“해석 돌려놓고 퇴근합니다”가 옛말이 될 수도 있다

유동해석 프로그램을 다뤄본 분이라면 한 번쯤 이런 상황을 겪어봤을 겁니다. 메시 세팅 마치고 솔버 돌리고 나서… 진행률이 1%에서 멈춘 것 같은 느낌. 결과가 나오기까지 하루, 이틀, 경우에 따라선 며칠을 기다리는 일.

해석 자체보다 기다리는 시간이 더 길어지는 순간, 설계 반복은 줄어들고 일정은 빡빡해집니다. 시뮬레이션이 설계를 앞서가야 하는데, 오히려 발목을 잡는 상황이 되는 거죠.

최근 CFD 커뮤니티에서 GPU 솔버 이야기가 부쩍 많아진 이유가 여기 있습니다. 특히 Ansys Fluent가 2023년부터 본격 도입한 네이티브 GPU 솔버는, “CPU 클러스터에 코어 수 늘리는 게 답이다”라는 오랜 공식에 의문을 던지고 있습니다.

 

GPU가 CFD에 강한 이유, 생각보다 단순하다

CPU와 GPU의 차이를 한 문장으로 표현하면 이렇습니다.

CPU는 복잡한 일을 잘하는 소수 정예, GPU는 단순한 일을 동시에 처리하는 대규모 군단.

유동해석 프로그램의 CFD 계산 본질은 수백만, 수억 개의 셀에 대해 유사한 연산을 반복하는 것입니다. 각 셀에서 연속 방정식, 운동량 방정식, 에너지 방정식을 계산하고, 이 과정을 수렴할 때까지 반복합니다. 구조적으로 GPU의 대규모 병렬 처리와 잘 맞는 문제입니다.

Ansys Fluent의 GPU 솔버는 이 점을 파고들었습니다. CPU로 데이터를 오프로딩하는 방식이 아니라, GPU 하드웨어에서 처음부터 직접 구동되도록 설계된 네이티브 아키텍처입니다. 이 차이가 실제 성능에서 큰 간격을 만들어냅니다.

 

 

숫자로 보면 더 명확하다

Ansys가 공개한 벤치마크 결과를 보면, 2억 5천만 셀 규모의 외부 공기역학 해석(DrivAer 자동차 모델)에서 GPU 구성이 CPU 대비 에너지 효율 33배, 하드웨어 비용 9배 절감 효과를 기록했습니다.

단일 NVIDIA A100 GPU 하나가 32개의 Intel Xeon 코어와 맞먹거나 앞서는 결과가 나온 사례도 보고되고 있고, 다중 GPU 환경에서는 거의 선형에 가까운 성능 향상이 확인되어 있습니다.

구분	CPU 전용 방식	Fluent GPU 솔버
해석 속도	기준 (1x)	최대 20~50배 이상
에너지 효율	기준	최대 33배 우수
하드웨어 비용	기준	최대 9배 절감
지원 모델 셀 수	수천만~수억	수억~수십억

물론 이 수치는 케이스마다 다릅니다. 모델 복잡도, 물리 모델의 종류, GPU 사양에 따라 실제 속도 향상폭은 달라집니다. 하지만 방향성은 명확합니다. 해석 시간 단축과 운영 비용 절감, 두 가지가 동시에 가능하다는 것.

 

2025년 기준, 어떤 물리 모델까지 되나?

초기에는 단상 유동 정도에 한정되었지만, 매 릴리스마다 지원 범위가 빠르게 확대되고 있습니다. 2025 R1~R2 기준으로 주요 지원 항목을 정리하면 다음과 같습니다.

• 단상 유동 (압축성/비압축성, 정상/비정상)
• 난류 모델: k-epsilon, k-omega SST, SAS(Scale-Adaptive Simulation)
• 다상 유동: VOF, DPM(이산상 모델)
• 화학반응: Species Transport, FGM 연소 모델
• 열전달: 복합 열전달(CHT), 복사 모델 (2~2.5배 속도 향상)
• 전기화학: 리튬이온 배터리 모델 (2025 R1에서 대폭 개선)
• 음향: FW-H 음향 모델
• 전기 퍼텐셜 및 줄 가열 (2025 R2 신규 추가)

아직 일부 고급 다상 모델이나 특수 Eulerian 모델은 CPU 솔버에서만 지원됩니다. 사용 중인 유동해석 프로그램의 물리 모델 지원 여부를 사전에 확인하는 작업이 여전히 필요한 이유입니다.

💡 Ansys Fluent 제품 소개 및 지원 모델 전체 목록 : Ansys Fluent – (주)모아소프트

 

 

잠깐, GPU 해석은 정확도가 떨어지지 않나요?

이 질문은 GPU 솔버를 처음 접하는 분들이 자주 드리는 질문입니다. 결론부터 말하면, 정확도는 CPU 솔버와 동일한 수준입니다.

Ansys는 GPU 솔버 출시부터 각 버전별 공식 검증 백서(Validation Study)를 발행하고 있습니다. 동일한 케이스를 CPU와 GPU 솔버로 각각 실행했을 때 결과가 일치하는지를 체계적으로 검증합니다. 속도를 위해 정확도를 포기한 것이 아니라, 연산 방식을 근본적으로 재설계한 것입니다.

다만 실무 도입 초기에는, 기존에 CPU로 해석하던 대표 케이스를 GPU로 재실행해서 결과를 비교하는 검증 단계를 거치는 것이 좋습니다. 특히 정밀도(Single vs Double Precision) 설정에 따라 결과 차이가 있을 수 있어 이 부분을 확인하는 것이 중요합니다.

 

 

“그래서 GPU 사면 됩니까?”라는 질문에 대한 현실적인 답

GPU 솔버 도입을 검토할 때 실무적으로 챙겨야 할 부분들이 있습니다.

하드웨어 선정 GPU VRAM이 핵심 변수입니다. 모델 셀 수가 늘어날수록 VRAM 요구량도 비례해서 커지기 때문에, 최소 24GB 이상의 VRAM을 권장합니다. NVIDIA RTX 4090, A100, H100이 현재 실무에서 많이 쓰이는 선택지입니다. AMD GPU도 지원되지만 Linux 환경에서만 사용 가능합니다.

GPU를 선택할 때 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 배정밀도 연산 능력 : 엔지니어링 시뮬레이션의 정확성을 보장하는 데 필수적입니다.
• 메모리 용량 및 대역폭 : 대규모 모델은 복잡한 계산을 효율적으로 처리하기 위해 높은 메모리 용량과 대역폭을 갖춘 GPU가 필요합니다.
• 최신 PCIe 표준 지원 : CPU와 GPU 간의 데이터 전송 속도 향상으로 지연 시간을 최소화하고 전반적인 시뮬레이션 속도를 개선합니다.

드라이버 버전도 중요합니다. Fluent 2025 R2 기준으로 CUDA 12.8 이상이 필요하며, 이전 버전(Kepler 세대)의 구형 GPU는 2025 R1 이후로 지원이 종료되었습니다.

라이선스 GPU 솔버 사용을 위해서는 CFD Enterprise 또는 CFD HPC Ultimate 라이선스가 필요합니다. GPU의 Streaming Multiprocessors(SM) 수에 따라 라이선스 단위가 부과되므로, 도입 전 라이선스 구성 검토가 필요합니다.

먼저 벤치마크해 보세요 하드웨어 구매 전, 실제 해석 케이스의 축소 버전을 클라우드나 데모 환경에서 먼저 돌려보는 것을 강하게 권장합니다. 형상의 복잡도와 물리 모델 조합에 따라 체감 속도 향상폭이 크게 달라지기 때문입니다.

 

 

실제 어디서 쓰이고 있나

GPU 솔버가 특히 효과적인 분야는 반복 해석 횟수가 많고, 모델 크기가 큰 경우입니다.

비행체 공기 역학 분석

• 자동차: 외부 공기역학, 언더후드 열유동, 배터리 팩 열관리. 특히 LES 기반의 정밀 외부 공력 해석은 기존에 실용적으로 수행하기 어려웠던 케이스들을 현실로 만들고 있습니다.
• 항공우주: 압축기 전수 360도 시뮬레이션, 터빈 냉각 채널 해석. 예전에는 1년에 한두 번 정도 실행할 수 있었던 대형 해석이 GPU로는 현실적인 일정 안에서 가능해지고 있습니다.
• 에너지·방산·전자: 가스터빈 연소, 데이터센터 냉각, 반도체 공정 장비 유동 해석에서도 활발히 적용되고 있습니다.

 

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. Ansys Fluent GPU 솔버를 사용하려면 어떤 라이선스가 필요한가요?

CFD Enterprise 또는 CFD HPC Ultimate 라이선스가 필요합니다. GPU의 Streaming Multiprocessors(SM) 수 기준으로 라이선스가 책정되며, CFD Enterprise 기본 포함 SM 수를 초과하는 경우 HPC 라이선스를 추가 구매해야 합니다. 도입 전 모아소프트에 문의하시면 현재 해석 환경에 맞는 최적 라이선스 구성을 안내해 드립니다.

 

Q. CPU 해석과 결과 정확도 차이가 있나요?

없습니다. Ansys는 매 버전 출시 시 CPU·GPU 솔버 간 결과 일치 여부를 검증한 공식 백서를 공개합니다. 다만 Single Precision과 Double Precision 설정에 따라 미세한 수치 차이가 발생할 수 있으므로, 정밀 해석이 필요한 경우 Double Precision 설정을 권장합니다.

 

Q. Ansys Fluent GPU 솔버에 맞는 그래픽카드는 무엇인가요?

NVIDIA 기준 RTX 4090(24GB), A100(40/80GB), H100(80GB)이 실무에서 많이 사용됩니다. VRAM 용량이 해석 가능한 최대 셀 수를 직접적으로 결정하므로, 주요 해석 모델의 셀 수를 고려해 VRAM을 선정하는 것이 핵심입니다. AMD GPU는 Linux 환경에서만 지원됩니다.

 

Q. 유동해석 프로그램을 GPU 솔버로 전환하면 기존 설정을 그대로 쓸 수 있나요?

대부분의 케이스 설정(경계조건, 물리 모델 설정 등)은 그대로 활용 가능합니다. 다만 GPU에서 지원되지 않는 물리 모델이 포함된 케이스는 CPU 솔버로 계속 실행해야 합니다. 전환 전 대표 케이스로 검증 해석을 먼저 수행하는 것을 권장합니다.

 

마치며 — 속도가 곧 설계 자유도다

유동해석 프로그램의 해석 속도가 빨라진다는 것은, 단순히 기다리는 시간이 줄어드는 것 이상의 의미를 가집니다. 설계 반복 횟수가 늘어나고, 더 많은 변수를 탐색할 수 있으며, 의사결정이 빨라집니다.

“이 설계안이 맞는지 해석 결과 보고 판단하자”에서 “해석으로 더 좋은 설계안을 직접 찾아내자”로 무게 중심이 옮겨가는 것입니다.

GPU 솔버는 아직 모든 물리 모델을 커버하지는 못하지만, 업데이트 속도를 보면 그 간격이 빠르게 좁혀지고 있습니다. 지금이 도입을 검토하기 좋은 시점인 이유입니다.

Ansys Fluent GPU 솔버 도입이 궁금하시다면, 현재 보유한 해석 환경과 케이스에 맞는 구성을 함께 검토해 드리니 문의주세요.

 

관련문의: 📞 02-6945-2156 | 🌐 Contact us – (주)모아소프트