클라우드 HPC로 전환하여 MDO(다분야 설계 최적화) 채택을 가속화하는 방법

엔지니어는 항상 대규모의 충실도가 높은 시뮬레이션을 가능한 한 자주 실행하고 싶어합니다. 온프레미스에서 클라우드로 전환하면 어떻게 꿈이 현실이 될까요?

MDO 및 HPC Cloud 문제 해결

MDO(다분야 설계 최적화)는 최적화 방법을 사용하여 여러 설계 분야를 동시에 통합하여 문제를 해결합니다. 각 분야를 순차적으로 최적화하여 도출된 솔루션과 비교하면 MDO 방법은 각 분야 간의 상호 작용을 활용하므로 우수한 디자인을 생성합니다. 

예를 들어, Airbus A350 및 Boeing 787과 같은 현대 항공기는 개념 및 예비 설계 단계에서 MDO를 광범위하게 사용했으며, 그 분야에는 무엇보다도 공기역학, 구조 분석, 중량, 추진력, 비행 제어 및 소음이 포함되었습니다.

과거에는 외부 공기역학 해석과 같은 전산유체역학(CFD)이 구조 해석과 별도로 온프레미스 시스템을 사용하여 단독으로 실행되는 경향이 있었고 공기역학 간의 강한 결합으로 인해 차선책 설계가 발생할 가능성이 있었습니다. 모양과 내부 구조. MDO 방법론이 발전함에 따라 여러 분석을 단일 시뮬레이션으로 결합하는 것의 중요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. 단 1%의 연료 효율성 향상을 제공하는 더 나은 설계를 달성할 수 있다면 잠재적으로 CO 감소는 물론 기체 수명 전체에 걸쳐 수백만 달러를 절약할 수 있습니다.₂ 배출.

하지만 문제가 있습니다. MDO 워크로드가 복잡해짐에 따라 자연스럽게 컴퓨팅 요구 사항도 늘어나고 HPC 리소스 대기열도 늘어납니다. HPC 관리 관점에서 높은 활용률은 온프레미스 HPC 투자 수익을 극대화하는 효율성의 신호입니다.

그러나 엔지니어의 입장에서 보면 대기열은 좌절감과 지연을 의미합니다.

그리고 워크로드는 한 방향으로만 진행됩니다. 더 높은 충실도에 대한 요구는 더 복잡한 모델, 더 큰 메시 크기, 더 많은 로드 케이스 등을 의미합니다. 갱신 주기가 XNUMX~XNUMX년인 온프레미스 시스템의 경우 이러한 종류의 요구 사항을 따라잡아야 합니다. 수요는 거의 불가능하며 HPC 사용량 및 용량 증가를 예측하는 것은 어려운 문제로 악명이 높습니다.

마지막으로, 사용량 변동을 혼합에 추가하면 훨씬 더 어렵습니다. 온프레미스 HPC가 평균 워크로드 및 소비 요구 사항에 맞게 완벽하게 크기가 조정되면 평균 하루가 없습니다. CDR(중요 설계 검토) 또는 PDR(예비 설계 검토) 마감일을 맞추기 위해 각각 수백 개의 코어를 요청하는 수천 개의 대규모 작업이 있는 경우도 있고, 그렇지 않은 경우도 있습니다. 불행하게도 이러한 변동으로 인해 엔지니어의 대기 시간이 길어지거나 HPC 리소스가 유휴 상태가 됩니다.

클라우드 HPC 인프라로 MDO 가속화 

워크로드를 AWS, Azure, GCP, OCI 등의 클라우드 서비스와 같은 클라우드로 이동하면 이러한 HPC 문제 중 상당수를 해결하는 데 도움이 될 수 있으며 간접비와 관리 비용을 상당 부분 제거할 수 있습니다. 

클라우드를 사용하면 디자이너와 엔지니어는 (문자 그대로) 버튼 하나만 터치하여 방대한 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있습니다. 클라우드의 채택은 기존 엔지니어링 설계 회사의 역량을 변화시킬 뿐만 아니라 도전적인 회사가 시장에 진입할 수 있도록 해줍니다. 온프레미스 시스템의 지연 및 자본 비용에서 벗어나 클라우드 기반 기업은 빠르게 움직이고 빠르게 확장하며 빠르게 성장할 수 있습니다.

그러나 클라우드 컴퓨팅이 올바른 경로를 제공한다고 확신하더라도 변경하는 것이 얼마나 쉬운가요? 

많은 엔지니어들은 시뮬레이션을 최대한 효율적으로 실행하기 위한 최상의 구성을 찾기 위해 HPC, Linux 및 클라우드 컴퓨팅의 복잡성을 배울 시간이 없습니다. 그리고 새로운 컴퓨팅 기술이 지속적으로 시장에 출시되면서 온프레미스 HPC의 고민은 곧 선택의 고민으로 대체됩니다.

인프라 및 시뮬레이션 비용 절감

Rescale의 임무는 고객과 파트너가 클라우드 HPC를 활용하여 혁신을 가속화하도록 돕는 것입니다. 대규모 MDO 워크로드를 실행하고, 각 분야에 대해 다양한 애플리케이션을 조정하고, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 및 관련 리소스를 관리하는 것 자체가 상당한 과제입니다. 

Rescale을 사용하는 조직은 HPC 인프라 OPEX 모델에 따른 시뮬레이션 당 시뮬레이션 소프트웨어 비용. Rescale은 엔지니어링 및 과학 시뮬레이션에 클라우드 유연성을 제공하여 엔지니어가 설계 검증을 넘어 더 광범위한 변수 세트에 대해 탐색적 시뮬레이션을 실행하고 더 넓은 설계 공간을 탐색할 수 있도록 해줍니다. 마지막으로 Rescale은 소프트웨어 라이선스, 인프라 지출, 개인과 팀의 소비를 포함하여 전체 HPC 스택에 걸쳐 운영 비용에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다.

이점을 활용하려는 엔지니어를 위한 MDO, Rescale은 AI 기반 추천 엔진이 지원하는 광범위한 클라우드 인프라와 클라우드에 배포 및 최적화된 대규모 엔지니어링 시뮬레이션 도구 포트폴리오에 쉽게 액세스할 수 있는 기능을 제공합니다. 클라우드 지원 세계에서 Rescale을 사용하여 MDO 워크로드를 실행하면 엔지니어가 클라우드 용량을 최대한 활용하여 더 높은 충실도로 더 많은 설계 포인트를 실행할 수 있습니다. 

클라우드 서비스는 HPC에 대한 액세스를 혁신 및 민주화하고 R&D에 MDO 방법을 채택하고 있습니다. 자본 투자는 더 이상 진입 장벽이 아니며 Rescale의 정교한 오케스트레이션 서비스는 계속해서 클라우드 경험을 단순화하고 향상시킵니다. 

모든 엔지니어링 팀이 클라우드 HPC로 전환하면 MDO의 진정한 힘을 발휘할 수 있으며 물론 개선되고 최적의 설계로 이어질 수 있습니다.