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SimulationNumerische Simulation profitiert vom HPC

Berechnungsmodelle werden immer größer – aber die Zeit zur Bearbeitung immer knapper. Dabei nimmt der Anteil der reinen Berechnungszeit bei der gesamten FE-Analyse einen immer größeren Stellenwert ein. Ursache dafür sind umfangreichere Computersimulationen, um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen. Um effizient zu arbeiten, bietet sich der HPC-Einsatz an.

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Simulation: Numerische Simulation profitiert vom HPC

Im Falle einer strukturmechanischen Analyse ist heute beispielsweise die Kenntnis der maximal auftretenden Materialspannungen im Bauteil sehr wichtig, um Aussagen über die Lebensdauer treffen zu können. Dies führt dazu, dass in Bereichen hoher Spannungskonzentrationen eine sehr feine Vernetzung erforderlich ist. Dadurch steigt die Anzahl der Unbekannten im resultierenden Gleichungssystem erheblich an, was zu deutlich längeren Rechenzeiten führt.

Insgesamt betrachtet soll die Modellbildung der Realität möglichst nahe kommen. Dabei spielt auch die Detaillierung der verschiedenen physikalischen Probleme eine sehr große Rolle. Folglich müssen für ein realistisches Berechnungsmodell alle physikalischen Einflussgrößen mit einbezogen werden. Dies führt in aller Regel zu nichtlinearen Berechnungsaufgaben, welche nicht mehr nur ein einmaliges Lösen des entstehenden Gleichungssystems zur Folge haben, sondern die mit iterativen Lösungsverfahren hundert- oder sogar tausendfach berechnet werden müssen. Was wiederum zu immensen Rechenzeiten führt. Gleiches gilt für die Berechnung von Parametervariationen (Robust Design Optimization) und für Optimierungsaufgaben.

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All diese Anforderungen führen zu einem wesentlich höheren numerischen Aufwand bei der Berechnung. Um Rechenzeiten von mehreren Tagen zu vermeiden, ist das High Performance Computing (HPC) eine wichtige Strategie bei der Erhöhung der Effizienz. Durch die parallele Bearbeitung der Berechnungen auf mehreren Prozessoren bieten HPC-Anwendungen enorme zeitliche Vorteile. Beispielsweise wird die Berechnungsaufgabe auf einer Mehrprozessor-Workstation oder einem Compute Cluster mit allen dort verfügbaren Prozessorkernen gleichzeitig gelöst. Die dafür notwendigen DMP-Solver (Distributed Memory Parallel) für strukturmechanische Anwendungen wurden mit der Version 14.0 der Simulationssoftware Ansys nochmals deutlich leistungsfähiger. Neben den DMP-Solvern von Ansys Mechanical ist auch ein entsprechendes Betriebssystem erforderlich. In der Windows-Welt steht hier der Microsoft HPC Server 2008 zur Verfügung, der speziell für parallelisierte Software-Applikationen entwickelt wurde. Aus der Linux-Ecke werden die Betriebssysteme Suse und Red Hat eingesetzt. Damit bei einer parallelen Berechnung die einzelnen Prozessorkerne und Cluster-Knoten miteinander kommunizieren können, wird für den Datenaustausch das Message Passing Interface (MPI) eingesetzt.

Simulation: Numerische Simulation profitiert vom HPC

Der Workflow eines Ansys-HPC-Jobs lässt sich wie folgt beschreiben: Für das Pre- und Postprocessing der Berechnung wird gewöhnlich eine leistungsfähige Windows-Workstation verwendet. Das vorbereitete Berechnungsmodell wird dann von diesem Client auf einen Multi-Core-Server oder einen HPC-Cluster geschickt, dies erledigt der Ansys Remote Solve Manager (RSM). Der RSM holt auch die Ergebnisdaten zurück und dient als Queing-System. Dadurch lassen sich beispielsweise mehrere Jobs starten, die dann sequenziell abgearbeitet werden. Bei vielen Cluster-Umgebungen werden auch sogenannte Load-Sharing-Systeme wie PBS oder LSF eingesetzt. Um die Vorteile solcher Systeme auch für Ansys nutzbar zu machen, sind diese Systeme mit dem RSM koppelbar.

Hauptspeicher muss ausreichend konfiguriert sein
Hinsichtlich der Hardware-Anforderungen gilt: Für die effiziente Nutzung der DMP-Solver in Ansys 14.0 sind gut ausgestattete Multi-Core-Server oder Compute Cluster erforderlich. Damit das partitionierte Gleichungssystem je Prozessorkern optimal abgearbeitet werden kann, muss der Hauptspeicher des Rechners ausreichend konfiguriert sein.

Festplatten Systeme: HPC-Berechnungen sind immer mit sehr großen Datenmengen verbunden. Damit ein möglichst schneller Datenfluss stattfinden kann, empfehlen sich immer lokale Festplatten, am besten mit Raid-0-Konfiguration, da dadurch keine Datenspiegelungen stattfinden.

Simulation: Numerische Simulation profitiert vom HPC

Prozessorarchitektur: Die neueste Intel-Architektur der Xeon-E5-2600-Prozessorfamilie (Sandy Bridge) wird von Ansys 14.0 bereits unterstützt. Der wesentliche Vorteil dieser neuen Prozessorgeneration liegt nicht mehr in einer höheren Taktrate – da sind die Grenzen schon ziemlich erreicht. Viel wichtiger ist dagegen, dass diese neuen 8-Kerne-CPUs eine Befehlssatzerweiterung erfahren haben. Die Advanced Vector Extension (AVX) ermöglicht bei bestimmten Applikationen nahezu eine Verdoppelung der Rechenleistung. Außerdem können durch diese erweiterte Floating Point Unit jetzt 256 statt der bisher möglichen 128 bit verarbeitet werden. Dadurch sind mehrere Rechenbefehle gleichzeitig adressierbar, was besonders bei der Matrix-Faktorisierung des Sparse Matrix Solvers von Ansys Mechanical zum Tragen kommt. Durch den von Intel bereitgestellten MCL-Compiler (Math Core Library) konnte diese Technologie in Ansys 14.0 umgesetzt werden, so dass bei diversen Benchmarks eine Leistungssteigerung von bis zu 65 Prozent erzielt wurde.

Seit Ansys 13.0 können auch GPUs für HPC-Berechnungen genutzt werden. Unterstützt wird die 20-er-Tesla-Baureihe von Nvidia unter 64 bit für Windows und Linux. Durch die sogenannten CUDA-Bibliotheken von Nvidia ist es möglich, einen Software-Code wie Ansys relativ schnell und effizient anzubinden. Somit werden bei einem parallelen Ansys-Job sowohl CPU als auch GPU verwendet. Seit Ansys 14.0 können nun auch die Gleichungslöser im Distributed Memory Mode (DMP) genutzt werden. Die Grafik oben zeigt den Vergleich bei einem 8-Kerne-Berechnungslauf von Ansys Mechanical. Bei der Hardware-Konfiguration mit GPU ist eine Leistungssteigerung um den Faktor 1,6 gegenüber der Konfiguration ohne GPU gemessen worden. Bei einer Tesla-2075-GPU lassen sich Modelle mit bis zu 10 Millionen Freiheitsgraden noch effizient berechnen. Ein weiterer entscheidender Vorteil bei dieser Konfiguration lässt sich durch das Lizenzmodell von Ansys erzielen. Im Vergleich zum Einsatz von Ansys Mechanical auf einer 2-Kerne-CPU muss lediglich 38 Prozent mehr investiert werden, um bei einem Beispielprojekt die fünffache Leistung auf einer 8-Kerne-CPU plus GPU zu erhalten.

Cadfem GmbH, Grafing bei München Tel. 08092/7005-0, http://www.cadfem.de

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