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Ich verbringe meine Freizeit gerne mit der Lektüre eines guten Buches, besonders mit einer guten Tasse Kaffee in der Hand. Ich genieße es besonders, durch Buchläden zu schlendern, in den Regalen zu stöbern und unerwartete Lektüre zu entdecken. Bei einem dieser Besuche stieß ich auf ein Buch, das sofort meine Aufmerksamkeit erregte: Vorhersage-Maschinen von Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb.
Seien wir ehrlich: Können Sie eine Person nennen, die heutzutage nicht zumindest ein wenig neugierig auf KI/ML ist? In ihrem Buch erklären die Autoren die „die einfache Ökonomie der KI und beschreiben, wie die Technologie für punktuelle Lösungen eingesetzt wird“.. In einem der Kapitel des Buches ist mir Folgendes aufgefallen:
Bessere Vorhersagen bieten mehr Möglichkeiten, die Vorteile verschiedener Maßnahmen abzuwägen, mit anderen Worten, mehr Möglichkeiten zur Beurteilung. Und das bedeutet, dass bessere, schnellere und billigere Vorhersagen uns mehr Entscheidungen ermöglichen werden.
Obwohl der Schwerpunkt dieses Buches auf KI und maschinellem Lernen liegt, hat mich dieses Zitat angesprochen, da derselbe Gedanke in der Welt der technischen Simulation, insbesondere bei CFD, gilt. Die Fähigkeit, schnellere und fundiertere Konstruktionsentscheidungen zu treffen, ist für Ingenieure von entscheidender Bedeutung, unabhängig vom Zweck der Simulation. Der Druck, innovativ zu sein und wettbewerbsfähig zu bleiben, verstärkt die Notwendigkeit, die Produktivität zu steigern und die Simulationsabläufe zu beschleunigen.
Darüber hinaus hat sich die Notwendigkeit, digitale Zwillinge mit hoher Wiedergabetreue und zunehmender Komplexität zu erstellen, verstärkt, da die Ingenieure so viel physikalischen Realismus und geometrische Details wie möglich berücksichtigen wollen. Daher ist die schnelle Vernetzung ein strategischer Faktor, der einen Wettbewerbsvorteil darstellt und es den Ingenieuren ermöglicht, die Produktentwicklung zu beschleunigen und ihre Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Um dies zu unterstützen, streben wir nach Lösungen, die CFD-Arbeitsabläufe beschleunigen und es Ihnen ermöglichen, zahlreiche Designvarianten schnell zu bewerten. Bei der Vernetzung kann dies von der Optimierung einzelner Arbeitsabläufe bis hin zur Parallelisierung mit verteiltem Speicher über Message Passing Interface (MPI) reichen, d. h. der Möglichkeit, Vernetzungsaufgaben gleichzeitig auf mehreren CPUs auszuführen.
In diesem Blog werden wir untersuchen, wie die jüngsten Erweiterungen in Simcenter STAR-CCM+ die Vernetzungsleistung erhöht haben, so dass Ingenieure ihren Simulationsdurchsatz steigern und schnellere Erkenntnisse gewinnen können.
Beschleunigen Sie die Geometriebereinigung mit MPI Surface Wrapping
Eines der Hauptunterscheidungsmerkmale von Simcenter STAR-CCM+ ist der Pipeline-Workflow vom CAD zur Lösung, der es Ingenieuren ermöglicht, komplexe Geometrien zu bearbeiten. Viele Simulationsworkflows beinhalten große CAD-Baugruppen mit Zehntausenden von Teilen. Diese CAD-Dateien enthalten oft sehr große Baugruppen und „unsaubere“ Geometrie. Mit „schmutzig“ meinen wir eine Eingabegeometrie, die Löcher, Überschneidungen, Überlappungen und/oder nicht-verzweigte Scheitelpunkte oder Kanten aufweisen kann, die eventuell korrigiert werden müssen. Das manuelle Bereinigen und Ausbessern solcher Geometrien kann ein arbeitsintensiver Prozess sein, der möglicherweise Tage oder sogar Wochen in Anspruch nimmt.
Eines der wichtigsten Werkzeuge zur Vorbereitung der Geometrie für die Vernetzung in Simcenter STAR-CCM+ ist der Surface Wrapper. Der Surface Wrapper kann aus jedem beliebig komplexen CAD- oder Mosaikteil eine wasserdichte, verzweigte Oberfläche erzeugen. Er funktioniert, indem er ein hochwertiges trianguliertes Oberflächennetz auf die diskretisierte Geometrie „schrumpft“ (shrink-wrapping). Eine seiner Hauptstärken ist die Fähigkeit, geometrische Merkmale wie scharfe Kanten und Ecken genau zu erhalten. In Version 2310 von Simcenter STAR-CCM+ haben wir die erste MPI-parallelisierte Version des Surface Wrappers eingeführt, die gegenüber der parallelen Shared-Memory-Version, die auch als „Legacy Wrapper“ bezeichnet wird, erhebliche Leistungssteigerungen bietet. In dieser ersten Version konnten wir eine Reduzierung der Wrapping-Zeit um bis zu 43 % im Vergleich zum Legacy Wrapper nachweisen.
Abbildung 1: MPI Surface Wrapper Phase 1, Version 2310
Diese Leistungssteigerung reicht jedoch für sehr große Fälle nicht aus, und im Einklang mit unserer Verpflichtung zur kontinuierlichen Verbesserung veröffentlichen wir in der Version 2510 von Simcenter STAR-CCM+ die zweite Phase des MPI Surface Wrappers. Werfen wir einen Blick auf die Leistungsverbesserungen.
Wie in Abbildung 2 zu sehen ist, liefert der MPI Surface Wrapper in der Version 2510 eine bis zu ~2fach schnellere Leistung im Vergleich zur Version 2506 (Phase 1 des MPI Surface Wrappers). Im Vergleich zum Legacy Wrapper erreicht der Geschwindigkeitszuwachs bis zu 5,6x. Bei einer komplexen Geometrie wie dem Corvette-Auto, bei dem die Gesamtzahl der Volumennetze 93 Mio. Zellen beträgt, dauert es nur 6,5 Minuten, die gesamte Geometrie auf 32 Kernen (Intel® Xeon® Gold 6442Y) zu umhüllen.
Abbildung 2: MPI Surface Wrapper Phase 2
Wie sieht es mit dem Wrappen eines größeren Falls aus? Im Fall der Corvette erzeugt der Surface Wrapper 37,4 Millionen Oberflächendreiecke. Im Vergleich dazu ist das unten gezeigte Maserati Ghibli-Gehäuse wesentlich größer und benötigt nur 9 Minuten für die Umhüllung mit 56,3 Mio. Dreiecken, was zu einem endgültigen Volumennetz mit 142 Mio. Zellen führt.
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