2018년 6월 Rescale Newsletter

JUNE 2018 HYBRID IS HERE Rescale announced new hybrid cloud innovations at ISC 2018 in Frankfurt, Germany. Steve Conway, Senior Vice President of Hyperion Research, says “Rescale is at the forefront of cloud innovation in the HPC space. Their new hybrid capabilities provide an entry point for companies to start their cloud transformation journey.” Press Release → Hybrid Solution Brief → UPCOMING WEBINARS   Hybrid: Extending on-premise HPC to the cloud (25min) July 12, 2018 | Traditionally, High Performance Computing has been on-premise. Now, it is possible to extend on-premise HPC to the cloud, and instantly match workloads to the best architecture in the hybrid environment. Register → Inside Rescale: What's new with ScaleX products (20 min) July 19, 2018 | Our Director for Product Management will discuss all the juicy secrets and new features we've added to the platform so far this year. Don't miss it! Register → RESCALE IN THE NEWS   Early-stage company execs talk partnering with CIOs “CIOs and CTOs have influenced our direction on hybrid platform solutions and that is why we now offer the ability to extend your on-premise HPC to the cloud and match the best possible architecture for the job,” Poort explained.  Read More → SOFTWARE UPDATES     MSC Nastran 2018   Singularity 2.5.1   Numeca FINE/Open   ESI Visual Environment 13.0.3   FDS 6.6.0   Caelus 8.04 See the full list of 300+ software applications available on Rescale's platform INDUSTRY EVENTS   RMACC’s 2018 High Performance Computing Symposium Aug. 7-9, 2018, Boulder, Colorado | The Rocky Mountain Advanced Computing Consortium is a collaboration among academic and research institutions located throughout the intermountain states. The group’s mission is to facilitate widespread effective use of high performance computing throughout the Rocky Mountain region. Register Here → COMSOL Conference Oct. 3-4, 2018, Boston, Massachusetts | Join Rescale at COMSOL to advance your numerical simulation skills and connect with fellow modeling and design experts. It’s a great opportunity to check out the latest multi-physics modeling tools and technologies--and pick up new simulation best practices in hands-on workshops. You can network and work directly with Rescale experts on a variety of simulation tools and techniques that are now supported in the cloud on the Rescale platform. Register Here → RESOURCES   New Solution Brief: Electronic Design Automation (EDA) in the Cloud Download Brief → Case Study: Hybrid Cloud Gives RWDI the Elasticity and Capacity to Respond to Revenue-Generating Opportunities Download Case Study → RESCALE IN 60 SECONDS   Video | Rescale is HPC in the Cloud   Transform your on-premise HPC system with the ScaleX® platform and gain instant access to the world's largest high performance computing infrastructure in the cloud. For more information on how you can scale up simulation compute in your team or enterprise with cloud HPC, visit www.rescale.com. Watch Now  →

Rescale and Remcom bring GPU-Accelerated Electromagnetic Simulation to the Cloud

Rescale & Remcom  GPU 가속 전자기 시뮬레이션을 클라우드에 제공!
Rescale 5월 2018.

새로운 파트너십으로 XFdtd사용자에게 Rescale의 ScaleX 플랫폼에 대한 시간별 라이선스 옵션 제공 샌프란시스코, 캘리포니아 - 2018 년 5 월 1 일
Rescale 및 Remcom은 Remcom의 전자기(EM) 시뮬레이션 소프트웨어인 XFdtd®가 현재 Rescale의 ScaleX 플랫폼에서 사용할 수 있음을 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. HPC를 사용하여 엔지니어는 웹 브라우저에서 복잡하고 High fidelity의 EM시뮬레이션 모델을 쉽고 빠르게 실행할 수 있습니다.

XFdtd는 최소한의 RAM으로 대규모 시뮬레이션을 처리하고 NVIDIA GPU를 사용하여 신속하게 해석 할 수있는 finite-difference time-domain (FDTD) EM 솔버입니다. 이 파트너십은 XFdtd의 기능을 Rescale 클라우드 플랫폼에 제공함으로써 전세계 100개 이상의 데이터 센터로 구성된 Rescale의 글로벌 멀티 클라우드 HPC 네트워크를 엔지니어가 직접 사용할 수 있게 해줍니다. 많은 사용자는 합리적인 HPC구성에서부터 최신GPU, 베어메탈 시스템, InfiniBand 인터커넥트 및 최신 NVIDIA® Tesla®에 이르는 다양한 옵션을 통해 수천 개의 코어로 확장하고 XFdtd의 요구사항에 최적화된 하드웨어 구성을 선택할 수 있습니다. 이 파트너십은 자동차 레이더, 생체 의학, 모바일 장치, 5G MIMO 등과 같은 EM 애플리케이션에 GPU 가속화와 사실상 무제한 확장의 결합된 이점을 제공합니다.

"Remcom은 고성능 컴퓨팅을 활용하여 EM 시뮬레이션 속도를 크게 개선한 선구자로서 EM소프트웨어 시장에서 최초의 GPU가속 솔루션 중 하나를 제공합니다. HPC를 위한 Rescale의 클라우드 플랫폼을 활용함으로 고객은 NVIDIA의 최신 GPU에 즉시 액세스하여 개발 시간을 더욱 단축 할 수 있습니다. 이것은 우리가 고객이 시간과 돈을 절약하고 제품을 시장에 더 빨리 출시 할 수 있도록 돕는 또 다른 방법입니다." - Remcom 사업개발 이사 Michael Hicks

"우리는 Remcom과 파트너가 되어 매우 기쁩니다. 우리는 Remcom 사용자가 Rescale 환경에서 빠르고 유연하며 안전하게 무한자원의 On-Demand 리소스를 활용할 수 있다고 생각합니다." - Rescale의 CEO 인 Joris Poort

"엔비디아는 업계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나인 EM 시뮬레이션 가속화 경험을 입증했습니다. 이제 사용자는 연산 집약적 워크로드에서 더 빠르고 정확한 결과를 달성하기 위해 클라우드에서 NVIDIA의 GPU 혜택을 누릴 수있을 것입니다." -엔비디아의 수석 전략적 제휴 및 마케팅 매니저 Baskar Rajagopalan

[About Remcom]
Remcom은 상용 사용자 및 미국 정부 후원 업체에게 혁신적인 전자기 시뮬레이션 및 무선 전파 소프트웨어를 제공합니다. Remcom의 제품은 실제 시나리오에서 복잡한 장치로 안테나 전파를 분석 할 때 완벽하고 정확한 결과를 제공하기 위해 함께 작동하도록 설계되었습니다. Remcom의 제품은 안테나 설계 및 배치, 5G MIMO, 실외 및 실내 mmWave 계획, 모바일 장치 설계, 생체 의학, 전자 레인지, 자동차 레이더 등 다양한 애플리케이션에 대한 EM 분석을 단순화합니다. Remcom은 모든 규모의 설치 및 맞춤형 엔지니어링 솔루션에 대한 유연한 라이센스 옵션을 제공하여 고객의 고유 한 요구에 부응합니다. 자세한 정보는 www.remcom.com을 방문하십시오.

[About Rescale]
Rescale은 대기업의 대형 컴퓨팅 분야의 글로벌 리더입니다. 글로벌 포춘 (Global Fortune) 500의 신뢰를받는 Rescale은 세계 최고 경영진, IT 리더, 엔지니어 및 과학자들이 제품 혁신을 안전하게 관리하고보다 저렴한 비용으로 획기적인 연구 개발을 신속하게 수행 할 수 있도록 지원합니다. Rescale의 ScaleX® 플랫폼 솔루션은 기존 고정 IT 자원을 세계에서 가장 크고 강력한 고성능 컴퓨팅 인프라 네트워크를 기반으로하는 유연한 하이브리드, 개인 및 공용 클라우드 자원으로 변환합니다. Rescale은 플랫폼에 수백 개의 턴키 소프트웨어 응용 프로그램을 제공하며 이는 즉시 기업에서 클라우드를 사용할 수 있도록합니다. Rescale에 대한 자세한 내용은 www.rescale.com을 참조하십시오.

How did Space X become a strong player in the Aerospace industry?

SPK Junghoon Lee Manager. 

This article originally appeared on CAD & Graphics April 'HPC Technology and Trend for Product Development'. 

How did Space X become a strong player in the Aerospace industry?

On March 6, Ilon Musk's Space X succeeded in launching the 50th satellite. It launched the Falcon 9 rocket for the first time in June 2010, and it shot 50 times in about eight years. The satellite at Falcon 9 is about 6 tons in weight. Musk said on Twitter, "We are the largest satellite we have ever launched into geostationary orbit." A commercial company accomplishes something that the US government can not easily accomplish with NASA.

One of the main reasons Space X developed rapidly is its aggressive acceptance of cloud IT technology. According to the industry, Space X is the largest unit in the aerospace and satellite industry and performs HPC interpretation work, which is based on the Public Cloud, not the HPC infrastructure used by existing companies. If Space X did not take advantage of Public Cloud technology, it would take at least six months to order and install the equipment to build the HPC infrastructure within the company. Start-ups can now benefit from large enterprise-level HPC infrastructures by leveraging the cloud environment.

It is not easy to introduce tens or thousands of core HPC infrastructures in individual enterprise units if it is not a major 10 or 5 company such as Samsung, LG, Hyundai in Korean enterprise environment. Most CAE engineers perform analysis tasks on a common workstation (less than ~ 30 Core) owned by an individual department. Naturally, work takes more than three to four days. The problem is that it does not perform Full Scale unit analysis which is essential for production of the actual product due to system constraints, and it stops at the partial model analysis. This will lead to a decline in the quality of actual production products.

The use of the cloud for this constraint is very effective. First, since there are no system limitations, more than 200 cores can be analyzed rather than the existing dozens of cores. This makes the time required for the analysis work to be half a day instead of a few days. Instead of waiting a couple of days as usual after the work is done, you can immediately check the results on the day and immediately modify it as soon as it is completed in business hours. It is also possible to perform parallel operations. In a conventional environment, when a task such as DOE (Design Of Experiment) is required, another operation (in serial) is possible after one operation is completed. However, in a cloud environment, it is possible to perform several tasks at the same time (in parallel), which can drastically reduce the time required for the task.


In addition, the main constraint is cost. Even the best system is difficult to use if it is expensive. However, recent cloud environments provide a policy of 'pay-as-you-go'. So you do not have to invest a lot of money at the beginning.

In particular, existing investment schemes initially make investments based on inaccurate system usage. Considering the recent rapid changes in the investment environment, it is highly probable that it will inevitably be inaccurate to anticipate and invest in the business environment for the next three to five years. If you invest a lot of system in the early stage, you can work smoothly without waiting for work queue when performing work, but there is a high possibility that it is not cost effective. Conversely, a small initial investment would be cost effective but would take a long time to wait.



Recent major CAE software tools (ANSYS, Star-CCM +, AVL, etc.) also support policies that cost the same amount of time as HW policies, not the existing Perpetual Model. These licenses are also free of existing concurrent users, core usage, and distance. Considering the characteristics of interpretation work where work is concentrated in a specific project period, it is very useful.

Personally, the biggest efficiency of cloud use is speed. Suppose the analytical engineers will work on interpreting large models that require tens of millions or more of the grid sizes that existing resources can not solve. It may take more than a few weeks to estimate the analytical software and hardware. In particular, how difficult is it to make internal claims regarding costs? It will take at least two to three months for the other tasks. Fortunately, the whole process is smooth over the next few months and the system is being rebuilt. However, the process of communicating with the systems engineer responsible for the hardware system still requires many other time and effort. Every release of a new software version requires new requests, and all setup tasks, such as system hardware performance, network, and security, are never easy.

The hardware and software licenses of the size desired by the analysis engineers are always ready for use by all engineers within 10 minutes, and can be easily used by anyone with an Internet connection without a separate setting. Of course, the cost of all this work is a reasonable cost structure that is only charged for use.

It's a cliche, but Korea is a manufacturing hub. In particular, small businesses are important. However, CAE, an important component of small business productivity, has infrastructure-related constraints. However, global startups such as SpaceSX, which we have to compete with, have already adopted new IT technologies such as cloud, and have no more efficient HPC infrastructure than traditional enterprises. We hope that many companies actively accept the changes.

SPK 마케팅팀 이정훈 차장

캐드앤그래픽스 4월호 '제품개발을 위한 HPC 기술 및 트렌드' 기고

스페이스X는 어떻게 로켓 산업의 강자가 되었는가?

지난 3월 6일 일론 머스크의 스페이스X가 50번째 위성 발사에 성공하였다. 2010년 6월 처음으로 팰컨9 로켓 발사를 하였으니, 약 8년만에 50회 발사를 기록한 것이다. 이날 팰컨9에 실린 위성은 무게 6톤에 버스 만한 크기다. 머스크는 트위터를 통해 “우리가 지금까지 정지궤도에 발사한 인공위성 중 가장 큰 크기”라고 밝혔다. 미국 정부 NASA 에서도 쉽게 달성하지 못하는 업적을 작은 회사가 이룩한 것이다.

스페이스 X가 빠르게 기술 발전한 주요한 이유 중 하나는 클라우드 IT 기술을 적극적으로 수용한 것이다. 업계에 따르면 스페이스X는 항공 및 위성 산업 분야에서 가장 큰 단위로 HPC 해석 업무를 수행하고 있고, 그 업무는 기존 업체들이 사용하는 회사 내 HPC 인프라가 아닌  Public Cloud 기반이다. 만약 스페이스X가 Public Cloud 기술을 활용하지 않으면 회사 내 HPC 인프라를 갖추기 위해서 장비 발주와 설치에만 최소 6개월 이상의 시간을 소요 했을 것이다. 이제 스타트업도 클라우드 환경을 잘 활용하면 대기업 수준의 HPC 인프라가 사용 가능하다.

글로벌 환경도 마찬가지 이지만 한국 기업 환경에서 삼성, LG, 현대 등 주요 10대 아니 5대 기업이 아니라고 하면 개별 기업 단위에서 수만, 수천 코어의 HPC 인프라를 도입하기는 쉽지 않다. 대부분의 CAE 엔지니어들은 개별 부서에서 소유한 일반 워크스테이션(~ 30 Core 미만)에서 해석 작업을 수행한다. 당연히, 3~4일 이상 소요되는 작업이 빈번하다. 문제는 그 뿐 아니라 시스템 제약으로 실제 제품 생산에 필수적인 Full Scale 단위 해석을 수행하지 못하고 일부 부분 단위의 모델 해석에서 그친다는 것이다. 이는 고스란히 실제 생산 제품의 품질 하락을 가져올 것이다. 

이러한 제약에 클라우드 사용은 굉장히 효과적이다. 먼저, 시스템 제약이 없으므로 기존 수십코어가 아닌 200 코어 이상의 해석 작업이 가능하다. 이는 해석 업무에 소요되는 시간을 기존 수일이 아닌 반나절에 가능하게 만든다. 작업 수행하고 나면 기존처럼 며칠씩 기다리는 것이 아니라 업무 시간 안에 바로 해석을 완료되어 당일 바로 결과를 확인하고 바로 수정이 가능한 것이다. 또한, 병렬 업무 수행 또한 가능하다. 기존 환경에서 DOE(Design Of Experiment)등의 작업이 필요한 경우, 하나의 작업이 완료된 후에 다른 작업이(직렬 방식)이 가능하다. 하지만 클라우드 환경에서는 동시에 여러 작업(병렬 방식) 수행이 가능하여 작업에 소요되는 시간을 획기적으로 낮출 수 있다.

또한, 기존 주요한 제약은 비용이다. 아무리 뛰어난 시스템이라고 하여도 비용이 높다고 하면 사용하기 어렵다. 하지만 최근의 클라우드 환경은 ‘사용하는 시간만큼 비용을 부과 (pay-as-you-go)’ 하는 정책을 제공한다. 따라서 초기에 많은 비용을 투자할 필요가 없다.

특히 기존의 투자 방식은 초기에 정확하지 않은 시스템 사용량에 근거하여 투자를 한다. 최근의 급변하는 투자 환경을 고려하면 앞으로 3~5년 경영 환경을 미리 예측하여 투자한다는 것은 필연적으로 정확하지 않을 확률이 매우 높다. 초기에 시스템을 많이 투자하면 작업 수행 시 작업 큐 대기 없이 작업은 원활하게 수행되나 비용 효과적이지 못할 가능성이 많다.  반대로 초기에 작게 투자한다면 비용은 효과적이나 작업 대기 시간은 오래 걸릴 것이다.

또한 최근의 주요 CAE Software 툴(ANSYS, Star-CCM+, AVL 등) 들은 기존 영구적 라이선스 모델(Perpetual Model)이 아닌 HW 정책과 동일하게 사용하는 시간만큼 비용을 부과하는 정책을 지원한다. 또한 이러한 라이선스는 기존의 동시 사용자, 사용 코어, 거리 등의 제약이 없다. 특정 프로젝트 시기에 업무가 집중되는 해석 업무의 특성을 고려한다면 활용성이 매우 뛰어나다.

개인적으로 클라우드 사용의 가장 큰 효율을 꼽는다면 신속성이다. 해석 엔지니어들이 기존 자원으로 해결이 불가능한 격자 수가 몇 천 만개 이상 소요되는 큰 모델의 해석 업무를 하게 된다고 가정해 보자. 아마, 해석 소프트웨어 및 하드웨어 견적 작업만 몇 주 이상 소요될 것 이다. 특히 비용 관련 내부 품의는 얼마나 까다로운가? 해석 본연의 업무 이 외 다른 업무로 적어도 2~3달 이상 소요될 것이다. 다행히, 이 모든 과정이 몇달에 걸쳐서 순조로워 시스템을 새롭게 구축한다고 하자. 하지만, 여전히 하드웨어 시스템 담당 시스템 엔지니어와 커뮤니케이션 과정은 또다른 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 신규 소프트웨어 버전 출시 때마다 새로운 요청이 필요하고, 시스템 하드웨어 성능/네트웍/보안 등의 모든 설정 작업들은 결코 쉽지 않다.

해석 엔지니어들이 원하는 규모의 하드웨어와 소프트웨어 라이선스가 항상 준비되어 10분 이내 모든 엔지니어 들이 쉽게 사용이 가능하고, 별도의 세팅 없이 인터넷만 연결된 환경이면 누구나 쉽게 사용이 가능하다면 해석 엔지니어들의 생산성은 급격하게 향상 될 것 이다. 물론, 이 모든 작업에 대한 비용은 사용한 만큼만 부과되는 합리적인 비용 구조이다.

진부한 이야기이지만 한국은 제조업이 중심인 국가이다. 특히, 중소기업이 중요하다. 하지만, 중소 기업 생산성의 중요한 요소인 CAE 업무에는 인프라 관련 제약이 있다. 그러나, 앞서 언급한 우리가 경쟁해야 하는 스페이스X와 같은 글로벌 스타트업들은 이미 클라우드 등의 IT 신기술을 적극적으로 받아들여 기존의 대기업들만 가능한 HPC 인프라를 아무런 제한없이 혹은 더욱 효율적으로 사용하고 있다. 한국도 적극적으로 변화를 받아들이는 기업이 많이 나타나길 바란다.