Ansys Fluent 소프트웨어를 위한 GPU 활용 극대화, 3부

이 블로그 시리즈의 1부 및 2부에서는 Ansys Fluent GPU 솔버를 사용할 때 자동차 외부 공기역학, 표준 층류, 복합 열 전달 등 여러 사용 사례에 대한 속도 향상 방안을 논의했습니다.

3부에서는 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션에 GPU를 활용할 때 기대할 수 있는 엄청난 속도 향상 및 에너지 절감을 비롯하여, 다양한 GPU 하드웨어 옵션과 모델 복잡성 전반에서 2024년에 사용할 수 있는 최신 사용 사례를 소개합니다.

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최신 버전의 Fluent GPU 솔버에서 사용할 수 있는 새로운 사용 사례

2023년에 Fluent GPU 솔버가 출시된 이후 Ansys는 각 소프트웨어 릴리스에서 새로운 기능을 계속해서 도입해 왔습니다. 2024년에는 다음과 같은 기능을 도입했습니다.

• AMD GPU 하드웨어 지원
• 비등각 인터페이스 및 슬라이딩 메시
• 상세 화학 반응 및 강성 화학 반응 솔버
• 이산 상 모델(DPM)
• 비압축성 및 압축성 솔버
• 원거리장 경계 조건
• 음향: Ffowcs Williams-Hawkings 방법

이러한 새로운 기능을 통해 새로운 사용 사례를 활용할 수 있으며, 사용자는 기존 Fluent 솔버와 동일한 수준의 정확도를 유지하면서 훨씬 빠른 계산 속도와 더 낮은 전력 소비 비용으로 첨단 연소, 외부 공기역학 등을 수행할 수 있습니다.

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8시간 이내에 풀 휠 다단 압축기 계산

GPU 하드웨어를 통해 엔지니어는 이제 엄청나게 많은 셀 수와 기하급수적으로 빠른 속도로 훨씬 더 복잡한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 그림 1의 사용 사례에서는 약 5억 개의 셀로 구성된 메시 크기를 가진 3.5단 풀 휠 360도 압축기 모델을 실행했습니다. 이 사례는 12개의 NVIDIA A100 Tensor Core GPU에서 실행되었으며 향상된 LES(Large Eddy Simulation) 수치로 버전 2024 R1에서 사용할 수 있는 새로운 슬라이딩 메시 기능을 활용했습니다.

풀 휠 압축기 시뮬레이션의 실행은 1년에 두 번 정도 실행하는 것을 고려할 수 있는 중요한 계산이었으며, 이를 위해서는 몇 주 또는 몇 달에 걸친 계산 시간이 필요했습니다. 이제 GPU 하드웨어의 병렬 성능과 Fluent GPU 솔버에서 제공하는 최신 기능을 활용하면 단 하루의 작업 시간 내에 결과를 얻을 수 있습니다.

항공기 랜딩 기어의 외부 공기역학 연구 속도 10.5배 향상

이 사용 사례에서는 기초적인 랜딩 기어(RLG) 모델을 활용했습니다. 이 모델은 2010년 6월에 열린 기체 소음 계산을 위한 벤치마크 문제에 대한 1차 및 2차 워크숍(BANC-I 및 BACN-II)에서 발표된 후로 10년 이상 잘 알려져 왔습니다. 이 사용 사례는 스트럿과 바퀴 위의 난류 유동으로 인해 소음뿐만 아니라 항력도 발생하기 때문에 중요합니다. 비교적 단순한 형상에도 불구하고 난류 유동에는 상당한 분리와 발달하는 후류 구조가 있는데, 둘 다 시뮬레이션을 통해 적절하게 포착하기 어렵습니다.

이 시뮬레이션은 총 메시 크기가 1,440만 개의 다면체 셀이었고, 과도 상태로 실행되었으며, 완전한 Scale-Resolving LES(Large Eddy Simulation)를 활용했습니다. 이 시뮬레이션은 4개의 NVIDIA L40 GPU가 있는 Fluent GPU 솔버에서 실행되었으며, 120개의 Intel® Xeon® Gold CPU 코어에서 실행되는 CPU 구성보다 계산 시간이 10.5배 더 빨랐습니다.

또한 이 사용 사례에 대한 실험 데이터와 매우 비슷하게 일치하는 것도 확인되었습니다. 평균 압력 계수는 두 타이어의 중간선에서 계산되었습니다. GPU 결과가 실험 데이터와 매우 비슷하게 일치하는 것이 확인되었습니다.

그림 5. GPU 결과는 앞바퀴 타이어(왼쪽)와 뒷바퀴 타이어(오른쪽) 모두에 대한 실험 데이터와 매우 밀접하게 일치합니다.

12시간 이내에 2,400만 셀 공력음향 모델 계산

공력음향 시뮬레이션은 매우 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다. 많은 상호 작용 수준을 갖는 메커니즘에 의해 트리거되는 여러 소음원이 있을 수 있기 때문입니다. 음향 소음 생성 및 전파의 본질적인 불안정성 때문에 기존 병렬 CPU 컴퓨팅 하드웨어에서 이러한 유형의 시뮬레이션을 실행하는 것은 며칠에서 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 그러나 Fluent 소프트웨어의 네이티브 GPU 솔버를 활용하면 사용된 GPU의 유형 및 수에 따라 이러한 시간을 최대 10배 이상 단축할 수 있습니다.

그림 6 및 7에 묘사된 연구에서는 잘 알려진 FW-H(Ffowcs Williams-Hawkings) 모델을 사용하여 Fluent GPU 솔버에서 저압 축류 팬의 공력음향 시뮬레이션을 실행했습니다. 총 셀 수가 2,420만 개인 이 사례는 8개의 NVIDIA L40 GPU에서 약 11시간 동안 실행되었습니다(팬 로터 회전당 최대 1.5시간, 7~8회전 필요). 

그림 6은 난류 분리로 인해 로터에서 나오는 와류 구조를 보여줍니다. 이러한 난류는 움직이는 블레이드의 압력 변동과 함께 특유의 팬 음조 및 광대역 소음을 발생시킵니다. 또한 그림 7에서 볼 수 있듯이 실험 데이터와 매우 비슷하게 일치하는 것도 확인되었습니다.

120개 코어의 기본 CPU 시스템에서 동일한 이 시뮬레이션을 실행하면 일반적으로 완료하는 데 며칠이 걸립니다. 이러한 연구를 실행하는 데 GPU를 활용하면 설계 공간 탐색을 향상하여 최적화와 효율성을 개선할 수 있습니다.

솔버 정확도는 어떨까요? Fluent GPU 솔버와 실험 비교

CFD 연구 속도를 향상하는 것은 분명히 가치가 있지만, 결과가 정확하지 않거나 실험 데이터와 비슷하게 일치하지 않는 경우에는 그 가치가 훨씬 떨어집니다. Fluent 소프트웨어는 정확한 솔버와 물리 모델로 잘 알려져 있으며, Ansys는 2022년 Fluent GPU 솔버를 출시한 이후로 광범위한 정확도 검증 연구를 수행해 왔습니다. 이러한 검증 연구에 따르면 GPU 결과와 실험 데이터 간에 매우 비슷하게 일치하는 것으로 나타났습니다.

더 많은 검증 벤치마크를 확인하려면 2024 R2 검증 연구 백서를 참조하십시오.

GPU를 사용하여 전력, 에너지 및 비용 절감 실현

GPU 속도 향상의 가치는 분명합니다. 설계 주기 반복 및 길이에 순전히 긍정적인 영향을 미쳐 전반적으로 시장 출시 시간을 단축하기 때문입니다. 하지만 GPU 전력 및 에너지 비용은 어떨까요? Ansys는 GPU 및 CPU 구성의 전력 소비와 하드웨어 비용을 모두 이해하기 위한 비교 연구를 수행해 왔습니다.

그림 8의 차트에서는 CPU 구성과 GPU 구성 모두에서 50,000개의 시간 단계로 LES를 사용하여 DrivAer 2억 5천만 셀 외부 공기역학 연구를 실행했습니다. 분석에 따르면 이 모델을 실행하는 데 드는 GPU 하드웨어 비용은 CPU 하드웨어에서 동일한 모델을 실행할 때보다 9배 더 비용 효율적이고 에너지 효율은 33배 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

GPU를 사용하면 전력, 에너지, 시간을 상당히 절약할 수 있으며, 그 이점도 분명합니다. Ansys는 NVIDIA GPU와 AMD GPU를 모두 지원하여 가속 컴퓨팅에 대한 광범위한 활용도를 제공합니다. 클라우드 기반 HPC 솔루션도 훌륭한 옵션이 될 수 있습니다. Ansys는 현재 클라우드 및 HPC 기술을 위한 다음과 같은 솔루션을 제공합니다.

• Ansys HPC
• Ansys Cloud

그리고 다음 공급업체와 협력하고 있습니다.

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

Ansys는 범용 GPU 컴퓨팅으로의 전환과 함께 CFD에서 큰 변화를 목격하고 있으며, 그러한 변화의 방향을 선도하고 있습니다. GPU가 점점 더 널리 보급되고 더 많은 기업이 더 빠른 워크플로우와 더 낮은 비용을 위해 GPU를 채택하기 시작함에 따라 최첨단 기술을 선점하고 조기에 투자하는 것이 중요합니다. Ansys와 협력하면 최고의 CFD 소프트웨어 솔루션을 제공하기 위해 전담하는 R&D 팀의 지원을 받아 속도와 정확성에 대해 엄격하고 지속적으로 벤치마킹된 소프트웨어를 사용한다는 점에서 신뢰할 수 있습니다.

또한 Ansys는 NVIDIA 가속 라이브러리, 인공지능 프레임워크 및 Omniverse 기술로 구성된 참조 워크플로우인 실시간 컴퓨터 지원 엔지니어링 디지털 트윈을 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint를 최초로 채택하여 Ansys 애플리케이션에서 실시간 상호작용 물리 시각화를 가능하게 했습니다. 이를 통해 사용자는 1,200배 더 빠른 시뮬레이션과 실시간 시각화를 달성할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 어디에서 확인할 수 있습니까?

Fluent GPU 솔버를 처음 사용하십니까? Ansys Innovation Space에서 제공하는 무료 학습 과정으로 시작해 보십시오. 

Ansys Help 사이트에서 Fluent GPU 솔버 설명서 페이지를 확인해 보십시오.

Fluent GPU 솔버 검증 백서를 다운로드하십시오.

더 궁금한 사항이 있습니까? Fluent GPU 솔버 FAQ 페이지를 확인해 보십시오.