CAE/CFD Revolution2007ｾﾐﾅｰ社長挨拶

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

～ さらなる軽量化を実現するための具体的ノウハウを紹介 ～

[email protected]

代表取締役社長

藤川泰彦

2009年

7月

主催

株式会社 ヴァイナス

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

■

設立

１９９６年３月

■

事業所（営業サポート拠点）

●本社

大阪

● 東京営業所

● 名古屋営業所

事業近況

■

資本金：

１億６０百万円

■

社員数: ４８名

■

子会社

_{VINAS USA, INC.}

( USA, CA, Sunnyvale )

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

ソフトウェア販売・サポート

プリ・ポストプロセッサ

ターボ機械CFDシステム

最適設計システム

CADインターフェイス

教育サポート

ターボ機械設計コンサルティンング

軽量化と構造最適設計コンサルティング

流体性能改善コンサルティング

CFD/CAEﾌﾟﾛｾｽ自動化

EDB（ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞDB）構築

最適設計システム構築

ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ系一般ｼｽﾃﾑ開発

数値計算高速化(ﾏﾄﾘｸｽ技術）

並列化

セキュリティ・暗号化

エンジニアリングサービス

System Development Service Design Consulting Service

事業内容

数理工学システム開発

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

特定の専門技術に特化した高度なサービス

CONVERGE

・エンジン燃焼

FINE/Turbo

TURBOdesign

・ターボ機械

TOSCA

・構造最適化

・

プリ・ポストプロセスの効率化

FieldView,

Gridgen/Pointwise,

SCULPTOR

・キャビテーション

・超臨界燃焼

CRUNCH-CFD

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

海外提携企業

VINAS USA, INC.

CA, Sunnyvale

世界最先端の専門技術をもつ企業と提携

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

エンジニアリングサービス （ES)

ターボ機械設計コンサルティンング

基本仕様と性能の決定

1D, 3D etc

流体解析＆構造解析による性能予測・改善

ﾛｹｯﾄｴﾝｼﾞﾝ･ﾀｰﾎﾞﾎﾟﾝﾌﾟ等の設計運用支援

軽量化と構造最適設計コンサルティング

自動車機器や産業機械etc

軽量化、構造強度、固有値改善

自動車

車体＆部品等の重量低減、剛性アップ

空力騒音設計

CFD解析、音源特定、 騒音低減

快適性向上

流路最適化

位相最適な流路の設計

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

VINAS Users Group Meeting (UGM) 2008

VINAS Users Conference 2008

開催日程:

2008年10月15日・16日

会場:

東京コンファレンスセンター・品川

主催:

株式会社ヴァイナス

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

社名

解析対象

ソルバ

メッシュ規模

ハードウェア・解析時間

Intelligent Light

ヘリコプター

騒音解析

(流体・音響・構造連成)

OVERFLOW

重合格子

7100万点

10240ノード

720タイムステップ

データサイズ

2.35TB

宇宙航空

研究開発機構

航空機騒音源解析

(LES)

UPACS-LES

構造格子

最大1億点

JAXA Numerical

Simulator III

広島大学

フォーミュラーカー

空力解析(LES)

FrontFlow/red-Aero

非構造格子

1億2000万要素

地球シミュレータ

/800CPU

120時間

TotalSim

レーシングカー

空力解析(定常)

OpenFOAM

ハイブリッド

3000万要素

Linuxクラスタ/48ノード

計算時間24時間

Rolls Royce

Deutschland

軸流圧縮機

性能解析(NLH)

FINE/Turbo

構造格子

900万点

Linuxクラスタ

40CPU

VINAS Users Conference

2008

発表事例より

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009



モデルサイズ（メッシュ数）が大きい

/ 微小パーツを考慮



ターゲットが高い最適設計（設計変数が多い）



高い計算精度への要求

↓



非定常・時系列変化の把握精度が高い



物理モデルが高度・複雑



時間積分の負荷が大きい（燃焼、キャビテーション、音響）

大規模計算とは

製品の高性能化の追及

現象把握精度の追及

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

大規模計算の問題

（ハードウェア）

計算サーバ設備投資の増大化

－CPU（Core）数

－メモリ

－ファイルサーバ

消費電力増加

熱の発生→冷却用の消費電力増加

設置スペースコストの増大

故障等の発生数の増加

計算規模の大型化

・

計算負荷の増大

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

大規模計算の問題

（アプリケーション）

ソルバのライセンス料金の増加

プリプロセスの人的工数増大

ポストプロセッシング(可視化）の対応困難

-読込み速度・グラフィック表示速度

-メモリオーバーフロー

繰返し計算数の増加による計算時間増加

計算規模の大型化

・

計算負荷の増大

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

大規模計算の問題

（アプリケーション）

ソルバのライセンス料金の増加

プリプロセスの人的工数増大

ポストプロセッシング(可視化）の対応困難

-読込み速度・グラフィック表示速度

-メモリオーバーフロー

繰返し計算数の増加による計算時間増加

計算規模の大型化

・

計算負荷の増大

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

弊社が提案する大規模計算システムのイメージ

・定価料金体系に基づき試算。

実売価格は未確認

・CRUNCH CFDの料金体系の有利

→

32 64 128 256 512

CPU数

300

200

100

0

運用費用

（M¥）

定価

実売価格

ハードウエア＋

VINAS製品

ハードウエア＋

一般的汎用ソフト

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

大規模計算を効率化するためのシステム

HPCサーバー

IBM製ハードウエア：

BladeCenter（

～128コア）、

iDataPlex：

（256コア～）

・CPUコア数（32、64、128、256、512、1024）



メインソルバ（CRUNCH CFD）



プリプロセッサ（Pointwise）



ポストプロセッサ（FieldView Parallel ）

当社ご提案のシステム構成例

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

運用費用試算例

（

単位

：k¥）

32

64

128

256

512

1024

5,008

9,601

19,202

32,100

61,600

121,000

719

1,284

2,568

6,686

12,954

25,470

5,727

10,885

21,770

38,786

74,554

146,470

31,400

60,200

117,800

233,000

463,400

924,200

12,000

12,300

19,650

19,650

19,650

19,650

37,127

71,085

139,570

271,786

537,954

1,070,670

17,727

23,185

41,420

58,436

94,204

166,120

CPUコア数

初期費用（参考価格）

年間費用

（電気＋空調＋スペース代）

小計

ハードウエア

製品

汎用CFDソフト定価

VINAS製品定価

（Pointwise+CRUNCH

CFD

+FieldView Parallel）

ハード＋ソフト

費用総計

ハード

＋ 汎用CFDソフト定価

ハード

＋ VINAS製品定価

ソフトウエア

年間費用

BladeCenter

iDataPlex

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

ソルバ

－特定の物理現象の把握に強いこと

（燃焼、騒音、ｷｬﾋﾞﾃｰｼｮﾝ、etc)

－ CPU数に依存しない上限固定型のﾗｲｾﾝｽ料金

プリプロセッサ

－高速グラフィック

－人に依存しない安定したメッシュ品質

／

メッシュ生成が早い

－メッシュ生成がロバストであること

ポストプロセッサ

－並列サーバー対応の可視化機能を備える

－高度なバッチ処理機能

－ サーバCPU数に依存しないﾗｲｾﾝｽ体系

HPCサーバ

－設備増設が安価

大規模CFD計算効率化

実現のための条件

不可能を可能に

低コスト運用の実現

大規模CFD計算の効率アップセミナー2009

本日はご出席ありがとうございます