Comment choisir un serveur de calcul dédié à la simulation par éléments finis
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Depuis l’avènement de la modélisation assistée par ordinateur (CAD), la façon dont nous concevons et développons un produit a radicalement changée. Ce virage technologie a permis de limiter les itérations lors du développement ce qui accélère le processus. Le prototypage est maintenant précédé d’une validation théorique incluant des simulations numériques.
Parmi les simulations fréquemment utilisées chez Innovation M2, on compte l’analyse par éléments finis (FEA). Les logiciels de simulations permettent de reproduire de façon plus représentative des cas de chargement réels mais, ils obligent également nos ingénieurs à introduire plus d’hypothèses et de variables que les modèles mathématiques simplifiés. On peut penser aux exemples courants d’un matériau non-linéaire comme un plastique se déformant sous une charge ou encore, à l’étude dynamique d’un corps en mouvement, tel une chute ou un impact. Ces analyses plus avancées présentent quantité de paramètres qui sont négligées pour les cas simples d’études statiques.
Bien qu’il soit possible de fabriquer une ou des pièces en plastique similaires au résultat final afin de réaliser des essais physiques et destructifs, cette avenue peut s’avérer coûteuse et induire des délais aux projets de conception. C’est donc dans ce genre de cas qu’une simulation numérique telle que décrite prend tout son sens. En plus des enjeux techniques liés aux hypothèses et aux variables des modèles, l’enjeu lié au temps de calcul est considérable. Le processus d’analyse et d’évaluation des hypothèses nécessite souvent d’itérer sur la forme de la simulation et de mesure les impacts des hypothèses posées. Chez Innovation M2, des simulations servant à prédire le résultat d’un « droptest » pouvait prendre jusqu’à 16h par itération à exécuter malgré qu’elles soient réalisées sur un puissant ordinateur. L’engagement de livrer des résultats probants étant au cœur de notre ADN, on se devait d’améliorer la situation pour mieux servir nos clients (et réduire la longue agonie de l’attente de la convergence des calculs!).
Nous avons donc fait l’acquisition d’un tout nouveau serveur de calcul dédié aux calculs et simulations de grande envergure. Le choix des composantes de cet ordinateur s’appui sur plusieurs facteurs clés.
Processeur
À retenir
Vitesse de "Clock" élevée
L'ordinateur performe comme un tout et chaque composante exerce une influence sur l'efficacité globale. Toutefois, si un seul élément devait être considéré, le processeur serait le composant fondamental.
La vitesse de "Clock" est le point de départ dans l'évaluation d'un processeur. Lors d'un calcul par éléments finis, plusieurs opérations sont séquentielles (la première opération doit être entièrement complétée pour que la suivante puisse débuter) ce qui crée un goulot d'étranglement proportionnel à la vitesse de "Clock". Il est bon à savoir que la statistique de "Clock" importante est la "Base Clock" et non la "Turbo" ou "Boost Clock" qui représente une vitesse de pointe qui ne peut être soutenue et est donc, peu utile dans les cas de longs calculs séquentiels.Il existe, au moment de rédiger ces lignes, des processeurs dotés d’une vitesse de "Base Clock" environnant les 4.5GHz.
Disque dur
À retenir
Deuxième élément le plus important
Qui dit calcul, dit résultat : le nombre de résultats de calcul excède rapidement la mémoire RAM et les résultats doivent donc rapidement être enregistrés sur le disque dur. Il est donc essentiel de prévoir une technologie de disque dur permettant un enregistrement rapide de la mémoire vive vers la mémoire morte. Chaque génération de disque SSD a repoussé les limites de vitesse d'écriture séquentielle. La PCIe Gen5 NVMe M.2 permet dorénavant d'écrire jusqu'à une vitesse de 11'800 MB/s.
Nombre de cœurs
À retenir
Le "hyper-threading" n'influence pas les performances
Plusieurs logiciels par éléments finis tirent profit du traitement multicœurs lorsque l’ordinateur utilisé le permet. En 2021, SolidWorks Simulation a d'ailleurs lancé une mise à jour mettant à profit le calcul multicœur. Il n'en reste pas moins que, présentement, la gestion des cœurs est exécuté autant par le logiciel de simulation lui-même que par le système d'exploitation de l'ordinateur. À noter que les cœurs virtuels ("Hyper-threading") n'augmentent pas vraiment la performance de calcul puisqu'ils divisent la bande-passante.
Bien que 8 cœurs est considéré par plusieurs comme étant largement suffisants pour obtenir de bonnes performances, certains logiciels comme Flow Simulation peuvent utiliser jusqu'à 20 "threads" à la fois. Il est donc important de bien considérer les logiciels utilisés sur la machine lors de la sélection du nombre de cœurs.
Mémoire vive (RAM)
À retenir
Viser entre 32Go et 64Go de RAM
Lorsque vous travaillez sur la résolution de problèmes complexes impliquant le calcul par éléments finis, l'ajout de mémoire supplémentaire ne se traduit pas nécessairement par une amélioration notable des performances. Cependant, lorsque la capacité de la mémoire vive (RAM) atteint trop rapidement ses limites, vous risquez de rencontrer des contraintes plus importantes liées à la vitesse d'enregistrement sur la mémoire physique.
En règle générale, une configuration de 32 Go de RAM devrait suffire pour la plupart des tâches d'ingénierie courantes, y compris celles impliquant des simulations utilisant le calcul par éléments finis. Cependant, pour des analyses plus complexes, il est recommandé de considérer une configuration avec 64 Go de RAM ou davantage pour garantir des performances optimales lors du traitement de données.
Carte graphique
À retenir
Peu d'influence sur les performances
La carte graphique n'a pas d’impact sur le temps de calcul global pour résoudre le modèle. Sa performance est surtout liée à l'affichage des résultats. Une carte graphique suffisamment puissante pour faire de la conception assistée par ordinateur (CAO) est assez puissante pour générer les images des analyses par éléments finis.
Dans le cas du nouveau serveur de Innovation M2, il nous sert aussi pour les rendus photoréalistiques avancés de nos modèles 3D. Le temps de production des rendus est, quant à lui, influencé par la performance de la carte graphique choisie.
Gestion de la température
À retenir
Contrôler la température pour conserver les performances
On s'attend typiquement à une consommation environnant les 1000W pour un ordinateur performant répondant aux besoins ciblés par notre équipe. Un système d'une telle puissance génère une quantité non-négligeable de chaleur. Pour éviter de surchauffer, les systèmes ont des capteurs de température intégrés qui permettent de réguler leur puissance en temps-réel. Afin d’éviter la surchauffe, la vitesse de "Clock" peut être réduite (appelé "Throttling") ce qui nuit, tel que mentionné plus haut, aux performances du système.
Pour assurer une bonne gestion de la température, la meilleure solution consiste à refroidir efficacement les composantes. La mise en place d'un système de refroidissement liquide couplé à des ventilateurs permettant d'évacuer la chaleur s’avère la méthode privilégiée pour notre application.
Nos choix :
Selon les critères de sélection précédemment présentés, nous avons choisi les éléments suivants pour composer notre nouveau serveur de calcul :
AMD Ryzen 9 7950X 4.5 GHz 16-Core Processor
Crucial T700 4TB PCIe Gen5 NVMe M.2 SSD
Corsair iCUE H150i RGB PRO XT