Ansysブログ
October 18, 2023
自動車エンジニアリングのモデリングとシミュレーションに大きな価値をもたらすHPC
以前のブログでは、Ansysソリューションとハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）を組み合わせることで、大幅な投資利益率（ROI）が得られることを確認しました。自動車業界のエンジニアリングの課題に対処するためにHPC手法が適用された2つの具体的な例を見てみましょう。
ケーススタディ1 : 自動車材料プロバイダー
大手自動車メーカーに材料を供給している、ある化学合成企業では、延性構造用接着剤の開発を繰り返しモデル化する目的でHPCリソースに投資しました。強度、弾力性、重量、耐衝撃性、規制への準拠などの主な要因が、目的の製品性能を達成するために重要でした。
AMD EPYCプロセッサとAnsys LS-DYNAを使用して、オンプレミスとクラウドベースのHPCリソースを組み合わせて活用することで、同社は合計110万ドルの投資を行いました。延性構造用接着剤の製品ラインからの収益は240万ドルに達し、粗利益率は66%に達しました。このプロジェクトは、設計費および製造費の低減によるコスト削減と、競争力の強化による利益の増加をもたらしました。
AMD-Ansys HPCソリューションの採用により、設計時間が大幅に短縮され、最初の設計を繰り返すことで安全かつ信頼性の高い製品を開発する確率が高まりました。
「Ansys LS-DYNAとその最適化アプリケーションファミリーは、Ansys製品スイートの一部として、これまでアクセスできなかった新しい市場を開拓することを可能にしました。これがなければ、現在シミュレーションしている製品の動作の全範囲を把握して活用することはできません」と、同社のシニアサイエンティストはアンケートで回答しています。
このメーカーはHPC手法の広範な利用を維持し、オンプレミスとクラウドベースの両方のHPCリソースに対する予算を増額する予定ですが、これは驚くようなことではありません。今回の投資により、新製品の開発が促進され、市場拡大が可能となります。
ケーススタディ2 : 輸送およびモビリティ企業
ある輸送およびモビリティ（T&M : Transformation and Mobility）企業では、業界の近代化に重点を置いており、データガバナンスプロジェクトにHPC手法を使用しました。データクリーンアップの高速化、大規模な機械学習の改善、コンピューティング利用の最適化、エンジニアやプログラマーのデータアクセス性の向上を目指していました。このプロジェクトでは、HPCクラウドリソース（Oracle Cloud Infrastructure）のほか、AMDプロセッサおよびアクセラレータ（AMD EPYCとAMD Instinct）を搭載したオンプレミスのハードウェアを利用しました。Ansys Fluentがエンジニアリングのモデリングとシミュレーションに使用されました。
このT&M企業は、オンプレミスとクラウドベースの両方のHPCリソースに、3年間で約275万ドルの投資を行うことを想定しました。この投資により、約5000万ドルの新規収益と1000万ドルの利益増がもたらされました。質に関するその他の利点として、トレーニングに必要なデータの削減、不要なデータ暗号化の排除、社内のさまざまな機能間のコラボレーションの改善などがあります。
「HPCリソースは、設計、評価からテスト、導入に至るまでのキーとなるマニュアルであり、予測可能性が向上しました」と、同社のエンジニアリングディレクターは述べています。
自動車スポーツチームに関する別のケーススタディでは、HPCへの投資の詳細について説明しています。これらの投資から得られる価値と、上記のケーススタディの詳細については、ホワイトペーパー「組織は自動車エンジニアリングのモデリングとシミュレーションにHPC を活用することで大きな価値を実現」を参照してください。