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Astrobotic Technology prend de l'avance dans la compétition Lunar X Prize de Google grâce aux GPU NVIDIA
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Rover lunaire conçu par Astrobotic Technology avec des GPU NVIDIA

Fondée en 2008, la société Astrobotic Technology (filiale de l’Institut de Robotique de l’Université Carnegie-Mellon de Pittsburgh) figure parmi les acteurs les plus prometteurs de l'industrie spatiale commerciale. Cette société américaine, pionnière dans le développement de technologies robotiques spatiales plus abordables, fournit des services de charge utile et de collecte de données à des organisations commerciales, scientifiques et gouvernementales. Astrobotic Technology figure actuellement parmi les 23 équipes participant à Lunar X PRIZE, la compétition spatiale très convoitée de Google. Lunar X PRIZE décernera une dotation de 30 millions de dollars à la première équipe à financement privé qui sera capable de faire atterrir un robot sur la Lune et de le faire évoluer sur 500 mètres tout en transmettant des vidéos, des images et des données vers la Terre. Les équipes ont jusqu'à fin 2015 pour atteindre ces objectifs. Partenaire de longue date de NVIDIA, Astrobotic Technology s’appuie sur l'accélération GPU pour répondre à d'exigeants besoins en matière de conception et d’analyse de données.

DÉFI

Dans le cadre de Lunar X PRIZE, les activités principales d’Astrobotic Technology consistent à développer des algorithmes de vision pour l'atterrissage autonome, le fonctionnement du véhicule lunaire et les simulations d'atterrissage et de déplacement. La mission première des dix ingénieurs à temps complet de la société est de concevoir un engin spatial pouvant résister au lancement et à l'atterrissage, tout en restant pleinement opérationnel une fois posé sur la surface lunaire. Mais, pour l'équipe d'ingénierie, le principal problème est d’avoir à accomplir ces activités sur Terre, et non sur la Lune.

« Nous ne pouvons évidemment pas reproduire physiquement l'environnement lunaire pour effectuer de tests d'atterrissage, » explique Kevin Peterson, Directeur du guidage, de la navigation et des commandes d'Astrobotic Technology. « Sur Terre, nous avons une atmosphère, des nuages et une topographie qui diffèrent. La meilleure solution consiste donc à utiliser un simulateur 3D. Un certain nombre de satellites se sont approchés de la Lune avec des systèmes de caméra qui ont pu fournir une carte de sa surface et suivre son mouvement grâce à un flux optique. Notre objectif consiste à utiliser tous ces points de données lors de l'atterrissage. Notre module d'atterrissage peut prendre des photos en approchant de la surface lunaire et utiliser toutes ces informations pour se positionner correctement. Le délai des communications depuis le module d'atterrissage est de dix secondes, il est donc impératif qu'il puisse se guider et atterrir de façon autonome. En raison de cet important volume de données, nous devons mener à bien des simulations photoréalistes nécessitant des calculs très intenses. »

La mission secondaire des ingénieurs consiste à simuler un test de lancement de haute précision, pour s'assurer que l’engin spatial puisse décoller dans de bonnes conditions. Un modèle de vaisseau spatial classique comprend des centaines de pièces uniques avec plus de 4 000 modules de fixation. Le test doit prendre en compte la réaction de chaque élément lorsqu'il est soumis aux vibrations que connaît un vaisseau lors du lancement. Jason Calaiaro, Responsable des technologies de l'information et Directeur de la propulsion d'Astrobotic Technology, a dû trouver une solution face aux délais de calcul trop longs qui forçaient son équipe à exécuter des simulations avec des modèles de CAO simplifiés.

« Nous créons souvent des modèles de test simplifiés de nos modèles originaux pour l'analyse de simulation, car ils nécessitent moins de calculs et réduisent ainsi la durée des tests, » explique Jason Calaiaro. « Mais cette simplification a posé problème. Les modèles simplifiés que nous utilisions n'offraient pas toujours les mêmes résultats qu'en conditions réelles, ce qui nous poussait à augmenter leur complexité et à réaliser de nouveaux tests. Nous avons fait beaucoup d'essais et d'erreurs pour tenter d'atteindre le juste équilibre entre niveau de complexité et qualité des résultats. Outre le temps passé à créer des modèles de test, ces actions ont eu un impact sur notre planning très serré. »

SOLUTION

En tant que partenaires NVIDIA, les ingénieurs d'Astrobotic Technology avaient déjà conscience des importants gains de performance offerts par l'accélération GPU, par rapport aux CPU, pour la conception mécanique dans SolidWorks et l'analyse d'éléments finis dans ANSYS. Kevin Peterson et Jason Calaiaro ont choisi de remplacer leurs GPU NVIDIA de l'ancienne génération Fermi par ceux de la génération actuelle, Kepler, en équipant leurs stations de travail d’une carte Quadro K2000 et de deux cartes Tesla K20, ceci afin d'obtenir des accélérations plus conséquentes. La version 14.5 du logiciel ANSYS prenant désormais en charge les configurations multi-GPU, le deuxième GPU Tesla allait ainsi offrir une accélération accrue. Astrobotic Technology s’est également appuyé sur iray de NVIDIA afin d’exploiter l'accélération GPU pour les opérations de rendu photoréaliste.

Kevin Peterson et Jason Calaiaro ont noté des améliorations immédiates des performances avec les GPU Tesla et Quadro basés sur l’architecture Kepler. Jason Calaiaro a notamment relevé des augmentations significatives des performances dans SolidWorks et ANSYS. « Maintenant, je peux facilement passer de la conception à l'analyse sans avoir à générer des modèles de CAO simplifiés. Je peux utiliser une trame solide calculée directement à partir de mon modèle original, ce qui simplifie grandement mon flux de travail et me permet de gagner environ 1 à 2 semaines dans le processus de conception global, » explique-t-il. « En moyenne, je constate une augmentation de la vitesse d'analyse de 40% grâce au GPU supplémentaire. Et même si chaque test ne demandait que 5 ou 10 minutes grâce au traitement GPU, lorsque l'on doit tester 100 variables différentes, ces économies de temps sont vraiment importantes. Grâce à cette puissance GPU supplémentaire, je peux également exécuter SolidWorks et ANSYS simultanément. Cette bidirectionnalité est incroyablement précieuse et change radicalement notre approche de la conception et de l'analyse. »

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Analyse graphique de l'un des composants des roues du nouveau rover

L'utilisation d'iray avec les GPU NVIDIA a également permis d’accélérer de 20 images par seconde les rendus de la surface lunaire. Un simple traitement CPU avec iray ne permettait de gagner qu’une seule image par minute. Selon Kevin Peterson : « Auparavant, nous devions préparer la procédure de rendu puis la laisser tourner toute la nuit avant d’obtenir un résultat. Maintenant, je peux exécuter ce même rendu en dix minutes. C'est incroyable. Les vols d’essai étant hors de prix, nous devons recourir à des procédures de simulation. Nous devons effectuer une myriade de différentes simulations de la surface lunaire avant le lancement, pour vérifier que nous avons testé tous les scénarios d'atterrissage possibles. Ces derniers doivent être fidèles et précis, mais nous devons également pouvoir les modifier rapidement. Les puissants GPU NVIDIA Kepler nous offrent la puissance et la vitesse dont nous avons besoin. »

IMPACT

Dans la course à la Lune, la vitesse et la précision sont essentielles. Les GPU Quadro et Tesla GPUs basés sur l’architecture Kepler de NVIDIA permettent aux ingénieurs d'Astrobotic Technology de gérer des modèles complexes et des analyses d'envergure sans faire le moindre compromis, ceci afin d’obtenir des résultats de haute précision.

« L'analyse initiale est essentielle, car elle permet de prendre des décisions avec un maximum d’éléments d’information, » explique Jason Calaiaro. « À présent, avec les capacités simultanées de deux GPU, je peux tester des modèles beaucoup plus précis et obtenir plus rapidement les résultats dont j'ai besoin. »

« Nous devons souvent composer avec des délais plus que serrés, » ajoute Kevin Peterson. « Il faut tout réaliser correctement, mais surtout rapidement. Nous n'avons pas beaucoup de temps pour prendre du recul et nous arrêter. Nous prenons toujours nos décisions rapidement et avançons aussi efficacement que possible. Les GPU NVIDIA nous permettent d'avoir un cycle de conception environ 4 à 6 fois plus rapide que nos concurrents. Par exemple, nous allons passer six mois à construire notre rover, tandis que des membres de l'industrie ou des agences gouvernementales comparables consacreraient sans doute plus de deux ans à une tâche analogue. »

« Pour résumer, nous sommes une petite société qui fait de son mieux pour produire des résultats optimaux dans un planning serré avec des ressources limitées, » conclut Kevin Peterson. « Les GPU et l'outil de rendu iray de NVIDIA nous permettent de maintenir un niveau compétitif sans faire de concessions ni sacrifier la qualité. »

Ressources matérielles et logicielles

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