[ScaleX] Finite Element Analysis with Cloud-Based High-Performance Computing

Enhancing Engineering Precision with FEA Simulation at Cloud Scale

By  Sandeep UrankarJune 11, 2024 (원문보기)

The Importance of Finite Element Analysis in Engineering

유한 요소 해석(FEA)은 엔지니어링에서 없어서는 안 될 도구로 자리 잡았습니다. 이를 통해 전문가들은 제품이 실제 환경에서 받는 힘, 진동, 열과 같은 물리적 영향을 어떻게 견디는지 예측할 수 있습니다. 하지만 복잡한 시뮬레이션을 수행하는 데 필요한 연산 능력은 오랫동안 한계로 작용해 왔습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 클라우드 고성능 컴퓨팅(HPC)이 등장하면서 상황이 변화하고 있습니다. HPC는 확장 가능하고 즉시 사용 가능하며 비용 효율적인 연산 능력을 제공하여 FEA의 가능성을 한층 더 확장하고 있습니다.

이번 블로그에서는 FEA와 클라우드 HPC의 시너지 효과를 깊이 탐구하며, 이 조합이 어떻게 산업을 혁신과 효율성의 새로운 시대로 이끌고 있는지를 살펴봅니다.

Understanding Finite Element Analysis

유한 요소 해석(FEA)은 다양한 조건에서 구조와 시스템의 물리적 거동을 예측하고 분석하는 정교한 계산 기법입니다. FEA는 먼저 하중이 가해지지 않은 상태에서 고체의 형상을 정의한 후 초기 응력장, 탄성 상수, 열팽창 계수, 체적력 분포 등의 요소를 고려합니다. 또한 경계 조건을 통해 고체의 경계에서 변위나 하중을 지정합니다.

FEA의 핵심 원리는 가상 일의 원리로, 이는 평형 상태를 나타내는 편미분 방정식에서 도함수를 적분 형태로 변환하여 변위, 변형률, 응력을 계산할 수 있도록 합니다. 이 방법은 동적 문제, 다양한 응력-변형률 법칙, 그리고 큰 형상 변화를 처리하는 데 적응력이 뛰어납니다. 본질적으로, 가상 일의 원리는 외력이 가상 변위에서 수행한 일이 내부 응력이 가상 변형률에서 수행한 일과 같다는 것을 의미합니다. 이는 복잡한 평형 문제를 보다 다루기 쉬운 형태로 변환하여 수치적으로 해결하기 쉽게 만들어 줍니다. 또한, 다양한 하중 유형과 경계 조건을 처리할 수 있는 견고한 틀을 제공합니다.

FEA를 구현하려면 변위장을 이산화해야 합니다. 즉, 고체 내부의 특정 이산 점(노드)에서 변위를 계산한 후, 이러한 절점 값 간의 보간을 통해 고체 내부의 다른 지점에서 변위장을 결정합니다. 이 보간 방식의 선택이 중요한데, 예를 들어 2절점 요소에서는 선형 보간을, 3절점 요소에서는 2차 보간을 사용할 수 있습니다.

유한 요소법에서는 이 보간된 변위장을 가상 일 방정식에 대입하여 강성 행렬과 힘 벡터를 형성합니다. 강성 행렬은 고체의 탄성 특성, 형상, 보간 함수 및 절점 위치에 따라 결정됩니다. FEA 과정에서는 각 요소의 강성 행렬과 요소력 행렬을 개별적으로 정의한 후, 이를 합산하여 전체 강성 행렬을 구성합니다. 마지막으로 수치 적분 기법(예: 구적법)을 이용하여 각 요소의 강성 행렬에 대한 적분을 계산합니다. 이 단계에서는 적분 영역을 매핑하고 요소 강성 행렬에서 형상 함수의 도함수를 계산하는 과정이 포함됩니다.

FEA에 대한 더 자세한 내용을 알고 싶다면 solidmechanics.org에서 확인할 수 있습니다.

Commercial Finite Element Analysis Solutions vs Open Source Solutions

FEA(유한 요소 해석) 소프트웨어의 역사는 1940년대 항공기 구조 계산 방법이 개발되면서 시작되었습니다. 이후 1960년대에는 NASA가 NASTRAN을 개발하면서 FEA가 보다 접근하기 쉬운 기술로 발전했습니다. 그 이후로는 컴퓨팅 성능의 발전과 복잡한 재료 및 물리 현상에 대한 이해가 깊어지면서 상용 및 오픈소스 FEA 도구가 빠르게 확산되었습니다.

오픈소스 FEA 소프트웨어가 성장한 주요 이유는 비용 효율성과 지속적으로 발전하는 사용자 및 개발자 커뮤니티입니다. 컴퓨팅 자원이 더욱 접근하기 쉬워지고 시뮬레이션을 통한 개념 검증이 중요한 역할을 하게 되면서, 엔지니어와 연구자들은 라이선스 비용 없이 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있는 오픈소스 옵션을 찾고 있습니다. 또한, 커뮤니티 내에서 지식과 솔루션을 공유하는 문화가 확산되면서 혁신이 촉진되고, 고급 시뮬레이션 기능이 보다 많은 사람들에게 개방되고 있습니다.

Rescale은 최신 클라우드 제공업체와 통합된 다양한 FEA 소프트웨어 라이브러리를 제공합니다. 예를 들어:

• Abaqus는 고도의 비선형 FEA를 위한 소프트웨어로, 실링과 같은 연성 변형체의 변형 분석에 활용됩니다.

• Ansys Mechanical은 선형 동역학 분석에 널리 사용되며, 터빈 진동과 같은 문제에 적합합니다.

• Ansys LS-DYNA는 고속 동적 이벤트를 시뮬레이션하는 데 강점을 가지며, 특히 자동차 충돌 테스트에 많이 활용됩니다.

또한 MSC Adams는 다물체 동역학(multi-body dynamics) 소프트웨어로 FEA와 결합하여 자동차, 기차, 항공기 등의 운동을 계산할 수 있습니다. 예를 들어, MSC Adams를 이용하면 다양한 운전 시나리오에서 자동차의 핸들링 및 전복 가능성을 예측할 수 있습니다.

New Developments in FEA: Hybrid FEM-NN (Finite Element Method – Neural Network)

하이브리드 FEM-NN(유한 요소법 – 신경망) 모델은 전통적인 FEM의 견고함과 신경망(NN)의 적응형 학습 능력을 결합한 최첨단 계산 물리학 기법입니다. FEM의 구조적이고 물리 기반 모델링과 신경망의 데이터 중심 적응성을 융합함으로써, 이 하이브리드 모델은 복잡한 영역에서 정확성, 효율성, 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히, 기존 방법이 계산적으로 부담이 크거나, 기저 물리법칙이 부분적으로 알려지지 않았거나 모델링이 어려운 문제를 해결하는 데 강력한 도구가 됩니다.

이 접근 방식은 PDE(편미분 방정식)에 의해 지배되는 복잡한 시스템의 모델링과 예측을 개선하기 위해 NN을 FEM 프레임워크에 통합하는 것입니다. 이를 통해 신경망을 PDE의 제약 조건을 준수하면서 학습할 수 있게 되어, 정상 상태 문제(stationary problems)와 비정상 상태 문제(transient problems) 모두에 대해 더욱 정확하고 효율적인 해를 제공할 수 있습니다.

하이브리드 FEM-NN 모델은 특히 관측 데이터를 바탕으로 계수(coefficient) 복원 및 누락된 PDE 연산자(operator) 추출에 효과적이며, 동적 및 비선형 시스템과 같은 다양한 복잡한 응용 분야에서 큰 잠재력을 갖고 있습니다.

Accelerate Finite Element Analysis with Cloud HPC

클라우드 고성능 컴퓨팅(HPC)은 FEA(유한 요소 해석)와 같은 대규모 연산 작업에 적합한 on-demand 방식의 확장 가능한 컴퓨팅 자원을 제공합니다. FEA는 거대한 행렬 방정식을 해결해야 하므로 병렬 연산 처리를 활용하면 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.

클라우드 HPC는 기존의 on-premise HPC 솔루션과 비교할 때 큰 변화를 가져옵니다. 막대한 인프라 투자 비용을 없애고, 하드웨어 조달 및 설정에 걸리는 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.

특히 Rescale과 같은 클라우드 HPC 플랫폼은 FEA 애플리케이션에 최적화된 환경을 제공하여 최상의 성능과 효율성을 보장합니다.

Scalability and Flexibility

클라우드 HPC는 on-premise 인프라와 달리 본질적으로 탄력적이며, 필요에 따라 유연하게 확장 및 축소할 수 있습니다. 이 탄력성(elasticity) 덕분에 조직은 필요할 때 추가적인 컴퓨팅 파워를 구독하여 활용할 수 있으며, 고정된 용량의 제약 없이 자원을 최대한 활용할 수 있습니다.

이러한 확장성(scalability)은 비용 효율적인 운영에 필수적인 요소이며, 조직이 필요한 만큼만, 필요한 시기에 비용을 지불하도록 함으로써 최적의 자원 관리가 가능합니다.

Enhanced Performance

최신 프로세서와 고속 네트워크를 활용하면 클라우드 HPC에서 FEA 작업이 더욱 빠르게 완료되어 설계 반복(iteration) 속도가 향상되고 제품 출시까지의 시간이 단축됩니다.

또한, 여러 개의 시뮬레이션을 동시에 실행할 수 있는 병렬 처리 기능은 연구개발(R&D) 프로세스를 더욱 가속화하여 혁신적인 제품 개발을 앞당기는 데 중요한 역할을 합니다.

Collaborative and Secure Environment

클라우드 플랫폼은 중앙 집중식 데이터 및 도구 접근성을 제공하여 분산된 팀 간의 협업을 원활하게 지원합니다. 이를 통해 어디서든 동일한 환경에서 작업할 수 있어 효율적인 협업과 생산성 향상이 가능합니다.

또한, 첨단 보안 기술을 적용하여 민감한 데이터를 안전하게 보호합니다. 이는 엄격한 규제 준수를 요구하는 산업에서 매우 중요한 요소이며, 클라우드 기반 환경에서도 높은 수준의 데이터 보호와 프라이버시가 유지될 수 있도록 설계되어 있습니다.

Challenges and Considerations for Finite Element Analysts and Engineering Managers

Data Management

FEA(유한 요소 해석)을 사용하는 조직은 엔지니어링 데이터와 이를 생성한 활동 간의 일관된 연결 유지에 상당한 어려움을 겪습니다. 이 연결이 끊어지면 데이터의 유용성이 창작자의 기억력에 의존하게 되며, 인력 변경 등의 이유로 해당 지식이 손실될 경우 큰 위험과 비효율성이 발생할 수 있습니다.

또한, 다기능 팀(교차 기능 팀)은 제품 개발 노력을 종합적으로 파악하기 어려운 상황에 직면합니다. 이는 조각난 데이터 저장 방식 및 부족한 공유 컨텍스트로 인해 발생하며, 팀별로 다른 시뮬레이션 도구를 사용하는 점도 데이터 공유 및 정렬을 더욱 어렵게 만듭니다.

뿐만 아니라, R&D(연구개발) 활동 중 상당수가 불필요하거나 중복된 것으로 나타나고 있으며, 이는 혁신에 실질적으로 기여하지 않는 채로 귀중한 자원을 소모하는 문제로 이어집니다. 이러한 비효율성의 주요 원인은 불투명한 제품 결정 과정에 있습니다. 설계 선택의 근거가 문서화되지 않거나 다른 팀에게 명확하지 않은 경우가 많기 때문입니다.

AI 기반 설계 및 의사 결정이 점점 가속화됨에 따라, 고품질의 추적 가능한 데이터가 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다. 이는 AI 모델의 정확성을 보장하는 핵심 요소가 됩니다.

이러한 문제를 해결하려면 R&D의 메타데이터 관리(metadata management)를 보다 통합적이고 전략적인 방식으로 접근해야 합니다. 이를 통해 현대 엔지니어링 환경에서 요구되는 빠르고 혁신적인 개발 프로세스를 효과적으로 지원할 수 있습니다.

Integration of Finite Element Analysis with Existing Workflows

클라우드 기반 고성능 컴퓨팅(HPC)을 기존의 유한 요소 해석(FEA) 워크플로우와 통합하는 과정은 적절한 접근 방식을 따르면 원활하게 진행될 수 있습니다. 클라우드 HPC를 활용하면 조직은 기존 프로세스를 크게 방해하지 않고도 향상된 성능을 경험할 수 있습니다.

클라우드 HPC 플랫폼은 주요 FEA 소프트웨어와의 호환성 및 사용 편의성을 고려하여 설계되었습니다. 따라서 엔지니어들은 익숙한 도구를 그대로 사용하면서도 클라우드의 강력한 연산 능력과 확장성을 활용할 수 있습니다.

이러한 통합은 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라, 기존 하드웨어 한계로 인해 불가능했던 보다 복잡한 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 하여 연구 및 개발(R&D)의 가능성을 확장합니다.

Cost Management 클라우드 HPC를 FEA(유한 요소 해석)에 도입할 때 비용 관리는 핵심적인 고려 사항입니다. 클라우드 솔루션은 대규모 하드웨어 투자 비용을 없애면서도 상당한 비용 절감을 제공할 수 있지만, 동시에 사용량에 따라 변동 비용이 발생할 수 있습니다.

따라서 조직은 효율적인 비용 관리 전략을 도입하여 클라우드 HPC의 장점을 극대화해야 합니다. 주요 전략에는 다음이 포함됩니다:

• 자원 사용 최적화: 필요하지 않은 계산 작업을 최소화하여 비용을 절감

• 스팟 인스턴스 활용: 특정 시점에서 저렴하게 제공되는 인스턴스를 활용하여 비용 절약

• 클라우드 제공업체의 할인 혜택 적극 이용: 장기 사용 계약이나 예약 인스턴스를 통해 비용 절감 가능

또한, 클라우드 관리 도구를 활용해 실시간 비용 모니터링 및 제어를 통해 예산을 초과하지 않도록 관리할 수 있으며, 이를 통해 클라우드 기반 FEA의 비용-효율성 분석을 명확하게 수행할 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 전략은 조직이 클라우드 기술을 경제적이고 최적화된 방식으로 활용하도록 돕습니다.

Application Management 

Rescale 플랫폼의 애플리케이션 관리 기능은 클라우드 환경에서 복잡한 엔지니어링 및 과학 애플리케이션의 배포 및 운영을 간소화하도록 설계되었습니다. Rescale을 활용하면 사용자는 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 애플리케이션을 원활하게 통합하고 최적화할 수 있으며, 다양한 클라우드 제공업체에서 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.

이 플랫폼은 상용 소프트웨어부터 오픈소스 도구까지 폭넓은 애플리케이션 지원을 제공하며, 자동 업데이트 및 강력한 버전 관리를 통해 애플리케이션을 항상 최신 상태로 유지하고 보안을 강화합니다.

또한, Rescale은 벤치마킹 기능을 통해 애플리케이션 성능을 평가하고 최적화할 수 있도록 지원하며, 사용자는 작업 부하에 가장 적합한 구성을 선택할 수 있습니다.

라이선스 관리 또한 간소화되어 소프트웨어 라이선스를 쉽게 추적하고 할당할 수 있으며, 이를 통해 규정 준수와 비용 효율성을 보장합니다.

Rescale의 직관적인 인터페이스와 강력한 오케스트레이션 기능을 활용하면 사용자는 확장, 모니터링, 자원 할당을 손쉽게 관리할 수 있으며, 엔지니어와 과학자들은 인프라 관리보다 혁신에 집중할 수 있도록 지원받습니다.

이러한 기능을 적극 활용하면 조직은 R&D 프로세스를 가속화하고, 제품 출시 시간을 단축하며, 연산 효율성을 극대화할 수 있습니다.

Real-world Applications of Finite Element Analysis

Aerospace and Defense

안전성과 정밀성이 최우선인 산업에서 클라우드 HPC 기반 FEA(유한 요소 해석)는 엔지니어들이 제트 엔진부터 항공기 전체 구조까지 복잡한 구성 요소와 시스템을 시뮬레이션하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 더 안전하고 효율적인 설계를 실현할 수 있습니다.

Energy

FEA(유한 요소 해석)은 풍력 터빈과 같은 재생 에너지원의 최대 효율과 내구성을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 클라우드 HPC의 확장성을 활용하면 다양한 환경 조건을 시뮬레이션하여 신뢰성과 성능을 보장할 수 있습니다.

Conclusion

유한 요소 해석(FEA)과 클라우드 고성능 컴퓨팅(HPC)의 통합은 엔지니어링과 설계의 새로운 시대를 열고 있습니다.

클라우드 HPC는 확장성, 속도, 비용 효율성을 갖추어 연산 집약적인 FEA 작업을 수행하는 데 최적의 환경을 제공합니다. 이러한 강력한 조합을 채택하는 산업이 증가함에 따라, 앞으로 더 혁신적인 설계, 빠른 시장 출시, 자원의 효율적 활용이 기대됩니다.

엔지니어링의 미래는 이미 시작되었으며, 그 중심에는 FEA와 클라우드 HPC의 시너지가 자리하고 있습니다.