Drone da Amazon Prime Air voa com AWS e Siemens

A Amazon Prime Air desenvolveu um projeto de drone funcional executando simulações usando o Simcenter STAR-CCM+ da Siemens com computação de alta performance (HPC) na Amazon Web Services (AWS). O acesso sob demanda a infraestrutura quase ilimitada e rede rápida para HPC escalável na AWS garantiram que o projeto cumprisse o prazo. O Simcenter STAR-CCM+ na AWS ajudou a Prime Air a otimizar seus fluxos de trabalho de engenharia, o que resultou em ganhos adicionais de eficiência.

A Amazon Prime Air precisava projetar e construir um drone para entregas não tripuladas. A simulação da aerodinâmica exigia dois componentes principais. Primeiro, precisava de uma solução de Computational Fluid Dynamics (CFD – Dinâmica de fluidos computacional) que executasse simulações individuais e em lotes. Em segundo lugar, precisava de uma infraestrutura de HPC que oferecesse uma grande capacidade de instâncias sob demanda e funcionasse em uma rede rápida e de alta largura de banda para dar suporte aos fluxos de trabalho.

A Prime Air escolheu o Simcenter STAR-CCM+, da Siemens, parte do portfólio Simcenter, como sua solução CFD multifísica para design aerodinâmico. O Simcenter STAR-CCM+ foi desenvolvido para eficiência paralela, o que permitiu à Prime Air acelerar suas simulações de CFD, executando-as em um grande número de núcleos. Além disso, o Simcenter STAR-CCM+ permitiu à Prime Air otimizar seu fluxo de trabalho de simulação de engenharia. A variedade de soluções de HPC disponíveis na AWS forneceu a flexibilidade necessária para cumprir prazos apertados. Foi utilizado o AWS ParallelCluster, a ferramenta de gerenciamento de cluster de código aberto com suporte da AWS, para gerenciar a implantação de instâncias otimizadas para computação do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).

O uso do Simcenter STAR-CCM+ na AWS permitiu que os engenheiros da Prime Air caracterizassem a aerodinâmica da aeronave em todo o envelope de voo, uma campanha de simulação que consistia em milhares de condições operacionais diferentes e somava mais de 30 milhões de horas de tempo de computação da AWS. Análises adicionais ajudaram a identificar condições de voo críticas, que examinaram mais detalhadamente em tempo real por meio de visualização remota e pós-processamento, eliminando a necessidade de transferir grandes conjuntos de dados e possuir estações de trabalho dedicadas e caras.

Os serviços de HPC na AWS facilitaram a escala para um grande número de núcleos e o acesso à potência computacional sob demanda para análise, sem ficarem presos em longas filas. Eles também foram capazes de reduzir a escala das instâncias na vertical depois de executar simulações. Como resultado, a Prime Air mudou com confiança para um projeto de drone funcional em uma linha do tempo compactada.

O objetivo da Prime Air é entregar pacotes de pesam cinco quilos ou menos a clientes em menos de 30 minutos usando drones. A equipe da Prime Air projetou e construiu seu próprio drone usando CFD, um ramo da dinâmica de fluidos que usa análise numérica e dados para resolver problemas de como os fluidos, como o ar, se movem sob diferentes condições ao redor de uma aeronave.

A Prime Air escolheu o Simcenter STAR-CCM+, da Siemens, como solução multifísica completa para CFD. O Simcenter STAR-CCM+ foi desenvolvido para eficiência paralela, o que permitiu à Prime Air acelerar suas simulações, executando-as em um grande número de núcleos. Além disso, as Interfaces de programação de aplicações (APIs) Simcenter STAR-CCM+ permitiram à Prime Air automatizar e otimizar seu fluxo de trabalho de engenharia.

Construir uma aeronave usando CFD envolve prever digitalmente a performance aerodinâmica. Milhares dessas simulações CFD são normalmente necessárias para gerar um banco de dados aerodinâmico (ADB), para garantir a performance em todas as condições de voo e desenvolver um sistema de controle de aeronaves. A escala e a velocidade dessas simulações exigem recursos de HPC. No entanto, muitos datacenters on-premises têm restrições de capacidade e disponibilidade nos recursos de HPC que levam a longas filas. Os engenheiros devem aguardar sua vez e utilizar apenas os recursos que lhes são atribuídos, o que não deixa muito espaço para modificar o plano de testes depois de iniciadas as simulações.

A Prime Air optou por implantar o Simcenter STAR-CCM+ na AWS para aumentar e diminuir a potência computacional conforme necessário. Com a AWS, os engenheiros podem executar simulações sem ter de esperar em filas ou pagar pelo excesso de capacidade. A AWS oferece uma grande variedade de serviços de HPC que oferecem aos clientes flexibilidade quando se trata de escolher a melhor forma de oferecer suporte a suas aplicações e fornecer o tempo de resultados que seus engenheiros precisam. A Prime Air escolheu esses serviços de HPC escaláveis, quase ilimitados e prontos para uso na AWS para ajudar a começar rapidamente e se concentrar no que faz de melhor.

A execução na nuvem permite que os engenheiros acelerem o quanto quiserem usando quantos núcleos precisarem sempre que precisarem, sem incorrer em custos excessivos ou diminuir a velocidade de outros que precisam de acesso ao mesmo tempo.

“Na AWS, podemos executar quando queremos, com quantos núcleos queremos, e obter resultados no mesmo dia. Não estamos limitados pela capacidade”, disse Vedran Coralic, Cientista Aplicado Sênior da Prime Air. “E não precisamos pensar em tudo o que precisaremos de uma simulação antes do tempo de execução. Sempre podemos puxá-lo na AWS depois de concluído e consultar o fluxo em tempo real. Ao executar o Simcenter STAR-CCM+ na AWS, minha equipe pode se mover com a rapidez exigida pelo programa.”

A Prime Air projetou seu ambiente para executar CFD usando o AWS ParallelCluster, a ferramenta de gerenciamento de cluster de código aberto. O AWS ParallelCluster simplifica a implantação do lançamento do ambiente Simcenter STAR-CCM+ da Siemens na AWS usando um arquivo de configuração para provisionar todos os recursos no ambiente HPC (por exemplo, nuvem privada virtual, sistema de arquivos compartilhado etc.). Ele oferece suporte a vários programadores de trabalhos HPC populares, como Slurm, que gerenciam trabalhos e aumentam e reduzem a escala de clusters na vertical em resposta à workload.

Para atingir as velocidades necessárias para suas simulações de CFD, a Prime Air provisionou clusters com Instâncias otimizadas para computação do Amazon EC2, usando o que há de mais recente no mercado na época, para oferecer suporte ideal às suas workloads de HPC. Dada a grande capacidade de volume disponível na AWS, Coralic levantou a hipótese de que eles provavelmente poderiam executar todas as suas simulações de ADB de uma só vez na AWS. “Executar o Simcenter STAR-CCM+ na AWS nos permite avaliar novas ideias rapidamente e gastar mais tempo investigando os resultados e menos tempo esperando por eles”, disse Coralic.

Com o recente lançamento das instâncias C5n do Amazon EC2, a equipe da Prime Air testou as implantações do AWS ParallelCluster de instâncias Intel C5n.18xlarge com o Elastic Fabric Adapter (EFA). O EFA é uma interface de rede personalizada criada pela AWS que fornece recursos de desvio do sistema operacional (SO) para instâncias do Amazon EC2, permitindo que os clientes executem aplicações com comunicações entre nós de baixa latência e alta taxa de transferência em escala.

“Com base nos benchmarks iniciais, acreditamos que a mudança para instâncias C5n com EFA para o próximo ADB nos permitirá concluí-lo duas vezes mais rápido”, explicou Coralic, “porque podemos escalar na horizontal para o dobro de núcleos sem degradar a eficiência computacional ou aumentar substancialmente o custo de computação”.

Figura 1: o gráfico mostra que a Prime Air poderá escalar suas futuras simulações de CFD para 50 mil células/núcleo e além, com perda insignificante na eficiência computacional. Isso é possível pelo EFA, que é compatível com as instâncias de computação de geração mais recente, C5n, conforme mostrado pela curva verde. Sem o EFA, a Prime Air só conseguiu reduzir a escala na vertical para 100 mil células/núcleo, conforme representado pelas curvas azul e laranja.