30 Mar Calcul plus rapide de l’Effet Joule pour des calculs complexes
Notre toute dernière version de 6SigmaET, la version 16, fournit aux ingénieurs une analyse thermique détaillée de leurs systèmes électroniques. La vitesse de notre solveur pour les calculs de l’échauffement par effet Joule est maintenant jusqu’à 325 fois plus rapide sur le GPU.
Qu’est-ce que l’échauffement par effet Joule ?
Il s’agit de l’effet par lequel de la chaleur est générée dans un matériau conducteur en raison de sa résistance au courant électrique qui le parcourt. Cela peut être par exemple des pistes sur le PCB ou des câbles. Dans la plupart des systèmes électroniques, la chaleur générée par effet Joule est très faible par rapport à la chaleur générée par les composants électroniques. Cela signifie que cet effet est négligeable.
Cependant, certains systèmes électroniques de puissance et les alimentations véhiculent un courant électrique élevé. Avec un courant élevé traversant les composants de ces systèmes, il existe un risque important qu’un composant surchauffe directement ou indirectement les composants environnants. La modélisation des composants et la simulation des effets Joule sont essentielles pour atténuer les risques thermiques.
Quelles améliorations ont été apportées au calcul de l’Effet Joule dans 6SigmaET version 16 ?
Future Facilities a collaboré avec NVIDIA pour utiliser le NVIDIA CUDA Toolkit et la bibliothèque AmgX. Cela permet ainsi d’accélérer le solveur pour l’Effet Joule dans la version 16. Avec cette accélération GPU, les temps de résolution sont 325 fois plus rapides sur un seul GPU NVIDIA A100 Tensor Core par rapport à une exécution basée sur le CPU. Nous avons réduit les temps de résolution des modèles complexes de plusieurs heures à quelques secondes. Par conséquent, les ingénieurs thermiciens ont plus de temps pour effectuer des analyses complexes.
Comment 6SigmaET version 16 utilise-t-il la puissance des GPU modernes pour résoudre ce calcul ?
La version 16 de 6SigmaET utilise la puissance des GPU modernes, le toolkit NVIDIA CUDA et la bibliothèque AmgX, pour résoudre de grands systèmes épars.
Ces systèmes proviennent de la discrétisation de l’équation du potentiel électrique. Ce processus permet des solutions couplées utilisant plusieurs processeurs pour les simulations thermiques, via des processus MPI et GPU. Pendant les itérations, le solveur CFD (Computational Fluid Dynamics) assemble les propriétés thermiques pour mettre à jour la conductivité électrique. Après avoir résolu le potentiel électrique, le GPU redistribue le calcul d’effet Joule. Il utilise également les processus MPI pour obtenir la solution thermique finale.
Puis-je calculer l’effet joule dans 6SigmaET sur mon GPU ?
La majorité des GPU NVIDIA supporte le calcul de l’effet joule dans 6SigmaET. Contactez notre équipe de support client pour en savoir plus.
6SigmaET peut-il résoudre mon problème de modélisation par effet Joule ?
Nous vous conseillons de discuter avec l’un de nos ingénieurs autour de vos problèmes spécifiques et de la façon dont vous pouvez utiliser 6SigmaET pour modéliser l’impact de l’échauffement par effet Joule dans votre appareil. Complétez notre formulaire de contact !