将CAE应用程序迁移到云变得越来越容易

如今,人们已经很好地理解了主要的云障碍,并且大多数障碍已经得到解决,并且云资源的访问和使用变得像内部桌面系统一样容易。

沃尔夫冈·根茨(Wolfgang Gentzsch)和布拉克·耶尼尔(Burak Yenier)

当我们于2012年开始使用我们的UberCloud实验来吸引竟彩篮球师时’将CAE应用到云中,这样的实验平均花费了三个月的时间,失败率约为50%。虽然云‘on-boarding’到那时,该流程已经广为人知,但仍未解决主要且耗时的障碍,例如按需软件许可证,数千兆字节的数据传输,安全问题,缺乏云专业知识以及对云资产失去控制。

Turbomachinery 差价合约 GUI。 Turbomachinery 差价合约 GUI。

2015年,基于我们从之前的100多个云实验中获得的经验,当我们引入基于Linux Docker容器的新颖UberCloud软件容器技术并将其应用于竟彩篮球CAE工作流程时,我们达到了一个重要的里程碑。云实验团队’这些高性能计算(HPC)容器的使用大大改善了实验时间,并将实验时间缩短到了几天。如今,人们已经很好地理解了主要的云障碍,并且大多数障碍已经得到解决,并且云资源的访问和使用变得像内部桌面系统一样容易。由于有了这一进展,现在平均CAE云实验大约需要三天,失败率为0%。

计算和实验之间的整体波高程比较。开尔文尾波即使在船后方一艘船上的长度也能准确解决。 计算和实验之间的整体波高程比较。开尔文尾波即使在船后方一艘船上的长度也能准确解决。

我们的第五届年度概要介绍了HPC云中的13种选定的技术计算应用程序。像它的前辈一样,今年’该版本选自UberCloud实验的一部分精选项目,并由惠普,英特尔和英特尔再次赞助 数字竟彩篮球。该纲要是与更广泛的竟彩篮球界共享云实验结果的一种方式。它刚刚发布,现在可用于 下载。在下文中,我们简要总结了五个CAE云实验,以演示云在竟彩篮球和科学应用中的强大功能。所有云实验均得到UberCloud专业服务专家的支持。

使用涡轮机械CFD进行Kaplan涡轮流动模拟

这项云实验涉及水电和可再生能源领域的应用。可利用的水电潜力仍然有很多机会:现有的水力发电站有旧的废弃涡轮机,现有堰上的新水力发电站或新地点的新水力发电站。 Kaplan水轮机内部的流动模拟是使用CFD支持OpenFOAM的Turbomachinery 差价合约模块计算的。流动模拟及其分析对于验证涡轮机能量参数,涡轮机形状优化和涡轮机几何形状变化非常重要。

壁切应力鼻腔壁处的应力分布(上图)和使用流线显示的速度信息(下图)。这些分布显示为使用简化面罩的仿真(左)以及仿真(其中鼻腔在鼻孔处被截断)。 鼻腔壁剪切应力分布’墙(上面板)和使用流线显示的速度信息(下面板)。这些分布显示为使用简化面罩的仿真(左)以及仿真(其中鼻腔在鼻孔处被截断)。

该项目团队的最终用户是来自GROFFENG(自由竟彩篮球师GRoup)的Martin Kantor和LubošCFD支持部门的Pirkl提供了Turbomachinery 差价合约。在由UberCloud支持的冰岛Advania数据中心HPCFLOW Cloud(由Aegir Magnusson和Jon Tor Kristinsson代表)上进行了仿真。

表1:仿真持续时间

电脑 1,000次迭代[分钟]
本地系统(1个核心) 90
云(2核) 80
云(4核) 34
云(20核) 20 

集装箱船的可操纵性

此UberCloud实验#201的目的是验证重叠网格用于直接锯齿形测试的可行性,方法是使用“appended”KRISO集装箱船(KCS)模型通过云上的NUMECA 优步云容器实现。在此实验期间,使用了由NUMECA International S.A.包装的商业CFD软件FINE / Marine。所有仿真均在最新的软件版本6.2上运行,该软件具有更高的鲁棒性。同时,目标是通过UberCloud Inc.和NUMECA提供的HPC Cloud资源加速仿真。

男性人体模型上方的局部比吸收率(SAR)分布。 男性人体模型上方的局部比吸收率(SAR)分布。

该项目团队#201由来自德国柏林技术大学海事系统动力学系的最终用户Xin Gao组成。软件和资源提供者是比利时NUMECA International的Aji Purwanto,技术专家是德国NUMECA 竟彩篮球的Sven Albert。

气流的CFD模拟

在该云计算实验中,使用西门子模拟了不影响鼻呼吸的患者鼻腔内的气流’Microsoft Azure云中专用计算群集上的STAR-CCM +软件容器。由于文献中发现的有关必要网格分辨率的信息差异很大(1到800万个单元),因此进行了网格独立性研究。此外,还测试了两种不同的流入模型。但是,这项研究的主要重点是基于云的HPC在鼻呼吸数值评估中的可用性。

项目团队由Charit的专家团队组成é德国柏林大学医院:Jan Bruening,Leonid Goubergrits博士和Thomas Hildebrandt博士;提供STAR-CCM +的软件提供商Siemens(以前称为CD-adapco);云提供商Microsoft Azure及其UberCloud STAR-CCM +容器。

植入式平面天线仿真

对于此案例研究,已在云中进行了平面倒F天线(PIFA)的设计修改和调谐,并通过将可植入天线放置在ANSYS人体模型的皮肤组织内进行了研究。评估了植入式PIFA的共振,辐射和比吸收率(SAR)。使用基于有限元方法(FEM)的ANSYS HFSS(高频结构仿真器)进行了仿真。 ANSYS HFSS已包装在UberCloud软件容器中,并已移植到具有256GB RAM的40核服务器。这些模拟比本地16核台式工作站快四倍。该项目团队由位于加利福尼亚州桑尼维尔的Ozen竟彩篮球团队和提供在OzenCloud中运行的ANSYS HFSS容器的UberCloud专业服务团队组成。

研究药物引起的人心律失常

斯坦福大学团队与达索系统合作èmes SIMULIA开发了心脏的多尺度三维模型,可以预测药物引起的致命性心律失常的风险。该项目团队为“活体心脏模型”添加了多种功能,例如高度详细的细胞模型,以及区分组织内细胞类型和计算心电图(ECG)的能力。该模型的关键补充是所谓的Purkinje网络。它呈现出树状结构,并负责通过心室壁快速分配电信号。它由可自我激发的起搏器细胞组成,在心律不齐的发展中起主要作用。包含Purkinje网络是模拟心律不齐的基础。该模型现在能够弥合细胞水平的药物作用与患者在器官水平所经历的混沌电传播之间的差距。

图5:基线情况(无药物)和应用奎尼丁后的电活动变化。药物应用后,电传播变得混乱,表明奎尼丁产生心律不齐的高风险。 图5:基线情况(无药物)和应用奎尼丁后的电活动变化。药物应用后,电传播变得混乱,表明奎尼丁产生心律不齐的高风险。

项目团队由Dassault Syst斯坦福大学生活问题实验室的Francisco Sahli Costabal和Ellen Kuhl教授组成èmes SIMULIA与Tom Battisti和Matt Dunbar一起提供Abaqus 2017软件和支持,冰岛Advania数据中心HPCFLOW Bare Metal Cloud(由Aegir Magnusson和Jon Tor Kristinsson代表),并由UberCloud支持提供新颖的HPC容器技术以简化Abaqus云访问和使用。由Bill Mannel和Jean-Luc Assor代表的Hewlett Packard Enterprise赞助了这项成功的云实验。

有关更多信息,请访问UberCloud,网址为: TheUberCloud.com下载 the 2018 Compendium.

Wolfgang Gentzsch是UberCloud的总裁兼联合创始人。 Burak Yenier是UberCloud的联合创始人兼首席执行官。

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