Richard Childress Racing (RCR)의 Seth Morris, Aerodynamicist (공기 역학 담당)에 의한 기고
Stock-Car 레이싱의 세계에서는 아주 작은 장점이 승패의 영향을 줍니다.이것이 Richard Childress Racing(RCR)에서 우리가 경주용 자동차를 설계하고 만드는 이유입니다. 우리는 차체 섀시 및 서스펜션 부품을 엔지니어링, 기계동역학 분석을 하며 자체바디를 설계 및 제작하고, 엔진을 테스트 및 제작합니다. 모든것이 RCR에서 처음부터 만들어 집니다.
이것은 우리가 48년 역사에서 성공한 이유입니다. RCR의 오너인 Richard Childress가 NASCAR 경주로 시작한 1969년으로 거슬로 올라갑니다. 그 이후 우리는 17회 챔피언과 200번의 레이스에서 우승했으며 NASCAR의 톱 투어 시리즈 3가지를 모두 승리한 최초의 팀이 되었습니다. Richard와 전설적인 드라이버 Dale Earnhardt의 파트너십으로 RCR은 1986년부터 1994년까지 6번의 Cup Series 챔피언으로 이끈 엘리트 조직으로 만들었습니다.
현재 RCR에는 8개의 레이스 팀과, 500명이상의 직원, 40에이커의 캠퍼스, 50명 이상의 엔지니어링 연구원이 있으며, 기계 설계, 공기 역학, 시뮬레이션, 전략, 연구 개발등 다양한 엔지니어 구성으로 되어있습니다. 우리의 공기 역학팀은 풍동실험을 위한 부품을 만드는 4개의 제작자들과 함께 6명의 엔지니어들로 구성되어있으며, 이 6명의 엔지니어 중 3명은 전산 유체 역학(CFD)을 사용하여 자동차의 공기 역학을 시뮬레이션하는데 집중하고 있습니다.
지난 12년간 RCR은 CFD(전산유체역학)에 상당한 시간과 자원을 투자했습니다. CFD팀의 주요 목표는 차체의 공력 시스템에 대한 이해를 더욱 깊게하고, 새로운 공기 역학적 개념을 평가하고, 풍동팀이 테스트 할 설계 변경을 권고하고, 풍동에서 모델링되지 않은 현상을 트랙에서 증명하고 분석하는 것입니다. RCR의 공기 역학 담당자인 저는 상업적으로 이용 가능한 CFD 코드 인 ANSYS Fluent를 사용하여 자동차의 공기 역학적 특성을 연구하고 있습니다.
CFD는 계산 집약적인 과정에서, 우리는 시뮬레이션 요구사항을 지원하는 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라를 지원하기위한 전문가를 보유하고 있지만 자원은 한정되어있었습니다. RCR은 Pre/Post 프로세싱의 CFD 모델에 주로 사용되는 64코어의 온프레미스 하드웨어뿐이였습니다. 이 제약으로 우리팀은 모든 CFD를 아웃소싱하기로 결정했습니다. 우리는 트랙에서의 자동차 속도에 영향을 미치는 복잡한 흐름의 세부 사항을 정확하게 이해할 수있을 만큼 높은 해상도를 가진 더 큰 모델을 만들 수있는 역량을 늘리고 싶었습니다.
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| 2008 년 5 월 15 일 - Welcome NC의 RCR Summit (Photo / Harold Hinson) |
The Rescale ™ Solution
Full-Body aerodynamic 모델은 적절한 시간에 해석하기 위해서는 150~400억 cell (150-400 million cells)을 해석할 수 있는 수천개의 코어를 필요로합니다. IT 인프라와 자본투자 측면에서 HPC를 사내에 도입하는 것은 부적절했습니다. 또한 RCR은 하드웨어 구축 비용이 너무 많이 들고 HPC전문성 부족으로 HPC 설치 및 운영하기 어려웠으며, 하드웨어 발전 주기가 너무 빨라 투자마칠 무렵에는 이미 구식이 될것이라는것을 알게되었습니다. RCR은 다른 클라우드 옵션을 고려하였지만 Rescale의 하드웨어와 가격정책은 소규모로 시작하여 Full Production까지 규모를 확대할 수 있기 때문에 우리의 요구에 맞는다고 느꼈습니다.
RCR이 지난 1년간 차체의 풀 카 에어로다이나믹 시뮬레이션에 사용하는 ANSYS Fluent는 Rescale의 ScaleX ™ 플랫폼에서 기본적으로 통합, 벤치 마크되었고 튜닝 및 최적화되었습니다. Rescale은 512코어 이상의 작업을 쉽게 수행 할 수 있으며 해석작업은 10시간만에 완료되었습니다. 클라우드의 자원 제약 없는 하드웨어에 액세스 할 수 있기 때문에 더 많은 양의 복잡한 시뮬레이션을 대량으로 수행할 수 있습니다. 또한 신속성이 중요한 우리에게는 대기열에서 대기하지 않고 즉시 작업을 실행할 수 있다는 장점이 있었습니다. 시뮬레이션을 가속화 할뿐만 아니라 설계 변경 및 "가상" 시나리오를 디버그하고 실행할 수있는 민첩성을 제공하였습니다. 이러한 경쟁 우위는 우리 팀의 성공에 매우 중요한 요소입니다.
Rescale을 사용하여 쉽고 효율적으로 Design Space를 연구할 수 있는 기능은 우리를 자유롭게하였습니다. 이러한 성공을 바탕으로 RCR은 더 높은 생산성을 목표로 하고있습니다. RCR은 시뮬레이션 처리량을 높이고 프로세스를 간소화하기 위해 Rescale을 사용하여 더 많은 시뮬레이션을 자동화 할 계획입니다. 생산 단계에서 무제한 CFD 처리를 추가하는 것으로 Game-changing 할 것입니다. 이렇게 하면 랩타임을 최적화 하기위해 각 레이스 트랙의 규칙 및 규정에 따라 차체 디자인의 drag & downforce를 맞춤 설정 할 수 있습니다. 수천 개의 코어를 필요로하는 고급 고해상도 CFD는 경주용 차량의 복잡한 공기 역학적 특성을 이해하는데 매우 유용합니다. 이는 하나의 시스템으로 작동하고 있으며, 우리의 제약 조건이 주간 단위로 변화함에 따라 우리에게 다양한 바디 설계를 신속하게 도입하고 최적화 할 수있는 유연성을 제공합니다.
우리는 Rescale을 통해 HPC에 대한 on-demand 액세스하여 경쟁력을 높일 수 있었습니다. 이는 궁극적으로 더 많은 온 트랙(경주)에서 더 많은 승리로 이어집니다.
This article was written by Rescale.
2018 Daytona 500 Winner!
Congratulations Austin Dillion & RCR
http://www.espn.com/racing/nascar/story/_/id/22496524/dale-earnhardt-memory-was-alive-2018-daytona-500-3-car-driven-austin-dillon-raced-win
http://www.espn.com/video/clip?id=22495660
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