ईडीए बाज़ारों के पर्यवेक्षकों के लिए नई वृद्धि का आसानी से अनदेखा किया जाने वाला अवसर है। आज ईडीए का लगभग 50% राजस्व सेमीकंडक्टर कंपनियों के बजाय सिस्टम से आता है, डेटासेंटर से लेकर ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस, ऊर्जा और अन्य तक। इनमें से अधिकांश उद्योगों में कुल सिस्टम डिज़ाइन यांत्रिक और अन्य बहुभौतिकी अनुकूलन (वायुगतिकीय, तनाव, थर्मल, इलेक्ट्रोमैग्नेटिक्स, आदि) पर उतना ही निर्भर करता है जितना कि इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन पर। मल्टीफ़िज़िक्स विश्लेषण पहले से ही सेमीकंडक्टर डिज़ाइन में प्रवेश कर चुका है, उदाहरण के लिए कूलिंग एनालिटिक्स के लिए कम्प्यूटेशनल तरल गतिशीलता (सीएफडी) का उपयोग करके इन-पैकेज से इन-सिस्टम थर्मल विश्लेषण और प्रबंधन। संक्षेप में, बिजली उत्पादन, एयरलाइन और ऑटोमोटिव बाजारों का समर्थन करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम डिज़ाइन और कुल सिस्टम डिज़ाइन के बीच मल्टीफ़िज़िक्स पुल महत्वपूर्ण है। चिप डिज़ाइन की तरह, इन डोमेन में सिस्टम की समस्याएं कठिन होती जा रही हैं, जिससे आधुनिक डिज़ाइन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए समाधान प्रदाताओं से सक्रिय और निरंतर नवाचार की आवश्यकता होती है। ईडीए और मल्टीफ़िज़िक्स विशेषज्ञता के बीच तालमेल का फायदा उठाते हुए, कैडेंस का दावा है कि मिलेनियम प्लेटफ़ॉर्म मल्टीफ़िज़िक्स एनालिटिक्स के लिए एक लुभावनी प्रदर्शन अग्रिम प्रदान करता है, औद्योगिक पैमाने की समस्याओं को हफ्तों के बजाय घंटों में हल करता है और बड़े नए विकास के अवसर खोलता है।
सीएफडी के लिए एक त्वरित आम आदमी की मार्गदर्शिका
सीएफडी सर्किट बोर्ड, विमान, गैस टरबाइन और कारों जैसी यांत्रिक संरचनाओं के आसपास/के माध्यम से एक तरल पदार्थ (तरल या गैस) के प्रवाह का अनुकरण करता है। सीएफडी के बिना, ये माप प्रोटोटाइप पर किए जाने चाहिए, उदाहरण के लिए पवन सुरंगों में, एक महंगी और समय लेने वाली प्रक्रिया। सीएफडी के साथ, इंजीनियर सिम्युलेटेड द्रव प्रवाह के खिलाफ डिजिटल ट्विन के प्रदर्शन का अध्ययन करने के लिए शिफ्ट-लेफ्ट (ईडीए में एक परिचित अवधारणा) कर सकते हैं।
सिमुलेशन नेवियर-स्टोक्स अंतर समीकरण पर आधारित हैं, संख्यात्मक समाधान को सक्षम करने के लिए अलग-अलग जालों में मैप किया गया है। मेषों को महत्वपूर्ण क्षेत्रों के आसपास बारीक दूरी के साथ अन्यत्र मोटे अंतराल के लिए डिज़ाइन किया गया है और आमतौर पर कई लाखों तत्वों तक चलता है। जाल के पार समाधान में विचार किए जाने वाले कारकों में दबाव और तापमान, चिपचिपाहट भी शामिल है क्योंकि सभी तरल पदार्थ सीमाओं के पास धीमी गति से प्रवाहित होते हैं। ध्वनिकी या मच गति पर विचार करते समय संपीड़न महत्वपूर्ण हो सकता है; उच्च गति पर अशांति एक अन्य कारक है। इन कारकों का जाल और सॉल्वर विधियों पर पर्याप्त प्रभाव पड़ता है कि सीएफडी को प्रौद्योगिकी समाधानों का एक परिवार प्रदान करना चाहिए।
सटीकता से अनुकरण करने के लिए अशांति सबसे चुनौतीपूर्ण स्थिति है। आज उद्योग में सबसे व्यापक रूप से प्रचलित तकनीक स्थैतिक औसत विकसित करती है, जो एक गतिशील घटना के लिए एक कमजोर अनुमान है जो मंडराती ऊंचाई पर एक हवाई जहाज के पंख के चारों ओर सटीक सीएफडी प्रदान करने में सक्षम है, लेकिन चढ़ाई या वंश के दौरान नहीं। लार्ज एड्डी सिमुलेशन (एलईएस) नामक एक अलग तकनीक अधिक सटीक और गतिशील रूप से मॉडल कर सकती है लेकिन गणना में अधिक महंगी है, जिससे डिजिटल ट्विन के माध्यम से व्यापक अशांति मॉडलिंग अव्यवहारिक हो जाती है। इस प्रकार महत्वपूर्ण विश्लेषण पवन सुरंगों में प्रोटोटाइप का उपयोग करके वास्तविक भौतिक मॉडलिंग तक सीमित कर दिए गए हैं, जो अनुकूलन के लिए हजारों परिदृश्यों का पता लगाने के लिए प्रभावी लेकिन बहुत बोझिल हैं।
सीएफडी और एलईएस में ताल प्राधिकरण
सीएफडी बहुत सारे इतिहास वाला एक उच्च विशेषज्ञता वाला डोमेन है। उपकरण विभाग और अक्सर उत्पाद टीमों में पीएचडी की सेना होती है। मेश और सॉल्वर के लिए एल्गोरिदम, सॉफ्टवेयर के साथ मिलकर, महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुए हैं और निश्चित रूप से विकसित होना जारी है। दूसरे शब्दों में यह एक ऐसा डोमेन है जिसे ईडीए कंपनी को अकार्बनिक रूप से दर्ज करना होगा।
कैडेंस की शुरुआत 2021 में अधिग्रहणों की एक श्रृंखला के साथ हुई। इनमें मजबूत मेशिंग और सॉल्वर प्रौद्योगिकियों वाला NUMECA और समुद्री और टर्बोमशीनरी अनुप्रयोगों में एक स्थापित प्रतिष्ठा शामिल है। कुछ ही समय बाद कैडेंस ने सीएफडी मेशिंग में सिद्ध ताकत के साथ पॉइंटवाइज हासिल कर लिया और एयरोस्पेस और रक्षा बाजारों में स्थापित हो गया। 2022 के अंत में उन्होंने कैस्केड टेक्नोलॉजीज का अधिग्रहण किया, जो एलईएस के लिए सम्मोहक तकनीक वाला स्टैनफोर्ड स्पिनआउट है। इन अधिग्रहणों के माध्यम से कैडेंस ने सीएफडी में उत्कृष्ट प्रौद्योगिकी और विशेषज्ञों का एक समूह बनाया है, जिससे मल्टीफिजिक्स के अन्य पहलुओं में उनकी स्थापित ताकत बढ़ गई है। लेकिन ऐसा लगता है कि वे यहीं नहीं रुके.
उद्योग अधिक सटीक डिजिटल ट्विन मॉडलिंग के लिए उच्च एलईएस प्रदर्शन के लिए बेताब हैं। एक उदाहरण के रूप में, एक कार द्वारा खपत की गई ऊर्जा का 50% वायुगतिकीय खिंचाव पर काबू पाने में चला जाता है, जो सीधे आईसीई ईंधन खपत या ईवी रेंज को प्रभावित करता है। डिजाइनरों को हज़ारों परिचालन स्थितियों का अनुकरण करने के लिए डिजिटल ट्विन्स की आवश्यकता होती है ताकि वे ड्रैग को कम करने के लिए कार संरचना के आसपास कई छोटे सुधारों को ढूंढ सकें और अनुकूलित कर सकें। कैडेंस ने इस आवश्यकता की ओर कैसे कदम बढ़ाया?
कैडेंस मिलेनियम एम1 और फिडेलिटी एलईएस सॉल्वर
सीएफडी बहुत समानांतर है, इसलिए एक स्पष्ट समाधान कई सर्वर/सीपीयू क्लस्टरों में कार्य चलाना है। बड़े सीपीयू फार्मों या सुपर कंप्यूटरों पर यह पहले से ही संभव था, लेकिन हजारों रनों से अधिक प्रयोगों के साथ बहुत बड़े जालों पर जटिल एलईएस एल्गोरिदम चलाने पर लागत निषेधात्मक हो जाती है। इस बाधा पर काबू पाना कैडेंस के पहले जीपीयू-आधारित त्वरक, मिलेनियम एम1 के विकास को प्रेरित करने वाले कारकों में से एक रहा है।
हार्डवेयर सत्यापन के लिए पैलेडियम और प्रोटियम प्लेटफार्मों की कई पीढ़ियों में हार्डवेयर त्वरण में कैडेंस का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड है। उन्होंने इन प्लेटफार्मों को बनाने के लिए डिजाइन, संचालन और आपूर्ति श्रृंखला किंक पर काम किया है और उन्होंने क्लाउड-आधारित पहुंच प्रदान करने के लिए बुनियादी ढांचे की स्थापना की है। (मिलेनियम सहित सभी प्लेटफार्मों को ऑन-प्रिमाइसेस विश्लेषण के लिए भी खरीदा जा सकता है।) इस विशेषज्ञता को जीपीयू-आधारित प्लेटफॉर्म तक विस्तारित करना स्पष्ट और शानदार दोनों है। एक झटके में (हालांकि मुझे यकीन है कि उन्हें वहां पहुंचने में समय लगा 😀) वे सीएफडी सिमुलेशन को तेज कर सकते हैं। डिजाइन और विश्लेषण अन्वेषण के लिए नई जेनरेटिव एआई विधियों को जोड़ने पर उनका दावा है कि बड़े पैमाने पर सीपीयू सर्वर समानता की तुलना में बहुत कम शक्ति पर सटीकता, गति और पैमाने पर 100X तक डिजाइन प्रभाव प्रदान किया जाता है। ईडीए और सीएफडी दोनों टीमों की जेनएआई विशेषज्ञता के साथ संयुक्त कैडेंस हार्डवेयर जानकारी से हार्डवेयर त्वरण सक्रिय और निरंतर नवाचार प्रदान करने के लिए आवश्यक तालमेल प्रदर्शित करता है जिसका मैंने पहले उल्लेख किया था।
सीएफडी एल्गोरिदम विकास भी बहुत सक्रिय रहा है। सॉफ़्टवेयर को प्रारंभ से ही GPU मूल के रूप में डिज़ाइन किया गया है। विश्लेषण के लिए समस्या की तैयारी में कम-स्पर्श अनुकूलित जाल पीढ़ी शामिल है। और एलईएस सिमुलेशन में उच्च स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए नई संख्यात्मक विधियां हैं (आमतौर पर अशांति मॉडलिंग में अभौतिक व्यवहार की संभावना होती है)।
यह क्षमता आज सीएफडी मल्टीफिजिक्स मॉडलिंग के लिए क्लाउड या ऑन-प्रिमाइसेस में उपलब्ध है।
मिलेनियम सिर्फ सीएफडी के लिए नहीं है
यह स्पष्ट है कि एक GPU-आधारित त्वरक CFD को गति देने से कहीं अधिक करने में सक्षम होना चाहिए। यह तनाव, थर्मल प्रसार और इलेक्ट्रोमैग्नेटिक्स जैसे परिमित तत्व विश्लेषण में तेजी ला सकता है। यह जेनरेटिव AI भी चला सकता है। लेकिन उस उद्देश्य के लिए विशाल हाइपरस्केलर जीपीयू बैंकों में से एक का उपयोग क्यों न किया जाए? मेरे लिए इसका एक कारण चैटबॉट्स और रचनात्मक छवि ऐप्स के साथ प्रतिस्पर्धा में उपलब्धता और विलंबता है। समान रूप से यह विश्वास करना कठिन है कि बड़े पैमाने पर बाजार एलएलएम मॉडल के शीर्ष पर एप्लिकेशन-विशिष्ट फ़ाइन-ट्यूनिंग आधुनिक ईडीए और मल्टीफ़िज़िक्स सॉफ़्टवेयर की उच्च जटिलता, उच्च सटीकता और डोमेन-विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा कर सकती है। समर्पित हार्डवेयर एक रास्ता है, जिसे क्लाउड के माध्यम से या ऑन-प्रिमाइसेस इंस्टॉलेशन में एक्सेस किया जा सकता है।
यह देखना बहुत दिलचस्प होगा कि मिलेनियम भविष्य में इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन और मल्टीफ़िज़िक्स दोनों के लिए कौन सी क्षमताएँ पेश करेगा। आप और अधिक जान सकते हैं यहाँ.
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- स्रोत: https://semiwiki.com/artificial-intelligence/341331-cadence-claims-the-cfd-high-ground-with-a-new-gpu-based-accelerator/
