Инженерное моделирование меняется. То, что раньше в основном было сосредоточено на проверке проектов и единичных расчетах, перерастает в масштабные параметрические оптимизации, автоматизированные рабочие процессы, пользовательские приложения и рабочие нагрузки, всё больше зависящие от искусственного интеллекта (ИИ). В то же время вычислительные среды становятся более разнообразными. Рабочие нагрузки теперь охватывают локальные рабочие станции, кластеры высокопроизводительных вычислений (HPC), общедоступные и частные облака, центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU) и контейнерные сервисы — платформы, которые запускают программное обеспечение внутри изолированных, готовых к работе пакетов.
Эта эволюция создает сложности для пользователей симуляций, групп информационных технологий (ИТ) и разработчиков. Инженерам, привыкшим выполнять расчеты локально, может внезапно потребоваться работа с кластерами или облачными ресурсами, что усложняет передачу данных, мониторинг, отладку и связанные анализы. ИТ-специалисты должны эффективно использовать разнообразное сочетание локальных и облачных ресурсов, сохраняя при этом контроль над использованием системы и ее работоспособностью. Разработчикам же необходимы приложения и рабочие процессы, способные функционировать в различных вычислительных средах без глубокого знания каждого базового ресурса.
Возможность заключается в том, чтобы HPC воспринимались не как отдельная инфраструктура, а как плавное продолжение повседневных рабочих процессов моделирования. Компания Ansys, входящая в состав Synopsys, реализует это с помощью Ansys HPC Platform Services — набора технологических компонентов (подобно программным или инфраструктурным строительным блокам), который объединяет разрозненные вычислительные ресурсы в единый и простой в использовании рабочий каркас.
Подключите моделирование к ресурсам HPC, где бы они ни находились
Ansys HPC Platform Services предоставляет единую платформу для отправки заданий HPC и управления ими в различных приложениях и вычислительных средах. Выполняя роль центрального уровня координации, она управляет рабочими процессами, файлами, проектами, а также осуществляет удаленный мониторинг заданий. С помощью этой платформы настольные, веб- и пользовательские приложения Ansys на Python могут легко подключаться к облачным ресурсам, кластерам HPC или рабочим станциям.
Вы можете взаимодействовать с HPC Platform Services напрямую из инженерных приложений, таких как ПО для конечно-элементного анализа конструкций Ansys Mechanical, или через браузерный веб-интерфейс. Это позволяет отправлять задания, отслеживать статус и прогресс, просматривать журналы и файлы, а также получать результаты с единой платформы.
Для инженеров это делает HPC более естественным продолжением настольных рабочих процессов. Платформа обеспечивает бесшовную интеграцию с приложениями Ansys и поддерживает широкий спектр рабочих нагрузок: от небольших локальных до заданий с интерфейсом передачи сообщений (MPI), выполняемых на тысячах вычислительных ядер или графических процессоров. Она также поддерживает проектные точки, параметрические исследования и сложные рабочие процессы, такие как зависимости заданий. Из настольного приложения вы можете отправлять задачи на несколько вычислительных ресурсов, отслеживать ход выполнения и просматривать журналы локально, пока система автоматически обрабатывает связанные и зависимые анализы.
Для ИТ-команд HPC Platform Services интегрируется как с открытыми, так и с коммерческими планировщиками (или инструментами управления рабочими нагрузками), включая Slurm Workload Manager, Portable Batch System (PBS) Professional, Altair Grid Engine (ранее Univa Grid Engine), IBM Load Sharing Facility (LSF) и Kubernetes. Решение разработано для дополнения существующей инфраструктуры HPC, а не для замены функций планировщика. Оно также обеспечивает детальную видимость активности заданий, доступности ресурсов и работоспособности системы, помогая организациям оптимизировать использование локальных и облачных ресурсов HPC.
Для разработчиков HPC Platform Services позволяет абстрагировать вычислительные ресурсы от конечных приложений и рабочих процессов с помощью документированных масштабируемых интерфейсов программирования приложений (API) с поддержкой Python и C++. Эти API также отлично подходят для рабочих процессов с агентным ИИ, создавая основу для агентов ИИ, способных отправлять, контролировать и оркестрировать задания симуляции как сейчас, так и в будущем. В результате достигается более единообразный способ связывания рабочих процессов моделирования с необходимыми им вычислительными ресурсами.
Изучите Ansys HPC Platform Services уже сегодня
По мере того как рабочие нагрузки моделирования и вычислительные среды становятся сложнее, HPC Platform Services предоставляет унифицированный способ отправки, управления, мониторинга и масштабирования заданий HPC, одновременно связывая приложения с локальными, кластерными и облачными ресурсами.
Чтобы узнать больше, посмотрите плейлист видеороликов об HPC Platform Services или свяжитесь с нами для получения дополнительной поддержки.
