Für Beobachter der EDA-Märkte besteht eine leicht zu übersehende Chance für neues Wachstum. Heutzutage stammen rund 50 % der EDA-Umsätze von System- und nicht von Halbleiterunternehmen, von Rechenzentren bis hin zu Automobil, Luft- und Raumfahrt, Energie und anderen. In den meisten dieser Branchen hängt das gesamte Systemdesign sowohl von mechanischen und anderen multiphysikalischen Optimierungen (Aerodynamik, Spannung, Wärme, Elektromagnetik usw.) als auch vom elektronischen Design ab. Die multiphysikalische Analyse hat bereits Einzug in das Halbleiterdesign gehalten, zum Beispiel in der thermischen Analyse und dem Management von gehäuseinternen bis hin zu systeminternen Bauteilen unter Verwendung der Computational Fluid Dynamics (CFD) für die Kühlanalyse. Kurz gesagt, die Multiphysik schlägt eine Brücke zwischen dem Entwurf elektronischer Systeme und dem Gesamtsystementwurf, da sie für die Unterstützung der Energieerzeugungs-, Luftfahrt- und Automobilmärkte von entscheidender Bedeutung ist. Wie beim Chip-Design werden die Systemprobleme in diesen Bereichen immer schwieriger und erfordern von den Lösungsanbietern aktive und kontinuierliche Innovationen, um den modernen Designanforderungen gerecht zu werden. Cadence nutzt die Synergien zwischen EDA- und Multiphysik-Expertise und behauptet, dass die Millennium-Plattform einen atemberaubenden Leistungsschub für die Multiphysik-Analyse bietet, Probleme im industriellen Maßstab in Stunden statt Wochen löst und große neue Wachstumschancen eröffnet.

Ein schneller CFD-Leitfaden für Laien

CFD simuliert die Strömung einer Flüssigkeit (Flüssigkeit oder Gas) um/durch mechanische Strukturen wie Leiterplatten, Flugzeuge, Gasturbinen und Autos. Ohne CFD müssen diese Messungen an Prototypen, beispielsweise in Windkanälen, durchgeführt werden, ein teurer und zeitaufwändiger Prozess. Mit CFD können Ingenieure nach links verschieben (ein bekanntes Konzept in EDA), um die Leistung eines digitalen Zwillings im Vergleich zu simulierten Flüssigkeitsströmen zu untersuchen.

Simulationen basieren auf der Navier-Stokes-Differentialgleichung, die über diskrete Netze abgebildet wird, um numerische Lösungen zu ermöglichen. Netze sind für feinere Abstände um kritische Zonen herum und für gröbere Abstände an anderen Stellen konzipiert und bestehen üblicherweise aus vielen Millionen Elementen. Zu den Faktoren, die bei der Lösung über das Netz hinweg berücksichtigt werden, gehören Druck und Temperatur sowie die Viskosität, da alle Flüssigkeiten in der Nähe von Grenzen langsamer fließen. Kompressibilität kann wichtig sein, wenn man Akustik oder Mach-Geschwindigkeiten berücksichtigt; Turbulenzen sind ein weiterer Faktor bei hohen Geschwindigkeiten. Diese Faktoren haben einen ausreichenden Einfluss auf Netz- und Lösungsmethoden, sodass CFD eine Familie von Technologielösungen bereitstellen muss.

Turbulenzen sind die Bedingungen, die am schwierigsten genau zu simulieren sind. Die heute in der Industrie am weitesten verbreitete Technik entwickelt statische Mittelwerte, eine schwache Näherung für ein dynamisches Phänomen, das in der Reiseflughöhe, jedoch nicht während des Aufstiegs oder Sinkflugs, eine genaue CFD um einen Flugzeugflügel liefern kann. Eine andere Technik namens Large Eddy Simulation (LES) kann viel genauer und dynamischer modellieren, ist jedoch in der Berechnung teurer, sodass eine umfassende Turbulenzmodellierung mithilfe eines digitalen Zwillings unpraktisch ist. Daher beschränkten sich kritische Analysen auf die reale physikalische Modellierung mithilfe von Prototypen in Windkanälen, was effektiv, aber zu umständlich ist, um Tausende von Szenarien zur Optimierung zu untersuchen.

Trittfrequenz-Autorität in CFD und LES

CFD ist ein Fachgebiet mit hoher Expertise und langer Geschichte. Werkzeugabteilungen und oft auch Produktteams sind mit Heerscharen von Doktoranden besetzt. Algorithmen für Netze und Löser haben sich zusammen mit der Software erheblich weiterentwickelt und entwickeln sich natürlich weiter. Mit anderen Worten: Dies ist eine Domäne, in die ein EDA-Unternehmen anorganisch eintreten muss.

Cadence startete hier im Jahr 2021 mit einer Reihe von Akquisitionen. Dazu gehört NUMECA mit starken Vernetzungs- und Solver-Technologien und einem etablierten Ruf bei Schiffs- und Turbomaschinenanwendungen. Kurz nachdem Cadence Pointwise übernommen hatte, verfügte das Unternehmen über eine nachgewiesene Stärke in der CFD-Vernetzung und etablierte sich in den Märkten Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung. Ende 2022 erwarben sie Cascade Technologies, ein Stanford-Spinout mit überzeugender Technologie für LES. Durch diese Akquisitionen hat Cadence eine Reihe erstklassiger Technologien und CFD-Experten aufgebaut und seine etablierte Stärke in anderen Aspekten der Multiphysik weiter ausgebaut. Aber es scheint, dass sie damit noch nicht aufgehört haben.

Die Industrie wünscht sich dringend eine höhere LES-Leistung für eine genauere Modellierung digitaler Zwillinge. Beispielsweise fließen 50 % der von einem Auto verbrauchten Energie in die Überwindung des Luftwiderstands, was sich direkt auf den Kraftstoffverbrauch von Verbrennungsmotoren oder die Reichweite von Elektrofahrzeugen auswirkt. Designer benötigen digitale Zwillinge, um Tausende von Betriebsbedingungen zu simulieren, um die vielen kleinen Verbesserungen zu finden und zu optimieren, die sie an der Fahrzeugstruktur zur Reduzierung des Luftwiderstands vornehmen können. Wie ist Cadence diesem Bedarf gerecht geworden?

Cadence Millennium M1 und der Fidelity LES Solver

CFD ist sehr parallelisierbar, daher besteht eine naheliegende Lösung darin, einen Job über viele Server-/CPU-Cluster hinweg auszuführen. Dies war bereits auf großen CPU-Farmen oder Supercomputern möglich, aber die Kosten werden unerschwinglich, wenn komplexe LES-Algorithmen über sehr große Netze mit Experimenten über Tausende von Durchläufen ausgeführt werden. Die Überwindung dieser Hürde war einer der Treiber für die Entwicklung von Millennium M1, dem ersten GPU-basierten Beschleuniger von Cadence.

Cadence verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Hardwarebeschleunigung über mehrere Generationen der Palladium- und Protium-Plattformen zur Hardwareverifizierung. Sie haben die Design-, Betriebs- und Lieferkettenprobleme für den Aufbau dieser Plattformen ausgearbeitet und eine Infrastruktur für den Cloud-basierten Zugriff aufgebaut. (Alle Plattformen, einschließlich Millennium, können auch für die Analyse vor Ort erworben werden.) Die Ausweitung dieses Fachwissens auf eine GPU-basierte Plattform ist sowohl naheliegend als auch brillant. Mit einem Schlag können sie CFD-Simulationen beschleunigen (obwohl sie sicher einige Zeit gebraucht haben, um dorthin zu gelangen 😀). Das Hinzufügen neuer generativer KI-Methoden zur Design- und Analyseerkundung führt ihrer Aussage nach zu einer bis zu 100-fachen Auswirkung auf das Design in Bezug auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bei deutlich geringerem Stromverbrauch im Vergleich zu massiver CPU-Server-Parallelität. Die Hardwarebeschleunigung durch das Hardware-Know-how von Cadence in Kombination mit der GenAI-Expertise der EDA- und CFD-Teams zeigt die Synergie, die erforderlich ist, um die zuvor erwähnte aktive und kontinuierliche Innovation bereitzustellen.

Die Entwicklung von CFD-Algorithmen war ebenfalls sehr aktiv. Die Software ist von Grund auf so konzipiert, dass sie GPU-nativ ist. Die Problemvorbereitung für die Analyse umfasst die Low-Touch-optimierte Netzgenerierung. Und es gibt neue numerische Methoden, um eine hohe Stabilität in LES-Simulationen sicherzustellen (normalerweise anfällig für unphysikalisches Verhalten bei der Turbulenzmodellierung).

Diese Funktion ist heute für die CFD-Multiphysik-Modellierung in der Cloud oder vor Ort verfügbar.

Millennium ist nicht nur für CFD gedacht

Es liegt auf der Hand, dass ein GPU-basierter Beschleuniger mehr können sollte, als CFD zu beschleunigen. Es könnte Finite-Elemente-Analysen wie Spannung, thermische Diffusion und Elektromagnetik beschleunigen. Es kann auch generative KI ausführen. Aber warum nicht einfach eine der riesigen Hyperscaler-GPU-Banken zu diesem Zweck nutzen? Ein Grund liegt für mich einfach in der Verfügbarkeit und Latenz im Wettbewerb mit Chatbots und kreativen Bild-Apps. Ebenso ist es kaum zu glauben, dass eine anwendungsspezifische Feinabstimmung zusätzlich zu LLM-Modellen für den Massenmarkt die hohe Komplexität, hohe Genauigkeit und domänenspezifischen Anforderungen moderner EDA- und Multiphysik-Software erfüllen könnte. Die Lösung ist dedizierte Hardware, die über die Cloud oder in lokalen Installationen zugänglich ist.

Es wird sehr interessant sein zu sehen, welche Möglichkeiten Millennium sowohl für das Elektronikdesign als auch für die Multiphysik in Zukunft bieten wird. Sie können mehr erfahren KLICKEN SIE HIER.

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• Quelle: https://semiwiki.com/artificial-intelligence/341331-cadence-claims-the-cfd-high-ground-with-a-new-gpu-based-accelerator/