Amazon-Prime-Air-Drohne hebt dank AWS und Siemens ab

Amazon Prime Air hat mithilfe von Simulationen in Siemens Simcenter STAR-CCM+ dank High Performance Computing (HPC) in Amazon Web Services (AWS) ein Arbeitsdrohnen-Design entwickelt. Dank des On-Demand-Zugriffs auf eine beinahe unbegrenzte Infrastruktur und des schnellen Netzwerks für ein skalierbares HPC in AWS blieb das Projekt im Zeitplan. Simcenter STAR-CCM+ in AWS half Prime Air bei der Optimierung der Entwicklungs-Workflows, was zusätzliche Effizienzvorteile bedeutete.

Amazon Prime Air musste eine Drohne für fahrerlose Zustellungen entwickeln und konstruieren. Zur Simulation der Aerodynamik waren zwei Hauptkomponenten erforderlich. Erstens wurde eine Computational Fluid Dynamics (CFD)-Lösung benötigt, die sowohl einzelne Simulationen als auch Gruppen von Simulationen ausführen kann. Zweitens wurde eine HPC-Infrastruktur benötigt, die eine On-Demand-Bereitstellung großer Mengen von Instances bietet und auf einem schnellen Netzwerk mit hoher Bandbreite ausgeführt wird, um die Workstreams zu unterstützen.

Prime Air entschied sich für Simcenter STAR-CCM+ von Siemens, Teil des Simcenter-Portfolios, als Multiphysik-CFD-Lösung für das aerodynamische Design. Da Simcenter STAR-CCM+ für Paralleleffizienz entwickelt ist, konnte Prime Air die CFD-Simulationen durch ihre Ausführung auf einer großen Zahl von Kernen beschleunigen. Zusätzlich ermöglichte Simcenter STAR-CCM+ die Optimierung des Workflows für Entwicklungssimulationen von Prime Air. Die Breite der HPC-Lösungen in AWS bot die nötige Flexibilität, um innerhalb der engen Zeitpläne Ergebnisse zu erzielen. Die Lösung nutzte AWS ParallelCluster, das AWS-unterstützte Open-Source-Tool für die Cluster-Verwaltung, um die Bereitstellung von für die Datenverarbeitung optimierten Instances in Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) zu verwalten.

Mithilfe von Simcenter STAR-CCM+ in AWS konnten die Prime-Air-Ingenieure die Aerodynamik des Flugkörpers für alle Flugsituationen charakterisieren. Die Simulationskampagne bestand aus Tausenden unterschiedlicher Betriebsbedingungen, die sich zu mehr als 30 Millionen Stunden Computing-Zeit in AWS summierten. Zusätzliche Analysen ermöglichten den Ingenieuren die Identifizierung kritischer Flugbedingungen, die sie anschließend mittels Remote-Visualisierung und Nachbearbeitung in Echtzeit weiter untersuchten. Dies machte die Übertragung großer Datenmengen und kostspielige dedizierte Workstations überflüssig.

Die HPC-Services in AWS vereinfachten die Skalierung auf eine große Zahl von Kernen und den Zugriff auf On-Demand-Computing-Leistung zu Analysezwecken – ohne in langen Warteschlangen stecken zu bleiben. Die Ingenieure konnten die Instances nach Ausführung der Simulationen auch herunterskalieren. Als Ergebnis konnte Prime Air in einem komprimierten Zeitrahmen ein Design für eine Arbeitsdrohne entwickeln.

Das Ziel von Prime Air besteht in der Lieferung von Paketen mit einem Gewicht von maximal 2,5 kg in weniger als 30 Minuten mithilfe von Drohnen. Das Prime Air-Team entwickelte und konstruierte eine eigene Drohne mittels CFD. Dies ist eine Variante der Fluiddynamik, die numerische Analyse und Daten nutzt, um die Bewegung von Flüssigkeiten, z. B. Luft, um einen Flugkörper unter verschiedenen Bedingungen darzustellen.

Prime Air entschied sich für Simcenter STAR-CCM+ von Siemens als vollständige Multiphysik-Lösung für CFD. Da Simcenter STAR-CCM+ für Paralleleffizienz entwickelt ist, konnte Prime Air die Simulationen durch ihre Ausführung auf einer großen Zahl von Kernen beschleunigen. Zusätzlich ermöglichten die Simcenter STAR-CCM+ Application Programming Interfaces (API) Prime Air auch die Automatisierung und Optimierung des Entwicklungs-Workflows.

Die Entwicklung eines Flugkörpers mittels CFD setzt die digitale Vorhersage der aerodynamischen Leistung voraus. In der Regel werden Tausende solcher CFD-Simulationen benötigt, um eine Aerodynamik-Datenbank (ADB) zu erstellen, die Leistung unter allen Flugbedingungen sicherzustellen und ein Flugkörper-Steuerungssystem zu entwickeln. Umfang und Geschwindigkeit dieser Simulationen erfordern HPC-Ressourcen. In vielen On-Premises-Rechenzentren unterliegen HPC-Ressourcen jedoch Einschränkungen bei Kapazität und Verfügbarkeit, was zu langen Warteschlangen führt. Die Ingenieure müssen warten, bis sie an der Reihe sind, und können nur die ihnen zugewiesenen Ressourcen nutzen. Dies lässt nicht viel Spielraum für die Änderung von Testplänen nach dem Start der Simulationen.

Prime Air entschied sich für die Bereitstellung von Simcenter STAR-CCM+ in AWS, um die Computing-Leistung wie erforderlich auf- und abwärts skalieren zu können. Mit AWS können Ingenieure Simulationen ausführen, ohne in einer Warteschlange warten oder für Kapazitätsüberschreitungen bezahlen zu müssen. AWS stellt eine breites Spektrum von HPC-Services bereit, die Kunden die nötige Flexibilität bieten, um ihre Anwendung optimal zu unterstützen und die zeitnahen Ergebnisse zu liefern, die ihre Ingenieure benötigen. Prime Air nutzte die sofort verwendbaren, beinahe unbegrenzten und skalierbaren HPC-Services in AWS, um schnell mit den Simulationen zu beginnen und sich auf das eigentliche Projekt konzentrieren zu können.

Dank der Ausführung in der Cloud können Ingenieure die Simulationen so schnell wie gewünscht und auf so vielen Kernen wie nötig ausführen – ohne enorme Kosten zu verursachen oder andere Benutzer zu behindern, die ebenfalls Zugriff benötigen.

„In AWS können wir unsere Simulationen ausführen, wann wir möchten, und mit so vielen Kernen, wie wir möchten, und noch am gleichen Tag Ergebnisse erhalten. Es gibt keine Engpässe aufgrund fehlender Kapazitäten“, so Vedran Coralic, Senior Applied Scientist bei Prime Air. „Und wir müssen nicht vor der Ausführung an alles denken, was wir von einer Simulation benötigen. Wir können sie jederzeit nach der Ausführung in AWS anzeigen und die Strömungsdynamik in Echtzeit abfragen. Mit der Ausführung von Simcenter STAR-CCM+ in AWS ist mein Team so schnell, wie es das Programm erfordert.“

Prime Air bereitete die Umgebung mit AWS ParallelCluster, dem Open-Source-Tool für die Cluster-Verwaltung, auf die CFD-Ausführung vor. AWS ParallelCluster vereinfacht die Bereitstellung der Siemens Simcenter STAR-CCM+-Umgebung in AWS durch die die Verwendung einer Konfigurationsdatei zur Bereitstellung aller Ressourcen in der HPC-Umgebung (z. B. virtuelle private Cloud, gemeinsames Dateisystem usw.). Das Tool unterstützt verschiedene verbreitete HPC-Auftrags-Scheduler wie Slurm, die Aufträge verwalten und Cluster entsprechend dem Workload auf- und abwärts skalieren.

Um die nötigen Geschwindigkeiten für die CFD-Simulationen zu erreichen, stellte Prime Air Cluster mit für Datenverarbeitung optimierten Amazon-EC2-Instances bereit. Dabei wurden die neuesten auf dem Markt verfügbaren Instances verwendet, um die HPC-Workloads optimal zu unterstützen. Angesichts der in AWS verfügbaren Kapazitäten vermutete Coralic, dass sie wahrscheinlich alle ADB-Simulationen auf einmal in AWS ausführen könnten. „Durch die Ausführung von Simcenter STAR-CCM+ in AWS können wir neue Ideen schnell evaluieren und verbringen mehr Zeit mit der Untersuchung der Ergebnisse statt mit dem Warten auf die Ergebnisse“, so Coralic.

Aufgrund der kürzlichen Einführung der Amazon-EC2-C5n-Instances testete das Prime Air-Team AWS ParallelCluster-Bereitstellungen von C5n.18xlarge-Intel-Instances mit Elastic Fabric Adapter (EFA). EFA ist eine Netzwerkschnittstelle, die von AWS entwickelt wurde, um für Amazon-EC2-Instances Betriebssystem-Umgehungsfunktionen bereitzustellen. Auf diese Weise können Kunden Anwendungen mit niedriger Latenz und hohen Durchsatzraten skalierbar zwischen Knoten ausführen.

„Basierend auf den ersten Benchmarks gehen wir davon aus, dass der Wechsel zu C5n-Instances mit EFA für die nächste ADB die Geschwindigkeit unserer Simulationen verdoppeln wird“, erklärt Coralic. „Wir können auf doppelt so viele Kerne skalieren, ohne die Computing-Effizienz zu beeinträchtigen oder die Computing-Kosten wesentlich zu erhöhen.“

Abbildung 1: Prime Air wird zukünftige CFD-Simulationen auf 50 000 Zellen/Kern und mehr skalieren können, wobei der Verlust an Computing-Effizienz vernachlässigbar ist. Dies wird durch EFA mit Unterstützung durch die neuere Generation von Computing-Instances (C5n) ermöglicht, wie durch die grüne Kurve gezeigt. Ohne EFA konnte Prime Air lediglich auf 100 000 Zellen/Kern herunterskalieren, wie durch die blauen und orangefarbenen Kurven gezeigt.