数値流体力学（CFD）シミュレーションの規模と複雑さが増大する中、航空宇宙業界から自動車業界に至るまで、さまざまな業界でハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）が重要な役割を果たすようになっています。従来、HPCは、強力な中央処理装置（CPU）を活用して複雑なCFDシミュレーションを実行していましたが、優れた並列処理機能を備えていることで人気を集めたGPUが、こうしたシミュレーションへの取り組み方を一変させています。
当社は、GPUの機能を証明するために、流体シミュレーションソフトウェアであるAnsys Fluentを使用して、さまざまな標準的な数値流体力学（CFD）ベンチマークモデルをGPU上でテストしました。Supermicro社のAS-8125GS-TNHR（8基のNVIDIA H100 Tensor Core GPUを搭載したサーバ）上で解析したモデルは2種類です。1つは内部流れを持つ2,400万セルのガスタービン燃焼器モデルで、もう1つは外部空力シミュレーションを目的とした5,000万セルの自動車モデルであり、1基、2基、4基、そして8基のGPUを使用して両方のモデルを解析し、速度向上と効率を測定しました。
H100 GPU上での両モデルの並列化による速度向上と効率向上8基のGPUでの低下は、8基のGPU構成としてはモデルが小さすぎるためである。使用したバージョンは2024 R2プレビュー版である。
GPUによって強化されたシミュレーションの利点
Ansys Gateway powered by AWSをはじめとするクラウドベースのプラットフォームでも、GPUへ移行することで以下のようなさまざまな利点を得ることができます。
- 効率性：GPUは、多くのタスクを同時に処理することで、特に大規模で複雑なモデルの計算時間を短縮します。
- コスト効率：このホワイトペーパーでは、従来のCPUではなくNVIDIA GPUでシミュレーションを実行することで、大幅なコスト削減効果が得られることに焦点を当てています。
- 環境への配慮：GPUは、より少ないエネルギー消費で高負荷な計算を行うことで、持続可能性の目標達成をサポートします。
実際の影響と将来の展望
エンジニアは、Amazon EC2などのプラットフォームでNVIDIA H100およびA100 Tensor Core GPUなどのGPUを利用することで、より多くの設計反復を処理し、迅速なイノベーションを推進するとともに、製品の品質を向上させることができます。この強化された計算能力により、開発を加速させ、競争力のある柔軟性の高い製品をより迅速に市場に投入できるようになります。
Ansys Gateway powered by AWS上で動作させたAnsys Fluent GPUソルバーの並列化による速度向上（A100およびA10 GPUを使用し、2024 R1 Fluentで3つのケースを実行）。
つまり、特にCFDシミュレーションにおいて、GPUアクセラレーテッドコンピューティングを利用すれば、シミュレーションの効率、コスト、および環境責任の面で大きな進歩を遂げることができるのです。
NVIDIA社およびSupermicro社と共同で作成したアプリケーションの概要に関する分析の全文はこちらからご覧いただけます。
