革新を加速する: エンジニアリングの専門知識がAMD EPYC上で 稼働する強力な計算ツールと融合

おそらく、AMD EPYCチームでの私の役割で最も気に入っているのは、継続的な革新を通じて非常に複雑な課題を解決する素晴らしい人々に出会うことです。そのうちのいくつかは、AMD EPYC TechTalkポッドキャストシリーズを通じて配信しています。

私は最近、HexagonのVickyTsianika氏とそのような議論を行う機会に恵まれました。Hexagonは多くの業界にわたるデジタルシミュレーションツールのリーダーです。Vicky氏は、コンピュータ支援工学（CAE）用の高度なツールであり、現実世界の物理原則に基づいて効果をシミュレートするMSC NASTRAN製品ラインを担当するチームのリーダーです。こちらで全ての議論を聞くことができますが、彼女の洞察のハイライトを簡単にブログにまとめてみました。

乗り物に乗り込むとき、それが自動車であれ、飛行機であれ、その他の高度な機械であれ、乗り心地に影響を及ぼす可能性のある条件は無数に存在します。車外や車内が暑すぎないか？風が勢いを弱めたり、燃費を悪くしたり、騒音を立てたりはしていないか？路面の砂利はタイヤに十分なトラクションを与えているだろうか？

これらはありふれた問題に思えるかもしれませんが、製品開発プロセスにおいてデザイナーやエンジニアが注意深く検討しなければならない課題の一例です。自動車産業や航空宇宙産業の専門家たちは、様々な環境変化に対応できるよう、常にテストを繰り返し、設計を微調整しています。以前は、このようなシナリオの多くが物理モデルを使って開発され、テストされていましたが、時間やコストがかかる上、不正確でもありました。しかし現在このプロセスは、デジタルリアリティ企業であるHexagonが提供するツールのような、マルチフィジックス・シミュレーション・ソフトウェアによって支援されています。Hexagonは、よく知られているMSC Nastranスイートを含む、さまざまな設計・シミュレーションツールを開発しています。

「シミュレーションは、エンジニアが仮想環境の中で実験を行い、複雑な現象を探求できる仮想実験室だと考えています」と、Hexagon社のVickyTsianika氏は説明しています。

Tsianika氏は、機械工学の修士号と博士号を取得するためにギリシャから米国に渡りました。マルチフィジックスとは、流体力学、音響学、熱、電気現象など、複数の物理現象をカバーするもので、複雑な実世界のシナリオをより忠実にモデル化するために不可欠な方法です。

「それぞれの要素が設計にどのような影響を与えるかを予測するのは、本当に難しいことです。たとえ物理的なプロトタイプがあったとしても、自然の力が設計にどのような影響を与えるかを予測するのは、非常に難しいのです」と彼女は言います。

もちろん、シミュレーションや有限要素解析（FEA）ソフトウェアは、自動車業界や航空宇宙業界において画期的な存在です。様々な設計や変化する条件がどのような影響を与えるかを予測できるモデリングにより、エンジニアはより早い段階で迅速に改良を行うことができます。流体力学や構造力学のシミュレーションを通じて、組織はより迅速に、より低コストで問題を発見することができます。

一方でTsianika氏は、AIがシミュレーションソフトウェアの機能に革命をもたらしていると言います。エンジニアは、電光石火のスピードで動作し、ほぼリアルタイムで結果を出すデジタルツインを構築することができます。数秒でデータセットを探索できるため、経験豊富なエンジニアでさえ考えもしなかったような欠陥データセットや故障モードを発見できる可能性があります。

シミュレーション領域における計算需要は、使用するソフトウェアや解析の種類によって異なるとTsianika氏は言います。従来、エンジニアは複雑なアルゴリズムやシーケンシャルなタスクを処理できる強力なCPUに依存してきました。一般的なマルチフィジックスシミュレーションに関しては、シミュレーションの特定の要件に応じて、GPUを使用するかCPUを使用するかの選択肢が広がっています。

昨年12月、HexagonはAMDとの共同ケーススタディを発表し、第4世代AMD EPYCプロセッサーベースのシステム上で、MSC Nastranという構造解析アプリケーションのパフォーマンス向上を示しました。前世代のプロセッサーと比較して、特定のMSC Nastranワークロードの性能が1.5倍向上しました。

AIや計算ツールの進化は急速に進んでいますが、エンジニアは設計のテストをソフトウェアに依存するだけではいけないとTsianika氏は強調します。

「マルチフィジックスツールがどれだけ洗練されていても、人間の経験と基礎となる物理学の基本的な理解が必要です。ただボタンを押せば、100％正確な予測が得られるという期待はすべきではありません。エンジニアとして、問題に対する正しいアプローチを評価し、正確なモデルを作成し、シミュレーションを正しく設定する必要があります」

AMDでは、VickyTsianika氏やHexagonのような革新的な技術者が提供する素晴らしいツールを、世代を重ねるごとにより効率的で、より効果的で、より高性能なものにするためのハードウェアインフラを提供できることを楽しみにしています。