O Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart, ou HLRS, passou décadas construindo o tipo de força computacional que faz o hardware normal parecer um brinquedo. Durante muito tempo, o mandato foi claro. Esta era uma fortaleza para a ciência. Universidades e institutos de pesquisa detinham as chaves. Eles precisavam simular modelos climáticos, analisar estruturas de proteínas ou decifrar códigos que levariam um século para serem resolvidos por um cluster de laptop. O mundo dos negócios assistiu do lado de fora, principalmente satisfeito em manter suas planilhas funcionando.
Essa dinâmica está mudando. Rápido.
As empresas estão acordando para uma dura verdade. Os problemas que enfrentam agora são complexos demais para servidores padrão. Os volumes de dados estão explodindo. A margem de erro na produção, finanças e logística está a diminuir para zero. O HLRS não é mais apenas um clube universitário. Está se tornando um utilitário essencial para a economia.
A nova demanda por energia bruta
Por que as empresas estão repentinamente batendo à porta do centro de supercomputadores de Stuttgart? Não se trata mais de métricas de vaidade. É uma questão de sobrevivência.
A infraestrutura de TI tradicional atinge um obstáculo quando você tenta modelar o caos do mundo real. Você pode simular um acidente de carro em um servidor normal. Não é possível simular o arrasto aerodinâmico de uma frota inteira de veículos autônomos navegando em um furacão. Não é possível otimizar em tempo real uma cadeia de abastecimento global que está a ser perturbada por um ataque portuário a três continentes de distância.
“Unternehmen werden künftig wohl häufiger auf tão massivo Rechenkapazitäten angewiesen sein.”
Tradução: as empresas dependerão cada vez mais dessas enormes capacidades computacionais no futuro.
Isto não é uma tendência. É uma mudança estrutural. A lacuna entre o que as empresas precisam saber e o que elas podem computar com tecnologia disponível no mercado está aumentando a cada ano. O HLRS preenche essa lacuna. Seus sistemas não apenas processam números mais rapidamente. Eles os trituram de maneiras que revelam padrões invisíveis para máquinas menores.
Da bancada do laboratório à sala de reuniões
A mudança da pura academia para a aplicação comercial é confusa. Não deveria ser, mas é. Os pesquisadores falam em termos de petabytes e exaflops. Os CEOs falam em termos de ROI e participação de mercado. Os idiomas não combinam bem.
Mas o hardware não se importa com o idioma. Ele se preocupa com o rendimento.
Quando uma empresa de manufatura deseja testar um novo projeto de motor, ela não precisa mais construir doze protótipos físicos. Eles precisam de um supercomputador que possa executar milhares de simulações simultaneamente. Os sistemas HLRS em Stuttgart podem lidar com essa carga. Eles podem processar os dados, encontrar os pontos de falha e enviar os resultados de volta antes que o café na sala de descanso esfrie.
Para o mundo dos negócios, isso significa velocidade. Velocidade real. Não a velocidade de “download em 4 segundos” do Wi-Fi mais rápido, mas a velocidade de “resolver um problema em uma hora que costumava levar um mês”. É aí que está o dinheiro.
O gargalo não é o computador
Você pode pensar que o único obstáculo aqui é o acesso. Como você consegue uma consulta em um supercomputador? Não é tão simples. A arquitetura é estranha à maioria dos departamentos de TI. Escrever código para um sistema como o HLRS requer conhecimento especializado. Você não pode simplesmente lançar software legado nele e esperar que funcione.
Isso cria um novo mercado. Empresas de consultoria, fornecedores de software especializados e provedores de nuvem híbrida estão intervindo para ajudar as empresas a traduzir seus negócios
Dirigir em meio a uma chuva torrencial, um lava-rápido ou uma poça profunda não deve deixar sua cabine inundada. Parece natural. Parece simples. Mas manter o interior seco não é sorte. É o resultado de um enorme esforço de engenharia.
As vedações em portas e janelas exigem um design preciso. As tampas da parte inferior da carroceria e do compartimento do motor devem ser moldadas e aparafusadas para que não se deformem ou se soltem sob pressão. Depois, há o ar condicionado. Precisa de entradas de ar. Essas aberturas devem ser projetadas para repelir totalmente a água.
A Porsche chama todo esse conjunto complexo de requisitos de gestão de água do veículo.
Como a simulação substitui os testes do mundo real
Durante décadas, esse processo dependeu da realidade física. Você construiu o carro. Você pulverizou. Você viu se vazou.
Monika Wierse, que lidera Engenharia de Métodos e Sistemas Baseados em Modelos na Porsche, diz que isso mudou apenas recentemente. A mudança veio de simulações adequadas. Agora, os engenheiros podem resolver problemas de gestão da água utilizando modelos digitais. Nenhuma gota de chuva real cai.
“A gestão da água dependeu durante muito tempo de testes reais”, diz Wierse. “Isso só mudou nos últimos anos graças a simulações adequadas”.
O modelo computacional é um espelho detalhado do veículo real. Os engenheiros cortaram atalhos dentro da cabine. Eles pulam os assentos. Mas o exterior? Isso tem que ser preciso.
Na simulação, o carro digital fica praticamente encharcado. Enfrenta fortes chuvas. Ele atravessa águas com meio metro de profundidade. Ele acelera para ver como as gotas deslizam ao longo da carroceria em direção à traseira. Esta é apenas uma parte das questões relacionadas à água que as equipes de engenharia abordam.
A lógica do tanque de imersão
A simulação cobre até mesmo etapas de produção. Antes da pintura, as carrocerias dos carros passam por enormes banhos de imersão.
Parece contra-intuitivo. Na vida real, você quer que a chuva fique de fora. No banho de tinta, você deseja que a camada protetora chegue a todos os lugares. Cada ângulo. Cada recanto.
Embora a água da chuva não deva penetrar posteriormente no veículo, a situação nos banhos de imersão é exatamente oposta: o próprio revestimento deve atingir os últimos cantos da carroceria.
Simular essa dinâmica de fluidos é difícil. A matemática é pesada. Os cálculos são intensos.
Os próprios servidores da Porsche não conseguem lidar com isso. Não economicamente. Seria um desperdício manter um poder computacional tão vasto internamente apenas para esses testes.
Para onde vão os dados
Então, para onde vão os dados? A Porsche, com sede em Stuttgart, usa os sistemas do HLRS (High Performance Computing Center Stuttgart).
Este não é um relacionamento novo. A Porsche tem usado o HLRS para simulações desde meados da década de 1990. Eles fazem parte da primeira leva de empresas a terceirizar esse trabalho pesado.
Os usuários industriais agora representam cerca de dez por cento da carga de computadores do HLRS. A tendência é clara. Em 2017, 25 empresas realizaram simulações lá por ano. Em 2021, esse número saltou para 61.
A chuva continua caindo no mundo digital. Os carros ficam secos. Os engenheiros continuam calculando.
O custo do aço versus silício
O acordo não é apenas uma vitória para as montadoras. O Centro de Computação de Alto Desempenho de Stuttgart (HLRS) também ganha algo. Ele mantém sua experiência afiada. Ele aprende como aplicar o poder da supercomputação às dores de cabeça da engenharia do mundo real.
A indústria automotiva é a maior usuária desse poder. Pense em prototipagem. Você precisa de um carro físico para saber se funciona. Mas construir esse carro é lento. É caro. Você só pode construir um protótipo quando cada componente já estiver especificado. Se você perder algum detalhe? Você recomeça. Isso queima dinheiro e tempo.
Monika Wierse, da Porsche, coloca isso de forma simples. A estratégia é clara: construir o mínimo possível de protótipos físicos.
“Temos a diretriz estratégica de desenvolver com o menor número possível de protótipos físicos.”
Pegue o Taycan. O primeiro modelo totalmente elétrico. Antes de uma única chapa de aço ser estampada, ela já havia percorrido virtualmente o Nürburgring Nordschleife. Inúmeras vezes. Isso permitiu que os engenheiros verificassem o circuito de resfriamento da bateria de alta tensão e dos motores elétricos muito antes da realidade. Eles poderiam ver se isso daria conta de demandas extremas. A simulação encontra a melhor solução mesmo quando os requisitos se contradizem.
Aerodinâmica, ruído e colisões
Os servidores regulares da empresa realizam tarefas simples. Mas alguns empregos precisam de um supercomputador. As máquinas HLRS. Eles cuidam do gerenciamento da água. Aerodinâmica. Aeroacústica. E testes de colisão.
A aerodinâmica é importante para o consumo de combustível. Isso determina o manuseio. Define conforto. Aeroacústica? Esse é o barulho lá dentro quando você abaixa a janela ou abre o teto solar. Os testes de colisão virtuais são muito mais baratos do que destruir carros reais.
A precisão mudou o jogo. Wierse observa que os testes virtuais agora atingem resolução milimétrica. Os engenheiros podem ver se uma costura colada se rompe. Eles podem verificar se um ponto de soldagem se mantém.
Para fazer isso, você precisa de um modelo virtual. Mas um supercomputador não funciona como o seu laptop. Um PC processa instruções sequencialmente. Um supercomputador funciona em paralelo de alto grau. Ele divide problemas enormes em pedaços menores e os resolve todos de uma vez.
Pense no hardware. Um smartphone ou PC tem um número baixo de núcleos de processador, de um ou dois dígitos. Os supercomputadores HLRS possuem centenas de milhares de núcleos. Eles são construídos para processamento paralelo.
Quebrando a Besta
Essa diferença de hardware muda a forma como os engenheiros constroem modelos. O carro virtual deve ser dividido em seções sensíveis. Estas secções devem trocar dados fisicamente relevantes. Temperaturas. Forças. Deformação. Propriedades de vibração.
Você divide o modelo para que os cálculos sejam executados de forma eficiente em paralelo.
A camada externa consiste em milhões de superfícies 2D. Eles envolvem a forma 3D do carro. Estamos a falar de números que ultrapassam largamente os dez milhões de rostos. O modelo também ingere dados de materiais. Densidade. Resistência à tracção. Valores determinados experimentalmente. Por exemplo, como um componente específico vibra.
É um esforço enorme. Mas o resultado é um carro que funciona antes de existir. Um carro que é mais barato de desenvolver. E mais seguro. A questão permanece: quanto mais podemos avançar antes que a própria física se torne o gargalo?
O custo oculto da água virtual
Fazer com que um supercomputador forneça respostas mais rapidamente do que os equipamentos convencionais não significa apenas adicionar mais poder ao problema. Requer algoritmos de computação paralela perfeitamente ajustados ao hardware. Se o código não estiver adaptado ao paradigma, a enorme infraestrutura paralela simplesmente fica parada, ociosa.
Depois que o trabalho de preparação estiver concluído, iniciar a simulação real será enfadonho. Nenhum engenheiro da Porsche precisa voar para o HLRS em Stuttgart. Um clique de qualquer máquina de desenvolvimento inicia o trabalho. Os resultados voltam automaticamente.
“Nunca chamamos isso assim, mas em termos de TI, isso é computação em nuvem”, explica Wierse. “Transferência direta, segura e automatizada.”
Cinco segundos de chuva, dois dias de crise
A matemática por trás das simulações de gerenciamento de água da Porsche revela a enorme escala da computação de alto desempenho. Para simular chuva forte em todo o veículo, o sistema utilizou 256 núcleos de CPU. A chuva durou apenas cinco segundos no mundo virtual. O tempo de computação em tempo real? 53 horas.
Dirigir por uma poça de 15 centímetros de profundidade a 30 km/h levou dois segundos virtuais. Isso exigiu 512 núcleos funcionando por 105 horas seguidas.
Esses números são intimidantes. A maioria das empresas hesita.
O CEO do HLRS, Bastian Koller, conhece a hesitação. Os usuários iniciantes se preocupam com os custos. Eles se preocupam com a segurança dos dados. Eles se preocupam com a qualidade do suporte.
A solução não é um discurso de vendas. É uma conversa de engenharia.
Sem mínimos, sem contratos
O objetivo da consulta inicial não é assinar um contrato. É definir o escopo do problema. Os engenheiros precisam ver se os algoritmos de simulação existentes podem ser paralelizados para supercomputadores.
Não há cotas mínimas de uso. Você não paga pela capacidade reservada.
“Somente o que é realmente usado é cobrado”, diz Koller.
Este modelo reduz a barreira de entrada. As empresas podem testar o terreno sem se comprometerem com uma grande reforma da infraestrutura. O risco muda de despesas gerais fixas para custos variáveis de computação.
Vale a pena? Para dinâmica de fluidos complexa, sim. Para todo o resto? Provavelmente não. Os ganhos de eficiência não aumentam linearmente. Eles exigem problemas específicos e pesados.
Quebrando barreiras para PMEs em computação de alto desempenho
A redução do custo inicial da computação de alto desempenho (HPC) não é apenas para gigantes da tecnologia. A Universidade de Stuttgart, que abriga o HLRS, uniu-se ao Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT) em 2010 para lançar o SICOS BW. Esta entidade reduz ativamente os obstáculos iniciais para as pequenas e médias empresas (PME). Eles não falam apenas em eventos do setor; eles fornecem consultoria empresarial concreta sobre programas de financiamento e conectam empresas com os parceiros necessários.
Tomemos como exemplo o projeto financiado pela UE “FF4EuroHPC”, que terminou no verão de 2023. O HLRS coordenou este esforço de três anos envolvendo vários centros europeus de supercomputação.
“Neste quadro, as PME poderiam candidatar-se a financiamento para uma experiência empresarial de um ano… essencialmente um teste de percepção para o tema.”
Essa abordagem permite que as empresas mergulhem sem grandes riscos iniciais. Além das funções de consultoria, o HLRS administra uma Academia de Supercomputação para desenvolvimento profissional em meio período. Eles também operam Centros de Soluções especializados para setores específicos: automotivo, indústrias criativas e, agora, tecnologia médica.
Conectando participantes da indústria
Esses centros reúnem usuários, pesquisadores e fornecedores de software. A lógica é simples. Todas as empresas de um setor específico enfrentam desafios computacionais semelhantes.
O Centro de Soluções Automotivas está em funcionamento desde 2010. Ele se concentra em cinco áreas principais:
– Propulsão de veículos
– Estrutura do veículo
– Física do veículo
– Automação e conectividade
– Numérica e digitalização
A rede está apertada. Quase 50 membros pertencem a este centro, incluindo pesos pesados como Audi, BMW e Porsche. Esta proximidade já provocou colaborações pré-competitivas em projetos conjuntos.
Casos de uso do mundo real
A lista de indústrias que utilizam sistemas HLRS está se expandindo rapidamente. Considere um especialista em tecnologia aeroespacial e de acionamento fabricando ventiladores para controle climático. Seu poder computacional interno atingiu um muro. As simulações exigiam uma resolução espacial tão alta que apenas a identificação de flutuações de pressão e turbulência poderia prever os níveis de ruído detectáveis pelo ouvido humano. Os recursos do HLRS resolveram isso.
Uma empresa de engenharia especializada em segurança contra incêndio também utilizou o poder computacional de Stuttgart. Projetar estruturas especiais, como shopping centers, muitas vezes entra em conflito com os códigos de construção. Para contornar regulamentos rígidos, utilizaram avaliações de segurança alternativas através de simulações de incêndio. Isso requer o cálculo de cada segundo de um evento de incêndio em pequenos intervalos de tempo. O que levaria semanas para seus sistemas internos levou menos tempo na grade HLRS.
O fabricante de elevadores TK Elevator utilizou a mesma infraestrutura para um novo conceito de elevador. Eles simularam funções importantes para analisar ruídos e vibrações. A equipe do HLRS até permitiu uma visualização em realidade virtual do processo de projeto do elevador.
Além da Simulação Tradicional
O diretor administrativo do HLRS, Koller, prevê que muito mais empresas contarão com supercomputadores em breve. A definição de computação de alto desempenho está mudando.
“Durante muito tempo, HPC foi equiparado a simulações. Mas isso está mudando.”
Hoje, a análise de Big Data e os algoritmos de IA geram intensas demandas computacionais. Os supercomputadores também são essenciais aqui. O HLRS já atualizou seus sistemas para lidar com essas cargas de trabalho específicas. Esta mudança técnica apoia as empresas que atualmente exploram a ciência de dados e a inteligência artificial.
Este artigo faz parte de uma publicação especial em cooperação com o High Performance Computing Center Stuttgart (HLRS). Aqui você pode baixar a edição completa do Wissenschaft extra.
