超音波シミュレーションの基礎

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～第４回 ComWAVEによる超高速超音波解析～

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

科学システム開発部

本日の説明内容

・ComWAVEの概要および特徴

る解析事例

・GPGPUとは

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

・GPGPUによる解析事例

・CAE POWER 超音波研究会開催（１０月３日）のご紹介

ComWAVEは、超音波の見える化により、製品、設備、各種構造物の超音波検査・計測

の最適化、各種超音波装置の設計、超音波計測ノイズの評価など、様々な超音波現

象を評価できます。

超音波シミュレーションソフトComWAVETM

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

１．有限要素法を採用し、超音波伝搬現象を忠実に再現。

２．異方性・不均質性材料を忠実にモデル化。

３．数十億要素の大規模問題への対応によりフル３Ｄ超音波

解析を実現。

４．ＡスコープおよびＢスコープ表示機能により、実験結果

と容易に比較可能。

５．拡張リスタート機能。

プ ブ 延時 自動計算機能

ComWAVEの特徴

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

６．プローブ遅延時間自動計算機能。

７．レイリー減衰機能

８．プローブテンプレート機能により、複雑なフェーズドア

レイプローブ等を容易に作成。

９．モデル作成・表示機能。

１０．GPGPUによる超高速計算に対応。

ComWAVEの並列化効果（CPUコアを使用した場合）

処理要素数と並列化数の計算時間(h)との関係 (注1)

処理要素数(必要メモリ）(解析対象空間：波長λを基準（注2））

１CPU 4CPU 8CPU 16CPU 32CPU

500万(350MB)（8.5λx8.5λx8.5λ)

1.065 0.3 0.2 0.135 0.1

2000万(1.4GB)(13.6λx13.6λx13.6λ)

4.26 1.2 0.8 0.54 0.4

5000万

処理CPU数と計算時間（ｈ）

何れも、5,000ステップ(メッシュサイズ0.065mmの時、鋼中伝播で約45μs)の計算に必要な時間(h)の概算値 （CPU: Pentium Xeon 3.0GHz (64bit)を使用）

並列化高速計算技術1CPUコア

4CPUコア

8CPUコア

16CPUコア

32CPUコア

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

(3.5GB)(18.4λx 18.4λx 18.4λ)

10.65 3 2 1.35 1

1億(7.0GB)(23.2λx 23.2λx 23.2λ)

21.3 6 4 2.7 2

5億(35GB)(39.7λx 39.7λx 39.7λ)

－ 30 20 13.5 10

10億(70GB)(50λx 50λx 50λ)

－ 60 40 27 20

20億(140GB)(63λx 63λx 63λ)

－ － 80 54 40

注1) 一般的に計算時間は計算機環境に大きく依存するため、計算時間は目安として参照ください。注2）１波長あたり２０要素で分割した際の解析対象空間を概算しています。

必要メモリ 相対CPU時間

汎用FEM 120GB／1億要素

約10倍

ComWAVE 6GB／1億要素

1

• マルチGPU対応

NVIDIA Tesla c2050(メモリ3GB)：

約５千万要素の計算が可能

� GPGPU（General Purpose GPU）とは？

� GPU（Graphics Processing Unit）を画像処理以外の汎用的な用途で利用。

� 数百規模の演算コアを持つ。

� CAEの分野に浸透しつつある。

� GPGPUの特長

� CPUと比較して、演算性能が高い

（10倍）

ComWAVE ＧＰＧＰＵ版について

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

約５千万要素の計算が可能

NVIDIA Tesla c2075(メモリ6GB)：

約１億要素の計算が可能

（10倍）

� CPUと比較して、メモリ・プロセッサ間のデータ転送効率（メモリバンド幅）が高い（5倍）CPU vs GPU性能比較

Floating PointPerformance

MemoryBandwidth

CPU（Xeon W5590）

53.3 GFLOPS 32 GB/s

GPGPU（Tesla C2075）

1030 GFLOPS 144 GB/s

GPGPUの利用により、計算時間の大幅な短縮が可能。またマルチGPUにより大規模計算も可能。これまで計算不可能であった問題も計算できる可能性が出てきた。

- 全要素数 : 493,868要素

- 時間ステップ数: 4,808 (20us)

- 使用メモリ : 30 MB

5MHz

driving wave

0 1 2-3-2-10123

Time (μsec)

Dis

plac

emen

t

ＧＰＧＰＵ版（２次元溶接部モデルの計算例）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

10 mm

36 mm

- 全要素数 : 493,868要素

- 時間ステップ数: 4,808 (20us)

- 使用メモリ : 30 MB

ＧＰＧＰＵ版（２次元溶接部モデルの計算例）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

計算時間

[sec]相対速度比

[1/core]CPU single 1,411 1Tesla c2050single 212 6.7

- 全要素数 : 493,868要素

- 時間ステップ数: 4,808 (20us)

- 使用メモリ : 30 MB

5MHz

driving wave

0 1 2-3-2-10123

Time (μsec)

Dis

plac

emen

t

ＧＰＧＰＵ版（２次元溶接部と不均質材混合モデルの計算例）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

10 mm

36 mm

- 全要素数 : 493,868要素

- 時間ステップ数: 4,808 (20us)

- 使用メモリ : 30 MB

ＧＰＧＰＵ版（２次元溶接部と不均質材混合モデルの計算例）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

計算時間

[sec]相対速度比

[1/core]CPU single 4,557 1Tesla c2050single 225 20

φ3.05MHz

driving wave

0 1 2-3-2-10123

Time (μsec)

Dis

plac

emen

t

ＧＰＧＰＵ版（３次元ステンレス鋼溶接部モデルの計算例）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

20mm

10mm

-全要素数 : 4,700万要素

-時間ステップ数: 1,800 (10us)

-使用メモリ : 2.8GB

ＧＰＧＰＵ版（３次元ステンレス鋼溶接部モデルの計算例）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

計算時間

[sec]相対速度比

[1/core]CPU single 141,765 1Tesla c2050 single 3,130 45Tesla c2050 x 2 1,628 87

GPGPUによるマトリクスアレイを用いたステンレス鋼溶接部横波探傷解析例940,710,330要素（55μmメッシュ）6,477 steps(50μs)3x8の送受信分離型マトリクスアレイ探傷周波数：2MHz（横波入射角度60度）

GPGPUによる十億要素規模の計算例

受信側断面

計算時間

[hours]相対速度比

[1/10cores]

10 CPUコア 103.5 1Tesla c207510枚 9.8 10.6

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

25mm

42mm楕円き裂：長さ20mm,深さ3mm

送信側断面

セクタスキャン

+10

-10

GPGPUによる十億要素規模のBスコープ計算例

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

２度毎に解析を１０ケース実施（展開角２０度）

計算時間

[hours]相対速度比

[1/10cores]

10 CPUコア×10ケース

1,035 1

Tesla c2075 10枚×10ケース

98 10.6

3mm

金線φ30μm

11 2mm

15.5mm

ＧＰＧＰＵ版（超音波ワイヤーボンディングの計算例）

全要素数：208,435,744ステップ数：18,473 (25μｓ）要素大きさ：10μs入力周波数：100kHz,振幅10μm

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

11.2mm

先端部半透明表示

金線先端とチップとの接触を考慮

ＧＰＧＰＵ版（超音波ワイヤーボンディングの計算例）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

下図は、14μsでの変形図（変位：３０倍に拡大、青～赤は0～30μm）

計算時間

[hours]相対速度比

[1/4cores]

4 CPUコア 73.5 1

Tesla c2075 4枚 10.5 7

ＧＰＧＰＵ版（超音波ワイヤーボンディングの計算例）

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

ボンディングシミュレーションのメリット

・有限要素法の大規模解析により、ホーン全体と、数μmの金線とチップの接触による相

互作用を同時に計算可能

・ボンディング装置形状の違いばかりでなくチップ形状や接合部位、チップ固定場所の

違いによる接触状況を詳細に解析することが可能。これにより最適な接合条件等の評

価をシミュレーションにより確認することが可能。

まとめ

• GPGPUを利用することで，超音波シミュレーションを１０倍から80倍もの速度で実施できることを示しました。

• この、数十倍におよぶ高速化は、単に計算できるということにとどまらず、今まで時間的に不可能であった多数のパラメーターサーベイ計算による最適設計や３次元モデルによる画像化（ プ）解析を可能にするなど シミ レ シ

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

画像化（B、Cスコープ）解析を可能にするなど、シミュレーションの可能性を大きく広げるものです。

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

「超音波研究会」開催のお知らせ

CAE POWER 2012内で同時開催☆ 超音波研究会（プロダクトセッション内で開催） ☆

開催日：１０月３日（水）

場 所：目黒雅叙園

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

予定講演：富山大学様、ＩＨＩ様、川崎重工業様、

首都大学東京様、東京大学様、WAI社他

☆テーマセッション内では、元日本航空専門学校

谷村様のご講演もございます。

特設サイト：http://www.e-uketsuke.jp/caepower2012/アンケート内に申込みＵＲＬを掲載。