FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 선택 가이드 (update)

Hardware Selection for FLOW-3D Products – FLOW-3D

2021-04-14 최신 CPU 부분 업데이트 / ㈜에스티아이씨앤디 솔루션사업부

In this blog, Flow Science’s IT Manager Matthew Taylor breaks down the different hardware components and suggests some ideal configurations for getting the most out of your FLOW-3D products.

개요

본 자료는 Flow Science의 IT 매니저 Matthew Taylor가 작성한 자료를 기반으로 STI C&D에서 일부 자료를 보완한 자료입니다. 본 자료를 통해 FLOW-3D 사용자는 최상의 해석용 컴퓨터를 선택할 때 도움을 받을 수 있을 것으로 기대합니다.

수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.

따라서 수치해석용 컴퓨터의 선정을 위해서 단위 시간당 시스템이 처리하는 작업의 수나 처리량, 응답시간, 평균 대기 시간 등의 요소를 복합적으로 검토하여 결정하게 됩니다.

또한 수치해석에 적합한 성능을 가진 컴퓨터를 선별하는 방법으로 CPU 계산 처리속도인 Flops/sec 성능도 중요하지만 수치해석을 수행할 때 방대한 계산 결과를 디스크에 저장하고, 해석결과를 분석할 때는 그래픽 성능도 크게 좌우하기 때문에 SSD 디스크와 그래픽카드에도 관심을 가져야 합니다.

FLOW SCIENCE, INC. 에서는 일반적인 FLOW-3D를 지원하는 최소 컴퓨터 사양과 O/S 플랫폼 가이드를 제시하지만, 도입 담당자의 경우, 최상의 조건에서 해석 업무를 수행해야 하기 때문에 가능하면 최고의 성능을 제공하는 해석용 장비 도입이 필요합니다. 이 자료는 2021 현재 FLOW-3D 제품을 효과적으로 사용하기 위한 하드웨어 선택에 대해 사전에 검토되어야 할 내용들에 대해 자세히 설명합니다. 그리고 실행 중인 시뮬레이션 유형에 따라 다양한 구성에 대한 몇 가지 아이디어를 제공합니다.

CPU 최신 뉴스

2021년 4월 15일 기준 (https://www.itworld.co.kr/print/190283 기사 원문 발췌)

ⓒ Rob Schultz/IDG
ⓒ Rob Schultz/IDG
  • 현재 라이젠 5000 제품군과 인텔 11세대 코어 CPU가 그 어느 때보다 뛰어난 성능과 코어를 제공한다. 
    하이엔드 프로세서를 구입하고자 한다면, 라이젠 9 5900X가 최고의 선택지다. 인텔의 새로운 8코어 코어 i9-11900K 대표 제품과 동등한 수준의 성능을 제공하지만, 라이젠 칩의 12코어 24스레드 덕분에 훨씬 더 높은 생산성 성능을 제공한다. 데스크탑에서 최고 성능을 원한다면 750달러로 가격이 치솟은 라이젠 9 5950X는 무려 16코어 덕분에 훨씬 더 많은 성능을 제공한다.
    워크스테이션에서 최고 사양은 AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 3995WX 로 CPU 코어 수는 64개이고 스레드 수는 128코어로 거의 슈퍼컴퓨터 수준이다. 가격 조회 사이트인 다나와에서 현재 일자(2021년 4월 15일) 기준으로 검색해 보면 CPU 가격만 700만원대인 매우 고가의 CPU인 것을 알 수 있다.
AMD 3995wx
  • 인텔의 코어 i9-11900K 가격은 550달러이므로, AMD 라이젠 9 5900K와 가격이 동일하지만, 로켓 레이크의 출시 초기에는 약 615달러에 판매되고 있다. 전력 소모가 심하고 AMD 칩보다 속도가 그리 빠르지 않다. 또한 코어 i9-11900K는 8개의 코어 및 16개 스레드만 제공되므로 생산성 작업에서도 크게 뒤쳐진다. 실제로 코어 i9-11900K는 소매 가격이 450달러인 8코어 라이젠 7 5800X와 더 비슷한 성능을 보인다.  
  • CPU는 최근 수개월 동안 그래픽 카드와 함께 부족 현상을 겪고 있어 가용성이 많이 떨어지고 있다. 특히 AMD 라이젠 프로세서의 가격이 인상돼 사용자는 현명하게 구매할 필요가 있다. 
  • 인텔의 최신 칩인 11세대 로켓 레이크(Rocket Lake) 코어 프로세서는 여전히 오래된 14nm 제조 공정을 기반으로 제작됐지만, 아키텍처 자체는 인텔의 최신 10nm 아이스 레이크(Ice Lake) 코어로 만들어졌다. 코어 i9-11900K에서 볼 수 있듯이 이는 흥미롭고, 복합적인 결과를 도출한 필사적인 아이디어다. 
  • 하지만 앞으로 더 밝은 미래가 있다. 인텔의 새로운 CEO 팻 겔싱어는 최근 다른 기업을 위한 x86 칩을 구축하고 수년간 14nm에서 허덕이던 인텔의 ‘틱톡(tick-tock)’ 아키텍처를 되살리는 등 인텔의 장기적인 기술 계획을 발표했다. 
  • 성능을 향상시키는 PCIe 리사이저블 BAR(Resizable BAR) 기능은 AMD의 스마트 엑세스 메모리(Smart Access Memory)와 유사한 형태로 등장한 후에 널리 사용 가능해졌다. AMD가 라이젠 5000에 이 기능을 도입한 이후, 인텔의 최신 로켓 레이크 칩으로 확산됐다. BIOS 업데이트는 양 제조업체의 구형 프로세서 및 메인보드에 이 기능을 추가하고 있다.     

CPU의 선택

CPU는 전반적인 성능에 큰 영향을 미치며, 대부분의 경우 컴퓨터의 가장 중요한 구성 요소입니다. 그러나 데스크탑 프로세서를 구입할 때가 되면 Intel 과 AMD의 모델 번호와 사양을 이해하는 것이 어려워 보일 것입니다.
그리고, CPU 성능을 평가하는 방법에 의해 가장 좋은 CPU를 고른다고 해도 보드와, 메모리, 주변 Chip 등 여러가지 조건에 의해 성능이 달라질 수 있기 때문에 성능평가 결과를 기준으로 시스템을 구입할 경우, 단일 CPU나 부품으로 순위가 정해진 자료보다는 시스템 전체를 대상으로 평가한 순위표를 보고 선정하는 지혜가 필요합니다.

PassMark – CPU Mark High End CPUs

2021년 4월 14일 기준

PassMark - CPU Mark Updated 14th of April 2021
PassMark – CPU Mark Updated (14th of April 2021)

<출처> https://www.cpubenchmark.net/high_end_cpus.html

PassMark – CPU Mark Single Thread Performance

2021년 4월 14일 기준

수치해석을 수행하는 CPU의 경우 예산에 따라 Core가 많지 않은 CPU를 구매해야 하는 경우도 있을 수 있습니다. 보통 Core가 많다고 해석 속도가 선형으로 증가하지는 않으며, 해석 케이스에 따라 적정 Core수가 있습니다. 이 경우 예산에 맞는 성능 대비 최상의 코어 수가 있을 수 있기 때문에 Single thread Performance 도 매우 중요합니다. 아래 성능 도표를 참조하여 예산에 맞는 최적 CPU를 찾는데 도움을 받을 수 있습니다.

출처 : https://www.cpubenchmark.net/singleThread.html

PassMark - CPU Mark Single Thread Performance (Updated 14th of April 2021)
PassMark – CPU Mark Single Thread Performance (Updated 14th of April 2021)

CPU 성능 분석 방법

부동소수점 계산을 하는 수치해석과 밀접한 Computer의 연산 성능 벤치마크 방법은 대표적으로 널리 사용되는 아래와 같은 방법이 있습니다.

FLOW-3D의 CFD 솔버 성능은 CPU의 부동 소수점 성능에 전적으로 좌우되기 때문에 계산 집약적인 프로그램입니다. FlowSight 또한 CPU에 크게 의존합니다. 현재 출시된 사용 가능한 모든 CPU를 벤치마킹할 수는 없지만 상대적인 성능을 합리적으로 비교할 수는 있습니다.

특히, 수치해석 분야에서 주어진 CPU에 대해 FLOW-3D 성능을 추정하거나 여러 CPU 옵션 간의 성능을 비교하기 위한 최상의 옵션은 Standard Performance Evaluation Corporation의 SPEC CPU2017 벤치마크(현재까지 개발된 가장 최신 평가기준임)이며, 특히 SPECspeed 2017 Floating Point 결과가 CFD Solver 성능을 매우 잘 예측합니다.

이는 유료 벤치마크이므로 제공된 결과는 모든 CPU 테스트 결과를 제공하지 않습니다. 보통 제조사가 ASUS, Dell, Lenovo, HP, Huawei 정도의 제품에 대해 RAM이 많은 멀티 소켓 Intel Xeon 기계와 같은 값비싼 구성으로 된 장비 결과들을 제공합니다.

CPU 비교를 위한 또 다른 옵션은 Passmark Software의 CPU 벤치마크입니다. PerformanceTest 제품군은 유료 소프트웨어이지만 무료 평가판을 사용할 수 있습니다. 대부분의 CPU는 저렴한 옵션을 포함하여 나열됩니다. 부동 소수점 성능은 전체 벤치마크의 한 측면에 불과하지만 다양한 워크로드에서 전반적인 성능을 제대로 테스트합니다.

예산을 결정하고 해당 예산에 해당하는 CPU를 선택한 후에는 벤치마크를 사용하여 가격에 가장 적합한 성능을 결정할 수 있습니다.

<참고>

SPEC의 벤치 마크https://www.spec.org/benchmarks.html#cpu )

SPEC CPU 2017 (현재까지 가장 최근에 개발된 CPU 성능측정 기준)

다른 컴퓨터 시스템에서 컴퓨팅 계산에 대한 집약적인 워크로드를 비교하는데 사용할 수 있는 성능 측정을 제공하도록 설계된 SPEC CPU 2017에는 SPECspeed 2017 정수, SPECspeed 2017 부동 소수점, SPECrate 2017 정수 및 SPECrate 2017 부동 소수점의 4 가지 제품군으로 구성된 43 개의 벤치 마크가 포함되어 있습니다. SPEC CPU 2017에는 에너지 소비 측정을 위한 선택적 메트릭도 포함되어 있습니다.

<SPEC CPU 벤치마크 보고서>

벤치마크 결과보고서는 제조사별, 모델별로 테스트한 결과를 아래 사이트에 가면 볼 수 있습니다.

https://www.spec.org/cgi-bin/osgresults

<보고서 샘플>

  • SPEC CPU 2017

Designed to provide performance measurements that can be used to compare compute-intensive workloads on different computer systems, SPEC CPU 2017 contains 43 benchmarks organized into four suites: SPECspeed 2017 Integer, SPECspeed 2017 Floating Point, SPECrate 2017 Integer, and SPECrate 2017 Floating Point. SPEC CPU 2017 also includes an optional metric for measuring energy consumption.

클럭 대 코어

일반적으로 클럭 속도가 높은 칩은 CPU 코어를 더 적게 포함합니다. FLOW-3D는 병렬화가 잘되어 있지만, 디스크 쓰기와 같이 일부 작업은 기본적으로 단일 스레드 방식으로 수행됩니다. 따라서 데이터 출력이 빈번하거나 큰 시뮬레이션은 종종 더 많은 코어가 아닌, 더 높은 클럭 속도를 활용합니다. 마찬가지로 코어 및 소켓의 다중 스레딩은 오버헤드를 발생시키므로 작은 문제의 해석일 경우 사용되는 코어 수를 제한하면 성능이 향상될 수 있습니다.

CPU 아키텍처

CPU 아키텍처는 중요합니다. 최신 CPU는 일반적으로 사이클당 더 많은 기능을 제공합니다. 즉, 현재 세대의 CPU는 일반적으로 동일한 클럭 속도에서 이전 CPU보다 성능이 우수합니다. 또한 전력 효율이 높아져 와트당 성능이 향상될 수 있습니다. Flow Science에는 구형 멀티 소켓 12, 16, 24 코어 Xeon보다 성능이 뛰어난 최근 세대 10~12 Core i9 CPU 시스템을 보유하고 있습니다.

오버클럭

해석용 장비에서는 CPU를 오버클럭 하지 않는 것이 좋습니다. 하드웨어를 다년간의 투자라고 생각한다면, 오버클럭화는 발열을 증가시켜 수명을 단축시킵니다. CPU에 따라 안정성도 저하될 수 있습니다. CPU를 오버클럭 할 때는 세심한 열 관리가 권장됩니다.

하이퍼스레딩

<이미지출처:https://gameabout.com/krum3/4586040>

하이퍼스레딩은 물리적으로 1개의 CPU를 가상으로 2개의 CPU처럼 작동하게 하는 기술로 파이프라인의 단계수가 많고 각 단계의 길이가 짧을때 유리합니다. 다만 수치해석 처럼 모든 코어의 CPU를 100% 사용중인 장시간 수행 시뮬레이션은 일반적으로 Hyper Threading이 비활성화 된 상태에서 더 잘 수행됩니다. FLOW-3D는 100% CPU 사용률이 일반적이므로 새 하드웨어를 구성할 때 Hyper Threading을 비활성화하는 것이 좋습니다. 설정은 시스템의 BIOS 설정에서 수행합니다.

몇 가지 워크로드의 경우에는 Hyper Threading을 사용하여 약간 더 나은 성능을 보이는 경우가 있습니다. 따라서, 최상의 런타임을 위해서는 두 가지 구성중에서 어느 구성이 더 적합한지 시뮬레이션 유형을 테스트하는 것이 좋습니다.

스케일링

여러 코어를 사용할 때 성능은 선형적이지 않습니다. 예를 들어 12 코어 CPU에서 24 코어 CPU로 업그레이드해도 시뮬레이션 런타임이 절반으로 줄어들지 않습니다. 시뮬레이션 유형에 따라 16~32개 이상의 CPU 코어를 선택할 때는 FLOW-3D 및 FLOW-3D CAST의 HPC 버전을 사용하거나 FLOW-3D CLOUD로 이동하는 것을 고려하여야 합니다.

AMD Ryzen 또는 Epyc CPU

AMD는 일부 CPU로 벤치마크 차트를 석권하고 있으며 그 가격은 매우 경쟁력이 있습니다. FLOW SCIENCE, INC. 에서는 소수의 AMD CPU로 FLOW-3D를 테스트했습니다. 현재 Epyc CPU는 이상적이지 않고 Ryzen은 성능이 상당히 우수합니다. 발열은 여전히 신중하게 다뤄져야 할 문제입니다. 현재 32 코어 옵션에 영향을 주는 Windows 버그가 초기 버전에서 성능을 크게 저하시키는 것으로 알려져 있습니다. Bug Fix가 되었는지 업데이트 하여 확인하고, 해결되지 않은 경우 이러한 CPU에는 Linux를 권장됩니다.

<관련 기사>

https://www.techspot.com/news/78122-report-software-fix-can-double-threadripper-2990wx-performance.html

Graphics 고려 사항

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 엔비디아의 쿼드로 K 시리즈와 AMD의 파이어 프로 W 시리즈입니다.

특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.

유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상을 권장합니다.

PassMark – G3D Mark High End Videocards

출처 : https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html

원격데스크탑 사용시 고려 사항

Flow Science는 nVidia 드라이버 버전이 341.05 이상인 nVidia Quadro K, M 또는 P 시리즈 그래픽 하드웨어를 권장합니다. 이 카드와 드라이버 조합을 사용하면 원격 데스크톱 연결이 완전한 3D 가속 기능을 갖춘 기본 하드웨어에서 자동으로 실행됩니다.

원격 데스크톱 세션에 연결할 때 nVidia Quadro 그래픽 카드가 설치되어 있지 않으면 Windows는 소프트웨어 렌더링을 사용합니다. 이는 FLOW-3D 및 FlowSight 모두 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. FLOW-3D 가 소프트웨어 렌더링을 사용하고 있는지 확인하려면 FLOW-3D 도움말 메뉴에서 정보를 선택하십시오. GDI Generic을 소프트웨어 렌더링으로 사용하는 경우 GL_RENDERER 항목에 표시됩니다.

하드웨어 렌더링을 활성화하는 몇 가지 옵션이 있습니다. 쉬운 방법 중 하나는 실제 콘솔에서 FLOW-3D를 시작한 다음 원격 데스크톱 세션을 연결하는 것입니다. Nice Software DCV 와 같은 일부 VNC 소프트웨어는 기본적으로 하드웨어 렌더링을 사용합니다.

RAM 고려 사항

프로세서 코어당 최소 4GB의 RAM은 FLOW-3D의 좋은 출발입니다. FlowSight POST Processor를 사용하여 후처리 작업을 할 경우 상당한 양의 RAM을 사용하는 것이 좋습니다.

현재 주력제품인 DDR4보다 2배 빠른 DDR5가 곧 출시된다는 소식도 있습니다.

일반적으로 FLOW-3D를 이용하여 해석을 할 경우 격자(Mesh)수에 따라 소요되는 적정 메모리 크기는 아래와 같습니다.페이지 보기

  • 초대형 (2억개 이상의 셀) : 최소 128GB
  • 대형 (60 ~ 1억 5천만 셀) : 64 ~ 128GB
  • 중간 (30-60백만 셀) : 32-64GB
  • 작음 (3 천만 셀 이하) : 최소 32GB

HDD 고려 사항

수치해석은 해석결과 파일의 데이터 양이 매우 크기 때문에 읽고 쓰는데, 속도면에서 매우 빠른 SSD를 적용하면 성능면에서 큰 도움이 됩니다. 다만 SSD 가격이 비싸서 가성비 측면을 고려하여 적정수준에서 결정이 필요합니다.

CPU와 저장장치 간 데이터가 오고 가는 통로가 그림과 같이 3가지 방식이 있습니다. 이를 인터페이스라 부르며 SSD는 흔히 PCI-Express 와 SATA 통로를 이용합니다.

흔히 말하는 NVMe는 PCI-Express3.0 지원 SSD의 경우 SSD에 최적화된 NVMe (NonVolatile Memory Express) 전송 프로토콜을 사용합니다. 주의할 점은 MVMe중에서 SATA3 방식도 있기 때문에 잘 구별하여 구입하시기 바랍니다.

그리고 SSD를 선택할 경우에도 SSD 종류 중에서 PCI Express 타입은 매우 빠르고 가격이 고가였지만 최근에는 많이 저렴해졌습니다. 따라서 예산 범위내에서 NVMe SSD등 가장 효과적인 선택을 하는 것이 좋습니다.
( 참고 : 해석용 컴퓨터 SSD 고르기 참조 )

기존의 물리적인 하드 디스크의 경우, 디스크에 기록된 데이터를 읽기 위해서는 데이터를 읽어내는 헤드(바늘)가 물리적으로 데이터가 기록된 위치까지 이동해야 하므로 이동에 일정한 시간이 소요됩니다. (이러한 시간을 지연시간, 혹은 레이턴시 등으로 부름) 따라서 하드 디스크의 경우 데이터를 읽기 위한 요청이 주어진 뒤에 데이터를 실제로 읽기까지 일정한 시간이 소요되는데, 이 시간을 일정한 한계(약 10ms)이하로 줄이는 것이 불가능에 가까우며, 데이터가 플래터에 실제 기록된 위치에 따라서 이러한 데이터에의 접근시간 역시 차이가 나게 됩니다.

하지만 HDD의 최대 강점은 가격대비 용량입니다. 현재 상용화되어 판매하는 대용량 HDD는 12TB ~ 15TB가 공급되고 있으며, 이는 데이터 저장이나 백업용으로 가장 좋은 선택이 됩니다.
결론적으로 데이터를 직접 읽고 쓰는 드라이브는 SSD를 사용하고 보관하는 용도의 드라이브는 기존의 HDD를 사용하는 방법이 효과적인 선택이 될 수 있습니다.

PassMark – Disk Rating High End Drives

출처 : https://www.harddrivebenchmark.net/high_end_drives.html

상기 벤치마크 테스트는 테스트 조건에 따라 그 성능 곡선이 달라질 수 있기 때문에 조건을 확인할 필요가 있습니다. 예를 들어 Windows7, windows8, windows10 모두에서 테스트한 결과를 평균한 점수와 자신이 사용할 컴퓨터 O/S에서 테스트한 결과는 다를 수 있습니다. 상기 결과에 대한 테스트 환경에 대한 내용은 아래 사이트를 참고하시기 바랍니다.

참고 : 테스트 환경

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NVIDIA Logo

FLOW-3D POST와 그래픽 하드웨어

좋은 하드웨어는 향상된 FLOW-3D POST 경험을 제공

FLOW Science, inc의 최첨단 POST Processor인 FLOW-3D POST를 최대한 활용하려면 좋은 하드웨어가 있어야 합니다. 이 블로그에서 소프트웨어 엔지니어링의 GUI 개발자/관리자인 Stephen Sanchez는 이러한 하드웨어 권장 사항에 따라 최적의 FLOW-3D POST 경험을 얻을 수 있는 방법에 대해 정보를 제공 합니다.

고품질 그래픽 하드웨어

최소 3GB의 VRAM 이 있는 그래픽 카드로 시작하는 것이 좋습니다 . 이것은 많은 볼륨 렌더링을 수행할 경우 특히 중요합니다. 볼륨 렌더링은 FLOW-3D POST 의 고급 기능으로 iso-surface가 아닌 유체 도메인 전체에서 변수의 세부 사항을 시각화합니다. 이 기능은 매우 통찰력 있지만 후 처리 중에 효과적으로 사용하려면 좋은 하드웨어가 필요합니다.

다음으로 Intel 통합 그래픽을 기본 그래픽 하드웨어로 사용해서는 안됩니다. 인텔 통합 그래픽은 전용 그래픽 하드웨어가 있는 랩톱에서도 대부분의 랩톱에서 일반적입니다(자세한 내용은 아래 참조). 

대부분의 FLOW-3D POST 기능은 이 구성에서 작동하지 않으므로 Intel 통합 그래픽을 지원하지 않습니다. 

FLOW-3D POST 는 NVIDIA 그래픽 카드 와 함께 사용할 때 가장 잘 수행됩니다. FLOW-3D POST 가 잘 작동하는 것으로 확인되었으므로 Maxwell 아키텍처 제품군 이상의 NVIDIA 그래픽 하드웨어를 적극 권장 합니다. 

NVIDIA Quadro 카드는 가장 안정적인 것으로 입증되었습니다. 고급 AMD 카드도 작동해야 하지만 NVIDIA 하드웨어 및 드라이버만큼 안정적이지 않다는 사실을 발견 했으므로 항상 AMD보다 NVIDIA를 권장합니다.

Nvidia 그래픽 카드

노트북의 듀얼 그래픽 카드 – 간단하지만 숨겨진 솔루션

이제 많은 노트북에 NVIDIA 그래픽 카드와 Intel 통합 그래픽 간에 전환 할 수 있는 기능이 있습니다. NVIDIA 카드로 FLOW-3D POST 가 실행되고 있는지 확인하는 것이 중요합니다 . NVIDIA 제어판을 통해 NVIDIA 카드로 노트북을 강제로 실행할 수 있습니다.

그래픽 카드를 Nvidia로 전환

비디오 드라이버 업데이트

비디오 드라이버가 업데이트 되었는지 확인하는 것이 좋습니다. FLOW-3D POST 에서 비디오 드라이버를 업데이트하여 쉽게 해결할 수 있는 아티팩트 및 디스플레이 문제에 대한 보고가 있었습니다 . 비디오 드라이버를 최신 상태로 유지하는 것은 이러한 문제를 방지하는 좋은 방법입니다.

RAM, RAM, RAM!

메모리가 충분하지 않으면 시뮬레이션 후 처리가 불가능할뿐만 아니라 메모리 요구 사항을 인식하는 것이 중요합니다. 최대 10 배의 성능 저하로 이어질 수 있습니다! FLOW-3D POST 에 필요한 RAM 양은 여러 요소, 특히 시뮬레이션 크기에 따라 다릅니다. 사용자에게 최대한의 유연성을 제공하기 위해 메시의 셀 수에 따라 다음과 같은 RAM 권장 사항이 있습니다.

  • 초대형 (2 억 개 이상의 셀) : 최소 128GB
  • 대용량 (6 천 ~ 1 억 5 천만 셀) : 64-128GB
  • 중간 (3 천만 ~ 6 천만 셀) : 32-64GB
  • 소형 (3,000 만 셀 이하) : 최소 32GB

FLOW-3D POST 는 메모리 집약적 일 수 있습니다. 실행할 시뮬레이션 크기에 대한 대략적인 아이디어가 있는 경우, 이 지침을 가능한 한 잘 따르는 것이 좋습니다. 즉, 유연성을 극대화하고 가장 원활한 FLOW-3D POST 경험을 보장하기 위해 문제 크기에 관계없이 가능한 한 많은 RAM을 확보하는 것이 좋습니다.

Best Ultrabooks and Premium Laptops 2021

FLOW-3D 해석용 노트북 선택 가이드

Best Ultrabooks and Premium Laptops 2021
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일반적으로 수치해석을 주 업무로 사용하는 경우 노트북을 사용하는 경우는 그리 많지 않습니다. 그 이유는 CPU 성능을 100%로 사용하는 해석 프로그램의 특성상 발열과 부품의 성능 측면에서 데스크탑이나 HPC의 성능을 따라 가기는 어렵기 때문입니다.

그럼에도 불구하고, 이동 편의성이나 발표,  Demo 등의 업무 필요성이 자주 있는 경우, 또는 계산 시간이 짧은 경량 해석을 주로 하는 경우, 노트북이 주는 이점이 크기 때문에 수치해석용 노트북을 고려하기도 합니다.

보통 수치해석용 컴퓨터를 검토하는 경우 CPU의 Core수나 클럭, 메모리, 그래픽카드 등을 신중하게 검토하게 되는데 모든 것이 예산과 직결되어 있기 때문입니다.  따라서 해석용 컴퓨터 구매 시 어떤 것을 선정 우선순위에 두는지에 따라 사양이 달라지게 됩니다.

해석용으로 노트북을 고려하는 경우, 보통 CPU의 클럭은 비교적 선택 기준이 명확합니다. 메모리 또한 용량에 따라 가격이 정해지기 때문에 이것도 비교적 명확합니다. 나머지 가격에 가장 큰 영향을 주는 것이 그래픽카드인데, 이는 그래픽 카드의 경우 일반적인 게임용이나 포토샵으로 일반적인 이미지 처리 작업을 수행하는 그래픽카드와 3차원 CAD/CAE에 사용되는 업무용 그래픽 카드는 명확하게 분리되어 있고, 이는 가격 측면에서 매우 차이가 많이 납니다.

한가지 안타까운 현실은 최근에 디지털화폐 (비트코인 등)열풍으로 인해 채굴용으로 수요가 급증하여 좋은 그래픽 카드를 적정가격으로 구입하기 어려운 상황입니다.

통상 게임용 그래픽카드는 수치해석의 경우 POST 작업시 문제가 발생하는 경우가 종종 발생하기 때문에 일반적으로 선택 우선 순위에서 충분한 확인을 한 후 구입하는 것이 좋습니다.

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 적합합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 NVIDIA의 Quadro K 시리즈와 AMD의 Fire Pro W 시리즈입니다.

특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.

2021-03-23 현재 AMD FirePro Naver Shopping 검색 결과

2021-03-23 현재 NVIDIA Quadro pro graphic card : 네이버 쇼핑 (naver.com)

코어가 많은 그래픽카드의 경우 가격이 상상 이상으로 높습니다. 빠르면 빠를수록 좋겠지만 어디까지나 예산에 맞춰 구매를 해야 하는 현실을 감안할 수 밖에 없는 것 같습니다.

한가지 유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 모델에 따라 다르기는 하지만, 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상이어야 하고 1GB이상을 권장합니다.


2021-03-23 현재 그래픽카드의 성능 순위는 위와 다음과 같습니다.
출처: https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html

High End Video Card Chart
High End Video Card Chart

주요 Notebook

출시된 모든 그래픽 카드가 노트북용으로 장착되어 출시되지는 않기 때문에, 현재 오픈마켓 검색서비스를 제공하는 네이버에서 Lenovo Quadro 그래픽카드를 사용하는 노트북을 검색하면 아래와 같습니다. 검색 시점에 따라 상위 그래픽카드를 장착한 노트북의 대략적인 가격을 볼 수 있을 것입니다.

<검색 방법>
네이버 쇼핑 검색 키워드 : 컴퓨터 제조사 + 그래픽카드 모델 + NoteBook 형태로 검색
dPtl : Lenovo quadro notebook or HP quadro notebook 또는 Lenovo firepro notebook or HP firepro notebook


( 2021-03-23 기준)

Lenovo Quadro Notebook
HP Quadro Notebook
HP Quadro Notebook

대부분 검색 시점에 따라 최신 CPU와 최신 그래픽카드를 선택하여 검색을 하면 예산에 적당한 노트북을 자신에게 맞는 최상의 노트북을 어렵지 않게 선택할 수 있습니다.

(주)에스티아이씨앤디 솔루션사업부

FlowSight 성능 향상시키는 방법

좋은 하드웨어는 향상된 FlowSight 성능을 의미합니다.

최첨단 첨단 포스트 프로세서 인 FlowSight를 최대한 활용하려면 우수한 하드웨어가 필수적입니다. 이러한 하드웨어 권장 사항을 따르면 향상된 FlowSight 성능을 얻을 수있는 방법에 대해 설명합니다.

정말 좋은 그래픽 카드를 만드십시오.

3GB 이상의 VRAM이있는 그래픽 카드로 시작하는 것이 좋습니다. 이것은 볼륨 렌더링을 많이 할 때 특히 중요합니다. 볼륨 렌더링은 iso-surface가 아닌 fluid 도메인 전체에서 변수의 세부 사항을 시각화하는 FlowSight의 고급 기능입니다. 이 기능은 상당히 통찰력이 있지만 후 처리 중에 효과적으로 사용하려면 좋은 하드웨어가 필요합니다.

다음으로, 인텔 통합 그래픽을 기본 그래픽 하드웨어로 사용하면 안됩니다. FlowSight의 기능 중 상당수가 이 구성에서 작동하지 않으므로 Intel 통합 그래픽을 지원하지 않습니다. FlowSight는 NVIDIA 그래픽 카드, 특히 Quadro 제품군과 함께 사용할 때 최고의 성능을 발휘합니다. 하이 엔드 AMD 카드는 작동해야하지만 NVIDIA 하드웨어 및 드라이버만큼 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타났습니다. 따라서 AMD는 항상 AMD보다 NVIDIA를 권장합니다.


랩톱의 듀얼 그래픽 카드 – 간단하면서도 숨겨진 솔루션

많은 랩톱 컴퓨터는 이제 NVIDIA 카드와 인텔 통합 그래픽 카드간에 전환 할 수있는 기능을 제공합니다. FlowSight (와 마찬가지로 FLOW-3D)가 NVIDIA 카드로 시작되는지 확인하는 것이 중요합니다. 노트북을 NVIDIA 카드로 강제 실행하려면 NVIDIA 제어판을 사용해야 합니다.

비디오 드라이버 업데이트

비디오 드라이버가 최신 버전인지 확인하는 것이 좋습니다. 우리는 단순히 비디오 드라이버를 업데이트하여 쉽게 해결된 FlowSight의 아티팩트 및 디스플레이 문제에 대한 보고를 받았습니다. 이러한 문제를 피하려면 비디오 드라이버를 최신 상태로 유지하는 것이 좋습니다.

RAM, RAM, RAM!

불충분 한 메모리로 인해 10 배의 성능 저하가 발생할 수 있으므로, 메모리 요구 사항을 알고 있어야 합니다. 필요한 RAM의 양은 여러 요인, 특히 시뮬레이션의 크기에 따라 다릅니다. 사용자에게 최대한의 유연성을 제공하기 위해 시뮬레이션 크기를 기반으로 다음과 같은 RAM 권장 사항을 제공합니다.

– 초대형 (2 억 개 이상의 셀) : 최소 128GB
– 대형 (6 억 -1 억 5 천만 셀) : 64-128GB
– 중간 (30 ~ 60 백만 셀 사이) : 32 ~ 64GB
– 소형 (3 천만 개 이하의 셀) : 최소 32GB

그러나 유연성을 극대화하고 가장 매끄러운 사용자 환경을 보장하기 위해 문제의 크기에 관계없이 항상 가능한 한 많은 RAM을 확보해야 합니다.

 

FLOW-3D HPC Supported Platforms

지원되는 플랫폼

Flow Science는 64 비트 Windows 및 Linux 플랫폼에서 FLOW-3D 를 지원합니다 . 아래 구성은 FLOW-3D v12.0에 대해 업데이트되었습니다 .
Flow Science의 IT 관리자 Matthew Taylor의 자료를 기반으로 다양한 하드웨어 구성 요소를 분석하고 FLOW-3D  제품을 최대한 활용하기위한 몇 가지 이상적인 구성을 제안 합니다.

CPU 및 메모리

FLOW-3D 에는 64 비트 CPU가 필요합니다. Intel Xeon, Core i9 또는 Core i7 프로세서를 권장합니다.

프로세서 코어 당 최소 4GB의 RAM이 권장됩니다. 예를 들어, 2 개의 6 코어 CPU가있는 워크 스테이션에는 최소 48GB의 메모리가 있어야합니다. 그러나 필요한 RAM의 양은 문제에 따라 크게 달라집니다. 대규모 도메인 또는 정밀한 해상도가 필요한 복잡한 지오메트리의 시뮬레이션의 경우 필요한 최소값보다 훨씬 더 많은 RAM이 필요합니다.

그래픽 지원

nVidia Quadro 시리즈 그래픽 카드는 적극 권장되며 원격으로 액세스 할 컴퓨터에 필요합니다. Linux 운영 체제에서는 원격 그래픽 세션을 위해 추가 소프트웨어 도구 Nice DCV 또는 Penguin SCW를 Quadro 하드웨어와 함께 사용해야합니다. 원격 OpenGL을 지원하지 않는 VNC 또는 기타 도구는 권장되거나 지원되지 않습니다.

nVidia의 GTX 시리즈는 데스크톱 및 노트북 컴퓨터에서 적절한 성능을 보였지만 원격 시각화에는 권장되지 않습니다.

특정 그래픽 구현은 블랙리스트에 등록되어 그래픽 성능이 저하되거나 성능이 저하 될 수 있습니다. 다음 OpenGL 렌더러는 권장되거나 지원되지 않습니다.

  • Intel 통합 그래픽
  • GDI Generic : 원격 데스크톱 연결을 통해 FLOW-3D 를 열 때 Windows 기본 렌더러입니다.
  • Mesa : 이것은 Linux 시스템의 일반적인 기본 구현입니다.
  • Gallium : 이것은 Linux 시스템의 일반적인 기본 구현입니다.

라이센스 서버 소프트웨어

FLOW-3D 는 라이센스 관리를 위해 FLEXlm을 사용합니다. Windows 네트워크에서 FLEXlm 부동 관리자를 사용하기로 선택한 경우 네트워크 서버는 Microsoft Windows 7, 8, 8.1, 10, Server 2008 또는 Server 2012를 실행해야하며 라이센스 서버의 FLEXID 또는 MAC 주소를 제공해야합니다. .

운영체제

데스크톱에서 지원되는 운영 체제와 HPC 버전 간의 차이점에 유의하십시오.

윈도우

FLOW-3D 는 Windows 7 서비스 팩 1, Windows 8.1 업데이트 1 및 Windows 10에서 지원됩니다. Windows Server 2016은 지원되지 않습니다.
HPC 버전은 Windows 운영 체제에서 지원되지 않습니다.

리눅스

FLOW-3D 는 Red Hat Enterprise Linux 6, Red Hat Enterprise Linux 7 및 SUSE Enterprise Linux 12에서 지원됩니다.

“호환되는”Linux 배포 (예 : Fedora, Scientific Linux, Debian, Ubuntu) 에서 FLOW-3D 설치에 대한 지원은  Flow Science의 RedHat 및 Novell 엔터프라이즈 급 Linux 배포에서 문제를 재현 할 수있는 경우에만 제공됩니다.

개발자 도구

Flow Science가 표준 설치의 일부로 배포하는 서브 루틴을 사용자 지정하려는 사용자는 Intel Fortran Compiler 2016, 최소 업데이트 1에 대한 라이선스가 필요합니다. Windows 운영 체제를 실행하는 사용자는 Visual Studio 2010 또는 2013도 필요합니다.

HPC 버전을 사용자 정의하려면 인텔 MPI 라이브러리 5.1에 대한 라이센스도 필요합니다.

HPC 사용자를위한 중요 참고 사항

HPC 버전은 Infiniband와 같은 고속 네트워크 상호 연결과 클러스터의 모든 노드에서 액세스 할 수있는 대용량 공유 NFS 디스크를 사용하여 워크 스테이션과 클러스터 모두에서 실행됩니다. HPC 버전은 Intel® MPI를 지원하며이를위한 런타임 라이브러리는 설치의 일부로 제공됩니다. 클러스터 권장 사항은 영업 팀에 문의하십시오  .