Enzo Chen, Senior Engineer at Product R&D Division, Moldex3D

В условиях растущей популярности искусственного интеллекта так же растет спрос на платформы и устройства для высокопроизводительных вычислений (HPC), которые в свою очередь широко используются в моделировании литья пластмасс под давлением.

Тем не менее, постоянное усложнение конструкции изделий, а так же особенностей производственного процесса приводят к увеличению количества элементов в 3D сетке, а значит растет и необходимое время для расчетов. Дополнительные циклы компьютерного моделирования еще одна причина увеличения времени производственного цикла. Чтобы ускорить процесс компьютерного моделирования, а так же изготовить продукцию в короткие сроки, пользователям необходимо искать баланс между эффективностью и точностью результатов расчетов.

В новейшей версии Moldex3D 2020 значительно увеличена эффективность решателя, благодаря чему вычисления проводятся быстрее на одном и том же устройстве. Приведенные ниже кейсы демонстрируют сравнение времени расчетов в версиях Moldex3D R17 и 2020 для заполнения формы с использованием сетки с 5, 12, и 20 миллионами элементов. На Рис. 1, продемонстрировано время расчетов в Moldex3D для процессора AMD EPYC 7302, на графиках видно значительное снижение времени проведения расчетов (на 33%, 29% и 20% для 8, 16 и 32 ядер соответственно).

Рис. 1 Сравнение скорости расчета заполнения формы в версиях Moldex3D 2020 и R17 (Процессор AMD EPYC 7302)

На Рис. 2 продемонстрировано сравнение расчетов, проведенных на процессоре Intel Core i9-9900X (10 ядер), 4 ядра были объединены в кластер. Время расчетов было снижено на 50%, 27% и 15% для 8, 16 и 32 ядер соответственно. Так как кластерные вычисления ограничены скоростью передачи данных, сокращение времени расчетов для 16 и 32 ядер относительно ниже.

Рис. 2 Сравнение скорости расчета заполнения формы в версиях Moldex3D 2020 и R17 (Процессор Intel Core i9-9900X)

Оптимизация решателя в Moldex3D 2020 помогает сократить время расчетов в среднем на 30% на одном и том же оборудовании, с одинаковым количеством элементов сетки и условиями процесса. Благодаря этому повышается эффективность моделирования, а выход продукта на рынок становится возможным в более короткие сроки.