Para simplificar el uso de Google Cloud con los flujos de trabajo de CAE, hemos creado los componentes de la nube adecuados para satisfacer los requisitos de las cargas de trabajo de CAE que requieren numerosos recursos de computación. En concreto, nuestra solución de CAE se ha diseñado a partir de las familias de máquinas virtuales H3 y C3 de Google Cloud y de la plataforma Intel Xeon más reciente. Estas familias de máquinas virtuales proporcionan un ancho de banda de memoria elevado para una proporción de memoria/flop equilibrada, lo que es ideal para CAE. La solución es ideal para aplicaciones MPI con un alto acoplamiento, así como para cargas de trabajo que requieren una mayor memoria y hasta 16 GB por núcleo. Incluye varias opciones de almacenamiento que satisfacen una amplia gama de requisitos de E/S. Para la gestión de recursos, es compatible programadores como Slurm de SchedMD y PBS Professional de Altair. 

En el siguiente diagrama de arquitectura se muestra la solución:

Al ejecutar cargas de trabajo de ingeniería asistida por ordenador (CAE) en la nube, hay que tener en cuenta una serie de factores, incluidos los siguientes:

• Compatibilidad: asegúrate de que la compatibilidad de las aplicaciones de CAE se haya probado con el entorno de HPC basado en la nube.
• Selección de máquinas virtuales: elige el tipo de máquina virtual adecuada que ejecuta el software de ISV de forma óptima. Muchas cargas de trabajo de CAE se prestan a arquitecturas de computación con grandes cantidades de ancho de banda de memoria y una relación de ancho de banda entre flops y memoria equilibrada.
• Escalabilidad: ten en cuenta que puede ser necesario ejecutar cargas de trabajo de CAE más grandes en varias máquinas virtuales, lo que requiere compatibilidad con MPI y despliegues densos de las máquinas virtuales.
• Rendimiento: evalúa cuántas cargas de trabajo deben ejecutarse a la vez y plantéate la posibilidad de autoescalar modelos de programación que puedan aumentar y reducir los recursos en la nube en función de la demanda.
• Coste: a menudo, los paquetes de software de ISV comerciales para CAE cuentan con una licencia "por núcleo". Este es un factor importante en el coste total y puede influir en la elección del tipo de VM.
• Uso y consumo: la nube ofrece la elasticidad que la instalación on-premise no ofrece, busca el equilibrio adecuado entre el uso bajo demanda y el uso confirmado, e incluso detecta máquinas virtuales.
• Facilidad de uso: asegúrate de que la solución de HPC en la nube que elijas sea fácil de usar y gestionar.

Como parte de la solución de CAE de Google Cloud, hemos desarrollado una arquitectura y un plano de referencia de CAE de uso general que puedes usar fácilmente con el kit de herramientas de HPC de Google para aprovisionar la arquitectura de CAE en Google Cloud. Hemos comprobado la compatibilidad y el rendimiento de varias de las principales aplicaciones de ISV, entre las que se incluyen: 

• Ansys Fluent 
• Ansys Mechanical 
• Ansys LS-DYNA 
• Siemens Simcenter STAR-CCM+ 
• Altair Radioss
• OpenFOAM

Consulta la sección de comparativas que se incluye más abajo para ver el rendimiento de esos paquetes de software.

El plano general de la arquitectura de referencia de CAE permite a los usuarios crear al instante un entorno en la nube compatible con una amplia gama de aplicaciones y flujos de trabajo de CAE. Es una buena opción para los usuarios que quieren tener flexibilidad a la hora de elegir su software de CAE y gestionar su propio entorno de HPC. También sirve como punto de partida para los integradores de sistemas, ya que aprovechan las prácticas recomendadas de Google para ejecutar simulaciones de CAE en Google Cloud.

Google Cloud también ofrece una serie de planos específicos de aplicaciones para softwares populares de CAE. Estos planos están preconfigurados para proporcionar un rendimiento óptimo para el software de CAE específico. Los softwares con planos específicos incluyen:

• Ansys Fluent
• Siemens SimCenter STAR-CCM+
• OpenFOAM

Los planos específicos de aplicación son una buena opción para los usuarios que quieren empezar a utilizar CAE de forma rápida y sencilla. Los planos proporcionan un entorno preconfigurado y optimizado para el software CAE específico, por lo que los usuarios no tienen que preocuparse por configurar el entorno por su cuenta.

Google Cloud colabora con varios proveedores de HPC como servicio (como TotalCAE, Rescale, Parallel Works, Eviden Nimbix, Penguin Computing y NAG), y también con proveedores de ISVs de CAE, como Altair. Estos proveedores ofrecen diversas soluciones gestionadas de HPC para CAE, incluidos entornos de software de CAE preconfigurados, compatibilidad con aplicaciones específicas de CAE y servicios de consultoría expertos. Estos productos son una buena opción para los usuarios que quieren una solución de HPC gestionada para CAE. Los proveedores ofrecen numerosos servicios, incluidos entornos de software de CAE preconfigurados, asistencia para aplicaciones de CAE específicas y servicios de consultoría de amplia experiencia.

Aunque la solución CAE se ha desarrollado en Google Compute Engine, también es posible crearla sobre otros frameworks de computación, como Google Kubernetes Engine o Google Batch. Kubernetes Engine es un servicio gestionado de Kubernetes que puede usarse para ejecutar cargas de trabajo de CAE en entornos en contenedores. Kubernetes Engine es una buena opción para las cargas de trabajo de CAE que requieren escalabilidad y portabilidad. Google Batch es un servicio gestionado para ejecutar tareas por lotes. Batch es una buena opción para las cargas de trabajo de CAE que no están en contenedores y no requieren personalización ni ajustes significativos.

Puedes obtener más información sobre la arquitectura de entornos de HPC en nuestra guía técnica sobre el uso de clústeres para la computación técnica a gran escala en la nube, en la que se abordan las numerosas opciones de infraestructura (cálculo, red y almacenamiento) y software del sistema (programadores, almacenamiento) y consideraciones de arquitectura.

Hay una serie de prácticas recomendadas que puedes seguir para optimizar el rendimiento de tus cargas de trabajo de CAE en Google Cloud. Por ejemplo, puedes usar políticas de emplazamiento para asegurarte de que tus cargas de trabajo se ejecuten en recursos de computación que estén cerca los unos de los otros, lo que puede reducir la latencia y mejorar el rendimiento. También puedes usar el kit de herramientas de HPC de Cloud para optimizar tus cargas de trabajo.

Nuestra guía "Prácticas recomendadas para ejecutar cargas de trabajo de HPC" documenta cómo mejorar el rendimiento de MPI. Tanto Open MPI como Intel MPI se han diseñado y optimizado para ofrecer el mejor rendimiento de Google Cloud en colaboración con los ingenieros de redes de HPC de Google Cloud.

Google Cloud ofrece una amplia gama de tipos de máquinas, cada uno con diferentes configuraciones de CPU, GPU y memoria. Elegir el tipo de máquina adecuado para tu carga de trabajo puede tener un impacto significativo en el rendimiento y el coste. Por ejemplo, la máquina virtual H3 es una buena opción para las aplicaciones de CAE con licencia por núcleo debido a la gran relación de ancho de banda de memoria y núcleo, y con 4 GB por núcleo, la máquina virtual H3 ofrece suficiente memoria para diversas cargas de trabajo. Para cargas de trabajo especialmente exigentes en cuanto a memoria, como la mecánica estructural, la máquina virtual C3 ofrece 16 GB por núcleo en su configuración de alta memoria.

Google Cloud ofrece varias opciones de almacenamiento, cada una de ellas con un rendimiento y un coste distintos. Elegir la opción de almacenamiento adecuada para tu carga de trabajo puede tener un impacto significativo en el rendimiento y el coste. También hay varios tipos de almacenamiento en un entorno de HPC que se deben tener en cuenta.

Los entornos de HPC habituales alojan al menos dos tipos de almacenamiento con requisitos diferentes: almacenamiento doméstico y almacenamiento temporal. La elección del tipo de almacenamiento para cada opción dependerá de las necesidades específicas de la carga de trabajo de HPC. Por ejemplo, una carga de trabajo que genera una gran cantidad de datos temporales puede requerir una solución de almacenamiento temporal de alto rendimiento, o una carga de trabajo que accede a datos comunes de varios nodos de computación simultáneamente, puede que necesite un sistema de archivos paralelo. La elección del tipo de almacenamiento para una carga de trabajo de HPC concreta dependerá de sus necesidades específicas.

Además del almacenamiento doméstico y temporal, los entornos de HPC también pueden usar otros tipos de almacenamiento, como el almacenamiento de archivos, que se utiliza para almacenar datos a los que no se accede con frecuencia. Cloud Storage puede proporcionar el almacenamiento de archivos de la forma más rentable.

Almacenamiento doméstico

El almacenamiento doméstico se suele utilizar para almacenar archivos compartidos de los usuarios, sobre todo en el directorio "/home", como configuraciones, secuencias de comandos y datos posteriores al procesamiento. Este almacenamiento se montará en el mismo lugar del clúster para que todos tengan acceso al espacio de nombres. El almacenamiento doméstico suele ser persistente. El almacenamiento doméstico se suele basar en el protocolo NFS.

En los entornos de HPC de Google Cloud, servicios de Google como Filestore u otros partners como NetApp pueden proporcionar almacenamiento doméstico.

• Filestore de Google Cloud es un servicio de almacenamiento de archivos totalmente gestionado que permite acceder a los datos de alto rendimiento y con baja latencia. Filestore es una buena opción para almacenar datos de almacenamiento domésticos a los que se accede con frecuencia.
• Cloud Volumes Service de NetApp es un servicio de almacenamiento de archivos totalmente gestionado que permite acceder a los datos de alto rendimiento y con baja latencia. Cloud Volumes Service de NetApp es una buena opción para almacenar datos de almacenamiento doméstico a los que se acceda con frecuencia.

Almacenamiento temporal

El almacenamiento temporal se suele utilizar para almacenar archivos temporales, como resultados intermedios y datos de salida de simulación. Se pueden compartir o no entre nodos diferentes en el entorno de HPC. El almacenamiento temporal no suele ser persistente. El almacenamiento temporal se suele crear en sistemas de almacenamiento de mayor rendimiento que el almacenamiento doméstico, como el almacenamiento flash local o los sistemas de archivos paralelos.

En los entornos de HPC de Google Cloud, el almacenamiento temporal lo pueden proporcionar servicios de Google como Persistent Disk, SSD local, Cloud Filestore o Parallelstore, o bien mediante soluciones de partners como NetApp, DDN EXAScaler, Sycomp y Weka.

• Persistent Disk de Google Cloud es un servicio de almacenamiento en bloques que permite acceder a los datos de alto rendimiento y con baja latencia. Persistent Disk se puede usar para crear un directorio temporal para cada usuario en un clúster de HPC.
• SSD local de Google Cloud es una opción de almacenamiento SSD local que está disponible en algunos tipos de máquinas de Compute Engine. Con la SSD local, se puede crear un directorio temporal para cada usuario en un clúster de HPC.
• Filestore de Google Cloud es un servicio de almacenamiento de archivos de NFS totalmente gestionado que permite acceder a los datos de alto rendimiento y con baja latencia. Filestore se puede usar para crear un directorio temporal para cada usuario en un clúster de HPC.
• Parallelstore de Google Cloud es un sistema de archivos paralelos de alto rendimiento optimizado para cargas de trabajo de HPC. Con Parallelstore se puede crear un directorio temporal para cada usuario de un clúster de HPC.
• Cloud Volumes Service de NetApp es un servicio de almacenamiento de archivos totalmente gestionado que permite acceder a los datos de alto rendimiento y con baja latencia. Cloud Volumes Service de NetApp se puede utilizar para crear un directorio temporal para cada usuario en un clúster de HPC.
• EXAScaler Cloud de DDN es un sistema de archivos paralelos de alto rendimiento optimizado para cargas de trabajo de HPC. EXAScaler Cloud de DDN se puede utilizar para crear uno o varios directorios temporales en un clúster de HPC.
• WekaIO Matrix es un sistema de archivos paralelos de alto rendimiento optimizado para cargas de trabajo de HPC. WekaIO Matrix se puede utilizar para crear un directorio temporal para cada usuario en un clúster de HPC.

Máquinas virtuales de acceso puntual

Las máquinas virtuales de acceso puntual pueden ser una forma rentable de ejecutar cargas de trabajo de CAE. Las máquinas virtuales de acceso puntual están disponibles a un precio rebajado, pero pueden cancelarse en cualquier momento con un breve periodo de antelación. Las máquinas virtuales de acceso puntual tienen hasta un 91 % de descuento sobre el coste de una instancia estándar y admiten el tipo de funciones que los usuarios de HPC esperan, como GPUs y SSDs locales. 

Si su flujo de trabajo puede tolerar las posibilidades de interrupción (interrupción temporal), es recomendable probar el modelo de Spot si la aplicación puede ejecutarse en un periodo relativamente corto (menos de 4 horas). Los clientes han observado que gracias al ahorro de costes de hasta el 90 % en comparación con el modelo bajo demanda, ahorran lo suficiente como para tolerar pequeñas interrupciones.

Ten en cuenta que algunos tipos de máquina virtual, como H3, no son compatibles con Spot.

AirShaper es una plataforma aerodinámica online que permite a diseñadores e ingenieros ejecutar simulaciones de flujo de aire completamente automatizadas para que los usuarios sin conocimientos aerodinámicos puedan obtener resultados fiables y mejorar su diseño.

AirShaper migró sus cargas de trabajo de HPC Computational Fluid Dynamics (CFD) a la nueva familia de máquinas virtuales C2D desde una plataforma de máquinas virtuales más antigua. Esto le permitió ahorrar tiempo de simulación y coste por ejecución de carga de trabajo en comparación con su entorno en la nube anterior. Además, el tiempo de obtención de los resultados aumentó drásticamente en comparación con el entorno on-premise.

"En AirShaper ofrecemos simulaciones de CFD a un coste fijo. El aumento de los núcleos más rápidos suele implicar un coste general más alto, en parte debido a problemas de escalado. Pero con H3 podemos reducir a la mitad los tiempos de simulación al tiempo que reducimos el coste general."

- Wouter Remmerie, CEO de AirShaper

Altair es una empresa tecnológica internacional que ofrece soluciones de software y de nube en las áreas de desarrollo de productos, computación de alto rendimiento (HPC) y análisis de datos. Ingenieros, científicos y analistas de datos utilizan el software de Altair para solucionar problemas complejos en una amplia gama de sectores, como la automoción, la aeroespacial, la fabricación y la energía.

Altair es un Google Cloud Partner y su software está disponible en Google Cloud. El software de Altair está optimizado para Google Cloud y puedes usarlo para aprovechar el rendimiento, la escalabilidad y la flexibilidad de Google Cloud. Altair se compromete a ayudar a los clientes a conseguir sus objetivos de HPC y ofrece una amplia gama de soluciones de software para HPC. Una de ellas es Radioss, una herramienta de análisis de elementos finitos. Altair ha podido demostrar mejoras significativas en el tiempo de ejecución de radios basado en la nube con la nueva máquina virtual H3.

"En Altair, estamos encantados de que las pruebas iniciales indiquen una reducción de hasta 3 veces en el tiempo de ejecución de las simulaciones de cargas de trabajo de Radioss que se ejecutan en H3 en comparación con C2. Estos tiempos de ejecución en Google Cloud, significativamente más rápidos, ayudarán a aumentar la productividad de los ingenieros de nuestros clientes conjuntos".

- Eric Lequiniou, vicepresidente sénior de Desarrollo de Radios y Altair Solver

TotalCAE es uno de los principales proveedores de soluciones de HPC gestionadas para aplicaciones científicas y de ingeniería. Las soluciones de TotalCAE están diseñadas para ser fáciles de usar y para ayudar a los clientes a obtener resultados más rápidamente, reducir costes y mejorar la productividad. Clientes de todo el mundo usan las soluciones de TotalCAE para resolver problemas científicos y de ingeniería complejos. Por ejemplo, las soluciones de TotalCAE se utilizan para diseñar y simular aviones, coches y otros vehículos; para analizar el rendimiento de edificios y puentes; y desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos.

TotalCAE es un Google Cloud Partner y sus soluciones permiten operar en Google Cloud. Las soluciones de TotalCAE están optimizadas para Google Cloud y pueden usarse para aprovechar el rendimiento, la escalabilidad y la flexibilidad de Google Cloud. Gracias a la infraestructura de HPC de Google Cloud, TotalCAE ha podido ofrecer a sus clientes un mejor rendimiento a un coste menor. 

"Gracias a las instancias H3 de Google Cloud, hemos observado un aumento de hasta el 25 % en el rendimiento por núcleo de las cargas de trabajo de CAE a un coste de trabajo un 50 % inferior al de las de C2. De esta forma, TotalCAE ha podido ofrecer a los clientes un rendimiento de precio 2,5 veces superior y escalabilidad para las cargas de trabajo de CAE. en Google Cloud".

- Rodney Mach, CEO de TotalCAE