Funciones

Al basarse en partículas, el código nanoFluidX permite tratar manera elegante y eficiente los flujos sometidos a grandes deformaciones durante la simulación, como el desplazamiento oscilatorio de líquidos, los flujos multifásicos violentos o el movimiento rápido a través de geometrías complejas.

Flujos generales con superficie libre

Simule el desplazamiento oscilatorio del aceite en sistemas de transmisión, líquidos que fluyen libremente en un entorno abierto, depósitos abiertos o cerrados sometidos a grandes aceleraciones y fenómenos similares.

Flujos multifásicos con una relación de densidad elevada

El método de hidrodinámica suavizada de partículas (SPH) de nanoFluidX permite un tratamiento sencillo de los flujos multifásicos con una relación de densidad elevada (por ejemplo, agua-aire) sin necesidad de realizar más cálculos. Las interfaces de fluidos son una consecuencia natural del método SPH y no se necesita reconstruir las interfaces, con lo que se ahorra tiempo de computación.

Engranajes giratorios, cigüeñales y bielas

nanoFluidX dispone de opciones para dictar distintos tipos de movimiento, facilitando así la simulación de engranajes giratorios, cigüeñales y bielas. Mida las fuerzas y las torsiones experimentadas por los elementos sólidos cuando interactúan con el líquido circundante.

Desplazamiento oscilatorio de líquidos en depósitos

Mida las fuerzas experimentadas por el depósito o el vehículo durante aceleraciones enérgicas, como en caso de frenada o cambio repentino de carril.

Procesamiento en GPU

El procesamiento en GPU mejora considerablemente el rendimiento y el ahorro de energía en comparación con las CPU equivalentes, que resultan más engorrosas. La revolución de la GPU en la informática científica y de ingeniería se está expandiendo rápidamente y nanoFluidX es uno de los paquetes de software comercial pioneros que utiliza esta tecnología, acelerando así considerablemente el desarrollo global del producto.

Para comparar un ejemplo real de un sistema de transmisión con doble embrague (DCT) complejo con 13,5 millones de partículas, se simularon una referencia de r.p.m. de 3000 y un tiempo físico de 3,4 s con nanoFluidX y un código SPH comercial basado en CPU. El código CPU utilizaba un sistema de 32 núcleos, mientras que nanoFluidX se ejecutaba en 4 tarjetas NVIDIA Tesla V100. nanoFluidX ejecutó la simulación en 48 horas, mientras que el código CPU tardó 255 horas, es decir, la simulación se ejecutó un 530 % más rápido y consumiendo un 865 % menos de energía (véase la galería de imágenes).

Los códigos CFD de volumen finito estándar probablemente ni siquiera podrían inicializar la simulación de una geometría tan compleja y, aunque lo hicieran, el preprocesamiento tardaría semanas y el coste computacional de dicha simulación sería prohibitivo.

Preprocesamiento simplificado

No se necesita una malla en el sentido tradicional. Importe la geometría, seleccione el elemento y genere las partículas. No tendrá que pasar más horas preprocesando y elaborando una malla que sea lo suficientemente buena.

Movimiento de cuerpos rígidos

Además del movimiento rotativo, el código de nanoFluidX permite dictar trayectorias de elementos a través de un archivo en entrada. Estudie la interacción de un sólido arbitrario con movimiento de traslación y el líquido circundante.

*Los números citados dependen del caso y de la configuración.

Requisitos de hardware

El equipo de nanoFluidX recomienda los aceleradores NVIDIA Tesla V100, P100 y K80, ya que son tarjetas de GPU consolidadas para la informática científica en centros de datos y nanoFluidX se ha probado exhaustivamente con ellos. La serie Nvidia Tesla M (M40, M60) también es adecuada para ejecutar nanoFluidX, sin embargo, estas tarjetas solo tienen un rendimiento significativo de precisión sencilla: ejecutar una precisión doble es básicamente imposible.

Otra serie de tarjetas de GPU NVIDIA (serie Quadro, serie GeForce, etc.) tienen una capacidad de cómputo que en principio es adecuada para nanoFluidX. Sin embargo, el equipo de desarrollo no garantiza la precisión, la estabilidad y el rendimiento general de nanoFluidX con estas tarjetas. Tenga en cuenta que el CLUF actual de NVIDIA prohíbe el uso comercial de tarjetas que no pertenezcan a la serie Tesla como recurso computacional en agrupaciones de 4 GPU o más.

El código también cuenta con equilibrio dinámico de carga, que garantiza una utilización óptima del hardware y también se puede ejecutar en clústeres de varios nodos.

Hardware sugerido

• 64 GB o más de RAM

• El número de núcleos de CPU debe ser igual al número de dispositivos de GPU. El intercambio de mensajes entre los dispositivos de GPU es gestionado por la(s) CPU. Lo ideal es que el número de núcleos de CPU sea ligeramente superior al número de dispositivos de GPU disponibles para garantizar cierto margen computacional para la salida de resultados, etc.

• 2 TB o más de espacio en la unidad de disco duro

• Conexiones Infiniband u OmniPath para sistemas de múltiples nodos.

Plataformas compatibles

• Todos los sistemas operativos basados en Unix con GCC posterior a 4.4.7 y GLIBC 2.12 (RHEL 6.x y 7.x y Scientific Linux, CentOS, Ubuntu 14.04 y 16.04, OpenSUSE 13.2 etc. compatible)

• NVIDIA CUDA 8.0 y OpenMPI 1.10.2 (con el archivo binario).