북의 GPU(예: NVIDIA Quadro)가 모델 회전, 확대/축소, 애니메이션 재생과 같은 작업을 가속화하여 가벼운 로컬 머신에서도 원활하고 반응성이 뛰어난 사용자 환경을 제공할 수 있습니다.

모델링 및 시뮬레이션: 솔버 가속

일부 엔지니어링 및 과학 솔버는 행렬 조립, 희소 행렬 인수분해, 선형 및 반복 솔버와 같은 핵심 수치 계산을 GPU로 오프로드하여 실행 속도를 높이도록 제작되었습니다. 

CAE에서 GPU 가속을 적용하는 일반적인 사례는 다음과 같습니다.

• 희소 행렬 인수분해
• 공액 그래디언트 솔버
• 명시적 동역학 단계
• 입자 및 라그랑지안 방법
• 고충실도 CFD 메싱 및 난류 모델링

매년 소프트웨어 공급업체는 더 많은 물리 및 시뮬레이션 애플리케이션을 포괄하기 위해 GPU 지원을 확대합니다. Ansys Fluent 2025 R1 이제 GPU에서 연소, 입자 및 방사선 모델을 가속화합니다. 심센터 STAR-CCM+ 2502 GPU 기반 솔버를 사용하여 열 및 배터리 시뮬레이션의 성능을 향상시킵니다.

클라우드 HPC에 모든 GPU가 적합할까요?

짧은 대답은 '아니오'입니다.

일부 GPU는 소비자 또는 게임 시장을 대상으로 그래픽 및 단정밀도 워크로드에 최적화되어 있습니다. 특히 HPC 분야에서는 AI 추론 및 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 설계된 GPU가 배정밀도 수학보다 텐서 연산을 우선시합니다.

 CAE에 꼭 필요한 GPU 3가지:

• 이중 정밀도(FP64): CAE에서 정확하고 안정적인 솔버는 FP64 지원이 필요하며, 특히 수치적 정밀도가 중요한 대규모 시뮬레이션의 경우 더욱 그렇습니다.
• 높은 메모리 대역폭 및 용량: 대형 모델과 복잡한 메시는 빠른 데이터 전송과 충분한 GPU 메모리를 필요로 합니다. 심각한 CAE 워크로드의 경우 600GB/s 이상의 대역폭과 최소 24GB의 메모리를 목표로 합니다.
• CUDA 지원: 대부분의 CAE 소프트웨어는 다음에 의존합니다. 엔비디아의 CUDA GPU 가속을 위해서는 주요 솔버와 맞춤형 GPU 코드와의 호환성이 필수적입니다.

GPU 가속 CAE 솔버는 NVIDIA와 같은 저수준의 GPU 최적화 라이브러리를 사용합니다. 큐블라스, 쿠스파레및 cuSolver. 최신 GPU의 대규모 병렬 아키텍처를 활용하도록 제작된 이 라이브러리는 기존 CPU 기반 라이브러리보다 훨씬 더 효율적이도록 미세하게 조정되었습니다. 블라스 대규모 수치 계산을 위해.

이러한 라이브러리는 고정밀도의 고용량 수학 워크로드를 효율적으로 처리하기 위해 64비트 정밀도와 많은 메모리가 필요합니다. 이것이 CAE 워크로드가 일반적으로 NVIDIA V100, A100, H100, RTX 시리즈와 같은 고성능 GPU에서 실행되는 이유입니다. 이러한 GPU는 높은 병렬 처리 및 부동 소수점 성능을 위해 설계되었습니다.

CAE에 대한 GPU 성능을 이해하려면 GPU HPC 전문가 재조정 정기적으로 테스트하고 유지 관리합니다. 하드웨어 성숙도 지수 멀티 클라우드 가용성, 성능 및 비용을 추적합니다. Rescale 전문가는 새로운 아키텍처가 널리 출시되기 전에 벤치마킹하고 검증하여 프로덕션 준비 코어 유형 권장합니다.

어떤 CAE 솔버가 GPU를 지원합니까?

솔버가 GPU를 지원하는지 확인하는 가장 쉬운 방법은 소프트웨어의 공식 릴리스 노트나 설명서를 참조하는 것입니다.

GPU 지원은 급속히 확장되고 있으며, 아래에 GPU를 지원하는 주요 엔지니어링 솔버의 비포괄적인 목록을 정리했습니다. 

• ANSYS Mechanical
• 앤시스 플루언트
• 앤시스 록키
• ANSYS HFSS
• 다쏘 시스템 아바쿠스
• 다쏘 시스템 CST
• 지멘스 STAR-CCM+
• 케이던스 충실도
• 케이던스 스펙터
• 헥사곤(MSC) 마크
• 육각형(MSC) 나스트란
• 헥사곤(MSC) 액트란 

일괄 실행의 경우, GPU 관련 설정 및 버전 정보는 일반적으로 명령줄 옵션이나 로그에서 확인할 수 있습니다. 특정 버전에 대한 자세한 내용이나 GPU 플래그를 사용한 실행 관련 지원은 언제든지 문의해 주세요. GPU HPC 전문가 재조정.

GPU의 비즈니스 사례, 그 중요성

GPU 가속은 단순히 속도만을 의미하는 것이 아닙니다. 이전에는 불가능했던 문제를 해결하는 것입니다.

NASA 예를 들어, 는 GPU 기반 가속 분야의 선구자였습니다. Rescale에서 제공되는 CFD 코드는 공기역학, 열전달, 연소, 음향, 구조 응력 등 모든 것을 한 번에 모델링할 수 있으며, 이는 모두 밀접하게 결합된 다중 물리입니다. 이는 수십억 개의 셀을 가진 완전 차량 초음속 CFD 또는 재진입 방열판에 대한 것입니다.

시간 제한, 메모리 병목 현상, 또는 컴퓨팅 비용 제약 등으로 인해 시뮬레이션 실행을 포기했던 마지막 순간을 떠올려 보세요. 고충실도 CFD(RANS/LES), 대규모 충돌 시뮬레이션, 고급 다중 물리, 그리고 DEM 워크로드는 모두 CPU 하드웨어의 한계를 시험합니다.

이러한 경우 대부분 GPU 가속을 통해 며칠이 아닌 몇 시간 만에 결과를 얻을 수 있습니다. 고성능 GPU에 대한 수요는 계속 증가할 것이므로 더 이상 기다리지 마십시오. 엔지니어링 팀의 가용성과 역량을 확보하려면 전략적 워크로드 계획 및 리소스 할당이 매우 중요합니다.

CPU에서 GPU로 전환할 준비가 되면 Rescale 전문가가 도와드릴 수 있습니다. 작업 부하 프로파일링 그리고 런타임과 비용을 모두 최적화하는 가장 효율적인 GPU 구성을 파악합니다.