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Rescale과 Navier AI, 「AI Physics」 통한 계산 엔지니어링 가속화를 위해 파트너십 체결

AI와 클라우드 HPC의 조합은 항공우주, 완성차, 에너지 산업 분야에서 전례 없는 R&D 혁신의 기회를 실현합니다.

클라우드 기반 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야의 리더 Rescale은 AI 분야의 혁신 기업 Navier AI와의 협력을 통해 가속화된 전산유체역학(CFD) 애플리케이션을 위한 Rescale 플랫폼의 AI 피직스 모델을 선보이게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다. 이번 파트너십은 유체 구조의 신속하고 경제적인 계산 엔지니어링을 위한 턴키 AI 물리 시뮬레이션 솔루션의 자동화 발전에 중요한 이정표가 될 것입니다. 특히 AI 가속 CFD를 기다리셨던 고객 여러분은 하단 양식을 통해 공동 얼리 액세스 프로그램에 등록하시기 바랍니다.

Navier AI 기반 시뮬레이션으로 혁신하는 엔지니어링 워크플로우

숨 가쁘게 변화하는 오늘날의 엔지니어링 환경에서, 전문가들은 시간과 자원의 제약을 극복하고 생산성을 최적화해야 하는 과제를 끊임없이 고민합니다. 현대의 엔지니어링에서는 설계 반복 주기를 가속화하기 위해 빠른 속도, 그리고 높은 신뢰도의 시뮬레이션을 갈수록 더 많이 활용하고 있습니다. 

대규모의 물리 솔버 기반 시뮬레이션을 사용하는 엔지니어들은 종종 상당한 시간과 비용 소모의 문제에 직면합니다. 무어의 법칙이 점차 느려짐에 따라, 하드웨어 업그레이드에만 의존하는 컴퓨팅 성능 향상은 시뮬레이션 성능의 향상으로 이어지는 동력을 만들어주지 못합니다. 

그런 의미에서 새롭게 주목해야 할 이름이 있습니다. 바로 AI의 역량을 활용해 시뮬레이션을 간소화하고 효율성을 높여 엔지니어링 워크플로우를 혁신하는 획기적인 솔루션 「Navier AI」입니다. 엔지니어는 Navier AI의 모델을 통해 시뮬레이션을 수행하고 설계 공간을 탐색하며, 기존 물리 솔버보다 1천 배 빠른 속도로 반복 작업을 수행할 수 있습니다. 이 모델들은 막대한 양의 고품질 시뮬레이션 데이터를 통해 학습합니다. 또한 이들도 마찬가지로 물리 법칙의 제약을 받으므로, 물리 솔버에 비해 훨씬 적은 시간과 비용으로 신뢰할 수 있는 CFD 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있습니다.

Navier AI를 통한 에어포일 CFD 해석 데모

Rescale의 Matt McKee(맷 맥키) COO는 "Navier AI는 엔지니어링 전문가에게 AI를 제공하는 신기술 흐름 중의 하나"라고 전하며, "Navier AI와 사전 학습된 고급 모델을 Rescale 플랫폼에 통합해 고객들이 AI 지원 엔지니어링을 수행할 수 있는 역량을 강화하게 되어 무척 기쁘다. 이번 협력은 엔지니어에게 가히 파격적인 혁신을 위한 최첨단 도구를 제공하고자 하는 우리의 노력을 보여주는 좋은 예"라고 소개했습니다.

Navier AI와 Rescale을 통한 엔드투엔드 AI 피직스 자동화

Rescale 플랫폼을 사용하는 고객은 완전히 처음부터 모델을 학습시킬 필요 없이, Navier AI의 사전 학습된 모델을 신속하게 배포 및 조정하고 1천 배 더 빠른 속도로 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다. AI와 R&D 워크플로우를 원활하게 통합한 멀티 클라우드 환경에서 Rescale 기반의 물리 솔버를 실행해 얻은 CFD 시뮬레이션의 데이터를 사용하면 Navier AI의 모델들을 정밀 조정할 수 있으며, 그 결과로 복잡한 흐름의 해석 정확도를 높일 수 있습니다. 예측된 CFD 시뮬레이션으로부터 고객이 최적의 설계를 선택하면 1,000종이 넘는 Rescale의 사전 설치형 최적화 애플리케이션 라이브러리에서 선택한 물리 솔버로 Rescale에서 직접 결과 검증이 가능합니다. 해당 애플리케이션들은 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Oracle Cloud Infrastructure 및 CoreWeave와 같은 전문 클라우드 공급사에 멀티 클라우드 코어타입을 배포할 준비가 되어 있습니다.

Rescale 플랫폼은 Navier AI를 통해 엔드투엔드 AI 피직스 워크플로우를 자동화합니다.

Rescale과 Navier AI는 Rescale 플랫폼 통합 외에도 고객사들의 AI 기반 전산 엔지니어링 채택을 가속화하기 위한 '공동 시장 출시 이니셔티브'에 협력하고 있습니다. 이번 공동 협력은 엔지니어들이 전례 없는 속도로 고도의 최적화 제품을 설계할 수 있게 지원하는 AI 및 클라우드 R&D 플랫폼 생태계 협업의 획기적 변화를 잘 보여주고 있습니다. Navier AI의 Cameron Flannery(캐머런 플래너리) CEO는 "Rescale과의 협력으로 엔터프라이즈 클라우드 R&D 플랫폼에서 우리의 피직스-ML 모델을 통합, 확장 및 출시할 수 있게 되어 대단히 기쁘다"고 말하며, "Rescale 팀은 플랫폼 기반의 HPC 애플리케이션, 워크플로우, 데이터 관리 자동화 영역에 전문성을 보유하고 있다. 이에 우리는 엔지니어링 발견 및 설계 최적화의 가속을 위해 Rescale과의 협력에 큰 기대를 걸고 있다"고 전했습니다.

Rescale 기반의 Navier AI 엔지니어링 애플리케이션 

항공우주 설계 최적화

항공우주 분야에서 공기 역학의 최적화는 매우 중요하며, 전산유체역학(CFD)은 그 설계와 해석에 중대한 역할을 합니다. 항공우주 엔지니어는 Navier AI의 피직스-ML 모델을 활용해 방대한 설계 환경을 신속하게 탐색할 수 있으므로 보다 폭넓은 범위의 설계 평가가 가능합니다. 결과적으로 그만큼 단시간 내에 더욱 최적화된 설계를 제작하게 됨으로써 엔지니어링 효율성과 효과성이 크게 향상됩니다.

완성차 산업을 위한 차량 설계

전기자동차(EV) 분야는 빠르게 진화하고 있으며, 주행 거리를 늘리고 배터리 팩 크기를 줄이는 데 있어 CFD와 항력 감소는 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. Navier AI의 피직스-ML 모델은 자동차 엔지니어가 보다 세심한 설계 개선을 통해 항력을 크게 줄임으로써 차량 주행거리를 늘릴 수 있도록 지원합니다. 설계자는 프로세스 초기 단계에 Navier AI의 직관적인 UX를 사용하고 가속화된 CFD 인사이트를 활용, 형태를 크게 벗어나지 않으면서 항력을 최소화할 수 있습니다. 빠른 CFD는 심미적 고려 항목들을 성능 지표와 통합하여 우아함과 효율성이 조화를 이루는 완성차 설계의 새로운 표준을 제시합니다.

재생 에너지 시스템

재생 에너지 분야에서는 빠른 CFD 시뮬레이션을 위한 Navier AI의 피직스-ML 모델을 사용해 풍력 단지를 최적화 및 해석할 수 있습니다. 터빈과 주변 환경 간의 복잡한 상호 작용을 빠르게 예측해 터빈 배치를 최적화하면 에너지 포집을 극대화할 수 있습니다. 이로써 엔지니어는 최적의 운영 효율성을 달성하고 재생 에너지원의 출력을 높일 수 있습니다. 고급 예측 기능은 기후변화 대응에 필요한 재생 에너지 부문의 에너지원 개발 가속화에 힘을 실어줄 수 있습니다.

위에 소개한 사용 사례는 Navier AI와 Rescale의 차세대 R&D 실현을 향한 협력의 시작에 불과합니다. CFD에 대한 AI 적용은 이제 막 초기 단계에 접어들었으며, 엔지니어와 과학자들이 항공우주, 완성차, 토목공학, 신약개발, 전자, 해양공학, 의료기기, 기상연구 및 예측 분야에서 혁신의 가능성을 여는 방법을 근원적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

Rescale 기반 Navier AI 시작하기

Navier AI와 Rescale은 얼리 액세스 고객들과 긴밀히 소통하며 엔지니어링 설계 프로세스에서 AI 가속 CFD 워크플로우를 통한 혁신을 추진하고 있습니다. 이곳을 통해 얼리 액세스 프로그램에 가입하셔서 지금 바로 Rescale 기반의 Navier AI를 만나보세요.

또한 3월 18일부터 21일까지 MLOps 파빌리온에 마련된 「NVIDIA GTC 24」 1824번 부스에서 Rescale과 함께 풀스택 클라우드 AI 및 R&D 자동화를 통한 AI Physics 생태계의 활용에 대해 자세히 알아보시기 바랍니다.

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