Simulación en tiempo real en un PC de escritorio

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Simulación en tiempo real en un PC de escritorio

Mensaje sin leer por megacam » Enero 8th, 2012, 10:31 pm

Los investigadores de Fraunhofer IGD en Darmstadt han encontrado una forma de calcular en tiempo real, simulaciones. Esto permite a los usuarios trabajar de forma interactiva con la simulación y una variedad de alternativas de diseño es posible en las primeras etapas de desarrollo, a través del juego ". Hacer posible, por un lado a los modelos de trabajo adaptado con una menor complejidad, por otro lado, la potencia de cálculo de las tarjetas gráficas modernas. La ventaja: Con un procesador de bajo costo de gráficos (GPU) ha puesto de trabajo casi todos los ingenieros.
vCore extremo.jpg
El de 19 pulgadas solución vCore extremo está equipado con 16 tarjetas gráficas y se puede abordarse de manera que una sola tarjeta gráfica.
"Recientemente, nuestro departamento lleva el nombre de Tecnologías Interactivas de Ingeniería" - nuestra atención se centra principalmente en soluciones interactivas, "dijo el profesor André Cigüeña del Instituto Fraunhofer de Infografía (IGD). "Nos centramos en el ejemplo clásico, no de simulación, sino más bien cómo podemos acelerar este para conducir el análisis de tendencias interactivos." El objetivo de Darmstadt para su uso en las primeras etapas de desarrollo de productos. El antes y permitir un uso más amplio en la capacidad de simulación, las alternativas de diseño más pueden evaluar los ingenieros - lo que conduce finalmente al desarrollo de un producto optimizado.

Un ejemplo interesante es la simulación interactiva de flujo 2D. Con unos pocos clics el usuario puede definir un perfil de aquí y de iniciar el cálculo. El truco aquí es que el perfil puede ser arbitrariamente modificado a menudo - y ver fácilmente el efecto directo sobre el flujo. Para hablar de este tipo de diseño, el juego ', son dos aspectos importantes:

http://www.youtube.com/watch?v=Hu7Dv45LRrw&feature=youtu.be

la exactitud de la simulación y la capacidad de procesamiento disponible - tanto en términos de hardware y software.

"En cuanto a los requisitos de exactitud, podemos trabajar en muchos casos en las primeras etapas de desarrollo con modelos simplificados, tanto en la simulación en 2D y 3D", señaló Stork. "Debido a que primero vamos a detectar incluso las tendencias sólo con el fin de determinar las variaciones que se analizan más detallada." La simulación en tiempo real, por lo que no pensaba en la hora de considerar la aerodinámica de un vehículo en la última etapa de desarrollo, si la simulación de los resultados más del 95 por ciento está de acuerdo con los valores medidos en el túnel de viento debe. Es evidente, sino también los cambios en esta última etapa son caros - lo que es mejor para identificar el potencial de optimización desde el principio. A menudo es suficiente para las simulaciones de menor complejidad, por ejemplo, cuando no son la capa límite se resuelve con necesidades de alta precisión.
GPUs ofrecen la capacidad de computación

"En el segundo punto, la cuestión de la capacidad de computación, en los últimos años para reconocer un cambio interesante", continúa el investigadores del Instituto Fraunhofer. "Hace unos años era la simulación real como un cuello de botella, la representación gráfica no era un problema. Este ha sido el uso cada vez mayor de grupos - cambió "Por lo tanto, los volúmenes de datos se han disparado, los cálculos se hacen más complejos, de modo que ahora los gráficos se convertirá en un cuello de botella - -. Incluso en pequeñas y medianas empresas A pesar de software más potente.

"Esta visualización pura, hemos sido capaces de acelerar de forma significativa a través del uso de las tarjetas de gráficos programables", dijo Stork más. La GPU llamada (unidades de procesamiento gráfico) de las tarjetas gráficas modernas que se esperan en las tareas de este tipo en promedio de cinco a diez veces más rápido que las CPU disponibles. ". En combinación con la reducción de la complejidad de la simulación en tiempo real, que este know-how también se utiliza para ejecutar la simulación real de la GPU" La ventaja es que las GPU están con sus cientos de núcleos, en particular, para así cálculos paralelizable -. e incluyendo las tareas de muestra no sólo, sobre todo simulaciones

"En primer lugar, nos hemos concentrado en la exploración de las posibilidades que ofrece una GPU", recuerda los investigadores de Darmstadt. "La idea motriz es que de acuerdo con ordenador equipado en casi todos los trabajos de ingeniería -. Y el uso de muchos usuarios simulación en tiempo real sin invertir en hardware apropiado," Además, las ofertas GPU de más de un cluster de computación convencionales a las que que tienen un acceso limitado, una clara ventaja: "Puedo hacer, digamos, diez veces más configuraciones de producto en mi tarjeta gráfica, ya estoy un paso más allá!"

Mientras tanto, en el Fraunhofer IGD desarrollado ya una serie de aplicaciones que manejan solo con el poder de cómputo de una tarjeta gráfica. Además de los flujos ya se ha mencionado en 2D en torno a los perfiles para incluir el flujo de 3D ​​de todo el misil (ambos, sin embargo, los efectos de capa límite) es donde aparece una mano a fluir en un determinado sector en dos dimensiones o - igual que el humo en un túnel de viento - Las líneas de energía se puede ver en tres dimensiones se. Además, ofrece la mecánica estructural, especialmente en el campo de los materiales elásticos.

Estos incluyen los sellos, el comportamiento bajo carga puede ser analizado de esta manera muy clara, o espumas. En el futuro, la distribución de la temperatura será un problema, por ejemplo, en armarios de distribución o control, para descartar problemas por sobrecalentamiento desde el principio. Además, la interacción de los medios de comunicación líquido viene con el envase adecuado, como el chapoteo del combustible en el tanque. Las solicitudes también se pueden encontrar en el campo de la tecnología médica para el estudio de las propiedades elásticas de los tejidos humanos.

En el pasado, el tamaño de una simulación en esencia por la memoria disponible se limita a la tarjeta gráfica. Ahora sería de un máximo de 6 GB de memoria RAM disponible, dice la cigüeña. "Si usted quiere anticiparse a los problemas principales, uno que por lo tanto cubos de datos hacia y desde el Arte gráfico -. Con la correspondiente pérdida de rendimiento debido a la velocidad del bus inferior" Cuando la deseada simulación en tiempo real en el que se quiere trabajar de forma interactiva, que anteriormente no era una opción.

Clusters GPU ofrecen potencial en el futuro más

Proveedores de la tarjeta gráfica como Nvidia, sin embargo, trabajar en las soluciones para apoyar a las agrupaciones GPU. Con la versión 4.0 del kit de herramientas CUDA (Compute Unified Device Architecture, se pueden utilizar para las GPU Nvidia para hacer frente a la parte de software), por ejemplo, permite por GPUDirect 2,0 peer-to-peer entre GPUs diferentes en una estación de trabajo y el uso Unificado de direccionamiento virtual la memoria principal del sistema y la memoria de la GPU se combinaron para formar un espacio de direcciones de memoria. El IGD Fraunhofer es por lo tanto, actualmente un grupo integrado apropiado GPU, Darmstadt también un centro de competencia de CUDA. Además, el trabajo de expertos de Fraunhofer internamente el uso de tales redes de GPU a través de un middleware que corresponde más eficiente. Pensamiento aún más en el futuro, los investigadores de Fraunhofer están llevando a cabo también un desarrollo con gran interés ", la integración de la CPU y GPU en un solo chip", señaló Stork. "Esto hará que con tasas de transferencia rápido y puede tener un impacto positivo en nuestra simulación en tiempo real."

Pero ya el hardware actualmente disponible se puede utilizar para una variedad de problemas con éxito. "La clave es siempre en última instancia, lo que la precisión que se necesita realmente", dijo Stork en la conclusión. Hasta el momento hay una tendencia por parte de los analistas para simular con el aumento de los recursos computacionales, especialmente los modelos más complejos. Esto hace que sobre todo en las primeras etapas de desarrollo no siempre tiene sentido, porque el número de grados de libertad se reduce a menudo a no tener que esperar más horas para obtener resultados. "A su vez, esto permite, en combinación con la GPU trabajar de forma interactiva con la simulación!"


Michael Corban, CAD-CAM INFORME

Fraunhofer Institute for Computer Graphics, Darmstadt Tel 06151/155-0, http://www.igd.fraunhofer.de de contacto para el tema de la visualización en tiempo real: Dipl.-Inform. Daniel Weber, Tel. 06151/155-202
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Beneficios de la simulación el rendimiento gráfico


Con el lanzamiento de la última tarjeta de gráficos Quadro de PNY Nvidia tiene el desarrollo de la computación siguen los llamados GPU. GPUs programables, no sólo puede realizar las funciones fijas (por ejemplo, dibujar una línea desde A a B) hacer, pero también es muy computacionalmente intensivas, las tareas en paralelo. Así, son especialmente adecuados para el cálculo de elementos finitos. Por el lado de los desarrolladores de aplicaciones de software es el kit de herramientas CUDA (Compute Unified Device Architecture) está disponible. De acuerdo con Nvidia ahora tratar a más de 350 universidades en la enseñanza de este tema y utilizarlo para sus propias aplicaciones.

En cuanto al hardware se puede entender en el rendimiento de los cálculos paralelizable GPU, si tenemos en cuenta que incluso hoy en día dominan las CPUs actuales con dos, cuatro o más núcleos de procesador. La tarjeta gráfica más potente de Nvidia PNY socios de canal, Quadro 6000, sin embargo, tiene un procesador gráfico con 448 núcleos. Por lo que la GPU está dirigido por el software de simulación, las tareas de cálculo correspondientes se procesan con mayor rapidez.

Aumentar aún más la potencia de cálculo disponible, las tarjetas de llamada Tesla de PNY. Es razonable de acuerdo a la tarjeta gráfica, no "gráficos - es decir: En una estación de trabajo puede ser de bloque, además de una tarjeta Quadro (que hace la parte gráfica) varias tarjetas Tesla. El resultado es un conjunto de GPU con los niveles más altos de rendimiento en consecuencia, que juega en este momento el intercambio de datos entre la GPU es de gran importancia. En particular, el CUDA Toolkit 4.0 es compatible con este tipo de situaciones (ver artículo). También es interesante la solución de 19 pulgadas vCore extremo, el cual está equipado con 16 tarjetas gráficas y responder a ella como una sola tarjeta de gráficos puede ser - pero con una parte teórica de 16 veces mayor potencia.

Las tarjetas Quadro también están ahí para los usuarios con menor nivel de rendimiento. Además de los 6.000 Quadro con 6 GB de RAM, Nvidia ofrece los modelos Quadro 4000 y 5000. La Quadro 4000 está equipado con 2 GB de RAM y 256 núcleos de procesador, el 5000 con 2,5 GB y 352 núcleos. Especialmente para aplicaciones en el diagnóstico médico es también el comienzo del año, la Quadro 2000D disponibles. -Co-

Nvidia GmbH, Tel Würselen 02405/478-0, www.nvidia.de / marco

Distribuidor de las tarjetas Quadro y Tesla: PNY Quadro Ltd., Tel Würselen 02405/40848-0, www.pny.eu

Aplicaciones WebGL para aplicaciones 3D


El IGD Fraunhofer es procesado junto al tema de simulaciones en tiempo real de una serie de otros temas. Observación interesante sobre el crecimiento de los dispositivos móviles y aplicaciones es el uso de la funcionalidad de WebGL (Web Graphics Library), se puede visualizar el contenido en 3D. Según los investigadores aquí hay dos áreas de aplicación de un interés particular:

• la visualización de los datos de simulación disponibles para los espectadores y

- El mantenimiento de la protección de los conocimientos.

El último punto podría ser para muchos la innovación impulsada por las empresas. Un modelo en 3D que usted envía es, en principio, fuera ', de Darmstadt. Si fuera posible para transmitir, los modelos más complejos para un cliente de Internet, protección de los datos podría ser mejor. La industria de la música antes de hacerlo. Para más detalles sobre el reporte CAD-CAM informará el próximo año.

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