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Neue Anwendungsfelder für Simulation

11. Mai 2020, 09:30 Uhr   |  Andrea Gillhuber


Fortsetzung des Artikels von Teil 1 .

Microservices und Hyper-Skalierung

Simulation kommt in vielen Bereichen zum Einsatz. Bei Windkraftanlagen lässt sich beispielsweise  die Windströmung an den Rotorblättern simulieren.
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Simulation kommt in vielen Bereichen zum Einsatz. Bei Windkraftanlagen lässt sich beispielsweise die Windströmung an den Rotorblättern simulieren.

Wir werden auch Fortschritte im Bereich ‚Microservices für die Simulation‘ sehen. Hier werden die Hauptteile der Sim-ulation, zum Beispiel Geometrie, dann Meshing, gefolgt von Solver und schließlich der Nachbearbeitung – von einem monolithischen Prozess zu dedizierten separaten Teilen transformiert. Die für die Simulation erforderlichen Schritte sind dabei unabhängig voneinander. Anstelle eines einzelnen Prozesses werden viele Services wie zum Beispiel für die Geometrie, das Meshing, den Solver und das Post-Processing bereitgestellt; diese können dann von verschiedenen Produkten verwendet werden, die über APIs (Application Programming Interfaces) miteinander kommunizieren und auf Cloud-Computing-Plattformen wie Microsoft Azure oder AWS skalierbar ausgeführt werden können. Das Ergebnis ist eine bessere Zugänglichkeit, mehr Flexibilität und eine bessere Wiederverwendbarkeit, um viele verschiedene Aufgaben zu lösen. Mithilfe der APIs können Nutzer von Simulationen beispielsweise Tools eines Unter-nehmens mit den Systemen anderer Unternehmen zu einer offenen Plattform verbinden.
Eine der größten Herausforderungen für Nutzer bei vielen Softwaretypen ist die Laufzeit. Sie fordern zunehmend schnellere Laufzeiten. Simulation ist hier keine Ausnahme, der Fokus darauf wird sich aber deutlich verstärken. 

Eine Möglichkeit, die Laufzeit zu verbessern, liegt im Parallel-Computing. Im Laufe der Zeit hat Parallel-Computing viele verschiedene Formen angenommen. So hat es sich von Shared Memory Processing (SMP) über Message Passing Interface (MPI) bis hin zu feinkörniger GPU-basierter Parallelität und aufgabenbasierter Parallelität entwickelt. Die Idee für Hyper Scale ist, dass wir alle Formen von Algorithmen auf Supercomputern nutzen. Wenn Anwender Hyper-Scale-Simulationen ausführen können, werden sie wahrscheinlich in der Lage sein, Simulationen in wenigen Minuten oder Stunden durchzuführen, die zuvor möglicherweise 10.000 Stunden in Anspruch genommen hätten. 
In diesem Bereich gibt es noch viel zu tun. 2020 wird zu früh sein, um eine Hyper-Skalierung in dem beschriebenen Ausmaß zu sehen. Innerhalb des nächsten Jahrzehnts können wir aber definitiv damit rechnen.

Vorausschauendes und robustes Design

Im Bestreben, Effizienz und Kosteneinsparungen zu erzielen, haben viele Hersteller und Dienstleister Over-Engineering beseitigt und sich stattdessen auf ein minimalistisches Design konzentriert. Wo 10 cm Asphalt für eine Autobahn benötigt werden, werden genau 10 cm verwendet und nicht 20 cm wie in der Vergangenheit ‚nur für den Fall‘ üblich. Das Problem ist, dass bei allen Materialien Abweichungen auftreten. Das heißt, die Berechnung des erforderlichen Asphaltvolumens kann von Projekt zu Projekt unterschiedlich ausfallen: 10 cm Asphalt würden zwar in einem Fall genügen, in einem anderen aber nicht.
Robustes Design durch Simulation adressiert solche Unsicherheiten und wird in diesem Jahr verstärkt eingesetzt werden. Das Verwenden von Simulationen zur Bewertung der Materialien und zur Berechnung der Unsicherheit verhindert sowohl die Über- als auch Unterentwicklung von Produkten und Dienstleistungen. Während ein Sicherheitsfaktor von 500 % zu hoch und damit ineffizient wäre, lassen 100 % keinen Spielraum für Materialschwankungen. Basierend auf unterschiedlichen Informationen, läge der Sicherheitsfaktor für robustes Design beispielsweise bei 110 %.

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1. Neue Anwendungsfelder für Simulation
2. Microservices und Hyper-Skalierung
3. Digitalisierung der physischen Welt
4. Neue Anwendungsbereiche durch ­Simulation

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