Cadence, 새로운 GPU 기반 가속기로 CFD의 우위를 점하다 - Semiwiki

EDA 시장 관찰자들에게는 새로운 성장 기회가 쉽게 간과됩니다. 오늘날 EDA 수익의 약 50%는 반도체 회사가 아닌 데이터 센터에서 자동차, 항공우주, 에너지 등에 이르는 시스템에서 나옵니다. 대부분의 산업에서 전체 시스템 설계는 전자 설계와 마찬가지로 기계 및 기타 다중물리 최적화(공기역학, 응력, 열, 전자기학 등)에 크게 의존합니다. 냉각 분석을 위해 전산유체역학(CFD)을 사용한 패키지 내에서 시스템 내 열 분석 및 관리와 같은 다중물리 분석은 이미 반도체 설계에 침투했습니다. 즉, 다중물리학은 발전, 항공 및 자동차 시장을 지원하는 데 매우 중요한 전자 시스템 설계와 전체 시스템 설계 사이를 연결합니다. 칩 설계에서와 마찬가지로 이러한 영역의 시스템 문제는 점점 더 어려워지고 있으며, 현대적인 설계 요구 사항을 해결하기 위해 솔루션 제공업체의 적극적이고 지속적인 혁신을 요구하고 있습니다. Cadence는 EDA와 다중물리학 전문 지식 간의 시너지 효과를 활용하여 Millennium 플랫폼이 다중물리학 분석을 위한 놀라운 성능 향상을 제공하고 산업 규모의 문제를 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 해결하고 대규모의 새로운 성장 기회를 열어준다고 주장합니다.

Cadence는 새로운 GPU 기반 가속기로 CFD의 우위를 차지했습니다.

CFD에 대한 일반인을 위한 가이드

CFD는 회로 기판, 항공기, 가스 터빈 및 자동차와 같은 기계 구조 주변/을 통한 유체(액체 또는 가스) 흐름을 시뮬레이션합니다. CFD가 없으면 이러한 측정은 프로토타입(예: 풍동)에서 수행되어야 하며 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다. CFD를 사용하면 엔지니어는 왼쪽으로 이동하여(EDA의 친숙한 개념) 시뮬레이션된 유체 흐름에 대한 디지털 트윈의 성능을 연구할 수 있습니다.

시뮬레이션은 Navier-Stokes 미분 방정식을 기반으로 하며, 수치 해석이 가능하도록 개별 메시에 매핑됩니다. 메쉬는 중요한 영역 주변의 더 미세한 간격과 다른 곳의 더 거친 간격을 위해 설계되었으며 일반적으로 수백만 개의 요소에 실행됩니다. 메시 전체를 해석할 때 고려되는 요소에는 압력과 온도가 포함되며 모든 유체는 경계 근처에서 느리게 흐르기 때문에 점도도 포함됩니다. 음향이나 마하 속도를 고려할 때 압축성은 중요할 수 있습니다. 난기류는 고속에서의 또 다른 요소입니다. 이러한 요소는 CFD가 기술 솔루션 제품군을 제공해야 하는 메시 및 솔버 방법에 충분한 영향을 미칩니다.

난류는 정확하게 시뮬레이션하기 가장 어려운 조건입니다. 오늘날 업계에서 가장 널리 사용되는 기술은 순항 고도에서 비행기 날개 주위에 정확한 CFD를 제공할 수 있지만 상승 또는 하강 중에는 제공할 수 없는 동적 현상에 대한 약한 근사치인 정적 평균을 개발합니다. LES(Large Eddy Simulation)라는 다른 기술은 훨씬 더 정확하고 동적으로 모델링할 수 있지만 계산 비용이 더 많이 들기 때문에 디지털 트윈을 통한 광범위한 난류 모델링이 비실용적입니다. 따라서 중요한 분석은 풍동에서 프로토타입을 사용한 실제 물리적 모델링으로 제한되었습니다. 이는 효과적이지만 최적화를 위한 수천 가지 시나리오를 탐색하기에는 너무 번거롭습니다.

CFD 및 LES의 케이던스 기관

CFD는 오랜 역사를 지닌 고도의 전문 분야입니다. 도구 부서와 제품 팀에는 박사 학위가 다수 포함되어 있는 경우가 많습니다. 소프트웨어와 함께 메시 및 솔버에 대한 알고리즘은 크게 발전했으며 물론 계속해서 발전하고 있습니다. 즉, 이는 EDA 회사가 무기적으로 진입해야 하는 영역입니다.

Cadence는 2021년 일련의 인수를 통해 이곳에서 시작되었습니다. 여기에는 강력한 메싱 및 솔버 기술을 갖춘 NUMECA와 해양 및 터보 기계 응용 분야에서 확립된 명성이 포함됩니다. Cadence가 CFD 메싱 분야에서 입증된 강점을 지닌 Pointwise를 인수하고 항공우주 및 방위 시장에서 확고한 입지를 확보한 직후입니다. 2022년 말에 그들은 LES를 위한 강력한 기술을 갖춘 스탠포드 분사 기업인 Cascade Technologies를 인수했습니다. 이러한 인수를 통해 Cadence는 CFD 분야의 안정적인 기술과 전문가를 구축하여 다중 물리학의 다른 측면에서 확고한 강점을 더했습니다. 그러나 그들은 거기서 멈추지 않은 것 같습니다.

업계에서는 보다 정확한 디지털 트윈 모델링을 위해 더 높은 LES 성능이 절실히 필요합니다. 일례로, 자동차가 소비하는 에너지의 50%는 공기역학적 항력을 극복하는 데 사용되며, 이는 ICE 연료 소비 또는 EV 주행 거리에 직접적인 영향을 미칩니다. 설계자는 항력을 줄이기 위해 자동차 구조 주변에 적용할 수 있는 여러 가지 작은 개선 사항을 찾고 최적화하기 위해 수천 가지가 넘는 작동 조건을 시뮬레이션하는 디지털 트윈이 필요합니다. Cadence는 이러한 요구를 어떻게 충족시켰습니까?

Cadence Millennium M1 및 Fidelity LES 솔버

CFD는 병렬성이 매우 높기 때문에 확실한 솔루션은 여러 서버/CPU 클러스터에서 작업을 실행하는 것입니다. 이는 대형 CPU 팜이나 슈퍼컴퓨터에서 이미 가능했지만, 수천 번 이상 실행되는 실험을 통해 매우 큰 메시에서 복잡한 LES 알고리즘을 실행할 때 비용이 엄청나게 커집니다. 이러한 장벽을 극복한 것은 Cadence의 최초 GPU 기반 가속기인 Millennium M1의 개발을 촉발한 원동력 중 하나였습니다.

Cadence는 하드웨어 검증을 위해 여러 세대의 Palladium 및 Protium 플랫폼에 걸쳐 하드웨어 가속 분야에서 입증된 실적을 보유하고 있습니다. 그들은 이러한 플랫폼을 구축하기 위해 설계, 운영 및 공급망 문제를 해결했으며 클라우드 기반 액세스를 제공하기 위한 인프라를 구축했습니다. (밀레니엄을 포함한 모든 플랫폼은 온프레미스 분석을 위해 구매할 수도 있습니다.) 이러한 전문 지식을 GPU 기반 플랫폼으로 확장하는 것은 분명하고 훌륭합니다. 단번에(그곳에 도착하는 데 시간이 걸렸을 거라 확신하지만 😀) CFD 시뮬레이션을 가속화할 수 있습니다. 그들은 설계 및 분석 탐색을 위한 새로운 생성적 AI 방법을 추가하면 대규모 CPU 서버 병렬 처리와 비교할 때 훨씬 낮은 전력으로 정확성, 속도 및 규모 측면에서 최대 100배의 설계 영향을 제공한다고 주장합니다. EDA 및 CFD 팀의 genAI 전문 지식과 결합된 Cadence 하드웨어 노하우의 하드웨어 가속은 앞서 언급한 적극적이고 지속적인 혁신을 제공하는 데 필요한 시너지 효과를 보여줍니다.

CFD 알고리즘 개발도 매우 활발합니다. 소프트웨어는 처음부터 GPU 기반으로 설계되었습니다. 분석을 위한 문제 준비에는 로우터치 최적화 메시 생성이 포함됩니다. 그리고 LES 시뮬레이션에서 높은 안정성을 보장하는 새로운 수치 방법이 있습니다(일반적으로 난류 모델링에서 비물리적 동작이 발생하기 쉽습니다).

이 기능은 현재 클라우드 또는 온프레미스에서 CFD 다중물리 모델링에 사용할 수 있습니다.

밀레니엄은 CFD만을 위한 것이 아닙니다

GPU 기반 가속기가 CFD를 가속화하는 것 이상의 기능을 수행할 수 있어야 한다는 것은 분명합니다. 응력, 열 확산, 전자기학과 같은 유한 요소 분석을 가속화할 수 있습니다. 생성적 AI를 실행할 수도 있습니다. 하지만 그 목적을 위해 거대한 하이퍼스케일러 GPU 뱅크 중 하나를 사용하면 어떨까요? 제가 생각하는 한 가지 이유는 단순히 챗봇 및 창의적인 이미지 앱과의 경쟁에서 가용성과 대기 시간 때문입니다. 마찬가지로 대중 시장의 LLM 모델을 기반으로 한 응용 분야별 미세 조정이 최신 EDA 및 다중물리 소프트웨어의 높은 복잡성, 높은 정확도 및 도메인별 요구 사항을 충족할 수 있다고 믿기 어렵습니다. 전용 하드웨어는 클라우드나 온프레미스 설치를 통해 액세스할 수 있는 방법입니다.

Millennium이 미래에 전자 설계와 다중 물리학 모두에서 어떤 기능을 제공할지 지켜보는 것은 매우 흥미로울 것입니다. 더 자세히 알아볼 수 있습니다. 여기를 클릭하십시오..