Dallara, ecco come l’auto da corsa nasce dalle simulazioni HPC

Il settore automobilistico è uno dei pilastri del Made in Italy e la trasformazione digitale l’ha rivoluzionato profondamente a partire dal suo processo chiave, quello della progettazione e ingegnerizzazione del veicolo. Nel segmento delle auto da corsa, uno dei principali specialisti mondiali in quest’ambito è Dallara, uno dei “gioielli” della Motor Valley emiliana. Fondata da Giampaolo Dallara (che ne è tuttora Presidente) nel 1972, Dallara progetta, produce e sviluppa scocche per auto da competizione, e fornisce servizi di consulenza per case automobilistiche, tra cui Alfa Romeo, Audi, Bugatti, Ferrari, Lamborghini e Maserati.

Pur non essendo famosa come questi marchi, Dallara costruisce le scocche di gran parte delle auto da competizione a ruote scoperte che girano sui circuiti di tutto il mondo – in campionati come Formula 2, Formula 3, IndyCar e Formula E – nella sua sede di Varano de’ Melegari (PR), che dispone anche di un centro di ricerca e di una galleria del vento.

Al di là della produzione di monoposto e prototipi (e della sua prima vettura da strada, di cui costruirà solo 600 esemplari), Dallara si concentra su tre attività: progettazione basata su materiali compositi in fibra di carbonio, studio dell’aerodinamica in galleria del vento con fluidodinamica computazionale (CFD) e studio della dinamica del veicolo tramite simulazioni e test.

Il requisito: durata massima dei calcoli, 8 ore

Per i progettisti e gli ingegneri di Dallara, la modellazione 3D, l’analisi strutturale, la CFD, l’analisi a elementi finiti (FEA) e i simulatori di guida, sono gli strumenti di lavoro quotidiani. In un processo di innovazione tipicamente basato sulle sperimentazioni, le simulazioni abbattono i costi degli errori e accelerano lo sviluppo aerodinamico delle vetture da competizione e da strada, dalla prima fase concettuale, fino ai test in galleria del vento.

Proprio per la crescente esigenza di potenza di calcolo per eseguire simulazioni CFD e FEA, l’azienda emiliana ha recentemente investito in un sistema di high-performance computing (HPC) di Lenovo, fornitore scelto dopo una selezione basata su parametri di efficienza energetica, prestazioni, costi e rispondenza alle specifiche tecniche.

Da sinistra Andrea Pontremoli, CEO e General Manager di Dallara; Giampaolo Dallara, Fondatore e Presidente di Dallara; e Alessandro De Bartolo, General Manager Data Center Group di Lenovo Italia.

“L’obiettivo di Dallara è aumentare continuamente la velocità delle vetture, oltre che la sicurezza: noi “vendiamo” velocità e, nel contempo, dobbiamo adeguarci alla velocità del cambiamento”, ha spiegato Andrea Pontremoli, CEO e General Manager di Dallara, in una recente conferenza stampa a Varano. “Alcune delle simulazioni che facciamo, fino a poco tempo fa duravano giorni: ci siamo posti quindi l’obiettivo che dovessero durare al massimo una notte, cioè otto ore, ed è questo che abbiamo chiesto a Lenovo. Non ci siamo posti il problema di quali sistemi servissero: l’azienda utente ha l’esigenza, ed è il fornitore IT che deve dare la risposta”.

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“Abbiamo imparato molto da questa partnership, perché le richieste di Dallara per noi sono tra le più sfidanti che ci arrivano riguardo ai supercalcolatori – conferma Alessandro De Bartolo, General Manager Data Center Group di Lenovo Italia. – Volevano completare le simulazioni in un certo lasso di tempo, e Lenovo Lab Services ha progettato una soluzione per loro”. Soluzione che consiste in un cluster NeXtScale con nodi Lenovo nx360 M5 e una soluzione di storage software-defined implementata su server Lenovo System x3650 M5.

“Il supercomputer deve saper ingannare il pilota”

Con il nuovo ambiente HPC, continua Pontremoli, i tempi delle simulazioni si sono in effetti drasticamente abbassati: “Possiamo elaborare un modello CFD con 300 milioni di celle in sole due ore e mezza, contro le 5 ore della situazione precedente (le celle sono i componenti in cui il calcolatore divide la struttura virtuale del veicolo per fare le simulazioni, ndr). Quest’anno abbiamo potuto eseguire una particolare simulazione della scia del veicolo, con 1,25 miliardi di celle, in sole 12 ore. Possiamo inoltre effettuare diverse simulazioni in contemporanea, così i diversi team e divisioni non devono attendere “in fila” per effettuare le rispettive analisi”.

Le simulazioni in Dallara non coinvolgono solo le macchine: c’è anche il simulatore di guida. “Il pilota “guida” dei modelli matematici, in un circuito che non esiste, e il supercomputer deve lavorare in real time per riuscire a “ingannarlo”: l’obiettivo è che il pilota si immedesimi a tal punto da dire che è la macchina che va in sottosterzo, e non il simulatore”.

“L’IT è integrata in tutto ciò che fa Dallara”

In uno scenario del genere, continua il CEO, Dallara non ha neanche più un reparto IT propriamente detto. “L’IT ormai è talmente integrata in tutto quello che facciamo che la distinzione non ha più senso: se penso ai nostri modellisti dei simulatori, non posso definirli né persone “solo” IT, né “solo” di business, sono entrambe le cose insieme”.

Un’altra esigenza di Dallara era poi di consentire ai suoi progettisti e ingegneri di lavorare da remoto, per esempio dalle sedi dei clienti o dai circuiti di gara, e per questo ha realizzato un ambiente VDI (Virtual Desktop Infrastructure) basato su 10 ulteriori server Lenovo ThinkSystem SR650. L’obiettivo qui è di fornire al tecnico sulla sua workstation le stesse prestazioni che avrebbe stando nell’ufficio tecnico a Varano, con benefici di sicurezza (i dati sono immagazzinati nel data center e non in locale nei computer in viaggio), e velocità di configurazione delle nuove macchine: da un paio di giorni a cinque minuti.

Per il futuro, Dallara sta pensando di far funzionare il suo HPC in ambiente VDI durante la notte, per sfruttare appieno la potenza di calcolo a disposizione facendo simulazioni nei momenti in cui i dipendenti non usano le loro workstation. Quanto all’intelligenza artificiale, spiega Pontremoli, “nel nostro settore l’innovazione è sperimentazione, i dati di sperimentazione messi a sistema diventano conoscenza, e su questa l’AI può permettermi di individuare delle correlazioni, dei “pattern”. Nella simulazione di 1,25 miliardi di celle che ho citato prima, tutte le celle vengono calcolate: l’AI può indicarmi le celle con comportamenti simili, in modo da limitare i calcoli solo ai gruppi di celle di comportamento omogeneo”.