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  • jmkim0110

[ScaleX] 클라우드 고성능 컴퓨팅이란?? 2편 HPC 사용사례

지난 호에서 Cloud HPC에 대해 알아보았다. 이번 호에서는 R&D 및 엔지니어링을 위한 일반적인 HPC 사용 사례에 대해 알아보고자 한다.


Common HPC use cases for R&D and Engineering


고성능 컴퓨팅은 엔지니어, 과학자, 연구원에게 실제 문제를 디지털 방식으로 해결하는 새로운 방법을 제공하므로 물리적으로 테스트하기 위해 값비싼 프로토타입을 제작할 필요가 없습니다. 전산 과학 및 공학 또는 컴퓨터 지원 공학이라고도 하는 계산 집약적 분석 및 시뮬레이션의 사용은 항공우주 및 방위, 자동차, 지구 과학, 에너지, 생명 과학, 제조 등 거의 모든 산업으로 확대되었습니다. 실제 상품을 만드는 것과 관련된 산업. 실무자가 더 빠른 속도로 새로운 발견으로 이어지는 새로운 응용 프로그램을 개발함에 따라 전산 과학 및 엔지니어링의 미래는 계속해서 새로운 사용 사례로 성장할 가능성이 높습니다. HPC는 위에서 언급한 업계의 다음 사용 사례와 관련이 있는 경우가 많습니다.



항공우주 산업

운송 또는 우주 탐사를 위한 새로운 항공기를 설계하고 제작하려면 HPC를 사용하여 거의 모든 구성 요소를 최적화해야 합니다. 양력과 추진력을 최대화하는 것부터 항력과 무게를 최소화하는 것까지 현대적인 R&D 노력은 더 많은 사람이 이용할 수 있도록 항공 여행을 더욱 안전하고 효율적으로 만드는 데 중점을 두고 있습니다. HPC는 일반적으로 공기 역학, 구조적 강성, 무게 및 발사 궤적(일명 탄도학)의 모든 것을 디지털 방식으로 테스트하는 데 사용되므로 임무 성공 확률이 그 어느 때보다 높아집니다. 항공우주 연구 및 개발의 현재 추세에는 수직 이착륙, 도시 항공 이동성, 전기화, 초음속 및 극초음속, 저붐 및 자율 시스템이 포함됩니다. 최근에는 디지털 시뮬레이션을 위한 HPC 접근성이 높아짐에 따라 우주 여행 및 우주 기반 산업의 상용화가 그 어느 때보다 효율적이 되었습니다. 더 빠른 속도와 지속 가능성이 우선시되므로, 항공우주 HPC 새로운 차량 추진제 및 재료 개발에 중요한 역할을 할 것이라는 점은 의심할 여지가 없습니다. 위성 및 기타 우주 인프라 발사는 저궤도(LEO), 달, 화성에 대한 임무를 실현 가능하고 경제적이며 안전하게 만들기 위한 R&D의 주요 초점으로 부상했습니다.


자동차 산업

오늘날의 자동차, 트럭, 기타 휠 차량만큼 세밀하게 조정된 R&D 및 엔지니어링을 받는 소비자 제품은 거의 없습니다. 전 세계적으로 수십억 대의 차량이 운행되고 있는 상황에서 자동차 성능과 효율성의 최적화는 오늘날 시장에서 경쟁력을 갖추는 데 매우 중요합니다. 보다 편안하고 안전하며 환경 친화적인 운전을 만들기 위해 더 나은 드라이브 트레인, 섀시, 안전 시스템, 새로운 전기화 및 자율 시스템을 구축하려는 경쟁에서 자동차 제조업체와 공급업체 사이에서 HPC 사용이 널리 퍼져 있습니다. 일반적인 예 자동차 HPC 전산유체역학(CFD)을 사용하여 엔진 연소를 개선하고 시각적 매력과 공기역학을 위해 차체와 휠 곡률을 최적화하는 등 미학과 편의성에도 사용됩니다. 다양한 재료의 음향적 영향과 사출 성형 및 주조 방법도 대량 생산이 시작되기 전에 디지털 방식으로 테스트됩니다. 차량의 자율성과 연결성이 향상됨에 따라 엔지니어들은 복잡한 환경을 안전하게 탐색하는 데 필요한 많은 센서, 안테나 및 반도체를 시뮬레이션하고 있습니다. 배터리 전원에 대한 화학 반응을 열역학적 특성과 함께 테스트하여 과열을 방지하고 결함으로 인한 잠재적인 리콜을 방지할 수 있습니다. 더 많은 신규 참가자가 생산 차량 테스트를 시작함에 따라 가상으로 수행되는 충돌 테스트에서 구조 분석을 위해 유한 요소 분석(FEA) 또는 유한 요소 모델링(FEM)을 사용하는 데 HPC 사용이 증가하고 있습니다. 이를 통해 완벽하게 작동하는 차량을 충돌시키기 위해 값비싼 장비를 구입하거나 임대할 필요성을 줄여 궁극적으로 비용을 절감하고 생명을 구할 수 있습니다.


에너지 산업

지난 100년 동안 전 세계 에너지 수요는 꾸준히 증가했으며 더 많은 국가가 급속히 현대화함에 따라 발전, 저장 및 배전 분야에서 새로운 혁신이 필요할 것입니다. 컴퓨팅은 화석 연료를 찾고 추출하는 데 사용되는 방법을 개선하는 것부터 전력망의 효율성을 개선하는 것까지 다양한 목표를 가지고 에너지 부문에서 광범위한 의미를 갖습니다. 현대 컴퓨팅이 지질 측량에 도입되기 전에는 유전 발견이 침습적이었던 반면, 현대 3D 지진 모델링 기술은 영향을 최소화하고 훨씬 더 정확했습니다. 전 세계 에너지 생산 및 소비의 대부분이 화석 연료(석탄, 석유, 천연 가스 및 기타 가스 포함)에서 나오므로 엔지니어들은 환경 외부 효과를 최소화하고 육상 및 해상을 포함한 이러한 시스템의 출력을 최대화하기 위해 열심히 노력해 왔습니다. -해안 석유 추출. 의심할 여지없이 새로운 청정 에너지원을 개발해야 할 필요성으로 인해 HPC에너지 풍력, 파도, 태양광 및 소규모 핵융합이나 핵융합과 같은 새로운 에너지원 개발을 위한 솔루션입니다. 새로운 지속 가능하고 재생 가능한 에너지원으로 전환함에 따라 이러한 에너지 시스템은 변동성 및 에너지 저장 기간에 맞게 최적화되어야 합니다. 기상학자와 과학자가 사용하는 많은 일반적인 기상 모델은 이제 오픈 소스이며 에너지 회사(및 기타 여러 산업)가 기상 변동성을 더 잘 예측하고 대응하는 데 도움이 됩니다. 엔지니어가 물리학 또는 화학 에너지 반응을 시뮬레이션해야 하는지 여부에 관계없이 더 깨끗한 내일을 위한 새로운 솔루션을 가상으로 구축하고 테스트하는 데 사용할 수 있는 다양한 소프트웨어가 있습니다.


생명 과학 산업

혁신 가속화의 가장 주목할만한 사례 중 하나는 유전체학 연구를 통해 HPC가 의약품, 의료기기, 맞춤형 의약품과 같은 제품에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. 생명 과학 및 이와 관련된 다양한 연구 개발 분야에서는 환자 결과를 획기적으로 개선할 수 있는 치료법, 백신 및 약물에 대한 새로운 가능성으로 이어지는 막대한 양의 데이터가 생성되었습니다. 과학자와 연구자들이 의존하는 생명과학 분야의 HPC 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 처리하고 인체를 개인의 고유한 생물학까지 더 잘 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 클라우드에서 주문형 HPC에 액세스하면 조직과 연구 조사에서 쉽게 세포 및 분자 수준에서 시뮬레이션과 모델링을 수행하여 질병과 치료법이 인체에 어떤 영향을 미칠지 예측할 수 있습니다. HPC의 이점을 활용하는 일반적인 분석에는 게놈 서열 분석, 분자 역학, 약동학, 유체 역학, 결정화, 단백질 접힘, 컴퓨터 및 양자 화학이 포함됩니다. 유연한 클라우드 리소스에 대한 액세스가 증가함에 따라 선도적인 제약 회사는 시험 시간을 단축하여 약물 발견과 출시 시간을 모두 가속화할 수 있습니다. 의료 및 제약 회사는 디지털 시뮬레이션을 사용하여 실패한 임상시험 횟수와 비효과적인 약품 제제 수를 줄여 R&D 효율성과 효율성을 높일 수도 있습니다. 많은 병원에서 디지털 변혁 계획이 진행되면서, 디지털 기록 보관(생물정보학)과 전산 연구의 사용은 점차 늘어나는 규모를 충족하기 위해 유연하고 안전한 리소스에 점점 더 의존하게 될 것입니다. 전문화된 최신 클라우드 기능을 활용함으로써 의사와 연구원은 이전에는 접근할 수 없었던 생명을 구하는 솔루션을 계속해서 발견할 수 있습니다.


제조 산업

인더스트리 4.0은 현대 제품 회사와 공급업체가 신제품을 시장에 출시하는 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 스마트 팩토리에서 연결된 장치에 이르기까지 제품 수명 주기의 모든 수준에서 디지털화는 설계자와 엔지니어에게 중요한 제품 특성을 추적할 수 있는 디지털 스레드를 제공합니다. 이 디지털 스레드는 첫 번째 프로토타입이 만들어지기 오래 전에 시작되는 경우가 많습니다. 이는 HPC를 사용하여 가장 작은 구성 요소까지 디지털 프로토타입을 제작하고 테스트함으로써 가능합니다. 이렇게 하면 생산이 시작될 때 기업은 제품이 예상대로 작동할 것이라는 확신을 가질 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 소비재(CPG), 중공업, 전자 제품 및 대량 생산이 필요하거나 제조 비용이 많이 드는 거의 모든 종류의 제품에서 볼 수 있습니다. 엔지니어는 다중 물리학, 이산 요소(DEM), 유체 역학(CFD) 및 유한 요소 방법을 사용하여 시뮬레이션을 수행하는 경우가 많습니다. 이러한 전문 분석을 통해 특정 제품의 구조적 무결성, 열 관리, 성능(또는 고장)에 대한 더 나은 이해를 제공하고 제조 프로세스를 자동화할 수 있는 방법을 예측하는 데 도움이 됩니다. 적층 제조(3D 프린팅), 디지털 트윈, 사물 인터넷(IoT)과 같은 새로운 제조 기술이 온라인에 등장하면서 HPC 제조 제품 품질, 안전, 공장 효율성을 확보하기 위해 어디에 투자해야 할지 예측하는 사례가 늘어나고 있습니다. 제조 회사는 컴퓨팅 요구 사항이 다양하고 대규모 팀과 프로젝트를 위해 특정 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 유연한 액세스가 필요하기 때문에 클라우드 HPC를 사용하면 고유한 이점을 얻을 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 더 나은 제품을 만드는 것 외에도 고객 만족도를 높이고 보증 위험을 줄이는 것 외에도 기업은 프로세스를 검토하고 프로세스를 보다 지속 가능하고 안전하며 효율적으로 만들 수 있는 방법도 검토하고 있습니다.

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