SpaceXがGPUを使用してロケットエンジンを計算する方法

Elon Muskは、TeslaとSpaceXを使用して自動車および宇宙産業に参入しました。 興味深いのは、最初のエンジンが内燃機関を完全に放棄し、2番目のエンジンが燃料を燃焼させ、火星への有人飛行を行うための新しい技術を発明しようとしていることです。



Nvidiaが主催した前回のGPUテクノロジー会議で、人々のグループを火星に届けたり、その逆を行うのは簡単な作業ではないことを学びました。 このようなミッションの課題の1つは、軌道に大量の材料を運ぶことができる大型で効率的なロケットエンジンの必要性です」とSpaceXの研究グループのディレクターであるAdam Lichtl氏は説明しました。 数十人のプログラマーのチームで、彼はロケットエンジン内の燃焼のシミュレーションを改善するという難しいタスクに対処しようとしています。 火星へのフライトを短縮するには、大型エンジンも必要です。



「主な問題の1つは宇宙飛行士の放射線被曝です」とLichtl氏は説明します。 -火星に飛ぶには、ロケットが生成できるエネルギーの量に応じて、希望するウィンドウを待つ必要があります。 Kerbal Space Programでプレイした人は、たとえば地球の周りの軌道を変更するには、速度を変更し、火星の軌道と交差する軌道に変更する必要があることを知っています。 トリップを短縮するために、速度の最大変化を与える車両が必要です。 火星への遠征作業の第2の障害は、ロボットだけでなく、人々で構成されるインフラストラクチャの不足です。 開拓者は、新しい土地を渡り、自分たちで家を建て、食べ物を手に入れる必要があります。 火星で行うのはかなり難しいです。」







そこに植民地を維持するためにすべてを火星に持っていく必要があるだけでなく、火星に燃料を作って地球に戻る必要もあります。 これはすべて、エンジンの開発に影響します。



ISSの重量は450トンで、その建設には36回のシャトル便と5回のプロトン打ち上げが必要でした。 NASA Mars Design Reference Architectureは、300トンの材料を軌道に投入し、そこで船を組み立てて火星に飛ぶことを望んでいます。 それぞれ100トンの3便でこれを行うことをお勧めします。 地球の軌道で船を建造して燃料を補給するのは比較的簡単なことですが、火星の水と火星の大気からの二酸化炭素から合成できるため、ロケットはメタンで動作する必要があります。 現在のSpaceX Merlin 1Dエンジンは、より高い密度とトラクションを備えた灯油で動作します。 それは油の蒸留によって生成されます。



これらの問題が少ない場合は、もう1つ追加されます。 液体と気体の動きとエンジン内での燃焼をシミュレートするプログラムである計算流体力学（CFD）は、ロケットの動作をシミュレートするにはあまり適していません。



「メタンはかなり単純な炭化水素であり、燃料として適しています」とLichtl氏は言います。 -効率的に機能するエンジンの開発が困難。 しかし、ロケットエンジンのVGは非常に複雑です。」



SpaceXは、さまざまな研究所やサンディア国立研究所と共同で独自のVGソフトウェアを開発しています。これにより、将来、火星への飛行に適し、メタンの処理が可能なMerlinエンジンの改良バージョンを作成できるようになります。



Lichtlはロケットエンジン開発の責任者に適しています（私の意見では、これは一般に夢の仕事です）。 カーネギーメロン大学の卒業生として、彼は高エネルギー物理学のためのシミュレーターを開発し、その後、NATで働きました。 同じテーマのブルックヘブン研究所。 その後、彼はアナリストとして働き、モルガン・スタンレーで戦略計画に携わり、その後別の金融会社で働きました。 Lichtlは、2年前にSpaceXチームにチーフエンジンエンジニアとして参加し、火星への飛行でエンジン開発部門の責任者になりました。



Nvidiaで以前エンジニアとして働いていたSpaceXのチーフソフトウェア開発者であるStephen Jonesは、SH向けに独自のソフトウェアを開発するプロジェクトを主導しています。 このプログラムにはまだ名前がありません。SpaceXで使用される技術は、あらゆる種類の燃焼エンジン（自動車のエンジンも含む）の改善に使用できます。

既存のVGソフトウェアはミサイルのカウントには適していません

テキサス州の工場で、SpaceXはさまざまなインジェクターやその他のパラメーターを変更して、エンジンから最大限の出力を引き出すことを試み、それらを毎日テストしています。 テストは高価であり、エンジンの表面全体にセンサーを設置しても、内部で何が起こっているのかを知ることはできません。 すべてのエンジンコンポーネントと燃料の動作をシミュレートし、インジェクターをインストールするためのオプションセットを最小限に抑えることをお勧めします。その後、実際のエンジンを構築し、いくつかの最適なオプションをテストすることがすでに可能です。



「私たちが学んだエンジンの別の特性は、圧力波の伝播と化学エネルギーの放出の結果としての燃焼の不安定性です。 このため、ロケットエンジンの開発は常に困難でした。 これは業界の呪いです。 エンジンが揺れ始め、バラバラになるか、または非常に激しく揺れるのでペイロードを搭載できません。」



彼らはVG計算の助けを借りて、自動車のエンジンとタービンの効率を高めようとしました。 サイズが小さいため、これは大型ロケットエンジンよりもはるかに簡単です。 したがって、ソフトウェアを取得してスケーリングすることはできません。



分子レベルでは、ロケット燃料の反応は約10 ^{-9〜10 -11}秒で発生し、移流による熱伝達は10 ^{-6〜10 -7}秒のオーダーの時間間隔で発生します。 燃焼室内の音響振動は、10 ^{-3〜10 -4}秒^程度の時間間隔で発生します。 これは、SHシミュレーションでの計算には大きすぎます。



計算に関する別の問題は、エンジンの物理的なサイズです。 燃焼室の長さは1メートルで、コルモゴロフスケールのもう一方の端には1μmのオーダーのサイズがあります。これは、燃料の流れの分散速度を制御し、燃焼室の燃焼速度を決定します。 計算では100万倍の違いが考慮される必要があります。



「SHを2度計算するためにグリッドの分割を開始する場合、そのような長さのスケールに対応するために約20回分割する必要があります」とLicht氏は言います。 火格子を燃焼室全体に均一に分配しようとする場合、ヨッタバイト（10 ²⁴ ）のデータを処理する必要があります。 これは非現実的です。」



この点で、ロケット開発者は、大まかな近似と多くの特性を使用して、またはより詳細に、しかしより小さなスケールで、起こっていることをシミュレートします。



「なぜそれを同時にしないのですか？ 乱流で興味深いのは、大規模な広がりにもかかわらず、磁束密度が低いことです。 すべてのポイントですべてをミクロンまでカウントダウンする必要はありません。 その性質上、フラクタルです。 また、フラクタル性により、計算能力を必要な場所に集中させることができます。 ちょっと凝った圧縮アルゴリズムです。」



圧縮されたフラクタルデータのすべての計算を、それらを解凍する必要なしに実行することだけが必要です。 これを行うために、エンジニアはマイクロ波のローカルフラクタル圧縮（ウェーブレットローカルフラクタル圧縮）と呼ばれる手法を思いつきました。 シミュレーションでは、さまざまな場所でさまざまな解像度を持つ適応ラティスが使用されます。 通常、このような手法には事前に決定されたラティスパラメーターが含まれますが、SpaceXは動的に調整するパラメーターを使用してシミュレーションを行うことができました。



SHを実証するために、ジョーンズは、ボックス内で爆発する燃料と酸化剤のシミュレーション、および流体内で跳ね返って移動し、大量のフラクタル乱流をもたらす衝撃波の伝播の計算を示しました。 （ 参照-ビデオ 、シミュレーションは36分から開始）。 シミュレーションでは、ガス密度の変化は数ミリ秒単位で計算されます。







「これらの計算をグリッドの通常の方法で行う場合、3億個のノードを計算する必要があります」とジョーンズは言います。 「1つのGPUを使用してそれを行いました。必要な場所でのみパラメーターを計算し、アルゴリズム自体が計算を行う必要がある場所を正確に把握しているからです。」



特定のGPUの名前は付けられていませんが、おそらくKeplerクラスのTesla GPUコプロセッサーであり、並列計算の機能を使用して格子を計算したようです。



次に、1つのGPUでの別のシミュレーションを示します。ガスの発火と温度の分布（37:45のビデオ）を示しており、ガスが爆発して壁から跳ね返ります。







黄色い部分が一番暑いです。 ジョーンズは、画像を60,000倍に拡大することができ、内部構造をまだ見ることができると言います。



Lichtlは、以前同様の手法を使用しようとしたと言います。これらのシミュレーションは、アイオワ大学のJonathan Rigel教授の研究に基づいています。



「しかし、GPUとアーキテクチャなしでは、最も単純なシミュレーションでさえ数ヶ月間数千のプロセッサでカウントする必要があります。 GPUはプロセスを劇的にスピードアップします。 SpaceXでは、VGの製造をゼロから開始することが許可されていました。 なんで？ その後、VGシミュレーターのクラシックバージョンに少し間違えた場合、通常は回避されます。 そして、燃焼をシミュレートするときに、どこかでミスをすると、すべてのプロセスが異なって動き始めます。」



たとえば、ガス温度の小さな誤差は、運動エネルギーの推定に大きな誤差をもたらします。これは、それらが指数関数的な依存関係によって結び付けられているためです。



GPUと組み合わせたソフトウェアのもう1つの優れた機能は、燃料が酸化剤と出会うときに発生する双方向の化学反応を記述する、よく計算された化学運動モデルです。 酸素による水素の燃焼は単純な反応ではなく、2つの水素分子と1つの酸素から2つの水分子が出現します。 すべての可能な結果を​​計算するには、23の可能な反応と11の中間を計算する必要があります。 メタンが酸素で燃焼すると、53の中間反応と325の最終バリアントが表示されます。



「スズメに人形を見せることはあなたのためではありません」とLichtlは言います。 -並列アーキテクチャの利点を過大評価することは不可能です。 計算に必要なグリッドポイントの数を減らすことで、貴重なコンピューティングリソースを、たとえば化学反応の誤計算など、より重要なものに移すことができます。



これは、SpaceXソフトウェアが行うことであり、燃焼室内およびノズル出口での化学反応と燃料の乱流を計算します（43分のビデオから）。







この場合、燃焼の音響特性が表示されます。これには、すべて数学モデルから得られたマッハディスクとマッハリングが含まれ、左上の写真に示されている実際の燃焼をかなりよく模倣しています。 ノズルの出口では、ガスは透明であり、その速度は音の速度を超えています。 衝撃波に直面して、彼らは減速して収縮し、白くなった。



さらなるソフトウェア開発には、クラスターで動作する多くのGPUへのスケーリングが含まれます。



「コードは1台のマシンで実行されます。 近い将来、並列化に対処する予定です」とLichtl氏は述べています。



NvidiaがNVLinkを完了するまで待つ必要はありません。 これで、PCI-Expressバスに基づいてクラスターを作成できます。 異なるサーバーが並行して動作し、VGのデータを計算する場合、MPIプロトコルを使用する可能性も考慮されます。



NVLinkを見越した中間ソリューションは、IBM Power8プロセッサーからクラスターにソフトウェアを移植し、IBMのCoherent Accelerator Processor Interface（CAPI）を介してプロセッサーで動作するInfiniBandネットワークインターフェースを使用することです。 このアーキテクチャは、2017年に予定されている最大のSummitおよびSierraスーパーコンピューターで、米国エネルギー省によって使用されています。 さらに、 Mellanox Technologiesから開発されたConnectX-4ネットワークインターフェイスにより、CAPIを介して最大100 Gb / sの速度でPower8を操作できます。 OpenPowerシステムを作成している会社がいくつかあり、 SpaceXがこのルートに進むことを決定した場合、SpaceXも協力できるようになります。



主なことは、Lichtlは多くのGPUを備えたサーバーを購入したいということです。 Nvidia社を喜ばずにはいられないもの。