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La simulación de seguridad establece el récord de velocidad

Hola de nuevo. Soy Simón Sánchez y esta vez hablaremos sobre La simulación de seguridad establece el récord de velocidad

Para las industrias automotriz y aeroespacial, el análisis de accidentes y seguridad de elementos finitos se utiliza para acortar el ciclo de diseño y reducir los costos. Recientemente, una popular simulación de accidentes / seguridad estableció un nuevo récord de velocidad. En el blog de Cray, Greg Clifford, jefe del segmento de fabricación de la histórica empresa de supercomputación, explica cómo la simulación «car2car» de LS-DYNA ha alcanzado nuevas alturas, realizada en una supercomputadora Cray, señalando el camino hacia las simulaciones de ingeniería que pueden beneficiarse. por la enorme potencia informática que ofrecen los sistemas de nueva generación.

La supercomputadora Cray XC30, impulsada por procesadores Intel Xeon y mejorada por la escalabilidad de la interconexión Aries, permitió a los ingenieros ejecutar el modelo «car2car», una simulación de choque / seguridad de 2.4 millones de elementos, en menos de 1,000 segundos . Los resultados de la simulación LS-DYNA se publican en topcrunch.org, que documenta el rendimiento de los sistemas HPC que ejecutan código de ingeniería.

El tiempo de espera del trabajo récord fue de 931 segundos, pero lo que es más importante, la simulación abrió nuevos caminos al aprovechar 3.000 núcleos. «A medida que las industrias automotriz y aeroespacial continúan ejecutando simulaciones más grandes y complejas, el rendimiento y la escalabilidad de las aplicaciones deben mantenerse al día», señala Clifford.

El cronometraje por debajo de los 1000 segundos marca un hito significativo en el esfuerzo continuo por mejorar el rendimiento. Durante el último cuarto de siglo, el tamaño de los modelos para las simulaciones de seguridad en choques se ha multiplicado por 500. Al principio, la potencia de cálculo permitía solo casos de carga única, como las paradas frontales. Con el tiempo, los modelos han crecido para soportar 30 casos de carga simultáneamente y ahora incorporan impactos frontales, laterales, traseros y de compensación.

Como se detalla más en Este artículo, los investigadores de Cray y Livermore Software Technology Corporation encontraron que la clave para mejorar la escalabilidad de LS-DYNA era emplear HYBRID LS-DYNA, que combina el paralelismo de memoria distribuida usando MPI con el paralelismo de memoria compartida usando OpenMP. Esto era preferible a usar LS-DYNA MPP, que solo escala de alrededor de 1,000 a 2,000 núcleos dependiendo del tamaño del problema.

Clifford escribe que la simulación de accidentes / seguridad a lo largo del tiempo evolucionó de ser principalmente un esfuerzo de investigación a convertirse en una parte crucial del proceso de diseño; fue un cambio que siguió a la democratización de HPC, como lo introdujo el progreso prescrito. por la ley de Moore. Las industrias automotriz y aeroespacial se han convertido en empresas de pleno derecho dirigidas por HPC y han cosechado los beneficios de tiempos de diseño más cortos y productos finales más seguros y de mejor rendimiento.

El marco MPI para simulaciones paralelas y el aumento de la frecuencia del procesador proporcionaron la base para esta transformación. Pero el campo de juego está cambiando. Con la velocidad del chip estabilizándose, el software ahora necesita ser extraído en busca de ineficiencias ocultas. Por eso, según Clifford, el rendimiento reciente de la referencia car2car es tan significativo. Significa un paradigma cambiante y donde el enfoque debe cambiar.

Algunos de los modelos que se utilizan actualmente incorporan millones de elementos. Tome el modelo de cuerpo humano de THUMS con 1.8 millones de elementos y simulaciones de seguridad, que apuntan a más de 50 millones de elementos.

«Los modelos de este tamaño requerirán escalar a miles de núcleos solo para mantener el tiempo de respuesta actual», señala Clifford. “La introducción de nuevos materiales, incluido el aluminio, los compuestos y los plásticos, significa que se necesitan más simulaciones para explorar el espacio de diseño y tener en cuenta la variabilidad de las propiedades de los materiales. El uso de propiedades medianas del material puede predecir un diseño adecuado, pero una combinación desafortunada de variabilidad del material puede conducir a una prueba de certificación fallida. De ahí la creciente necesidad de métodos de simulación estocástica para garantizar un diseño robusto. Esto, a su vez, requerirá docenas de corridas separadas para un proyecto determinado y un aumento significativo en la capacidad de procesamiento, pero este es un costo pequeño en comparación con el impacto de la reelaboración del diseño de un vehículo nuevo «.

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