COMPARACIÓN DEL RENDIMIENTO COMPUTACIONAL ENTRE DIFERENTES METODOLOGÍAS DE PROCESAMIENTO EN PARALELO PARA FEA VÍA ANSYS 14.5

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1 Second International Conference on Advanced Mechatronics, Design, and Manufacturing Technology - AMDM COMPARACIÓN DEL RENDIMIENTO COMPUTACIONAL ENTRE DIFERENTES METODOLOGÍAS DE PROCESAMIENTO EN PARALELO PARA FEA VÍA ANSYS 14.5 Computational performance comparison between different methodologies for parallel processing using fea through ansys 14.5 RESUMEN La reducción de tiempos de procesamiento computacional en procesos de simulación en ingeniería es un tema importante en la actualidad. Hoy, se cuenta con diversas alternativas de procesamiento en paralelo y computación de alto desempeño (HPC) que permiten reducir dicha variable de interés. En este trabajo se representa el modelo de un dispositivo mecánico de anclaje para sistemas eléctricos de transmisión de alto voltaje, para el cual se desarrolla un diseño de experimentos con y sin solución distribuida, y con o sin Hyper-Threading (HT). Tomando como parámetros de análisis valores como: tiempos de procesamiento, solución de ecuaciones computacionales y memoria máxima utilizada, los resultados se ofrecen en gráficas de rendimiento para cada configuración de procesamiento. Palabras clave: computación de alto desempeño, computación en paralelo, Hyper- Threading (HT), núcleo, simulación. ABSTRACT Reduce computational processing time in engineering simulation process is an important issue. Currently, there are several alternatives for parallel processing and high performance computing (HPC) that reduce this variable of interest. In this paper the model of a mechanical anchoring systems for electric high voltage transmission is represented, for which was performed an experiments design with and without distributed solution, and with or without Hyper-Threading (HT). Taking has analysis parameters values processing times, solving of computational equations and the maximum memory used. Has results are performance graphs for each processing configuration are presented. CRISTIAN MANCILLA Estudiante, investigador y auxiliar de docencia de Ingeniería Mecatrónica. CARLOS SÁNCHEZ Estudiante investigador de Ingeniería Mecatrónica. DIEGO HINCAPIÉ Ingeniero Mecánico M. Sc. Docente investigador. Keywords: Core, High Performance Computing, Hyper-Threading (HT), Parallel Computing, Simulation. 1. INTRODUCCIÓN El constante avance de las computadoras, así como el uso del modelado matemático en áreas científicas, ingenieriles y técnicas, provocó una revolución en el campo de los métodos numéricos. Así se abrieron las puertas al análisis de diversas problemáticas, a la solución de problemas complejos, por medio de elementos finitos o volúmenes finitos, y a la resolución de ecuaciones diferenciales parciales, las cuales eran muy complejas y se resistían a métodos analíticos, estadísticos o experimentales. Estos métodos numéricos consisten en reducir problemas continuos (de física, química, etc.), a sistemas discretos de ecuaciones lineales, que pueden ser resueltos por un método directo o por uno iterativo, para así buscar la convergencia de la solución numérica hacia la solución exacta del problema [3]. El poder de cómputo juega un papel definitivo en la aplicación de los métodos numéricos como herramientas de simulación computacional aplicadas a la ingeniería, ya que de este dependerán parámetros como la exactitud de los resultados, el tiempo de análisis o la viabilidad de evaluar un problema. Por tal razón, es necesario buscar formas para aprovechar al máximo el hardware con el cual se cuenta. La tecnología de Hyper-Threading de Intel permite usar los recursos del procesador de una manera más eficiente, habilitando la ejecución de múltiples hilos en cada núcleo. Esto, combinado con la tecnología de multinúcleos, permite aumentar la capacidad de procesamiento de la máquina. Esta tecnología brinda un aumento en el rendimiento y la ejecución de las tareas del sistema, que se adapta de manera dinámica a la carga de trabajo y deshabilita automáticamente los núcleos inactivos. Así Fecha de recepción: 22 de septiembre de 2014 Fecha de aceptación: 1 de octubre de 2014

2 2 Second International Conference on Advanced Mechatronics, Design, and Manufacturing Technology - AMDM incrementa la frecuencia del procesador en los núcleos ocupados y genera un rendimiento mayor para aplicaciones de hilos [1]. Este trabajo busca establecer, por medio de comparativas, una configuración óptima para la realización de análisis en diferentes módulos de Ansys 14.5, manipulando parámetros tales como la cantidad de núcleos, el uso de Hyper-Threading y la solución distribuida. 2. METODOLOGÍA Este trabajo se estructura en tres etapas: la selección de los modelos virtuales para el análisis, la configuración de la simulación de los modelos seleccionados y el análisis y discusión de los resultados. 2.1 Selección del modelo virtual para el análisis Con el fin de evaluar los recursos computacionales de simulación de procesos de ingeniería con los que cuenta el ITM, se seleccionó un proyecto que viene analizándose en el módulo estructural de Ansys 14.5, para tener una mejor idea del rendimiento presentado por los equipos de cómputo en dichas aplicaciones. El modelo computacional seleccionado representa un dispositivo mecánico de anclaje para sistemas eléctricos de transmisión de alto voltaje, el cual es un sistema compuesto por cinco elementos mecánicos, dos de ellos metálicos que son la campana y el perno (Figura 1..a-e, respectivamente) y tres cerámicos que son el cemento superior (Figura 1.b) localizado entre la campana y la porcelana, la porcelana (Figura 1.c) y el cemento inferior (Figura 1.d) localizado entre la porcelana y el perno, los cuales fueron ensamblados (Figura 1.f) en el software Solid Edge St4 de Siemens y posteriormente acoplados, por medio de contactos rígidos en el módulo de análisis estructural de Ansys 14.5 (conocido también como Análisis de Elementos Finitos - FEA). a b c d Figura 1. Modelo virtual del aislador eléctrico tipo Clevis elaborado en Solid Edge St4. Constituido por campana (a) y perno (e) de material metálico, y cemento superior (b), porcelana (c) y cemento inferior de material cerámico, relacionados entre sí por medio de ensamble (f). Posteriormente, se lleva a cabo una simplificación geométrica del modelo, la cual consiste en desarrollar un corte en la zona inferior del cerámico (Figura 2d), debido a que gracias a un estudio computacional de geometrías, realizado a dicho modelo, permitió establecer que durante una prueba mecánica de tracción esta zona no arroja e f información relevante y, por ende, puede ser descartada. Simplificación que permite disminuir el tiempo de análisis computacional en los respectivos módulos de Ansys. a) b) c) d) Figura 2. Modelo virtual del aislador eléctrico tipo Clevis. Elaborado en Solid Edge St4: a) ensamble y b) porcelana sin simplificación. Modificado en Ansys 14.5: c) ensamble con porcelana simplificada y d) porcelana simplificada. 2.2 Configuración de la simulación para el modelo seleccionado Una vez se cuenta con el modelo tridimensional y las variables de operación para dicho proceso, se procede a la configuración del entorno de simulación, partiendo de las características del equipo para el análisis, constituido por una Workstation Dell T7600, que cuenta con dos procesadores Intel E de 2.9 GHz, 64 Gb de memoria RAM. Para garantizar que la información de los experimentos no sea contaminada por otro tipo de procesos subyacentes en la CPU, Ansys 14.5 y sus módulos son los únicos programas ejecutados en la CPU (aparte de las aplicaciones nativas del sistema operativo), además de generar un archivo independiente para cada configuración (los cuales se presentan a continuación) y, por último, se reinicia el equipo al final de cada simulación, una vez guardados los datos, con el fin de garantizar que no hayan quedado operaciones o procesos subyacentes en el sistema, que puedan alterar la veracidad de los resultados y/o la información en la próxima simulación. Para llevar a cabo el análisis del dispositivo mecánico de anclaje se hace uso del módulo de Análisis Estructural de Ansys 14.5, donde se define la cantidad de núcleos que serán empleados para el procesamiento de las variables y las ecuaciones del entorno; en primera instancia, se utilizan distribuciones de 1, 2, 4, 6, 8, 10 y 12 núcleos de procesamiento, sin y con solución distribuida (configuración A y B, respectivamente), en una segunda medida se procede a la activación de la tecnología Hyper- Threading (HT), la cual permite el uso del doble de los núcleos físicos de la máquina, por medio de la generación de núcleos virtuales, con esto se desarrolla una nueva serie de análisis con 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 16, 20 y 24 núcleos con distribución de solución (configuración C). 3. ANÁLISIS DE RESULTADOS 3.1 Análisis estructural de una suspensión eléctrica En la Figura 3 se puede observar el comparativo del tiempo que emplea el programa para acoplar la estructura del análisis y realizar las preparaciones requeridas para la

3 Second International Conference on Advanced Mechatronics, Design, and Manufacturing Technology - AMDM ejecución de cada una de las configuraciones definidas previamente. Resultados que se pueden observar numéricamente en la Tabla 1. Figura 4. Resultados del tiempo transcurrido (en segundos) de las configuraciones A, B y C (definidas anteriormente) para un análisis estructural de una suspensión Figura 3. Resultados del tiempo de acoplamiento (CP) en segundos, de las configuraciones A, B y C (definidas Tabla 2. Resultados del tiempo transcurrido (en segundos) de las configuraciones A, B y C (definidas anteriormente) para un análisis estructural de una suspensión Tabla 1. Resultados del tiempo de acoplamiento (CP) en segundos, de las configuraciones A, B y C (definidas De los valores plasmados en la Tabla 1, se identifica que para la configuración A, el menor tiempo de acoplamiento empleado para el análisis se presenta en la implementación de un solo núcleo, para la configuración B se da utilizando 12 núcleos y para la configuración C en 16 núcleos, con valores de , y segundos, respectivamente. Permitiendo determinar que, para este factor de rendimiento, la Una vez preparados los parámetros internos requeridos para el análisis, llevados a cabo por el programa Ansys 14.5, se procede a la ejecución del mismo, el cual arroja los resultados exhibidos en la Figura 4, donde se presenta el tiempo empleado por el programa para llevar a cabo la solución de las diferentes configuraciones planteadas anteriormente. En la Tabla 2, se puede observar que, para la configuración A, el menor tiempo transcurrido para llevar a cabo el análisis se presenta en la implementación de 8 núcleos, para la configuración B, se da utilizando 12 núcleos y para la configuración C, en 16 núcleos, con valores de 13155, 4238 y 4585 segundos, respectivamente. Valores con los cuales se determina que nuevamente, para este factor de rendimiento, la Los hilos de ejecución representan un conjunto de instrucciones secuenciales que son ejecutadas en paralelo con otros hilos, bajo la supervisión de un hilo principal o coordinador (Monetti y Leon, 2014). Dichos hilos son un parámetro de estudio importante, debido a que generan un gran impacto en el tiempo total de procesamiento y, a su vez, en el rendimiento del equipo, por lo cual se ilustra en la Figura 5 el tiempo total de CPU sumado de todos los hilos y en la Figura 6 el tiempo total de CPU para hilo principal, en ambos resultados se utilizan las diferentes configuraciones planteadas previamente para el análisis estructural de la suspención Además de las tablas respectivas con los valores numéricos para cada uno de los resultados (Tabla 3 y Tabla 4, respectivamente).

4 4 Second International Conference on Advanced Mechatronics, Design, and Manufacturing Technology - AMDM Figura 5. Resultados del tiempo total de CPU sumado de todos los hilos (en segundos) de las configuraciones A, B y C suspensión Tabla 3. Resultados del tiempo total de CPU sumado de todos los hilos (en segundos) de las configuraciones A, B y C suspensión En la Tabla 3 se puede apreciar que, para la configuración A, el menor tiempo total de CPU sumado de todos los hilos de ejecución empleado para la realización del análisis se da en la implementación de 8 núcleos, para la configuración B, con 12 núcleos y para la configuración C, con 16 núcleos, con valores de , y segundos, respectivamente. Valores que nuevamente permiten determinar que, para este factor de rendimiento, la configuración B con el máximo uso de los núcleos posibles, para dicha distribución, es la más adecuada a la Tabla 4. Resultados del tiempo total de CPU para hilo principal (en segundos) de las configuraciones A, B y C (definidas De los valores plasmados en la Tabla 4, se identifica que para la configuración A, el menor tiempo total de CPU para hilo principal de ejecución empleado para la realización del análisis, se presenta en la implementación de 8 núcleos, para la configuración B, de 12 núcleos y para la configuración C de 16 núcleos, con valores de , y segundos, respectivamente. Lo anterior permite determinar, como en los casos anteriores, que para este factor de rendimiento la En la Figura 7 se presenta el total de la memoria máxima utilizada por cada una de las configuraciones realizadas (A, B y C), con que cual se podrá determinar cuál de estas requiere una menor capacidad de memoria para llevar a cabo el análisis. Resultados que se encuentran plasmados numéricamente en la Tabla 5. Figura 7. Resultados del total de la memoria máxima utilizada (en Mb) de las configuraciones A, B y C (definidas Figura 6. Resultados del tiempo total de CPU para hilo principal (en segundos) de las configuraciones A, B y C suspensión Tabla 5. Resultados del total de la memoria máxima utilizada (en Mb) de las configuraciones A, B y C (definidas En la Tabla 5 se puede observar que para la configuración A, la memoria máxima utilizada presenta

5 Second International Conference on Advanced Mechatronics, Design, and Manufacturing Technology - AMDM un menor consumo en la implementación de 2 núcleos, para las configuraciones B y C, de 4 núcleos, con valores de 13775, y Mb, respectivamente. Valores con los cuales se determina que, para este factor de rendimiento, la configuración C implementando 4 núcleos, podría ser considerada la más adecuada a la hora de llevar a cabo este tipo de análisis, pero que pese a ello no presenta una gran variación con respecto al valor arrojado por la configuración B con implementación de la misma cantidad de núcleos, ya que se da una diferencia del 0.8 %, lo cual podría ser considerado como una cantidad despreciable. En la Figura 8 se presenta la velocidad de solución de las ecuaciones computacionales, que permiten determinar cuál de las configuraciones realizadas ejecutó y desarrolló en el menor tiempo posible las ecuaciones requeridas durante el análisis estructural del aislador eléctrico. Además de sus respectivos valores en la Tabla 6. velocidad en los diferentes tiempos y factores de rendimientos contemplados anteriormente, para poder determinar esta configuración como la más idónea para dicho proceso. Observando solo una diferencia del 1 % entre las velocidades presentadas en la configuración B cuando se implementan 10 y 12 núcleos (este último con un valor de Mflops), por lo cual podría considerarse que, dados los resultados en los factores de rendimiento planteados anteriormente, la configuración B es la más adecuada para llevar a cabo el análisis estructural del aislador eléctrico. 4. CONCLUSIONES Se encontró que antes de comenzar el análisis mecánico, el software asigna un valor estático de memoria para la realización de cada proceso, el cual no se ve afectado por el requerimiento de una mayor cantidad de núcleos o por la activación de solución distribuida. Se puede observar que el uso del Hyper-Threading no genera un impacto significativo en los tiempos de procesamiento, por ende se puede concluir que esta característica no afecta a gran escala los procesos computacionales que están envueltos en el funcionamiento y la aplicación del módulo de Análisis Estructural de Ansys La solución distribuida para el caso del módulo estructural brinda una mayor eficiencia computacional al obtener resultados en menores tiempos de procesamiento. Figura 8. Resultados de la velocidad de solución de las ecuaciones computacionales (en Mflops) de las configuraciones A, B y C (definidas anteriormente) para un análisis estructural de una suspensión Tabla 6. Resultados de la velocidad de solución de las ecuaciones computacionales (en Mflops) de las configuraciones A, B y C (definidas anteriormente) para un análisis estructural de una suspensión En la Tabla 6 se puede observar que para las configuraciones A y B, la velocidad de solución de las ecuaciones computacionales es mayor en la implementación de 10 núcleos y para la configuración C, de 20 núcleos, con valores de , y Mflops, respectivamente. Valores con los cuales se determina que, para este factor de rendimiento, la configuración C implementando 20 núcleos, podría ser la más adecuada a la hora de realizar este tipo de análisis, pero que pese a ello, no se está viendo reflejada dicha 5. BIBLIOGRAFÍA [1] Intel Corporation. (25 de junio de 2014). Intel Hyper-Threading Technology. [Online] Obtenido de e-and-technology/hyper-threading/hyper-threadingtechnology.html [2] Monetti, J., & Leon, O. (3 de septiembre de 2014). Sedici repositorio institucional de la UNPL. Uso de threads para la ejecución en paralelo sobre una malla computacional: [Online ] Aviable: [3] Skiba, Y, Métodos Y Esquemas Numéricos: Un Análisis Computacional. México D. F.: D.R. Universidad Nacional Autónoma de México (2005).

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