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粒子挙動解析ソフトウェアALTAIR EDEMのGPU適用による計算効率向上化事例の紹介
アルテアエンジニアリング株式会社 河野 稔弘
June 27, 2024

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本日の内容◼ 企業概要◼ Altair EDEMの産業適用◼ GPU計算機能◼ Google Cloudによる検証例

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ALTAIR EDEMの産業適用

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Altair EDEMとは•DEM(Discrete Element Method)をベースにした、粉体・固体の挙動を精度よく表現することが可能なシミュレーションソフト

•幅広い業界に利用されている鉱業自動車

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産業機械

鉄鋼

建設機械

プロセス製造
製薬 素材

農業機械

食品

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Altair EDEMとは粉体が関わるアプリケーションの大多数は再現可能

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粉を作る(粉砕、造粒、コーティング)

粉を動かす(搬送、混合、ふるい分け)© Altair Engineering, Inc. Proprietary and Confidential. All rights reserved.

製薬におけるEDEMの適用事例
各工程においてEDEMは活用することが可能(出典：厚生労働省)

造粒

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混合打錠

コーティング© Altair Engineering, Inc. Proprietary and Confidential. All rights reserved.

製薬におけるEDEMの適用事例 (混合工程)
Pfizer社における利用例
o コンテナブレンダーによるミキシング

o ブレンダー内の可視化
o 傾斜角度の変更による効果をシミュレーション内で検証

この領域は十分に混合されない7

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バッテリー製造におけるEDEMの適用事例
各工程においてEDEMは活用することが可能

破砕

8混合コーティング

篩分け混合コーティング

プレス

乾燥注液

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バッテリー製造におけるEDEMの適用事例(プレス)ミュンヘン工科大学における利用例
o これまで実験のみで取り組んでいた検証にEDEMを適用

o EDEMで粒子生成し、プレートで押さえつける
o スプリングバックは許容© Altair Engineering, Inc. Proprietary and Confidential. All rights reserved.

GPU計算機能© Altair Engineering, Inc. Proprietary and Confidential. All rights reserved.

EDEMのGPU機能強化「より多くの粒子をより早く」をスローガンに年々機能を強化
2006◼ EDEM 1.0をリリース

2008◼ マルチコア並列計
算に対応2012～2014◼ 他ソフトウェアとのカップリング機能強化

2016◼ GPUソルバーを開発

2018
2021
2019
◼ API GPU
◼ CUDAソルバーを◼ Altair◼ マルチGPU対リリース
Engineering
応に加わる

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GPUによる計算高速化
GPUを活用することによって高速に計算を行うことが可能• ボードの性能向上によってさらに高速に• 粒子数が増えるほど効果を感じやすい

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GPUによる計算高速例
サイロの粒子排出計算におけるGPU活用例• 粒子数1100万粒子(計算点3300万粒子)の計算• CPUで計算すると数週間かかってしまう計算• GPUで計算すると70時間で可能

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EDEMのGPU機能強化
GPUソルバーは年々機能が向上• 適用範囲の拡大• 複雑な接触モデルへの適用• カスタマイズ(API)• 粒子生成• 複数枚での計算(Multi-GPU)

2000万粒子に対するMulti-GPU適用例

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適用できる範囲の拡大(左・非球形粒子、右・粒子生成)© Altair Engineering, Inc. Proprietary and Confidential. All rights reserved.

GOOGLE CROUDでの検証

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Google Cloudとのコラボレーション
Google Cloud A3VM上でEDEMの動作検証•

Nvidia H100 GPUを8基と最新CPUを組み合わせ、大規模シミュレーションが可能に•10億個を越える粒子数の計算可能性検証

2つのケースにおける検証を実施

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粒子を生成させ、粒子同士は接触しないケース•

粒子を生成して容器に充填するケース (一般的な産業利用に近いケース)•それぞれ単一球粒子、複数球粒子で実施

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ケース1 粒子の接触を伴わない計算
10億個粒子の計算を実施

17•

粒子形状差によるメモリ使用量には変化無し•

計算時間は複数球粒子が単一球よりも60%以上増加する

使用GPUメモリ (青線:単一球、橙線：複数球)
形状差はなく、粒子数増加でメモリ使用は線形に増加

計算時間 (青線:単一球、橙線：複数球)
複数球粒子のほうが計算点が多いため時間は増加する

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ケース2 粒子の接触を伴う計算
億を越える粒子による大規模計算に必要な能力を見積もるためのデータを取得

18•

粒子同士の接触を計算するため、ケースと比べて2.7倍の計算コストがかかる•

複数球粒子は単一球粒子と比べると他粒子と接触点が多いため、より増加する

使用GPUメモリ (青線:単一球、橙線：複数球)
ケース1と異なり形状差が発生する

計算時間 (青線:単一球、橙線：複数球)
ケース1よりも形状による計算コスト差がより顕著に© Altair Engineering, Inc. Proprietary and Confidential. All rights reserved.

粒子の可視化
大量の粒子は計算できたとしても結果処理や可視化が課題となる->可視化ツールの開発と特殊な処理を組み合わせることで可視化を達成

ケース1・10億粒子の可視化
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おわりに•近年の粒子計算のニーズはより大規模化している•

EDEMはGPUを活用することによってより多くの粒子をより高速に計算することが可能• ハードウェアの性能向上に伴い、より多くの効果が期待できる• Multi GPUの活用によってさらに広い範囲まで適用できる•ソルバーもバージョンアップ毎に様々な機能が拡充し、基本性能も向上している• より高速になり、またGPUの性能を利用した新しい機能の追加もある•

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EDEMの計算においてGPUは必須と言っても過言ではない

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EDEM-Google cloudに関する参照先
Google Cloud Blog

https://cloud.google.com/blog/topics/hpc/altair-runs-largedem-simulation-on-a3-vms-and-h100-gpus/?hl=en
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Altair Community Post

https://community.altair.com/community?id=community_blog&sys_id=1a6cd11e97558e50e3b0361e6253af60

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