Aceleración de GPU
La flexibilidad que ofrecen los recursos de supercomputación es bien reconocida, pero la importancia de otra tendencia emergente en CFD, a saber, la aceleración de GPU, se hace evidente en aplicaciones extensas.
Por otro lado, las GPU ofrecen un inmenso potencial para acelerar las simulaciones CFD en comparación con las CPU.
Con la creciente optimización de los códigos CFD populares para GPU, las organizaciones buscan clústeres de GPU e infraestructura de HPC que posean las siguientes capacidades:
- Escalabilidad masiva para adaptarse a las crecientes cargas de trabajo de CFD.
- Accesibilidad flexible, lo que permite transiciones fluidas entre el uso de la CPU y la GPU según sea necesario.
- Soluciones rentables que eliminan los costos iniciales sustanciales asociados con el reemplazo de servidores tradicionales.
Transformación de CFD con Machine Learning y Deep Learning
El aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) están revolucionando el campo de la dinámica de fluidos computacional, permitiendo la predicción rápida de nuevas geometrías en segundos y a un costo reducido. Para aprovechar las capacidades de ML y DL en CFD, las organizaciones necesitan:
- GPU de alto rendimiento, como AWS Trainium o las instancias P4d y G5 de Amazon EC2, para entrenar modelos de ML de forma eficaz.
- Acceso rápido y sin interrupciones a los datos de entrenamiento, facilitado por Amazon FSx for Lustre y Amazon S3
- Herramientas sólidas para el desarrollo, la capacitación y la implementación de modelos, incluidos Amazon SageMaker, AWS Batch y AWS ParallelCluster
Integración de CFD con otras herramientas de simulación
La integración de la dinámica de fluidos computacional con otras herramientas de simulación es crucial para lograr un análisis térmico completo en diversas aplicaciones de ingeniería.
Al combinar CFD con herramientas complementarias de análisis térmico, los ingenieros pueden obtener información sobre fenómenos complejos de transferencia de calor, optimizar el rendimiento térmico y garantizar la fiabilidad de los sistemas.
Esta integración permite un enfoque holístico del análisis térmico, lo que permite a los ingenieros tomar decisiones informadas e impulsar avances en la gestión térmica.
Una integración significativa es el acoplamiento de CFD con el Análisis de Elementos Finitos (FEA) para el análisis termoestructural. Esta integración permite a los ingenieros analizar los efectos de la transferencia de calor en la respuesta estructural de los componentes o sistemas.
Mientras, resulta particularmente útil en aplicaciones como la refrigeración electrónica, donde la predicción precisa de la distribución de la temperatura y las tensiones térmicas posteriores resultan fundamentales para la optimización del diseño y la evaluación de la fiabilidad.
Otro aspecto importante es la integración de CFD con herramientas computacionales de transferencia de calor. Esta integración permite a los ingenieros investigar mecanismos detallados de transferencia de calor dentro de un dominio de fluidos, como la conducción, la convección y la radiación.
Al integrar CFD con herramientas que resuelven ecuaciones de transferencia de calor, los ingenieros pueden predecir con precisión los perfiles de temperatura, identificar puntos calientes, optimizar los diseños de intercambiadores de calor y evaluar las estrategias de gestión térmica.
Integración con algoritmos
Además, la integración de CFD con algoritmos de optimización permite un análisis térmico completo y la optimización del diseño. Al incorporar técnicas avanzadas como algoritmos genéticos, optimización de enjambres de partículas o modelado sustituto, los ingenieros pueden explorar eficazmente el espacio de diseño, identificar geometrías óptimas y mejorar el rendimiento térmico.
Dicha integración resulta especialmente valiosa en aplicaciones en las que la disipación de calor eficiente y la eficiencia térmica óptima son primordiales, como en los sistemas de refrigeración de automóviles o el diseño de dispositivos electrónicos.
En conclusión
Si bien nadie puede predecir perfectamente el futuro, es obvio que habrá cambios, aunque aún no se ha confirmado exactamente qué tan innovadores serán y cuándo sucederán.
Sin embargo, aparte de los cambios fundamentales en las ecuaciones de Navier-Stokes y los procesos completamente nuevos y únicos, es probable que la mayoría de estos cambios se produzcan en forma de una mayor automatización en el modelado con herramientas de IA, una mayor integración entre las herramientas de simulación e interfaces humanas simplificadas o mejoradas.
Independientemente de lo que depare el futuro para CFD, será emocionante pero importante para todos nosotros continuar manteniendo nuestras habilidades y conocimientos actualizados con las últimas herramientas.
Si tiene alguna pregunta, los servicios de diseño térmico de same sky y la gama de componentes de gestión térmica están aquí para ayudarlo.
Sobre el autor del artículo
Desde que se unió a same sky en 2004, Jeff Smoot, vicepresidente de Ingeniería ha revitalizado los departamentos de calidad e ingeniería de la compañía con énfasis en el desarrollo, el soporte y la comercialización de productos.
Con un enfoque en el éxito del cliente, también encabezó el establecimiento de un equipo de ingeniería de aplicaciones para proporcionar un diseño de ingeniería mejorado en el campo y en línea y soporte técnico a los ingenieros durante su proceso de diseño.
Fuera de la oficina, Jeff disfruta del aire libre (esquiar, ir de mochilero, acampar), pasar tiempo con su esposa y sus cuatro hijos, y ser un fanático de toda la vida de los Denver Broncos.
