工程模擬跨行業應用，以加速產品開發。模擬用于檢查飛機、汽車和建筑物的安全性，確保您的手機隨時隨地都有信號，并最大限度地擴大新款電動汽車的行駛范圍。它減少了對昂貴且耗時的物理測試的需求，并使工程師能夠更快地迭代改進設計。
遺憾的是，運行復雜的模擬也需要大量的高性能計算（HPC）資源，并且會耗費大量時間。
Luminary Cloud, 一 NVIDIA Inception?程序面向初創公司的成員，從一開始就利用最新的云和 NVIDIA GPU 技術進行開發，從而消除組織的計算負擔并加速這些模擬。
在本文中，我將討論在各行各業中更廣泛地采用模擬所面臨的挑戰，以及 Luminary Cloud 如何使用最新的云和 NVIDIA GPU 加速計算來應對這些挑戰。我還將討論與Joby Aviation的真實案例研究。
計算流體動力學的挑戰
在計算流體動力學（CFD）領域，復雜的模擬塑造了工程和科學進步的未來，但仍然存在一些挑戰，阻礙了廣泛采用。
近期調查重點介紹了以下挑戰：
- 模擬周轉時間：典型的 CFD 項目可能需要大量時間：數周（36.2%）、數月（22.3%）或連續（24.5%）。
- 模擬魯棒性：CFD 軟件中期望的主要改進包括模擬魯棒性、自動網格能力、準確性和良好的價格性能比。
- 模型準備：在某些情況下，設置 CFD 模擬可能需要幾個月的時間。不足的模型準備是一項重大挑戰（44%）.
- 成本：?50% 的非用戶認為高昂的許可成本是采用 CFD 軟件的主要障礙。預算限制是切換軟件最具挑戰性的因素。
加速模擬
GPU 的加速處理能力在量子計算、氣候科學、金融工程和人工智能領域開辟了新的視野。其遠-reaching 應用使企業能夠實現比僅使用 CPU 的處理速度快 up to 1K 倍的處理速度。
CFD 是一個特別受益于 NVIDIA GPU 加速計算能力的領域，與基于 CPU 的傳統計算相比，其加速超過 30 倍。有關更多信息，請參閱 NVIDIA GPU 加速驅動的計算流體動力學革命。
云端的 HPC
CFD 面臨的挑戰之一是對 HPC 資源的訪問。支持工程開發計劃的計算資源很少是固定不變的。在設計周期期間，模擬需求會在階段和程序之間達到峰值或下降。這會導致計算能力效率低下，在階段之間保持空閑狀態，并延遲在設計階段等待資源的模擬工作。
云提高了速度和敏捷性，因為分布式用戶可以在需要時輕松訪問強大的 HPC 資源。利用云的彈性還使公司能夠正確調整其日常 HPC 資源，從而提高成本效率并縮短時間到市場。
云資源還使公司能夠利用內部可能無法提供的 NVIDIA GPUs 等最新硬件。SaaS 方法可以增強協作，因此分布在全球的多個用戶可以訪問模擬，而無需低效的數據傳輸、同步或單獨專用許可證。
Luminary Cloud 的解決方案
Luminary Cloud 是一種多物理解決方案，目前支持用于流體流動物理的 CFD 和用于熱管理的 conjugate heat transfer (CHT).該公司通過開發一種新型 computer-aided engineering (CAE) 工具，同時解決了上述挑戰。其基于云的 SaaS 平臺隨時準備重新定義計算工程的格局，提供前所未有的近乎實時的工程體驗。與使用協作式文檔編輯軟件非常相似，Luminary Cloud 的平臺為客戶提供了一個無縫交互的平臺。
Luminary Cloud 基于 AI 的工程設計 copilot Lumi AI 可減少工程師在設置和模擬方面花費的時間，以便他們可以將更多時間用于分析和優化。例如，Lumi Mesh Adaptation 通過智能調整計算網格來取代傳統的繁瑣網格生成步驟，從而提高準確性和效率。
Luminary Cloud 專門構建了 CAE 平臺，以利用多節點 NVIDIA GPU 加速計算。 其他 CAE 工具是為多節點 CPU 集群構建的，而現在，這些工具的一個子集正在被移植以使用 NVIDIA GPU 加速。
那么，當 GPU 和云計算技術革命結合在一起時，會發生什么情況呢？它們形成了一種強大的組合，其價值超過其各個部分的總和。通過將 GPU 分配引入廣泛使用的云服務 (例如 Google Cloud)，您的企業可以提高產品的工作流程效率，同時受益于根據獨特預算定制的適應性強的即用即付定價。
其中一個突出特征是并行（多 GPU 和多節點）運行的閃電般快速的模擬，極大地減少等待時間，并使工程師能夠專注于真正重要的事情：在時間和成本限制內實現設計目標。Luminary Cloud 相比傳統方法，速度提高了超過 100 倍。
在 Luminary Cloud 的演示中，他們并行運行了 20 個模擬，每個模擬都使用具有 40M 個控制體積 (CVs) 的網格，并使用少量 GPUs 在不到兩分鐘的時間內完成。Luminary Cloud 還使用 40 個 NVIDIA A100 GPUs 在起飛期間使用 150M CVs 在完整的飛機幾何圖形上運行了穩態 Reynolds 數平均值 Navier-Stokes (RANS) 計算，大約在七分鐘內完成！同樣的計算也需要 2–3K 個核心在 6–8 小時之間完成。
該工具采用自動 GPU 分配的形式，易于使用，確保針對每個任務優化資源，從而進一步提升吞吐量的這一飛躍。
案例研究：Joby 航空
Joby Aviation 提供了一個真實示例，展示了 Luminary Cloud 平臺和 NVIDIA GPUs 的組合功能。Luminary Cloud 平臺使 Joby 能夠快速評估新設計，并只追求最有前景的概念。
“您可以在幾分鐘內完成完整的飛機配置并運行。這讓您獲得了前所未有的置信度。您可以快速說出‘是的，這將會或不會工作’，”explained Joby 首席空氣動力學專家 Gregor Miki? 解釋道。
NVIDIA GPUs 的計算能力在加快獲得見解方面發揮著關鍵作用，但 Luminary Cloud 的前端和后端工具套件也加速了預處理和后處理。
例如，Joby Aviation 必須對飛機的配件部件進行快速迭代。速度對于認證過程中的風險管理至關重要。在認證過程中，如果等待一個月的時間來進行必要的重新設計，可能會延遲監管機構的批準，并最終導致收入增長。盡管時間緊迫，但使用傳統的計算流體力學（CFD）工具通常需要幾個月，因為預處理步驟復雜且計算時間長。
幸運的是，通過使用 Luminary Cloud，Joby Aviation 能夠以 10 倍的工程師工作效率完成任務。
率先推出電動空中出租車的潛在回報是巨大的，Luminary Cloud 很自豪能夠支持 Joby 開發和引入這項技術。
基于云的 CAE 優勢
Luminary Cloud 的解決方案應該在 CAE 領域的任何人都可以關注。它提供了新穎的實時工程體驗，促進了高度交互的模擬，從而顯著加快工程流程。Luminary Cloud 還提供了一系列建模方法，從 RANS 到 wall-modeled, large eddy simulation (WMLES)，以便您可以根據項目的時間限制選擇合適的準確度級別。
Luminary Cloud 的系統專為加快并行模擬速度而設計，縮短等待時間，使工程師能夠高效處理復雜任務。其用戶友好型界面，類似 Google Docs，注重簡單易用，確保提供無干擾的體驗。
通過選擇 Luminary Cloud，您不僅可以提高生產力，還可以探索計算工程的新前沿，所有這些都由 Google Cloud 中提供的最新技術提供支持。借助 NVIDIA GPUs 的強大組合和 Google Cloud 提供的一系列優勢，Luminary Cloud 為計算工程提供了獨特而強大的選擇。
如需了解有關 Luminary Cloud 的更多信息，請參閱 High-Performance Computing for Realtime Engineering 解決方案簡介。您還可以在 NVIDIA Developer Forums 中更深入地了解加速計算。
了解 NVIDIA Inception?計劃如何通過免費福利和支持幫助初創公司創新和增長。
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