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-NVIDIA GPUS-

ANSYS는 시뮬레이션 중심의 제품 개발을 지원하는 주요 CAE 소프트웨어 회사입니다. 전자기장 시뮬레이션 및 충돌 테스트 시뮬레이션 외에도 다양한 물리적 현상을 포괄하는 CAE 소프트웨어를 다루며 제품 개발의 매출 성장 및 비용 절감에 기여합니다.
이번에는 시뮬레이션 속도를 향상시키는 데 중점을두고있는 GPU 솔버의 개발 동향과 실제 속도의 예제를 소개합니다.

ANSYS는 GPU 리소스의 범위에 따라 2 개의 GPU 솔버를 개발합니다.

패턴 1 : 부분적으로 사용되는 GPU

이것은 시뮬레이션에 가장 관여하는 부분 만 GPU를 사용하여 계산되고 나머지 부분은 CPU를 평소와 같이 계산하는 방법입니다. 여기에서 "Ansys Fluent"를 사용하여 분석 예제를 소개합니다.

ANSYS Fluent는 ANSYS가 제공하는 일반 목적 열 유체 온라인 슬롯 소프트웨어입니다. 풍부한 물리적 모델을 사용하면 저속 흐름에서 Mach를 초과하는 고속 흐름에 이르기까지 광범위한 시뮬레이션을 허용하며 CPU 및 GPU 코어의 수를 늘려 계산 속도를 증가시키는 유사한 병렬화 효율이 우수한 소프트웨어입니다.
이 ANSYS 유창함으로 평면 타이어 주변의 공기 흐름을 시뮬레이션하십시오.
32core CPU의 계산 속도는 32core CPU와 동일하지만 28 코어 CPU 및 4core GPU로 특히 높은 계산 하중으로 부품을 해결할 때 계산 속도를 비교합니다. CPU의 계산 속도와 비교하여 GPU를 함께 사용하면 약 4 배 빠른 속도가 허용되었습니다.

<GPU 사용으로 인한 계산 속도 결과 개선 CPU 만 (파란색)

또한 ANSYS Fluent 2022 R1 버전은 여전히 ​​개발중인 베타 버전이지만 컴퓨팅 리소스에 여러 GPU를 사용하는 다중 GPU를 지원함으로써 병렬화 효율성을 더욱 증가시킬 수 있습니다.

패턴 2 : 완전히 GPU 사용

다음 패턴 2에서는 메시, 분석 계산 및 사후 처리와 같은 모든 시뮬레이션 영역이 CPU를 사용하지 않고 GPU를 사용하여 계산됩니다. ANSYS Discovery는이 기술을 사용하는 것입니다.
ANSYS Discovery는 하나의 GUI에서 3D 모델을 생성, 편집 및 시뮬레이션 할 수있는 소프트웨어이며, CAD 느낌으로 3D 모델의 모양을 쉽게 변경하여 즉시 반영하고 분석을 실행할 수 있습니다. 따라서 분석을 수행하기 위해 온라인 슬롯를 요청하지 않고도 디자이너 자신은 ANSYS Discovery를 사용하여 초기 검토를 신속하게 수행하여 설계 노력의 수가 줄어 듭니다. ANSYS 발견을 통해 GPU는 모든 시뮬레이션 영역을 처리하여 계산 속도를 높이고 설계 노력 수를 더욱 줄입니다.

ANSYS는 GPU를 적극적으로 활용하는 소프트웨어를 제공하여 CAE의 계산 시간 속도를 높이고 궁극적으로 전면 제조의 전면로드를 제공합니다.

최근 몇 년 동안 제품 개발을위한 인간 시간 수를 단축하라는 요구가 있었으며, CAE에 대한 기대도 증가했으며 동시에 분석 모델에서 변화가 발생했습니다. 첫째, 분석 모델은 실제 세계에 더 가까운 현상을 재현하기 위해 더욱 밀도가 높아지고 규모가 커지고 있습니다. 또 다른 사례는 AI를 사용하여 최적의 솔루션을 검색하기 위해 단일 장치에서 계산 부하가 적은 분석 모델이 수많은 패턴으로 변수를 사용하여 계산되므로 전체적으로 대규모 계산 리소스가 필요합니다.
이번에는 이러한 대규모 계산 요구를 충족하는 NVIDIA의 최신 GPU를 소개 할 것입니다.

NVIDIA A100 80GB

"NVIDIA A100 80GB (HEALSINAFTER NVIDIA A100)"는 현재 NVIDIA가 제공하고있는 최신 GPU입니다. 여기서는 새로운 기능 중 하나 인 "Multi-Instance GPU (MIG)"의 두 가지 점, 분석 시간에 영향을 미치는 메모리 대역폭의 개선을 기반으로 성능을 설명합니다.

MIG는 단일 GPU를 여러 개의 작은 GPU로 나누는 함수입니다. GPU의 성능은 자체적으로도 매우 높기 때문에 분석 내용에 따라 한 계산에서 모든 GPU 리소스를 사용할 수는 없습니다. 그러나 MIG를 사용하면 다른 계산에 할당하여 초과 리소스를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 여러 사람이 나뉘어 진 리소스를 사용하여 동시에 여러 계산을 수행하는 것과 같이 동시에 더 많은 처리가 가능합니다.

다음으로, 우리는 온라인 슬롯 계산 시간에 큰 영향을 미치는 메모리 대역폭을 설명합니다. 메모리 대역폭은 단위 시간당 메모리에서 얼마나 많은 데이터를 읽을 수 있는지를 나타내는 값이며, 일반적으로 1 초를 기준으로 계산됩니다. 작은 메모리 대역폭은 데이터를로드하는 데 시간이 걸리므로 계산하는 데 시간이 걸립니다. 한 세대 전 Nvidia V100의 메모리 대역폭은 900GB/s였으며 NVIDIA A100은 2039GB/s로 크게 향상되었습니다.
NVIDIA V100이 1으로 설정된 NVIDIA A100의 분석 성능은 아래 다이어그램에 표시됩니다. 다양한 온라인 슬롯 소프트웨어의 경우 약 1.5 ~ 2 배의 속도를 달성했습니다.

<NVIDIA A100을 사용한 다양한 분석 필드에서의 분석 속도 향상

NVIDIA A100은 서버 유형 "DGX A100"및 워크 스테이션 유형 "DGX 스테이션 A100"에 설치되며 사용자의 요구에 따라 사용할 수 있습니다.

우리는 또한 2022 년에 "NVIDIA H100"을 출시 할 계획입니다. 각 계산 코어의 성능이 향상되고 더 빠른 메모리 대역폭으로 GPU 인프라는 향후 온라인 슬롯 분석의 가속에 계속 기여할 것입니다.

*NVIDIA 제품 사이트 :/sp/nvidia/index.html

여기서, 우리는 지금까지 GPU 주제를 확장하고 온라인 슬롯 가속에 기여하는 HPC 클러스터의 주제에 대해 논의 할 것입니다. HPC 클러스터는 고속 네트워크 및 다양한 시스템으로 여러 PC 및 PC 서버를 연결하여 단일 고 사원 컴퓨터로 사용되는 기술입니다. 이 시스템은 대규모 컴퓨팅 리소스가 필요한 온라인 슬롯 필드에서 필수적입니다.
HPC 클러스터를 구축하기위한 시스템에는 예를 들어 병렬 미들웨어, 공유 파일 시스템, 인증 시스템 및 시간 동기화 시스템이 포함됩니다. 또한 작업 스케줄러, 자원 관리, GUI 작업 제출 도구 등은 활용 효율성을 높이는 데 사용됩니다.

HPC 클러스터에는 많은 수의 시스템이 필요하기 때문에 모든 것이 자체적으로 준비되는 온 프레미스가 아닌 서비스로 외부 구축 시스템을 서비스로 사용할 수있는 공개 구름을 활용하는 추세가 점점 커지고 있습니다. 여기서는 온라인 슬롯 계산을 위해 HPC 클러스터를 사용할 때 공개 구름의 이점을 구성하고 편안한 온라인 슬롯 환경을 달성하기위한 핵심 사항을 설명합니다.

일반적인 퍼블릭 클라우드에는 두 가지 주요 이점이 있습니다 : 높은 하드웨어 활용 효율성과 시스템 구성의 유연성.
불행히도 온라인 슬롯 계산에는 높은 하드웨어 활용 효율을 기대할 수 없습니다. 공개 구름에서 가상화 기술을 사용함으로써 일반적으로 너무 큰 CPU 리소스는 사용 효율성을 높이기 위해 거의 여러 계산으로 나뉩니다. 반면 온라인 슬롯 계산에서 CPU 리소스는 처음부터 100%에 가까워 지므로 사실상 나누어도 여유 공간이 충분하지 않습니다. 다른 계산이 거기에 배치되면 자원이 짧은만큼 추가 계산 시간이 소비됩니다. 따라서 물리적 자원을 그대로 사용하는 온-프레미스는 종종 사용이 더 효율적입니다.

그러나 시스템 구성 유연성 측면에서 온라인 슬롯 환경 구축에서도 공개 구름의 이점도 작동합니다. 구체적으로, 하드웨어 또는 OS를 직접 준비 할 필요가 없기 때문에 초기 비용이 절감되고있는 것과 같이 온-프레미스가없는 다양한 이점이 있으며, 다양한 컴퓨팅 환경을 쉽게 구축 할 수 있도록 설계 노력을 단축 할 수 있습니다.

보시다시피, 온-프레미스와 퍼블릭 클라우드에는 장단점이 있습니다. 예를 들어, 바쁜 개발 기간 동안 추가 컴퓨팅 리소스가 일시적으로 필요할 때, 온-프레미스가 충분하지 않은 금액에 대해 퍼블릭 클라우드와 함께 사용할 수 있습니다. 온-프레미스와 공개 구름의 특성을 고려하면 가장 최적의 온라인 슬롯 환경을 만들고 시뮬레이션 속도를 높일 수 있습니다.

<온-프레미스 대 퍼블릭 클라우드 비교