AWS ParallelCluster로 Teamcenter 시뮬레이션 가속하기

이 글은 AWS for Industries 블로그에 게시된 Run HPC Simulations faster with Siemens Teamcenter and AWS ParallelCluster by Chandan Murthy, Amanda Greer, and Ramin Torabi를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. (원문 보기)

제조 조직은 이제 Teamcenter Simulation을 AWS ParallelCluster와 통합하여 시뮬레이션 주기 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 완전한 데이터 추적성을 유지하면서 고성능 컴퓨팅(HPC) 대기열 병목 현상을 제거할 수 있습니다.

제조 조직이 제품 혁신을 추구함에 따라 전산유체역학(CFD), 유한요소해석(FEA), 다중 물리 해석과 같은 고정밀 엔지니어링 시뮬레이션(High-Fidelity Engineering Simulations)에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 기존 온프레미스 인프라로는 비용 효율적으로 제공하기 어려운 대규모 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다. 동시에 분산된 팀 간에 시뮬레이션 데이터와 워크플로의 수명 주기를 관리하는 것은 여전히 중요한 과제입니다.

시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM)는 시뮬레이션 데이터를 중앙 집중화하여 체계적이고 재사용 가능하며 규정 준수를 위해 완전히 추적 가능하도록 만들어 이 문제를 해결합니다. 안전하고 메타데이터가 풍부한 리포지토리로서 SPDM은 더 효율적인 학습을 위한 정보에 기반한 데이터 선택을 가능하게 하여 AI 모델 개발을 가속화합니다.

이 블로그에서는 Siemens의 SPDM 솔루션인 Teamcenter Simulation이 HPC 작업 실행을 위한 AWS ParallelCluster 및 공유 스토리지 레이어인 Amazon FSx for NetApp ONTAP과 결합하여 원활한 엔드투엔드 시뮬레이션 워크플로를 제공하는 방법을 살펴봅니다. 이 조합은 완전한 데이터 추적성을 갖춘 제품 엔지니어링을 가속화하며 시뮬레이션 결과를 더 광범위한 제품 개발 데이터와 연결하는 표준화된 프로세스를 통해 더 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다.

과제: 대규모 시뮬레이션

현대 제품 개발은 전산유체역학, 유한요소해석, 다중 도메인 시스템 시뮬레이션을 포함한 디지털 엔지니어링 워크플로에 크게 의존합니다. 이러한 워크로드는 컴퓨팅 집약적이고 데이터가 많으며 시간에 민감합니다. 그러나 많은 조직에서 시뮬레이션 프로세스 자체가 가속기가 아닌 병목 현상이 되고 있습니다.

기존 온프레미스 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경은 이러한 속도를 따라가기 어렵습니다. 중요한 설계 검토나 제품 출시 시 시뮬레이션 수요가 급증하면, 고정된 인프라로 인해 엔지니어들은 작업을 대기열에 넣거나 리소스를 기다리거나 해석 정밀도를 타협해야 합니다. 분석 팀은 오래되거나 잘못된 버전의 데이터로 작업하는 경우가 많으며, 프로그램 관리자는 분석가의 직접적인 참여 없이는 시뮬레이션 결과에 대한 실시간 가시성이 부족한 경우가 많습니다. 이러한 비효율성은 제품 출시 지연과 개발 비용 증가로 직접 이어집니다.

성능 제한 외에도 온프레미스 배포는 상당한 운영 과제를 야기합니다. 데이터 관리 시스템과 HPC 컴퓨팅 환경 사이에 대용량 시뮬레이션 파일을 전송해야 하며, 그 크기는 종종 수십에서 수백 기가바이트에 이릅니다. 노후화된 보안 태세와 제한된 재해 복구 기능도 부담입니다. 비수기에 유휴 상태로 남는 인프라에는 높은 자본 지출이 발생합니다. 설계 변형과 관련 시뮬레이션의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 이러한 과제는 더욱 심화됩니다.

Teamcenter Simulation

Teamcenter Simulation은 엔지니어링 워크플로를 수행하는 엔지니어와 분석가를 위해 설계된 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리(SPDM) 솔루션입니다. Siemens Xcelerator 소프트웨어 비즈니스 플랫폼 내의 제품 수명 주기 관리(PLM) 솔루션인 Teamcenter를 기반으로 구축된 이 도구는 시뮬레이션 및 물리적 테스트 프로세스, 데이터, 도구 및 워크플로의 포괄적인 관리를 가능하게 합니다. 기존 제품 데이터와 원활하게 통합되어 모든 이해관계자에게 완전한 추적성과 가시성을 제공합니다. Teamcenter Simulation을 활용함으로써 엔지니어링 팀은 디지털 스레드 전반에 걸쳐 효과적으로 협업할 수 있으며, 응집력 있고 효율적인 제품 개발 프로세스를 보장합니다.

시뮬레이션 워크로드를 위한 AWS HPC

Teamcenter Simulation이 강력한 데이터 및 프로세스 관리 기능을 제공하는 반면, 대규모 시뮬레이션 작업을 실행하려면 탄력적인 HPC 인프라가 필요합니다. 바로 이 부분에서 AWS ParallelCluster와 AWS Parallel Computing Service(AWS PCS)가 혁신적인 역할을 하며, 까다로운 워크로드를 효율적으로 처리하는 데 필요한 온디맨드 컴퓨팅 파워를 제공합니다.

AWS ParallelCluster는 AWS에서 고성능 컴퓨팅 클러스터를 쉽게 배포하고 관리할 수 있게 해주는 오픈 소스 클러스터 관리 도구입니다. 컴퓨팅 노드, 네트워킹, 스토리지 및 작업 스케줄러의 프로비저닝을 자동화하여 엔지니어가 몇 분 만에 완전히 구성된 HPC 환경을 구축하고 워크로드 수요에 따라 탄력적으로 확장할 수 있도록 합니다. Slurm과 같은 널리 사용되는 작업 스케줄러를 지원하여 AWS ParallelCluster는 기존 시뮬레이션 워크플로에 원활하게 통합됩니다.

완전 관리형 대안을 찾는 조직의 경우, AWS PCS는 Slurm을 사용하여 AWS에서 HPC 워크로드를 더 쉽게 실행 및 확장하고 과학 및 엔지니어링 모델을 구축할 수 있는 관리형 서비스를 제공합니다.

Teamcenter Simulation과 AWS HPC 서비스의 조합은 강력한 엔드투엔드 시뮬레이션 파이프라인을 만듭니다. Teamcenter가 시뮬레이션 데이터, 프로세스 및 추적성을 관리하는 동안, AWS ParallelCluster 또는 AWS PCS는 이러한 시뮬레이션을 대규모로 실행하기 위한 탄력적인 컴퓨팅 백본을 제공합니다. 엔지니어는 Teamcenter 워크플로 내에서 직접 시뮬레이션 작업을 제출할 수 있으며, 결과는 자동으로 캡처되어 PLM 시스템에 버전 관리되어 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 완전한 추적성을 유지합니다.

시뮬레이션 프로세스 흐름

온디맨드 확장성, 향상된 복원력 및 대용량 시뮬레이션 데이터 관리를 제공하기 위해 다양한 시스템을 통해 일관되고 정확하며 접근 가능한 데이터 흐름을 오케스트레이션하는 아키텍처를 정의했습니다. 그림 1의 아키텍처에서 Teamcenter 서비스는 완전 관리형 데이터베이스로 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) for Oracle 또는 Amazon RDS for SQL Server를 사용하여 여러 Amazon EC2 인스턴스에서 실행됩니다. Teamcenter 볼륨은 FSx for NetApp ONTAP을 사용하여 프로비저닝됩니다. AWS ParallelCluster는 헤드 노드와 확장 가능한 컴퓨팅 노드로 구성되며, Simcenter STAR-CCM+가 양쪽 모두 접근 가능한 FSx for NetApp ONTAP 볼륨에 설치되어 전체 클러스터에서 일관된 데이터 접근을 보장합니다.

이 아키텍처는 Teamcenter Simulation, FSx for NetApp ONTAP 및 AWS ParallelCluster를 원활한 엔지니어링 워크플로로 통합합니다:

시뮬레이션 작업 준비(AWS 기반 Teamcenter Simulation): 엔지니어는 Active Workspace 클라이언트를 통해 Teamcenter Simulation에 접근하여 제품의 최신 설계 반복을 빠르게 찾고, 적절한 시뮬레이션 스터디를 선택하고, 솔버 매개변수를 구성하고, 작업을 실행할 수 있습니다. 그러면 Teamcenter Simulation이 필요한 모든 입력 파일을 FSx for NetApp ONTAP 볼륨의 지정된 스테이징 위치에 자동으로 준비하여 수동 파일 관리를 제거하고 버전 오류의 위험을 줄입니다.

데이터 스테이징(FSx for NetApp ONTAP): FSx for NetApp ONTAP은 Teamcenter 환경과 ParallelCluster 노드 모두에서 접근 가능한 공유 파일 시스템을 제공합니다. FSx for NetApp ONTAP의 멀티 프로토콜 기능 덕분에 Teamcenter 서버(SMB를 사용하는 Windows에서 실행될 수 있음)와 ParallelCluster 노드(NFS를 사용하는 Linux)가 스테이징 위치의 동일한 데이터에 원활하게 접근할 수 있습니다.

작업 제출 및 실행(AWS ParallelCluster): Teamcenter Simulation은 시뮬레이션 도구 통합을 통해 ParallelCluster의 Slurm 스케줄러에 작업 제출을 트리거합니다. Slurm 스케줄러가 작업을 대기열에 넣으면 ParallelCluster가 필요한 컴퓨팅 노드를 자동으로 프로비저닝합니다.

컴퓨팅 노드는 FSx for NetApp ONTAP 볼륨의 스테이징 위치에서 직접 입력 파일을 읽습니다. 높은 처리량 덕분에 스토리지가 병목 현상이 되지 않으므로, 수 GB의 메시 파일과 같은 대규모 시뮬레이션 모델도 효율적으로 읽을 수 있습니다. 시뮬레이션 솔버가 실행되면서 중간 파일과 결과를 FSx for NetApp ONTAP 볼륨에 다시 기록합니다. 작업이 완료되면 ParallelCluster가 컴퓨팅 노드를 종료하여 비용 발생을 방지합니다.

결과 및 후처리(AWS 기반 Teamcenter Simulation): Teamcenter Simulation은 작업 완료를 감지하고 결과 파일을 Teamcenter 볼륨으로 자동으로 가져오며, 엔지니어는 Teamcenter의 Simulation Result Viewer를 사용하여 결과를 시각화할 수 있습니다.

그림 1: Siemens Teamcenter Simulation과 AWS ParallelCluster 아키텍처

AWS HPC로 Teamcenter Simulation을 실행하는 이점

확장성: AWS ParallelCluster를 사용하면 조직이 실시간 시뮬레이션 수요에 따라 HPC 컴퓨팅 리소스를 동적으로 확장할 수 있습니다. 이를 통해 고정된 온프레미스 클러스터를 괴롭히는 대기열 병목 현상을 제거하고, 엔지니어가 필요한 시점에 정확히 필요한 컴퓨팅에 접근할 수 있도록 보장합니다. 작업 완료 후 리소스가 자동으로 종료되어 조직은 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.

비용 최적화: 기존 HPC 인프라는 활용률에 관계없이 상당한 초기 자본 투자와 지속적인 유지 관리 비용이 필요합니다. AWS ParallelCluster의 탄력적 모델은 HPC를 자본 비용에서 운영 비용으로 전환합니다. 또한 팀은 예약 인스턴스 및 AWS Savings Plans를 포함한 비용 최적화 인스턴스 유형을 활용하여 HPC 워크로드 지출을 더욱 최적화할 수 있습니다.

보안 및 안정성: AWS의 글로벌 인프라는 고객에게 고가용성 및 재해 복구 시나리오를 위해 여러 가용 영역과 리전에 걸쳐 Teamcenter를 배포할 수 있는 옵션을 제공합니다. BOM(자재 명세서), CAD 파일, FEA 모델, 시뮬레이션 결과와 같은 민감한 제품 데이터는 AWS 보안 서비스를 사용하여 저장 시와 전송 중에 암호화됩니다. 이러한 구성은 규제 산업의 엄격한 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다.

시장 출시 시간 단축: Teamcenter Simulation의 간소화된 워크플로 관리와 AWS ParallelCluster의 확장 가능한 컴퓨팅 용량을 결합함으로써 엔지니어링 팀은 시뮬레이션 주기 시간을 단축할 수 있습니다. 이전에 며칠이 걸렸던 설계 스터디를 몇 시간 만에 완료할 수 있어 더 빠른 설계 반복과 제품 개발 프로세스 초기에 더 정보에 기반한 의사 결정이 가능합니다.

디지털 스레드와의 통합: Teamcenter Simulation이 SPDM 백본 역할을 함으로써 모든 시뮬레이션 입력, 출력 및 메타데이터가 더 광범위한 제품 데이터의 맥락에서 관리됩니다. AWS ParallelCluster 작업은 이 프레임워크 내에서 오케스트레이션되어 모든 시뮬레이션 결과가 이를 구동한 특정 제품 버전, 설계 매개변수 및 엔지니어링 요구 사항까지 추적 가능하도록 보장합니다. 이러한 포괄적인 엔드투엔드 추적성은 엔터프라이즈 디지털 스레드의 기반을 형성합니다.

시뮬레이션 데이터 관리를 통한 AI/ML 파이프라인 지원: 시뮬레이션이 설계 주기에 점점 더 깊이 내재되고, AI/ML 솔루션의 성공이 알고리즘 학습을 위한 적절히 맥락화된 데이터셋에 대한 접근에 크게 의존함에 따라, 구조화된 시뮬레이션 데이터 관리가 필수적이 됩니다. Teamcenter Simulation은 체계적이고 추적 가능한 데이터 기반을 제공하여, 효율적인 모델 학습에 필요한 데이터를 근거 있게 선택하도록 돕습니다. 그 결과 모델이 패턴을 더 잘 인식하고, 예측을 생성하며, 설계 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 조직이 AWS 서비스를 활용하여 HPC 워크로드를 실행하고 확장하면서 증가하는 새로운 데이터 볼륨을 생성함에 따라, 통합 AI/ML 파이프라인 개발을 위한 데이터 큐레이션이 핵심 우선 과제가 됩니다. SPDM 시스템은 단순한 데이터 리포지토리를 넘어 지능적이고 데이터 기반의 엔지니어링을 지원하는 CAE 프로세스를 위한 중앙 집중식 AI 플랫폼으로 진화하고 있습니다.

결론

Teamcenter Simulation과 AWS ParallelCluster의 통합은 클라우드 기반 엔지니어링 시뮬레이션을 위한 효과적인 솔루션입니다. 이 조합으로 제조업체는 대규모 충돌 시뮬레이션과 전체 차량 CFD 해석을 포함한 가장 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 민첩성, 확장성 및 비용 효율성을 갖추고 처리할 수 있습니다. AWS의 클라우드 네이티브 서비스를 활용하여 조직은 효과적인 제품 수명 주기 관리에 필요한 보안, 성능 및 확장성을 제공하는 Well-Architected SPDM 솔루션을 구축할 수 있습니다.

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