Simcenter STAR-CCM+의 GPU

 

 근본적으로 충분한 고대역폭 메모리(HBM)를 갖춘 GPU의 도입은 하드웨어를 비정형 메쉬에서 CFD에 사용할 수 있게 하는 게임 체인저였습니다.

 이 짧은 영상에서는 GPU가 시뮬레이션 처리량을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지, 그리고 GPU가 CPU, ARM, GPU 등 점점 더 이질화되는 하드웨어 환경에 어떻게 적용되는지에 대한 통찰력을 제공했습니다.

 보다 더 심도 있는 내용을 원하시는 분들께는 GPU 개발에 대한 CFD를 이끄는 PetrKodl과 함께 하는 팟캐스트를 적극 추천합니다. 그는 GPU가 CFD에 적합한 이유, 관련된 과제, 그리고 저희 개발 철학에 대한 통찰력에 대한 훌륭한 세부 정보를 제공합니다. 

자동차에서 아폴로까지!

 원래 GPU 릴리스는 일시적인 자동차 공기 역학을 목표로 했고 그 이후로 GPU를 활용할 수 있는 애플리케이션 수가 폭발적으로 증가했습니다! 공기 음향학, GPU의 고충실도 CFD, 항공 우주 공기 역학, 연소, 가스터빈 열 전달 및 공기 역학, 다중 시간 규모 열 전달, 심지어 아폴로 캡슐 재진입과 같은 초음속 애플리케이션까지 살펴볼 수 있습니다. 

 따라서 Simcenter STAR-CCM+가 새롭게 릴리스될 때마다 더 많은 새로운 물리 모델이 GPU 기반으로 추가되는 것을 기대할 수 있으며, 물론 2406 릴리스도 다르지 않습니다.

Simcenter STAR-CCM+ 2406의 GPU 기반 솔버 확장

 첫째, 이제 GPU에서 GSI(Grid Sequencing Initialization)를 활용할 수 있습니다. GSI는 유동장에 대한 무점성 솔루션을 근사화하여 결합된 유동 솔버를 사용하여 GPU에서 CFD의 더 나은 초기 조건과 더 빠른 수렴을 제공할 수 있습니다. 이는 예를 들어 정상 상태 자동차 애플리케이션에서 일반적으로 활용됩니다.

사례 1: 클라이언트 프로덕션 사례 – 1억 5,700만 셀; 사례 2: 클라이언트 프로덕션 사례
– 2억 1,500만 셀. v2402와 v2406은 8개의 NVIDIA A100 카드(80Gb)에서 Case1과 Case 2를 실행하여 비교되었습니다.

 두 가지 산업용 자동차 사례를 살펴보면, GPU에서 직접 GSI를 수행하면 총 시뮬레이션 시간을 최대 17%까지 절약할 수 있고, GSI 프로세스 자체는 2.5배 더 빠릅니다. 정상 상태 차량 공기 역학을 위한 GPU 네이티브 기능을 완성하는 좋은 결과입니다.

 둘째, 차량 공기 역학에서 차량 열 관리(VTM)로 이동하면서 GPU 기반 기능에서 또 다른 중요한 이정표에 도달했습니다. Simcenter STAR-CCM+ 2406에서 이제 표면 대 표면(S2S) 복사 모델을 사용할 수 있습니다. 이것은 공액 열 전달 및 VTM을 모델링할 때 시뮬레이션 퍼즐의 필수적인 부분입니다. 이전 릴리스에서 도입된 다른 부분(결합/분리 솔버, 다중 부분 솔리드, 매핑된 인터페이스 등)과 함께 이제 GPU를 VTM에 사용할 수 있습니다. GM Corvette VTM 사례를 예로 들면 128개 CPU 코어를 사용하는 경우와 4개 GPU 카드를 사용하는 경우 반복당 정규화된 시간을 비교할 수 있습니다. 이 경우 4개 GPU는 결과의 탁월한 일관성을 유지하면서 최대 4.5배의 속도를 제공할 수 있습니다(아래에 표시된 배기 매니폴드 참조).

하드웨어가 더 많을수록 옵션도 더 많아집니다!

 GPU 네이티브 솔버를 확장하기 위해 노력하는 동안, 동시에 점점 더 많은 GPU 카드가 시장에 출시되고 있습니다. 데이터 센터와 워크스테이션 GPU가 출시되는 속도는 매우 놀랍습니다. 그리고 새로운 세대가 나올 때마다 GPU 메모리와 메모리 대역폭 측면에서 성능이 향상되고 있습니다. Simcenter STAR-CCM+가 새로운 세대의 GPU 카드를 지원할 수 있도록 보장하고 최초 출시 이후로 사용 가능한 GPU 범위를 지속적으로 확장했습니다.

 우리는 최근 NVIDIA와 Mercedes-Benz와 협력하여 자동차 애플리케이션을 위한 GPU 가속 컴퓨팅 의 잠재력을 보여주었습니다 . 그 연구에서 우리는 개선된 GPU 하드웨어와 Simcenter STAR-CCM+ 성능 간의 연관성을 강조할 수 있었습니다.

 놀랍지 않게도, 메모리 대역폭이 더 커지면 성능도 더 좋아집니다!

 저는 최근 Simcenter STAR-CCM+가 AMD GPU를 활용할 수 있도록 하기 위한 노력에 대해 AMD와 이야기를 나누었습니다 . Simcenter STAR-CCM+ 2406에서 우리는 AMD Instinct™ MI300 시리즈와 AMD Radeon™ Pro W7000 시리즈에 대한 호환성으로 하드웨어 옵션을 계속 확장하고 있습니다.

 지멘스는 NVIDIA Blackwell , AMD Instinct MI350 과 같은 차세대 GPU에서 최적의 성능을 보장하기 위해 GPU 공급업체와 긴밀한 협력을 하고 있습니다 

 물론, Simcenter STAR-CCM+는 전체 하드웨어 스펙트럼, CPU(x86/ARM), GPU(AMD/NVIDIA), 온프레미스 또는 클라우드에서 실행되도록 설계된 범용 도구입니다. CFD 하드웨어 갤럭시를 탐색하여 자세히 알아보는 건 어떨까요?

더 빨리, 더 멀리 가세요!

 따라서 지난 2년 동안 GPU 네이티브 물리와 활용할 수 있는 GPU 자체의 범위 측면에서 크게 확장되었음을 알 수 있습니다. 하지만 여기에 더해 Simcenter STAR-CCM+ 측에서도 GPU 성능이 지속적으로 향상되고 있습니다.

 이러한 성능 개선은 시뮬레이션 프로세스 중에 CPU-GPU 데이터 마이그레이션의 병목 현상이 발생하지 않도록 하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 일시적 데이터나 핵심 엔지니어링 매개변수를 모니터링하여 수렴을 판단할 때입니다. GPU 네이티브 솔빙을 처음 구현한 이후로 전체 시뮬레이션 프로세스를 GPU에서 수행할 수 있도록 노력하고 이 분야에서 지속적으로 개선해 왔습니다. 이와 함께 저희 팀은 GPU 성능을 지속적으로 최적화했습니다. 예를 들어, 2406에서 Coupled Flow 솔버를 GPU에서 최대 10% 더 빠르게 만들었고 파이프라인에서 Coupled Energy를 사용하는 경우에 대한 개선 사항이 더 많습니다.

 이를 하드웨어 개선 사항과 함께 적용하면, 원래 출시 이후 GPU의 결합 소프트웨어/하드웨어 속도가 최대 4배까지 향상되는 것을 볼 수 있습니다!

GPU 기반 Simcenter STAR-CCM+가 산업계에 도입됩니다.

 최근 Realize Live Europe 이벤트에서 우리는 1개, 2개가 아니라 3개의 자동차 OEM이 워크플로를 GPU로 옮기는 이점을 발표했습니다.

 자동차 분야만 혜택을 보는 것은 아닙니다. 예를 들어 Trek Bicycle은 Simcenter STAR-CCM+를 사용하여 GPU를 사용하는 방법을 논의했으며 , 연소 분야에서는 Siemens Energy와 협력하여 산업용 연소 시스템 설계를 위한 GPU의 이점을 보여주었습니다 .

GPU 에서의 CFD - 2년이라는 짧은 시간에 걸친 완벽한 혁신

 첫 번째 릴리스 이후 2년이라는 회오리 바람 속에서 우리는 GPU 가속 CFD의 경계를 진정으로 넓혔습니다. CFD에서 GPU의 역할이 기존 워크플로를 계속 방해할 것이라는 점에는 의심의 여지가 없으며, Simcenter STAR-CCM+가 원활한 전환을 촉진할 것입니다.

기다리지 말고 지금 당장 GPU에서 첫 번째 CFD를 시작하세요!

 따라서 GPU를 시도하고 GPU 가속 CFD의 이점을 활용하기에 지금보다 더 좋은 때는 없었습니다. Simcenter STAR-CCM+를 사용하면 단일 Power Session Plus 라이선스로 무제한 CPU 또는 GPU에서 실행할 수 있습니다. 다른 CAE 코드와 달리 이는 계층화 된 가격 책정이 없고 GPU 유형에 따라 비용이 달라지지 않는다는 것을 의미합니다.

 STAR-CCM+ GPU에 대해서 더 알아보고 싶으시면, 캐디언시스템으로 문의주세요.