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Adoro passar meu tempo livre lendo um bom livro, especialmente com uma boa xícara de café na mão. Gosto especialmente de passear pelas livrarias, folhear as prateleiras e descobrir leituras inesperadas. Durante uma dessas visitas, deparei-me com um livro que imediatamente chamou minha atenção: Prediction Machines por Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb.
Sejamos honestos: você consegue identificar uma pessoa que não esteja pelo menos um pouco curiosa sobre IA/ML atualmente? Em seu livro, os autores explicam a “a economia simples da IA e descrevem como a tecnologia é usada para soluções pontuais”. Em um dos capítulos do livro, o seguinte se destacou para mim:
Com uma previsão melhor, surgem mais oportunidades de considerar as recompensas de várias ações, em outras palavras, mais oportunidades de julgamento. E isso significa que uma previsão melhor, mais rápida e mais barata nos dará mais decisões a tomar.
Embora este livro se concentre em IA e aprendizado de máquina, essa citação ressoou em mim, pois a mesma ideia se aplica ao mundo da simulação de engenharia, especialmente em CFD. A capacidade de tomar decisões de projeto mais rápidas e mais bem informadas é fundamental para os engenheiros, independentemente da intenção da simulação. A pressão para inovar e permanecer competitivo só intensifica a necessidade de aumentar a produtividade e acelerar os fluxos de trabalho de simulação.
Além disso, a necessidade de criar gêmeos digitais de alta fidelidade com complexidade crescente se intensificou, pois os engenheiros querem incluir o máximo possível de realismo físico e detalhes geométricos. Portanto, a malha rápida é um facilitador estratégico que pode trazer uma vantagem competitiva, permitindo que os engenheiros acelerem o desenvolvimento de produtos e os coloquem no mercado mais rapidamente. Para apoiar isso, buscamos soluções que acelerem os fluxos de trabalho de CFD, permitindo que você avalie rapidamente diversas variantes de projeto. Para a criação de malhas, isso pode envolver tudo, desde a otimização de fluxos de trabalho individuais até a paralelização de memória distribuída da Message Passing Interface (MPI), ou seja, a capacidade de executar simultaneamente tarefas de criação de malhas em várias CPUs.
Neste blog, exploraremos como os recentes aprimoramentos no Simcenter STAR-CCM+ aumentaram o desempenho da malha, permitindo que os engenheiros aumentem o rendimento da simulação e obtenham insights mais rápidos.
Acelere a limpeza da geometria com o envolvimento de superfície MPI
Um dos principais diferenciais do Simcenter STAR-CCM+ é o fluxo de trabalho em pipeline do CAD para a solução, que permite aos engenheiros lidar com geometrias complexas. Muitos fluxos de trabalho de simulação envolvem enormes montagens de CAD com dezenas de milhares de peças. Esses arquivos CAD geralmente incluem montagens muito grandes e geometria “suja”. Por “suja”, entendemos a geometria de entrada que pode ter furos, interseções, pode precisar ser desbastada, conter sobreposições e/ou vértices ou bordas que não sejam de uma forma de prega. A limpeza e a recuperação manual dessa geometria podem ser um processo trabalhoso, que pode levar dias ou até semanas para ser concluído.
Uma das principais ferramentas para preparar a geometria para a criação de malha no Simcenter STAR-CCM+ é o Surface Wrapper. O Surface Wrapper pode pegar qualquer peça de CAD ou tesselada arbitrariamente complexa e gerar uma superfície manifold estanque. Ele funciona efetivamente “encolhendo” uma malha de superfície triangulada de alta qualidade sobre a geometria discretizada. Um de seus principais pontos fortes é a capacidade de preservar com precisão os recursos geométricos, como bordas e cantos afiados. Na versão 2310 do Simcenter STAR-CCM+, introduzimos a primeira versão paralelizada por MPI do Surface Wrapper, oferecendo melhorias significativas de desempenho em relação à versão paralela de memória compartilhada, também conhecida como “Legacy Wrapper”. Nessa primeira versão, demonstramos uma redução de até 43% no tempo de empacotamento em comparação com o Legacy Wrapper.
Figura 1: MPI Surface Wrapper Fase 1, versão 2310
No entanto, esse aumento de desempenho não é suficiente para casos muito grandes e, de acordo com nosso compromisso com o aprimoramento contínuo, na versão 2510 do Simcenter STAR-CCM+, estamos lançando a fase dois do MPI Surface Wrapper. Vamos dar uma olhada nas melhorias de desempenho.
Conforme ilustrado na Figura 2, o MPI Surface Wrapper na versão 2510 oferece desempenho até 2 vezes mais rápido em comparação com a versão 2506 (Fase 1 do MPI Surface Wrapper). Quando comparado com o Legacy Wrapper, o aumento de velocidade chega a 5,6 vezes. Para uma geometria complexa, como o carro Corvette, em que a contagem total da malha de volume é de 93 milhões de células, são necessários apenas 6,5 minutos para envolver toda a geometria em 32 núcleos (Intel® Xeon® Gold 6442Y).
Figura 2: MPI Surface Wrapper Fase 2
E quanto a envolver um caso maior? No caso do Corvette, o Surface Wrapper gera 37,4 milhões de triângulos de superfície. Em comparação, o caso do Maserati Ghibli, conforme mostrado abaixo, é significativamente maior, exigindo apenas 9 minutos para envolver 56,3 milhões de triângulos e resultando em uma malha de volume final de 142 milhões de células.
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