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Durchflussbegrenzungs-Regelventil
Hier ein idealer Strömungsweg für Durchflussbegrenzungs-Regelventile. Die Absperrelemente reduzieren das ringförmige Areal während das Hohlraumprofil (rechts) sich nach links verschiebt. Bild: Autodesk

Neben der Identifizierung von Schwierigkeiten stand auch deren Beseitigung auf dem Plan. Schon der Test eines Regelventils, das mit Autodesk CFD in der Cloud simuliert wurde, zeigte, um wieviel schneller mit der Cloud-Lösung gearbeitet werden kann im Vergleich zur Nutzung eines lokalen Rechners.

Ingenieure und Wissenschaftler können durch den Einsatz verschiedener Simulationsverfahren im Laufe des Konstruktions- und Entwicklungsprozesses Kosten sowie Risiken von Projekten senken, eine schnellere Markteinführung bewirken und qualitativ hochwertigere Produkte liefern. Durch die Nutzung von spezieller Hardware kann die begrenzte Rechenleistung der Arbeitsplatzsysteme umgangen und das Simulationsverfahren deutlich produktiver gestaltet werden.

In einer 2008 vom U.S. Council of Competitiveness vorgestellten Studie wird jedoch deutlich, dass trotzdem weniger als zehn Prozent der Hersteller technische Server für Simulationen nutzen. Analysen der Ausgaben für Hochleistungsrechner zeigen, dass sich diese Zahlen seitdem nicht erheblich geändert haben. Die große Mehrheit der befragten Unternehmen gab an, virtuelle Prototypen lediglich an den Arbeitsplatzsystemen zu erstellen. Gleichzeitig klagten 57 Prozent über unlösbare technische Probleme, die durch zu komplexe Geometrie und Physik oder zu langsame Desktop-PCs verursacht wurden.

Eine weitere Option, um heute zusätzliche technische Rechenleistung zu erhalten, ist die Cloud. IT-Ressourcen in der Cloud ermöglichen Ingenieuren, weiterhin ihre Arbeitsstationen für die tägliche Konstruktion, Entwicklung und gemeinsame Aufgaben im Büro zu nutzen und größere, komplexere, zeitraubende Arbeiten an anderer Stelle erledigen zu lassen. Vorteile von Cloud Computing sind der Zugriff auf „unendliche“ Ressourcen, Pay-per-Use, reduzierte Investitionen, eine höhere Qualität der Ergebnisse, geringere Risiken und Produktfehlerraten sowie eine größere geschäftliche Flexibilität durch bedarfsgesteuerte, dynamische Skalierung der Rechenleistung nach oben und unten.

Seit dem Start im Jahr 2012 hat das UberCloud-Experiment 2000 Organisationen aus mehr als 70 Ländern angezogen. Zudem wurden 155 Teams für Computational Fluid Dynamics (CFD), Finite-Elemente-Analyse (FEA), Biologie und andere Bereiche zusammengestellt. Das UberCloud-Experiment bietet eine Plattform für Wissenschaftler und Ingenieure zum Erforschen, Lernen und Verstehen des End-to-End-Prozesses beim Zugriff auf Cloud-Ressourcen und deren Verwendung sowie zur Identifizierung und Lösung möglicher Probleme. Endnutzer, Software-Anbieter, Ressourcenlieferanten und Computing-Experten arbeiten zusammen, um den Auftrag der Endnutzer in der Cloud gemeinsam zu lösen.