nanoFluidXの概要

nanoFluidXは、複雑な運動を伴う複雑なジオメトリ内の流れを予測するための、粒子法ベースの流体力学シミュレーションツールです。

Image
nanoFluidX 製品カタログ nanoFluidXをご紹介します。nanoFluidXは、複雑な運動を伴う複雑なジオメトリ内の流れを予測するための、粒子法ベースの流体力学シミュレーションツールです。 詳細
Image
GPUのパワーを解き放て コンピューティング、大規模並列パーティクルシミュレーション、外部空力解析など、GPUのパワーを解き放とう!

Altair nanoFluidXは、弱圧縮性SPH法に基づく独自の粒子法ソリューションです。他製品にはない、シミュレーションの正確性を高めるための様々な機能が搭載されています。GPUクラスタでの使用を想定して最適化されており、非常に高速に計算を完了できます。たとえば、シャフトやギアが回転しているパワートレインシステム内のオイル掻き揚げ挙動を予測して、パワートレインシステムの個々の部品に生じる力やトルクの解析に使用できます。こうした典型的なギアとパワートレインのシミュレーションを有限体積法コードよりも桁違いに高速に処理できることに加え、形状簡略化の作業も減らすことが可能です。

利点

粒子法に基づくnanoFluidXでは、シミュレーション中に大きな変形を伴う流れ(スロッシングなど)や激しい混相流、複雑なジオメトリ内を高速に運動する流れについて、画期的かつ効率的な手法で解析することができます。

一般的な自由表面流れ

パワートレインシステム内のオイルスロッシング、開放環境の自由表面流れ、高加速度下の開放型(または閉鎖型)タンク内流れ、これらと同様の現象をシミュレートできます。

高密度比の混相流

Smoothed Particle Hydrodynamics(SPH)法を採用したことにより、計算時間を増大させることなく、高密度比の混相流(水と空気など)を難なく扱うことができます。SPH法では、流体の境界面が自然に生成されるため、追加で境界面を再構築する必要がなく、計算時間の削減につながります。

回転しているギア、クランクシャフト、接続ロッド 

さまざま種類の運動を規定できるオプションが実装されているため、回転するギアやクランクシャフト、接続ロッドを容易にシミュレートできます。また、周囲の流体との相互作用によって固体が受ける力やトルクを計測することも可能です。

タンクのスロッシング

急激な加速度が生じるとき(ブレーキや急な車線変更時)にタンクや車両にかかる力を計測できます。

GPUコンピューティング

GPUコンピューティングにより、効率の劣るCPUコンピューティングと比較してパフォーマンス面で大きな優位性が得られるほか、消費電力も節約できます。nanoFluidXは、科学技術計算の分野で急速に発展しているGPUコンピューティングテクノロジーを活用し、製品開発プロセス全体の高速化を実現する先進的な商用ソフトウェアです。

他製品との違いを示すために、実例をご紹介しましょう。粒子数1350万、回転数3000rpm、物理時間3.4秒の複雑なデュアルクラッチトランスミッション(DCT)シミュレーションを用意し、nanoFluidXとCPUベースの商用SPHコードで実行しました。CPUコードは32コアシステムを使用し、nanoFluidXはNVIDIA Tesla V100カードを4枚使用しました。その結果、CPUコードは255時間掛かったのに対し、nanoFluidXはわずか48時間でシミュレーションを完了できました。nanoFluidXはこのように530%高速であるだけでなく、消費電力も865%少なくて済みます(イメージギャラリーを参照)。

標準的な有限体積法CFDコードを使用する場合、これほど複雑な形状のモデル化すらできないことがほとんどです。モデル化できたとしても、プリプロセスに数週間も掛かる上に、計算コストも法外に高くなってしまいます。

32コアのCPUシステム(Intel Xeon E5-2665)vs. nanoFluidX(NVIDIA Tesla V100 GPUカード4枚)*消費電力は推定値です。プロセッサーのみの消費量で、周辺機器は含みません(8コアCPU=95W、Tesla V100=250W)。

シンプルなプリプロセッシング

従来的な意味でのメッシングは必要ありません。ジオメトリをインポートし、要素を選択し、粒子を生成するだけで済み、プリプロセッシングや適切なメッシュの検討に余計な時間を割く必要がなくなります。

剛体の運動

回転運動以外にも、入力ファイルで規定されている要素の軌道を扱うことができます。任意の並進運動をする固体と周囲の流体との相互作用を解析できます。

*引用されている数値は、ケースや構成に左右されます。

活用される産業

nanoFluidXは、以下の産業における活用に最適です。

パワートレイン: 回転しているギアボックス内のオイル流れのシミュレーション

自動車および航空宇宙: タンクのスロッシングシミュレーション

ハードウェア要件

nanoFluidXの開発チームが推奨するアクセラレーターは、NVIDIA Tesla V100/P100/K80です。nanoFluidXは、データセンターでの科学計算で確かな実績のあるこれらのGPUカードで詳細な検証を実施済みです。NVIDIA Tesla Mシリーズ(M40、M60)もnanoFluidXの実行に適していますが、これらのグラフィックカードは実質的に単精度浮動小数点演算の性能しかなく、倍精度浮動小数点演算はできません。

その他のNVIDIA GPUカード(QuadroシリーズやGeForceシリーズなど)も、計算性能の面では概ねnanoFluidXに適しています。ただし、これらのカードを使用した場合のnanoFluidXの正確性、安定性、総合的な性能は、開発チームとして保証できません。また現在のNVIDIA社のソフトウェア利用許諾契約(EULA)では、Teslaシリーズ以外のGPUカードを4枚以上まとめて計算リソースとして使用することは禁止されています。ご注意ください。

nanoFluidXにはダイナミックロードバランス機能も搭載されており、ハードウェア利用率を最適化できるほか、マルチノードクラスタ上での実行も可能です。

推奨ハードウェア

  • 64 GB以上のRAM

  • CPUコアとGPUデバイスは同数にしてください(GPUデバイス間のメッセージパッシングはCPUで処理されます)。ただし、結果出力などを行うための計算オーバーヘッドを確保するために、CPUコア数がGPUデバイス数をわずかに上回っているのが理想です。

  • 2TB以上のHDD空き領域

  • InfinibandまたはOmniPath接続(マルチノードシステム用)

サポートされているプラットフォーム

  • GCC4.4.7以降およびGLIBC 2.12を搭載したUnixベースの全OS(RHEL 6.x/7.xおよび互換性のあるScientific Linux、CentOS、Ubuntu 14.04/16.04、OpenSUSE 13.2など)

  • NVIDIA CUDA 8.0およびOpenMPI 1.10.2(バイナリ形式で提供)

ギャラリー

4気筒エンジンの時間平均流れ(下から見た図) 4気筒エンジンの時間平均流れ(側面図) 4気筒エンジンの時間平均流れ(正面図) 一般的なギアボックス内のオイルの瞬間飛散 1000 RPMで稼動する5速ギアボックス内のオイル分布 1000 RPMで稼動する5速ギアボックスの時間平均流れ
4気筒エンジンの時間平均流れ(下から見た図) 4気筒エンジンの時間平均流れ(側面図) 4気筒エンジンの時間平均流れ(正面図) 一般的なギアボックス内のオイルの瞬間飛散 1000 RPMで稼動する5速ギアボックス内のオイル分布 1000 RPMで稼動する5速ギアボックスの時間平均流れ
Img Img Img Img Img Img

関連するソリューション

Image
AcuSolve 産業や科学の問題を解くことのできる最先端の汎用数値流体力学(CFD)ソルバーです。ロバスト性、スケーラビリティに優れたソルバーテクノロジーが、比類のない正確さを提供します。 Overview Video | Learn More
Image
HyperMesh きわめて大規模なモデル作成が可能な高性能有限要素プリプロセッサーです。CAD形状データのインポートから、多種多様なソルバーの解析実行まで対応します。 Overview Video | Learn More
Image
SimLab SimLabは、複雑なCADアセンブリから高速かつ正確にFEモデルを生成する、プロセス主導かつフィーチャーベースの有限要素モデリングソフトウェアです。 Overview Video | Learn More
Image
SC/Tetra Software CradleのSC/Tetraは、非構造格子を用いたオールインワンの熱流体解析システムです。 Learn More
View More