分散処理

最適化アルゴリズムや実験計画法による計算を実施する際は、多数の繰り返し計算が必要となります。最適化問題によっては数百〜数千の計算が必要となり、この計算をいかに高速化できるかが最適化を設計業務に適用するカギとなります。
最適化計算の高速化をする有効な手段は、Optimusの分散処理機能です。製品サイクルの短縮化が求められる中、分散処理機能はPIDOツールにとって不可欠な機能です。
この分散処理機能によって、夜間休日といった不在期間も、社内の利用可能なCPU・CAEライセンスをフル活用し、大規模かつ詳細なモデルにて最適化計算を実施することが可能となります。

分散処理実行イメージ

例題:

1回の計算に10分かかる問題を、最適化アルゴリズムにて600回の反復実行をした場合

  • 分散処理を利用しない場合 → 10分×600回 = 6000分 = 100時間
  • 4CPUにて分散処理を利用した場合 → (10分×600回)÷4CPU = 25時間

75時間の時間短縮が可能!! (分散処理を使わない場合の1/4の短縮)

特長

初期設定が容易

複雑な設定の必要がなく、30分程度の簡単な作業で誰にでもすぐに分散処理を始められます。

シミュレーションエラー発生時の自動回避機能搭載

シミュレーションのエラー内容を判別し、その内容に応じた処理を自動実行します。夜間・休日といったユーザーの不在時に問題が発生した場合も、計算を止めてしまうことなく、自動的にエラーを回避します。

様々な手法に適用が可能

最適化アルゴリズム(単一・多目的)、実験計画法、ロバスト・信頼性手法、品質工学といったOptimusが搭載する様々な手法に分散処理を適用することが可能です。それぞれの手法の特徴に応じた最適な分散処理を実現いたします。

マルチコアCPUを有効活用するLocal Parallelも搭載

複数のマシンに計算を分散させるのではなく、1台のマシンの複数のコア(CPU)に計算を分散させるLocal Parallelという分散処理機能も搭載しています。既存のハイスペックなマシンを有効活用し、手軽に分散処理の適用が可能です。

Local Parallelの詳細(ユーザー専用サイトへ)

適用事例

Optimusを標準最適化ツールと位置づけている独Audi社では、この分散処理機能をフル活用し、クリスマス休暇でA6の車両軽量化に取り組みました。
車両全体モデルにおける複合領域最適化


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