Я уже писал про интересный открытый междисциплинарный решатель "Лось" (#MOOSE или Multiphysics Object-Oriented Simulation Environment).

Так вот, в нем теперь есть поддержка #IGA, и это все стало возможным благодаря совместному проекту с командой  #Coreform #Cubit.

Для тех, кто еще не знает, что такое IGA, то данный подход подразумевает использование одной и той же гладкой сплайновой основы для определения геометрии и моделирования. Это дает более точные результаты, особенно на сравнительно грубых сетках: геометрия оказывается точно описанной при любом качестве сетки, оболочечные элементы могут сгибаться не только в узлах, а иногда нам требуется меньше степеней свободы для получения точного результата расчета. А еще там есть моя мечта - техника погружденных Solid IGA элементов, которая может навсегда решить проблемы с генерацией сложных сеток.

#opensource https://youtu.be/UmS-pAuBnEU

Вчера #Ansys купил себе #OnScale, и я расскажу почему это важно.

Итак, компания OnScale делала одноименную независимую платформу для  КЭ расчетов в облаке. Идея у них была очень похоже на успешный проект SimScale. Однако, SimScale использовал внутри себя #opensource коды для расчетов, а OnScale решили писать все свое. Кажется, что они просто не оценили трудоемкости написания хороших решателей, вот WebUI вышел вполне себе нормальный.

Теперь их покупает Ansys, который идет в облако всеми возможными путями. У них, как и всех конкурентов, есть облачные лицензии. У них есть облачные #HPC партнеры в лице #AWS и #Azure. Есть встроенные возможности из классических приложений посылать задачи на расчет в облако. А вот полноценного #WebUI для работы с решателями не было - всегда были какие-то средства доставки классических дестопных приложений и рабочих столов Windows/Linux систем. И тут мы видим, что OnScale становиться последним кусочком мозаики полноценного облачного решения от Ansys.

Я думаю, что в ближайшие 5 лет мы сможем увидеть новые Web версии #Fluent, #Mechanical #HFSS, которые больше не будут требовать установки дистрибутива с 5 DVD дисков, а полноценно будет работать в глобальном или корпоративном облаке.

#cloud #opensource #HPC https://www.ansys.com/news-center/press-releases/4-13-22-ansys-to-expand-cloud-portfolio-with-technology-from-acquisition-of-onscale

Обычно, я занимаюсь моделированием быстропротекающих (что-то около скорости звука в материале) или хотя бы динамических (когда инерционная составляющая важна) процессов. Но чаще в промышленности требуется расчет чего-то медленного: квазистатика, статика и ползучесть.
Именно про ползучесть мне и попалась обзорная презентация от Йоргена Бергстрома (Dr. Jorgen Bergstrom), разработчика модели гипервязкоупругости Бергстрома-Бойс (Bergstrom-Boyce) и основателя #PolymerFEM LLC. Проф. Бегрстром в своем видео попробует помочь нам разобраться, зачем в #Ansys #Mechanical реализовано 11 моделей ползучести, как они работают и когда их стоит применять.
#creep https://youtu.be/hhOHap0GL1M

Любопытная штука - #BQPhy.  Они говорят, что они - это первый в мире программный комплекс CAE Simulations-as-a-Service (Q-SaaS) с расчетами на квантовом компьютере! Ни какие данные о преимуществах таких вычислений, точности их алгоритмов в сравнении с традиционными кодами коллеги не приводят. Кажется, что квантовый компьютер там пока только для привлечения инвесторов.

#quantimcomputing #HPC #CAE #cloud https://youtu.be/VHjVXalI3bw

Красивые результаты #LES моделирования спускаемого модуля на Марс выполнено командой #FLUMS (FLUid Modeling and Simulation) Падуанского университета (Università di Padova)  в сотрудничестве с Римским университетом Сапиенца (Sapienza Università di Roma)

Авторы: Лука Плакко (Luca Placco), Микеле Кого (Michele Cogo), Маттео Бернардини (Matteo Bernardini), Франческо Пикано (Francesco Picano)

#CFD https://www.youtube.com/watch?v=hgaIILv9zUU

А знаете ли вы, что исходный код знаменитого #NASTRAN (#NASA Structural Analysis System) и сейчас лежит в свободном доступе в официальном репозитории NASA на #GitHub

#opensource https://github.com/nasa/NASTRAN-95

Для меня стало большой новостью, что только в этом году компания #Siemens таки смогла завести поддержку #GPU от #NVIDIA в свой флагманский #CFD решатель #Simcenter #STARCCM+ 2022.1. Стоит отметить, что у основного конкурента - #Ansys #Fluent поддержка GPU появилась чуть ли не 5 лет назад. Так что я как-то в замешательстве, как так получилось?
#HPC https://www.plm.automation.siemens.com/global/ru/our-story/newsroom/simcenter-star-ccm-cfd-gpu-nvidia/105875

А вот новость этого года про использование #GPU для #CFD расчетов в #Fluent. В версии #Ansys 2022 R1 завезли beta версию, как я называю "второго поколения" CFD-GPU решателя, который получил название "Ansys Multi-GPU Solver". Данный решатель пока работает не для вех бесчисленных классов задач, решаемых Fluent. Но, вот для задач внешней аэродинамики, производительность решателя просто взлетает в космос!

Одна карта #NVIDIA #A100 дает производительность, соизмеримую с 272 процессорными ядрами #Intel #Xeon #Gold 6242!

Новый решатель позволяет одновременно:
- снизить стоимость используемого железа до 7 раз
- снизить потребление электроэнергии вычислительной системой до 4 раза

А если учесть, что решатели Ansys традиционно лицензируется так, что стоимость задействования 1 процессорного ядра эквивалентна стоимости задействования 1 карты NVIDIA A100, то цена требуемых для #HPC расчетов лицензий с новым "Ansys Multi-GPU Solver" оказывается если не в сотни, то в десятки раз ниже! https://www.ansys.com/blog/unleashing-the-power-of-multiple-gpus-for-cfd-simulations

Знали ли вы, что для того, что бы научиться работать с #CivilFEM powered by #Marc и решать соответствующие задачи у компании #Ingeciber есть бесплатный учебный курс. Данный курс они проедят на базе Национального университета дистанционного образования Испании (National University of Distance Education, #UNED). Бесплатная лицензия на ПО предоставляется на время прохождения обучения. Единственное, за что вы можете заплатить (по желанию) - так это 50 евро за подписанный именной сертификат по итогам прохождения экзаменов. https://www.icaeec.com/courses/free-courses/free-fem-course-for-civil-engineering

Первый #MATLAB (название сокращено от “MATrix LABoratory”) не был языком программирования. Написанная на Фортране в конце 1970-х годов, она представляла собой простой интерактивный матричный калькулятор, построенный на основе около десятка подпрограмм из библиотек #LINPACK и EISPACK. В нем было всего 71 зарезервированных слов и встроенных функции суммарно. Расширить его можно было только путем изменения исходного кода Fortran.
Язык программирования появился в 1984 году, когда MATLAB стал коммерческим продуктом. Калькулятор был заново реализован на языке C и значительно усовершенствован за счет добавления пользовательских функций, инструментария и графики. Первоначально он был доступен на #IBM PC и его клонах; вскоре появились версии для рабочих станций #Unix и #Apple Macintosh.

Это лишь пара абзацев увлекательной статьи "A history of MATLAB" написанной Кливом  Молером (Cleve Moler) и Джеком Литтлом (Jack Little) и опубликованной в журнале "Proceedings of the ACM on Programming Languages" в 2020 году. Все 67 страниц доступны для ознакомления бесплатно, в рамках open access публикации. https://doi.org/10.1145/3386331