von Chandan Murthy, Amanda Greer, und Ramin Torabi übersetzt durch David Surey

Fertigungsunternehmen können jetzt die Simulationszykluszeiten von Tagen auf Stunden reduzieren, indem sie Teamcenter Simulation mit AWS ParallelCluster integrieren – wodurch Warteschlangenengpässe beim High Performance Computing (HPC) beseitigt werden, während gleichzeitig die vollständige Datenrückverfolgbarkeit erhalten bleibt. Die Nachfrage nach hochpräzisen Ingenieursimulationen wie Computational Fluid Dynamics (CFD), Finite-Elemente-Analyse (FEA) und Multiphysik-Analysen wächst kontinuierlich, während Fertigungsunternehmen Produktinnovationen vorantreiben. Diese Simulationen erfordern enorme Rechenressourcen, die herkömmliche On-Premises-Infrastruktur nur schwer kosteneffizient bereitstellen kann. Gleichzeitig bleibt die Verwaltung des Lebenszyklus von Simulationsdaten und Workflows über verteilte Teams hinweg eine kritische Herausforderung. Simulation Process and Data Management (SPDM) begegnet dem, indem Simulationsdaten zentralisiert werden, sodass sie organisiert, wiederverwendbar und für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften vollständig rückverfolgbar sind. Als sicheres, mit Metadaten angereichertes Repository beschleunigt SPDM zudem die Entwicklung von KI-Modellen, indem es eine fundierte Datenauswahl für effizienteres Training ermöglicht.

In diesem Blog untersuchen wir, wie Teamcenter Simulation, die SPDM-Lösung von Siemens, mit AWS ParallelCluster für die Ausführung von HPC-Jobs und Amazon FSx for NetApp ONTAP als gemeinsame Speicherebene zusammenwirkt, um einen nahtlosen End-to-End-Simulationsworkflow zu ermöglichen. Diese Kombination beschleunigt die Produktentwicklung mit vollständiger Datenrückverfolgbarkeit und ermöglicht durch standardisierte Prozesse, die Simulationsergebnisse mit umfassenderen Produktentwicklungsdaten verknüpfen, eine schnellere Entscheidungsfindung.

Die Herausforderung: Simulation im großen Maßstab

Die moderne Produktentwicklung stützt sich stark auf digitale Ingenieurworkflows, einschließlich Computational Fluid Dynamics (CFD), Finite-Elemente-Analyse (FEA) und Multi-Domain-Systemsimulationen. Diese Workloads sind rechenintensiv, datenreich und zeitkritisch. Dennoch ist der Simulationsprozess für viele Unternehmen selbst zu einem Engpass geworden, statt ein Beschleuniger zu sein.

Herkömmliche On-Premises-Umgebungen für High Performance Computing (HPC) haben Mühe, Schritt zu halten. Wenn die Simulationsnachfrage während kritischer Design-Reviews oder Produkteinführungen sprunghaft ansteigt, zwingt die feste Infrastruktur die Ingenieure dazu, Jobs in Warteschlangen zu stellen, auf Ressourcen zu warten oder Kompromisse bei der Genauigkeit einzugehen. Analyseteams arbeiten häufig mit veralteten oder falsch versionierten Daten, und Programmmanager haben oft keinen Echtzeit-Einblick in Simulationsergebnisse ohne direkte Beteiligung der Analysten. Diese Ineffizienzen führen direkt zu verzögerten Produkteinführungen und erhöhten Entwicklungskosten.

Über die Leistungsbeschränkungen hinaus stellen On-Premises-Bereitstellungen erhebliche betriebliche Herausforderungen dar, wie etwa die Übertragung großer Simulationsdateien (oft zehn bis hunderte Gigabyte) zwischen dem Datenmanagementsystem und der HPC-Rechenumgebung, veraltete Sicherheitslagen, eingeschränkte Disaster-Recovery-Fähigkeiten und hohe Kapitalausgaben für Infrastruktur, die während Nebenzeiten ungenutzt bleibt. Da die Anzahl der Designvarianten und zugehörigen Simulationen exponentiell wächst, verschärfen sich die Herausforderungen weiter.

Teamcenter Simulation

Teamcenter Simulation ist eine Simulation Process and Data Management (SPDM)-Lösung, die für Ingenieure und Analysten entwickelt wurde, die an Ingenieurworkflows arbeiten. Dieses Tool basiert auf Teamcenter, einer Product-Lifecycle-Management (PLM)-Lösung innerhalb der Software-Geschäftsplattform Siemens Xcelerator, und ermöglicht ein umfassendes Management von Simulations- und physischen Testprozessen, Daten, Tools und Workflows. Es integriert sich nahtlos in vorhandene Produktdaten und bietet allen Beteiligten vollständige Rückverfolgbarkeit und Transparenz. Durch den Einsatz von Teamcenter Simulation können Ingenieurteams effektiv über den gesamten Digital Thread hinweg zusammenarbeiten und einen kohärenten und effizienten Produktentwicklungsprozess sicherstellen.

AWS HPC für Simulations-Workloads

Während Teamcenter Simulation robuste Funktionen für das Daten- und Prozessmanagement bietet, erfordert die Ausführung umfangreicher Simulationsjobs eine elastische HPC-Infrastruktur. Hier erweisen sich AWS ParallelCluster und AWS Parallel Computing Service (AWS PCS) als transformativ, da sie die bedarfsgerechte Rechenleistung bereitstellen, die erforderlich ist, um anspruchsvolle Workloads effizient zu bewältigen.

AWS ParallelCluster ist ein Open-Source-Cluster-Management-Tool, das die Bereitstellung und Verwaltung von High-Performance-Computing-Clustern auf AWS vereinfacht. Es automatisiert die Bereitstellung von Compute-Knoten, Netzwerken, Speicher und Job-Schedulern und ermöglicht es Ingenieuren, in wenigen Minuten eine vollständig konfigurierte HPC-Umgebung aufzusetzen und diese elastisch entsprechend der Workload-Nachfrage zu skalieren. Mit der Unterstützung beliebter Job-Scheduler wie Slurm integriert sich AWS ParallelCluster nahtlos in bestehende Simulationsworkflows.

Für Unternehmen, die eine vollständig verwaltete Alternative suchen, bietet AWS PCS einen verwalteten Service, der es einfacher macht, HPC-Workloads auszuführen und zu skalieren sowie wissenschaftliche und technische Modelle auf AWS mit Slurm zu erstellen.

Die Kombination von Teamcenter Simulation und AWS-HPC-Services schafft eine leistungsstarke End-to-End-Simulationspipeline. Teamcenter verwaltet die Simulationsdaten, -prozesse und -rückverfolgbarkeit, während AWS ParallelCluster oder AWS PCS das elastische Rechenrückgrat bereitstellen, um diese Simulationen im großen Maßstab auszuführen. Ingenieure können Simulationsjobs direkt aus den Teamcenter-Workflows heraus einreichen, wobei die Ergebnisse automatisch erfasst und versioniert in das PLM-System zurückgeführt werden, wodurch die vollständige Rückverfolgbarkeit über den gesamten Produktlebenszyklus erhalten bleibt.

Simulationsprozessablauf

Um bedarfsgerechte Skalierbarkeit und verbesserte Ausfallsicherheit zu bieten sowie Simulationsdaten mit hohem Volumen zu verwalten, haben wir eine Architektur definiert, um konsistente, genaue und zugängliche Datenflüsse durch verschiedene Systeme zu orchestrieren. In der nachstehenden Architektur laufen Teamcenter-Services auf mehreren Amazon EC2-Instances mit entweder Amazon Relational Database Service for Oracle oder Amazon Relational Database Service for SQL Server als vollständig verwalteter Datenbank. Das Teamcenter-Volume wird mit FSx for NetApp ONTAP bereitgestellt. AWS ParallelCluster ist mit einem Head Node und skalierbaren Compute Nodes konfiguriert, wobei Simcenter STAR-CCM+ auf einem FSx-for-NetApp-ONTAP-Volume installiert ist, auf das beide zugreifen können, was einen konsistenten Datenzugriff über den gesamten Cluster hinweg gewährleistet.

Abbildung 1: Siemens Teamcenter Simulation mit AWS ParallelCluster-Architektur

Die Architektur integriert Teamcenter Simulation, FSx for NetApp ONTAP und AWS ParallelCluster in einen nahtlosen Ingenieurworkflow:

Ingenieure greifen über den Active Workspace-Client auf Teamcenter Simulation zu, wo sie schnell die neueste Designiteration des Produkts finden, die passende Simulationsstudie auswählen, Solver-Parameter konfigurieren und den Job starten können. Teamcenter Simulation stellt anschließend automatisch alle erforderlichen Eingabedateien am dafür vorgesehenen Staging-Speicherort auf dem FSx-for-NetApp-ONTAP-Volume bereit, wodurch die manuelle Dateiverwaltung entfällt und das Risiko von Versionsfehlern verringert wird.

FSx for NetApp ONTAP stellt ein gemeinsames Dateisystem bereit, auf das sowohl die Teamcenter-Umgebung als auch die ParallelCluster-Knoten zugreifen können. Die Multiprotokoll-Fähigkeit von FSx for NetApp ONTAP stellt sicher, dass sowohl Teamcenter-Server (die möglicherweise unter Windows mit SMB laufen) als auch ParallelCluster-Knoten (Linux mit NFS) nahtlos auf dieselben Daten am Staging-Speicherort zugreifen können.

Teamcenter Simulation löst die Job-Einreichung an den Slurm-Scheduler des ParallelCluster über die Integration des Simulationstools aus. Der Slurm-Scheduler stellt den Job in eine Warteschlange, und der ParallelCluster stellt automatisch die erforderlichen Compute-Knoten bereit. Die Compute-Knoten lesen Eingabedateien direkt vom Staging-Speicherort auf dem FSx-for-NetApp-ONTAP-Volume, dessen Hochdurchsatz-Fähigkeiten sicherstellen, dass der Speicher niemals zum Engpass wird, sodass selbst große Simulationsmodelle (Mesh-Dateien mit mehreren GB) effizient gelesen werden können. Der Simulations-Solver wird ausgeführt und schreibt Zwischendateien und Ergebnisse zurück auf das FSx-for-NetApp-ONTAP-Volume. Nach Abschluss des Jobs beendet ParallelCluster die Compute-Knoten und vermeidet so das Auflaufen von Kosten.

Teamcenter Simulation erkennt den Abschluss des Jobs und importiert die Ergebnisdateien automatisch zurück in das Teamcenter-Volume, und die Ingenieure können die Ergebnisse mit dem Simulation Result Viewer in Teamcenter visualisieren.

Vorteile der Ausführung von Teamcenter Simulation mit AWS HPC

Skalierbarkeit: AWS ParallelCluster ermöglicht es Unternehmen, HPC-Rechenressourcen dynamisch entsprechend der Simulationsnachfrage in Echtzeit zu skalieren. Dadurch werden die Warteschlangenengpässe beseitigt, die feste On-Premises-Cluster plagen, und es wird sichergestellt, dass Ingenieure genau dann Zugriff auf die benötigte Rechenleistung haben, wenn sie sie brauchen. Die Ressourcen werden nach Abschluss des Jobs automatisch beendet, sodass Unternehmen nur für das bezahlen, was sie tatsächlich nutzen.

Kostenoptimierung: Herkömmliche HPC-Infrastruktur erfordert erhebliche Anfangsinvestitionen und laufende Wartungskosten, unabhängig von der Auslastung. Das elastische Modell von AWS ParallelCluster wandelt HPC von einer Kapitalausgabe in eine Betriebsausgabe um. Darüber hinaus können Teams von kostenoptimierten Instance-Typen profitieren, einschließlich Reserved Instances und Savings Plans, um ihre Ausgaben für HPC-Workloads weiter zu optimieren.

Sicherheit und Zuverlässigkeit: Die globale Infrastruktur von AWS bietet Kunden die Möglichkeit, Teamcenter über mehrere Availability Zones und Regionen hinweg für Szenarien mit hoher Verfügbarkeit und Disaster Recovery bereitzustellen. Sensible Produktdaten wie Stücklisten, CAD-Dateien, FEA-Modelle und Simulationsergebnisse werden im Ruhezustand und während der Übertragung mit AWS-Sicherheitsservices verschlüsselt, die darauf ausgelegt sind, die strengen Compliance-Anforderungen regulierter Branchen zu erfüllen.

Schnellere Markteinführung: Durch die Kombination des optimierten Workflow-Managements von Teamcenter Simulation mit der skalierbaren Rechenkapazität von AWS ParallelCluster können Ingenieurteams die Simulationszykluszeiten verkürzen. Designstudien, die zuvor Tage dauerten, können in Stunden abgeschlossen werden, was schnellere Designiterationen und fundiertere Entscheidungen früher im Produktentwicklungsprozess ermöglicht.

Integration in den Digital Thread: Da Teamcenter Simulation als SPDM-Rückgrat dient, werden alle Simulationseingaben, -ausgaben und -metadaten im Kontext der umfassenderen Produktdaten verwaltet. AWS-ParallelCluster-Jobs werden innerhalb dieses Rahmens orchestriert, wodurch sichergestellt wird, dass jedes Simulationsergebnis auf die spezifische Produktversion, die Designparameter und die Ingenieuranforderungen zurückverfolgbar ist, die es angetrieben haben. Diese umfassende End-to-End-Rückverfolgbarkeit bildet die Grundlage eines unternehmensweiten Digital Thread.

Antrieb von KI/ML-Pipelines durch Simulationsdatenmanagement: Da Simulation zunehmend in den Designzyklus eingebettet wird und der Erfolg von KI/ML-Lösungen sehr stark vom Zugriff auf korrekt kontextualisierte Datensätze für das Algorithmus-Training abhängt, wird ein strukturiertes Simulationsdatenmanagement unverzichtbar. Teamcenter Simulation liefert eine organisierte, rückverfolgbare Datengrundlage, die eine fundierte Datenauswahl für effizientes Modelltraining bereitstellt und es Modellen ermöglicht, Muster besser zu erkennen, Vorhersagen zu generieren und Designempfehlungen anzubieten. Da Unternehmen AWS-Services nutzen, um HPC-Workloads auszuführen und zu skalieren und dabei wachsende Mengen neuer Daten erzeugen, wird die Kuratierung dieser Daten für die Entwicklung integrierter KI/ML-Pipelines zu einer kritischen Priorität. SPDM-Systeme entwickeln sich über einfache Datenrepositorys hinaus zu zentralisierten KI-Plattformen für CAE-Prozesse, die intelligentes, datengesteuertes Engineering unterstützen.

Fazit

Die Integration von Teamcenter Simulation mit AWS ParallelCluster stellt eine effektive Lösung für cloudbasierte Ingenieursimulation dar. Diese Kombination ermöglicht es Herstellern, ihre rechenintensivsten Workloads, einschließlich umfangreicher Crash-Simulationen und Gesamtfahrzeug-CFD-Analysen, mit Agilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu bewältigen. Durch die Nutzung der cloudnativen Services von AWS können Unternehmen eine Well-Architected-SPDM-Lösung etablieren, die die Sicherheit, Leistung und Skalierbarkeit bietet, die für ein effektives Produktlebenszyklusmanagement erforderlich sind.

AWS Marketplace bietet ein umfassendes Angebot an Softwarelösungen von Siemens Digital Industries. Entdecken Sie die vollständige Liste der auf AWS Marketplace verfügbaren Siemens-Produkte und besuchen Sie die offizielle Partnerschafts-Website, um mehr über die Zusammenarbeit zwischen AWS und Siemens zu erfahren.

Besonderer Dank gilt den weiteren Mitwirkenden an diesem Blog, darunter:

• Vedanth Srinivasan (Head of Solutions for Engineering & Design and GTM, AWS)
• Emad Mankbadi (Principal Partner Solutions Architect, AWS)
• Wouter Dehandschutter, PhD (Product Management Director bei Siemens Industry Software)
• Tilman Schroeder (CTO – Automotive and Manufacturing, NetApp, Inc)