NVIDIA Manufacturing Day 2011

2011.12.9(金) エヌビディアの製造業分野での取組み、CAEソフトウェアのGPU対応状況の最新情報など、エヌビディア本社およびパートナー各社によるセミナー イベントサイト http://www.nv-jp-event.jp/mfg-day2011/ 続きを読む
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斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
NVIDIA GPU STRATEGY FOR THE MANUFACTURING INDUSTRY と題して Stan Posey 氏による基調講演が始まりました。 #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
リアりティワールドのデザイン、流体力学、構造、物理特性、これらカンタンな例を紹介する。欧州の事例は、自動車の空力特性を活かしたデザインを実現し、GPU アクセラレーション 6Cores CPU より Tesla C2070 GPU は 25倍以上の性能  #nvidia
ビジュアルテクノロジー @vt_hpc48
RT @yukio_saitoh: リアりティワールドのデザイン、流体力学、構造、物理特性、これらカンタンな例を紹介する。欧州の事例は、自動車の空力特性を活かしたデザインを実現し、GPU アクセラレーション 6Cores CPU より Tesla C2070 GPU は 25倍以上の性能  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
GPU 製品によって製造業の設計から生産まですべての可視化をエンジニアリング支援を行う。これまで x86 CPU ロードマップでは製造業の設計支援は対応していない。(冷却コスト、演算能力が弱い、メニーコアにより、メモリ帯域が減少し、 FLOPS悪影響)  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
GPU はメモリアーキテクチャを意識して設計され、消費電力、発熱を抑えている。意味のある技術に、さらに NVIDIA は取り組んでいくことが製造業へ有益な戦略提供できる。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
エンジニアリング ワークステーション 1990年代は UNIX, RISC ベース。2000年代はオープンスタンダードとして Linux, Windows が増えてきた。現在、GPU がグラフィックス機能を担っている。 #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
高い効率の可視化 GPU + 高演算能力の GPU (NVIDIA MAXIMUS Technology) を1台のワークステーション性能を最大化技術環境を実現する。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
インテリジェントな GPU 管理を提供する。シミュレーションを行うときは、それに適した GPU を自動選択することが可能。この技術に対して、 hp, dell, lenovo, Fujitsu が採用表明。インテリジェンスドライバが適切GPU 選択。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
インテリジェンスドライバは高演算能力、コストパフォーマンスどれを優先するか指定すれば、GPU 処理を自動選択する。すなわち、CPU が必要な要素、GPU 計算役割を最大化できる。レンダリングする際の内部技術は最大効果型になる。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
もし Workstation が NVIDIA iRay に対応していれば パフォーマンスは Maya, BurkSpeed, Alias, 3DSMax などのソフトウェアで最大8倍以上高速化できる。フレームレンダリングが1分以下(10倍以上の高速)。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
CPU 技術に依存しない。 NVIDIA Maximus が SolidWorks と同時に ANSYS も使用した場合、CPU では 処理性能が下がる 53%、しかし GPU では計算性能は変わらない。 すなわちワークステーションの生産性が上がる。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
// Maximus の読み方は(マックスマス、マキシマス)です。 #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
沢山のシミュレーションデザインは複合要因(複雑な CFD を使用し、 CAD システムを併用)を同時に使用することで、生産性が極めて向上することが言える。 以上がワークステーションの戦略。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
次にサーバ戦略。 現在のサーバメーカは GPU を採用している。例えば、 DELL, hp, sgi, IBM などが対応し GPU 計算(おそらく、計算ノードという意味)を安定して使用できる。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
US DOE Oak Ridge National Lab は、18,000 Tesla GPUs, 20+ Peta Flops, エネルギー庁から表彰されているモデルである。Kコンピュータより2倍高速、3倍以上のコスト効果。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
世界のスパコン影響は S3D, CAM-SE(天候)、LAMMPS(医療分野)などに好結果をもたらしている。 日本では東工大 TSUBAME 2.0 は ゴードン・ベル賞を受賞。青木先生は流体 CFD アプリを Top500 で高い評価を得ている。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
ParCFD 2011 技術文章 110コあるが、今回は 32% も GPUを活用したもの。以前は 12コの技術文書の公開であったので、GPU は国際会議を活性化していることが言える。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
ケンブリッジ大 (DELL/Tesla) 発電、ジェットエンジンシミュレーション研究に適用成功している。 また、産業分野における研究は自動車産業で、CSM, CFD, CAE 業界標準ソフトは GPUs に対応している。   #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
まだすべて100% 自動車産業で GPU アプリはないけれど、ソルバー廻りの演算で GPU を使うことにしている。これまでソルバーが全解析時間の半分以上を占めていたが、ISV が CUDA ポーティング投資している。連続計算のみ CPU 演算へ。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
GPU 対応している商用 CAE ソフトウェアや、一部 OpenFOAM にも対応している。 #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
NVIDIA Web にて、商用CAE 代表的 ISV の採用取組についてプレスリリースが掲載されている。昨年の GTC 2010 で OpenMP、CUDA 対応のワークショップも実施している。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
新たらしい ISV は動的コードに対応する新規開発は最初から GPU を使う開発となっている。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
東京大学越塚先生のもと、オイル CFD(ハイブリッド自動車のギアボックス)が、GPU シミュレーションに対応するよう改善した。(promotech社との産学協同) 4core CPU より 4coreCPU + GPU で6~7倍の高速化に成功した。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
欧州の新規 ISV 会社が FluiDyna と Vratis (それぞれ独立企業)が提供しているライブラリを OpenFOAM へ適用することで、CPU よりトータルで5倍の計算速度が改善された。  #nvidia
斉藤之雄 / Yukio Saito @yukio_saitoh
ANSYS と NVIDIA が共同で、ANSYS CFD 14.5 (Fluid Dynamics) リリース予定。まだコミットされてない。現在は ANSYS CFD 14 (beta) である。  #nvidia
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