ESG 투자 및 이니셔티브가 점점 더 강조되면서 제조업체는 운영 전반에 걸쳐 에너지 효율성과 지속 가능성을 높일 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다.
전자 제품 제조 분야에서 기회가 있는 분야 중 하나는 전 세계 전자 제품의 신뢰성, 품질, 안전성을 보장하는 데 필수적인 런인 테스트실의 성능입니다. 문제를 조기에 발견할 수 있으며 엄격한 품질 관리와 업계 표준 준수를 위해 매우 중요합니다.
이번 특집에서는 세계 최대의 정보통신 제품 공급업체 중 하나인 Wistron의 개발자들이 디지털 트윈 플랫폼과 AI 지원 시뮬레이션 툴을 구축하여 새로운 NVIDIA DGX 및 NVIDIA HGX 공장의 런인 테스트 룸의 설계, 성능 및 에너지 효율성을 최적화하여 최대 10%의 에너지 소비를 절감한 방법을 살펴봅니다.
OpenUSD 및 AI로 운영 효율성 향상
AI/ML, IoT 및 3D 모델링 기술을 갖춘 개발자들은 팀이 운영 중인 테스트실의 에너지 효율성과 생산성 및 시뮬레이션 워크플로우를 개선할 수 있도록 범용 장면 설명(OpenUSD)을 기반으로 하는 NVIDIA Omniverse 플랫폼에 Wistron 디지털 트윈 플랫폼을 구축했습니다.
OpenUSD를 활용하여 디지털 트윈 플랫폼을 건물 관리 시스템 및 IoT 허브에 연결합니다. 이러한 통합을 통해 이제 코어 온도, 슈퍼컴퓨팅 시설의 입구 온도, 공조 시스템의 반환 온도 등 물리적 시설에 있는 수천 개의 물리적 센서에서 실시간으로 데이터에 액세스할 수 있습니다.
이를 통해 원격 팀이 실시간으로 협업할 수 있게 되어 시설 레이아웃 검토를 간소화하고 시설 계획 및 운영에서 의사결정을 가속화할 수 있게 되었습니다.
또한, Wistron 개발자들은 오픈 소스 NVIDIA Modulus 프레임워크를 사용하여 물리 정보 기반 AI 모델을 구축하여 Wistron 디지털 트윈 플랫폼에 통합했습니다. 이러한 AI 모델을 통해 시뮬레이션 전문가들은 작업 속도를 높이고, 열역학을 개선하고, 시설의 위험을 줄일 수 있습니다. 이러한 새로운 기능을 통해 팀은 가장 까다로운 조건에서도 냉각 시스템이 최고의 성능을 발휘하도록 할 수 있습니다.
테스트 룸의 디지털 트윈 구축
디지털 트윈 플랫폼과 테스트 룸의 디지털 트윈을 구축하기 위해 Wistron은 OpenUSD를 사용하여 데이터 파이프라인을 통합하고 워크플로우를 간소화했습니다. 3D 모델은 3D 전문가가 OpenUSD를 사용하여 모델링합니다. 이러한 접근 방식을 통해 팀은 에셋 제작 프로세스를 표준화할 수 있습니다. 또한 팀에서 사용하는 다양한 소프트웨어와 시뮬레이션 툴에서 에셋을 쉽게 관리하고 호환할 수 있습니다.
“OpenUSD는 다양한 데이터와 다양한 3D 모델링 및 시뮬레이션 도구의 결과물을 결합할 수 있는 유연한 데이터 모델링의 이점을 제공했습니다.”라고 Wistron의 플랜트 매니저인 John Lu는 말합니다.
예를 들어, OpenUSD를 통해 디지털 트윈 플랫폼과 Autodesk FlexSim 시뮬레이션 소프트웨어를 연결하여 중요한 제조 공정을 시뮬레이션, 분석 및 실험하는 팀의 역량을 더욱 강화할 수 있었습니다.
Wistron 개발자들은 FlexSim에서 데이터와 파라미터를 가져오는 맞춤형 확장 프로그램을 구축했습니다. 그런 다음, OpenUSD 네이티브 Omniverse 커넥터를 사용하여 FlexSim의 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 통합했습니다.
물리 정보 기반 AI를 통한 시뮬레이션 가속화 및 위험 예측
위스트론의 시뮬레이션 전문가들은 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 실물 테스트실의 설계 및 관리를 지원합니다.
점점 더 많은 전문가들이 범용 컴퓨팅 아키텍처에서 실행되는 CFD 접근 방식이 팀에 필요한 유연성이 부족하다는 것을 인식하게 되었습니다. 이러한 열 시뮬레이션을 수행하려면 필요한 시뮬레이션 데이터를 얻기 위해 상당한 시간과 리소스가 필요했습니다. 설계 매개변수가 변경되면 결과가 유효하지 않게 되어 시뮬레이션을 다시 실행해야 했습니다.
시뮬레이션 전문가들이 이러한 문제를 해결할 수 있도록 다음과 같은 추가 기능을 디지털 트윈 플랫폼에 구축하여 통합했습니다:
- AI 대체 모델(surrogate model) 개발을 위한 강력한 오픈 소스 프레임워크인 NVIDIA Modulus를 사용하는 물리 정보 기반 신경망(PINN). 이 접근 방식은 기류 시뮬레이션의 속도를 높여 이전에는 15시간이 걸리던 프로세스를 3.6초로 단축하여 15,000배의 속도 향상을 달성했습니다.
- 시뮬레이션 전문가가 최고의 생산성을 유지하면서 냉각 시스템의 부하를 최소화하고 운영 비용을 절감하기 위해 고충실도로 CFD 시뮬레이션을 시각화 및 분석할 수 있는 AI 기반 확장 기능입니다.
- 자동 저장 및 검색 시스템(ASRS)을 위한 추천 시스템을 통해 최적의 테스트 위치를 파악하고 열 위험이 가장 적은 위치에 새로운 슈퍼컴퓨팅 베이스보드를 자율적으로 배치할 수 있습니다.
이러한 새로운 기능을 통해 열 시스템의 기본 물리학을 근사화하여 런인 테스트 룸 내의 온도 분포와 열 거동을 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다. 이제 팀은 시설의 열점을 정확히 찾아내고 향후 30분 동안의 핵심 온도를 예측할 수 있습니다.
Wistron이 디지털 트윈을 구축하고 운영하기 위해 NVIDIA 기술을 어떻게 채택하고 있는지 알아보려면 COMPUTEX에서 발표된 최신 NVIDIA 발표 내용 읽어보세요.
추가 리소스:
- NVIDIA Omniverse 및 OpenUSD에 대해 자세히 알아보세요.
- NVIDIA GTC 2024 Wistron 세션 시청하기.
- 다른 기업들이 산업용 디지털 트윈 애플리케이션을 어떻게 구축하고 있는지 알아보세요.
- 직접 OpenUSD 애플리케이션 개발을 시작하는 방법을 알아보세요.
- 최신 레퍼런스 아키텍처를 사용하여 디지털 트윈 구축을 시작하세요.
관련 리소스
- GTC 세션: 운영 혁신: 디지털 트윈을 통해 실현한 Wistron의 NVIDIA DGX 팩토리 효율화
- GTC 세션: GTC 라이브: Wistron과의 대화
- GTC 세션: QCT, QCT 고성능 하드웨어, NVIDIA AI 개발 툴 및 Omniverse로 스마트 제조 실현(QCT 제공)
- NGC 컨테이너: 합성 데이터 생성
- SDK: Omniverse 코어 플랫폼
- SDK: Isaac Sim
