Ansys FluentのためにGPUのフルパワーを解き放つ（パート3）

このブログシリーズのパート1とパート2では、Ansys FluentのGPUソルバーを使用して、自動車の外部空力、一般的な層流、共役熱伝達など、いくつかのユースケースにおける速度の向上について取り上げました。

パート3では、2024年の最新ユースケースをご紹介します。数値流体力学（CFD）シミュレーションにGPUを使用することにより期待できる、大幅な高速化とエネルギー節約など、様々なGPUのハードウェアオプション、多様な複雑さのモデルを取り上げます。

Ansys Customer PortalからAnsys FluentのGPUソルバーの最新バージョンをダウンロード

最新バージョンのFluent GPUソルバーの最新ユースケース

Fluent GPUソルバーが2023年にリリースされて以降、毎年新機能を導入してきました。2024年には、以下の機能を導入しました。

• AMD GPUハードウェアのサポート
• 不連続インターフェースとスライディングメッシュ
• 詳細なStiff Chemistry Solver
• 分散相モデル（DPM）
• 非圧縮性ソルバーと圧縮性ソルバー
• 遠方境界条件
• 音響解析：Ffowcs Williams-Hawkings法

これらの新機能により、さまざまな応用が可能となり、高度な燃焼や外部空力解析などが可能になります。従来のFluentソルバーと同様の精度でありながら、解決速度が飛躍的に向上し、消費電力を低く抑えることができます。

「Ansys 2024 R2: Ansys Fluentの新機能」のオンデマンドウェビナーで最新のソフトウェアアップデートの詳細をご覧ください。

フルホイール多段圧縮機を8時間未満で解析

GPUハードウェアにより、セル数が膨大な場合でも、複雑なシミュレーションを非常に高速に実行できるようになりました。図1のユースケースでは、メッシュサイズ約5億セルの3.5段フルホイール360度圧縮機を解析しました。このケースでは12基のNVIDIA A100 Tensor Core GPUを使用し、2024 R1で利用可能な新しいスライディングメッシュ機能と強化されたラージエディシミュレーション（LES）数値処理を行いました。

従来、フルホイール圧縮機シミュレーションの実行は、1年に数回実行することを検討するような大がかりな計算であり、完了までに数週間または数ヶ月の時間を必要としていました。今では、GPUハードウェアのパラレルパフォーマンスとFluent GPUソルバーの最新機能を活用すれば、1日の勤務時間内に結果を得ることができます。

航空機の着陸装置の外部空力解析を10.5倍スピードアップ

このユースケースでは、基本的な着陸装置（RLG）モデルを使用します。これは、2010年6月に開催されたBANC（Workshops on Benchmark Problems for Airframe Noise Computations）の第1回および第2回で発表されたもので、10年以上前からよく知られているモデルです。このユースケースの重要な点は、支柱と車輪上の乱流がノイズだけでなく、抗力を発生させるという点です。比較的単純な形状であるにもかかわらず、乱流は大きな剥離と発達した後流構造を有しており、両者ともシミュレーションで適切に捉えることは容易ではありません。

このシミュレーションのための合計メッシュ数は1,440万個の多面体セルです。非定常として実行し、フルスケール解像ラージエディシミュレーション（LES）を利用しました。4基のNVIDIA L40 GPUを使用してFluent GPUソルバーで実行したこのシミュレーションは、120個のIntel® Xeon® Gold CPUコアで実行したCPU構成と比較して10.5倍も高速でした。

さらに、このユースケースでは、解析結果は実験データとも見事に一致しました。平均圧力係数は2つのタイヤの正線で計算しました。GPUの結果は実験データと非常に良好に一致しています。

図5: GPUの結果は前輪（左）および後輪（右）の実験データと非常によく一致している

2400万セルの空力騒音モデルを12時間未満で解析

空気騒音のシミュレーションは、多くの相互作用レベルを含むメカニズムによって引き起こされる複数の騒音要因が存在する可能性があるため、非常に複雑で高コストになる場合があります。音響ノイズの発生と伝播には固有の非定常的な性質があるため、従来の並列CPUコンピューティングハードウェア上でこの種のシミュレーションを実行するには数日から数週間かかることもめずらしくありません。ここで、FluentのネイティブGPUソルバーを利用すると、使用するGPUの種類と数に応じて、シミュレーションの所要時間を桁違いに短縮することができます。

図6と図7に示す解析では、よく知られたFfowcs Williams-Hawkings (FW-H)モデルを使用し、Fluent GPUソルバーで低圧軸流ファンの空力騒音シミュレーションを行いました。総セル数2,420万のこのケースは、8基のNVIDIA L40 GPUを使用して約11時間実行されました（ファンロータ1回転あたり約1.5時間、必要な回転数は7から8回転）。 

図6は、乱流剥離によりロータから発生する渦構造を示しています。この乱流は、運動するブレードによる圧力変動とともに、ファンの純音性騒音と広帯域雑音の特徴を示しています。また、図7に示すように、実験データとの良好な一致も見られます。

120コアのベースラインCPUシステムでこのシミュレーションを実行すると、通常は完了までに数日かかります。GPUを活用して解析を実行することで、設計調査を強化し、最適化と効率性を向上させることができます。

ソルバーの精度について: Fluent GPUソルバーと実験

CFD解析における速度向上の価値は明白ですが、結果が正確でない場合や実験データとうまく一致しない場合は、価値があるとは言えません。Fluentは、正確なソルバーと物理モデルで高く評価されており、2022年のFluent GPUソルバーのリリース以降、Ansysは広範な精度の妥当性確認を行ってきました。この妥当性確認は、GPUの結果と実験データが良好に一致することを示しています。

詳細な妥当性確認ベンチマークについて、2024 R2妥当性確認のホワイトペーパーをご覧ください。

GPUで電力、エネルギー、コストを削減

GPUが大幅な速度向上をもたらすことは大きなメリットです。設計サイクルの反復と長さにプラスの影響を与え、市場投入までの全体的な時間を短縮することができます。しかし、GPUの電力コストとエネルギーコストについてはどうでしょうか。Ansysは、GPU構成とCPU構成の両方の消費電力とハードウェアコストを把握するための調査を実施しました。

図8のグラフに示すように、CPU構成とGPU構成の両方について、50,000の時間ステップで、DrivAerの2億5000万セルの外部空力解析をLESにより実行しました。この解析から、このモデルを実行するためのGPUハードウェアコストは、CPUハードウェア上で同じモデルを実行する場合と比較して、9倍の費用対効果があり、エネルギー効率が33倍向上することがわかります。

GPUの電力、エネルギー、時間の削減は非常に重要で大きなメリットです。Ansysでは、NVIDIAとAMD GPUの両方をサポートしているため、高速コンピューティングを幅広く利用できます。クラウドベースのHPCソリューションも優れた選択肢となるでしょう。現在、クラウドおよびHPC向けに以下のソリューションを提供しています。

• Ansys HPC
• Ansys Cloud

また、以下のベンダーと提携しています。

• Microsoft Azure
• Amazon Web Services (AWS)
• Super Micro Computer, Inc.

汎用GPUコンピューティングへの移行に伴い、CFDのステップは変化しつつあり、Ansysはそれを先導しています。GPUが利用しやすくなり、より高速なワークフローとコスト削減のためにGPUを採用する企業が増えている中、他社に後れを取らず、早期に投資することが重要です。Ansysのパートナーとなることで、信頼できるソフトウェアを活用できます。当社は速度と精度について継続的に厳格なベンチマークを行い、R&Dチームは最高のCFDソフトウェアソリューションを提供することに注力しています。

また、リアルタイムコンピュータ支援エンジニアリングにおけるデジタルツイン活用のために、NVIDIAアクセラレーションライブラリ、人工知能フレームワーク、OmniverseテクノロジーのリファレンスワークフローであるNVIDIA Omniverse Blueprintを初めて採用し、Ansysのソフトウェアでリアルタイムかつインタラクティブな物理現象の可視化を実現しています。これにより、1200倍の高速シミュレーションとリアルタイム視覚化の実現が可能になりました。

詳細情報はこちら

Fluent GPUソルバーを初めて使用する場合は、Ansys Innovation Spaceで無料の学習コースをご利用ください。 

AnsysヘルプサイトのFluent GPUソルバーのページにアクセスしてください。

Fluent GPUソルバーの妥当性確認に関するホワイトペーパーは、こちらからダウンロードできます。

さらに質問がある場合は、Fluent GPUソルバーのFAQページをご覧ください。