FLYING WHALES nutzt CFD in AWS, um schnell umweltfreundliche Frachttransportluftschiffe auf den Markt zu bringen

FLYING WHALES ist ein französisches Start-up, das ein Frachtluftschiff mit einer Nutzlast von 60 Tonnen für den Markt für schwere Lasten und übergroße Fracht entwickelt. Das Projekt entstand aus dem Bestreben Frankreichs, effiziente und umweltfreundliche Transporte für das Sammeln von Holz in abgelegenen Gebieten bereitzustellen. „Wir haben eines der größten Waldgebiete Europas, aber diese Gebiete liegen in den Bergen und sind sehr schwer zugänglich“, sagt Guillaume Martinat, leitender Aerodynamikingenieur bei FLYING WHALES. „Deshalb müssen wir ein Luftschiff bauen, das Fracht laden und entladen kann, ohne zu landen, und das im Schwebeflug.“

Um das Luftschiff zu entwerfen, verwendet FLYING WHALES komplexe Computational Fluid Dynamics (CFD), ein Tool zur numerischen Simulation der Strömung beliebiger Flüssigkeiten, sowie Simulationen zur Strukturanalyse, die große Mengen an Datenverarbeitungskapazität erfordern. Das Unternehmen kann keine physischen Tests durchführen, da das Luftschiff zu groß ist. Tests würden sich als zu teuer erweisen und zu viel Zeit in Anspruch nehmen. Stattdessen benötigen Ingenieure Daten, um das Luftschiff zu dimensionieren und Workloads für jede Flugphase zu definieren. CFD stellt Ingenieuren diese dringend benötigten Daten zur Verfügung, ohne dass sie Teile herstellen müssen, was einen viel schnelleren Konstruktionsprozess ermöglicht. Jede Berechnung erfordert jedoch etwa 600 Kerne, und es sind ungefähr 400 Berechnungen erforderlich, um ein Modell zu generieren, was erhebliche Datenverarbeitungsressourcen erfordert.

Anfänglich stützte sich das Unternehmen zur Durchführung der CFD-Analyse auf einen internen HPC-Cluster (HPC). Der Cluster hatte jedoch nur 200 Kerne, und das Unternehmen verfügte nicht über die Skalierbarkeit oder Flexibilität, die es zur Unterstützung der Workloads benötigte. FLYING WHALES musste außerdem sicherstellen, dass seine IT-Umgebung kostengünstig und für die Auslieferung des Modells im Jahr 2021 bereit war. „Als Start-up fehlten uns die Ressourcen, um diese Frist alleine einzuhalten“, sagt Martinat.

FLYING WHALES entschied sich dafür, seine HPC-Umgebung in die Cloud zu verlagern und seine CFD-Workloads in Amazon Web Services (AWS) auszuführen. „Wir haben mehrere Cloud-Anbieter bewertet, und AWS bot für uns die beste Performance“, sagt Martinat. Insbesondere entschied sich FLYING WHALES für die Ausführung auf C5n.18xlarge-Instances von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), die den Elastic Fabric Adapter (EFA) als Netzwerkschnittstelle der Amazon-EC2-Instance unterstützen. Die C5n-Instances bieten die Leistung und Skalierbarkeit, die FLYING WHALES für seine CFD-Workloads benötigt. FLYING WHALES stellt C5n-Instances mithilfe von Amazon-EC2-Spot-Instances bereit. Spot Instances sind freie Amazon-EC2-Kapazität, die mit einem Rabatt von bis zu 90 Prozent erhältlich sind. Mit Spot Instances konnte FLYING WHALES die Kosten seiner HPC-Cluster um 64 Prozent senken. 

Darüber hinaus verwendet das Unternehmen AWS ParallelCluster, um die Bereitstellung und Verwaltung eines HPC-Clusters für die Ausführung von CFD-Simulationen in AWS zu vereinfachen. Mit NICE DCV kann FLYING WHALES jetzt Anwendungen sicher streamen und gleichzeitig die Datenübertragungskosten drastisch senken, sodass Ingenieure Lösungen überprüfen können, ohne sie jemals lokal herunterladen zu müssen.

FLYING WHALES nutzte auch die finanzielle und technische Unterstützung, die im Rahmen des Programms AWS Activate bereitgestellt wurde. „Die Gutschriften und der technische Support von AWS haben uns geholfen, schneller loszulegen, als wir es alleine hätten tun können“, sagt Martinat.

FLYING WHALES nutzte auch das Fachwissen von AWS, um die Einführung der HPC-Lösung zu beschleunigen. FLYING WHALES nutzt seine HPC-Umgebung in AWS und kann CFD-Workflows schneller als zuvor umsetzen. Dank der Datenverarbeitungleistung und Netzwerk-Performance zwischen den Knoten, die wir mit den C5n.18xlarge-Instances von Amazon EC2 und EFA erzielen, können wir CFD-Workflow-Aufträge in AWS 15-mal schneller ausführen“, sagt Martinat. „Dadurch können wir Aufträge in Tagen statt in Monaten erledigen, wie es früher gedauert hat.“

Darüber hinaus hilft die Verfügbarkeit von Ressourcen bei FLYING WHALES den Ingenieuren, viele Berechnungen gleichzeitig durchzuführen, anstatt jeden Auftrag nacheinander ausführen zu müssen. Dadurch können Ingenieure mehr Zeit mit der Analyse von Daten und der Erstellung von geistigem Eigentum verbringen, anstatt sich mit der Verwaltung der Infrastruktur zu befassen. Mit diesen Fähigkeiten und der direkten Unterstützung von AWS wird FLYING WHALES in der Lage sein, sein erstes Luftschiff wie geplant im Jahr 2024 auszuliefern.

FLYING WHALES verlässt sich bei der schnellen Skalierung seiner HPC-Umgebung auf AWS, um 600-Kerne-Datenverarbeitungsmodelle mit einer Größe von jeweils 6 TB zu unterstützen. „Wir haben fast unbegrenzte Datenverarbeitungskapazität in AWS, was uns ein Maß an Skalierbarkeit bietet, das fast der Leistung eines nationalen Supercomputers entspricht“, sagt Martinat. „Wenn wir 6 000 Kerne benötigen, können wir all diese Kerne verwenden, was bedeutet, dass wir alle unsere Berechnungen gleichzeitig durchführen können, wann immer wir es brauchen.“ Außerdem müssen die Ingenieure des Unternehmens nicht in Warteschlangen warten, um Simulationen durchzuführen, wodurch jede Woche Dutzende von Stunden eingespart werden.

FLYING WHALES nutzt seine Fähigkeit, schnell zu skalieren, um mehr Arbeit als zuvor zu erledigen. Aufgrund der Vielzahl der verfügbaren AWS-Instance-Typen kann das Unternehmen komplexe Simulationen durchführen, die in einer On-Premises-Umgebung nicht möglich waren. Bei einigen Bodeneffektberechnungen, die für die Größe des Luftschiffs von entscheidender Bedeutung sind, hätte das Unternehmen beispielsweise den gesamten lokalen Cluster wochenlang blockieren müssen. Jetzt können diese Berechnungen schnell durchgeführt werden, ohne dass andere Aktivitäten verzögert werden müssen. „Es gab einige Studien, die wir nicht durchführen konnten, weil uns die Datenverarbeitungsressourcen fehlten“, sagt Martinat. „Jetzt können wir alles tun, was wir wollen. Es geht nicht nur darum, mit AWS schneller zu sein, sondern auch darum, dass man in der Lage ist, die Arbeit zu erledigen. Darüber hinaus sind wir durch die Auswahl von High-Memory-Hardware aus der Vielzahl verfügbarer Instance-Typen nun in der Lage, feinere und schwerere Meshes als On-Premises zu generieren, um eine bessere CFD-Genauigkeit zu erzielen.“

Dank der Flexibilität von AWS ParallelCluster können die Ingenieure des Unternehmens HPC-Aufträge in 15 Minuten zum Laufen bringen, anstatt Monate für die Anschaffung, Konfiguration und Verwaltung von Servern zu benötigen. „Mithilfe von AWS ParallelCluster können wir unsere Instances an die Größe von CFD-Aufträgen anpassen“, sagt Martinat. Wenn das Unternehmen beispielsweise nicht viel Datenverarbeitungskapazität benötigt, können die Ingenieure einen Instance-Typ auswählen, der möglicherweise günstiger ist, und ihn dann bei Bedarf skalieren. „Durch den Einsatz dieser Lösung erhalten wir Flexibilität und Kosteneinsparungen. Das war für uns als Start-up mit begrenzten Ressourcen von entscheidender Bedeutung“, sagt Martinat.

Dank der Skalierbarkeit und Flexibilität von AWS kann sich FLYING WHALES nun auf sein Kerngeschäft konzentrieren: die Entwicklung innovativer Frachtluftschiffe. „Für unser Unternehmen liegt die Stärke von AWS darin, dass es uns hilft, unseren HPC-Cluster zu skalieren und anzupassen, sodass wir immer über eine Umgebung verfügen, die gut funktioniert und auf unsere CFD-Workloads reagiert“, sagt Martinat. „Dies wird uns nicht nur ermöglichen, unser Produkt pünktlich auf den Markt zu bringen, sondern es wird uns auch helfen, unser Unternehmen auszubauen.“