tag:peatix.com,2011:1 2021-10-15T13:16:51+09:00 Peatix AMD Japan tag:peatix.com,2021:event-2905050 2021-10-07T13:00:00JST 2021-10-07T13:00:00JST

※※※別サイトでのお申し込みとなります。”お申し込みフォーム”URLをクリックすると別サイトに遷移します※※※日本AMD株式会社がお届けするオンラインイベント2021年10月7日（木）開催決定！本イベントは事前登録制です。参加をご希望の方は下記サイトのへご入力が必要です。■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■お申し込みフォームはこちら■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■参加登録を希望される方は下記のURLをクリックして参加登録をお願い致します。https://us06web.zoom.us/webinar/register/WN_9ISuZ-zHQNSxmFIxpqiQ8Q■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■【開催概要】日時：2021年10月7日（木）　13時開始形式：オンライン開催（本イベントはZoomを使用して配信致します。）名称：AMD CAEセミナー 2021　~AMD EPYCで拓かれる新たな設計開発の潮流~対象：CAEシステムの運用、利用及び検討をされている方々タイムテーブル　13:00　～　13:30　　配信開始　13:30　～　13:35　　オープニング挨拶　日本AMD株式会社　13:35　～　13:55　　Session 1　シーメンス株式会社　13:55　～　14:15　　Session 2　株式会社ソフトウェアクレイドル　14:15　～　14:35　　Session 3　株式会社IDAJ　14:35　～　14:40　　休憩　14:40　～　15:00　　Session 4　アンシス・ジャパン株式会社　15:00　～　15:20　　Session 5　アマゾンウェブサービスジャパン株式会社　15:20　～　15:40　　Session 6　日本AMD株式会社　15:40　～　15:55　　クロージング【登壇者・Session内容ご案内】・シーメンス株式会社「Simcenter STAR-CCM+並列計算におけるシーメンスの取り組み」登壇者：シーメンス株式会社　　　　Simcenterカスタマーサポート本部 CD部 STAR-CCM+ 担当　　　　プリンシパルエンジニア　佐方 宗樹　3次元熱流体計算ではとりわけ計算資産を要します。Simcenter STAR-CCM+ではあらゆるお客様のニーズにこたえるため、フレキシブルなライセンス体系、高効率な並列性能、クラウドコンピューティングにより、適切なコストとスピードで製品開発を支援しています。それらについて具体例を交えながらご紹介します。・（株）ソフトウェアクレイドル/Software Cradle Co., Ltd.　Hexagon Manufacturing Intelligence (HMI Japan) グループ「Cradle CFDのHPCへの取り組みとAWSやAMD EPYCへの対応」登壇者：株式会社ソフトウェアクレイドル　　　　開発部　阿部 学CFD (Computational Fluid Dynamics, 数値流体力学)は自動車や航空機の設計にとどまらず、昨今では新型コロナウィルスの感染対策など様々な用途に活用されております。CFDでは大規模・高速な計算リソースが要求されることから、最新のHPC技術の適用が不可欠となります。本講演ではソフトウェアクレイドルで進めているCFDのHPCへの取り組みとAWSやAMD EPYCへの対応についてご紹介します。・株式会社IDAJ「オートノマスメッシング熱流体解析プログラムCONVERGE、オープンソースCFD iconCFDの適用事例紹介」登壇者：株式会社IDAJ　　　　解析技術8部　次長　伊藤 裕　　　　解析技術1部　次長　水島 潤　CONVERGEは、その革新的なオートノマスメッシング機能により、エンジン筒内燃焼をはじめとして様々な分野で活用が広がっている3次元CFDプログラムです。従来では計算対象となり得なかった複雑な現象を取り扱うことができ、効率的に大量の計算を行うことが可能です。本発表では、CONVERGEをご活用いただくメリットについてハードウェア活用を絡めてご紹介いたします。　OpenFOAMをベースとしたiconCFDは、オープンソースベースという特徴を活かして、これまでの商用ツールとは異なるアプローチでその可能性を着実に広げてきました。実行ジョブ数に制限が無く、並列化による大規模解析への適用性が高いこと。また自動実行システムを介した設計者展開や、最適化計算に対しても大きなアドバンテージを持っています。ソースコードが開示されているということは、モデル開発者の皆様にとって非常に魅力的です。本発表では、国内外の適用事例や最新のプロダクト開発状況などをご紹介いたします。・アンシス・ジャパン株式会社「HPCを利用したエンジニアリング・シミュレーションのイノベーションについて」登壇者：アンシス・ジャパン株式会社　　　　シニアマーケティングスペシャリスト　土屋 知史多くの企業にとってエンジニアリング・シミュレーションで使われる HPC クラスターの拡張やその構成は大きな課題となっています。 本セッションではAMD と Ansys を活用して、高速かつ効率的な HPC 展開を可能にする HPC のベストプラクティスについてご覧いただきます。・アマゾンウェブサービスジャパン株式会社「AMD on AWSで実現するコスト性能に優れたCAE環境」登壇者：アマゾンウェブサービスジャパン株式会社　　　　シニアソリューションアーキテクト　小川 貴士AWSではAMDのCPUならびにGPUを備えるサーバーを従量課金モデルで提供しています。AMDのプロセッサとAWSのスケーラビリティーを生かしてCAEのソルバー実行からプリポスト処理に到るまで、コスト効率よく利用するポイントについて解説します。・日本AMD株式会社「新たな選択肢 第３世代AMD EPYCプロセッサー技術概要」登壇者：日本AMD株式会社　　　　ソリュ―ションアーキテクト　中村 正澄EPYCを使用する際の注意点やXeonプロセッサーとの違いについて技術的に解説いたします。■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■お申し込みフォームはこちら■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■参加登録を希望される方は下記のURLをクリックして参加登録をお願い致します。https://us06web.zoom.us/webinar/register/WN_9ISuZ-zHQNSxmFIxpqiQ8Q■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■※参加登録は2021年10月7日12時まで受け付けております。※本イベントは事前登録制となります。本イベントはZoomウェビナーで実施します。●視聴方法・お申し込みフォームより参加登録を行ってください。・本イベントはZoomウェビナーを使用いたします。Web会議システム「Zoom」のインストールとアカウント取得を行ってください。無料で利用できます。・接続機器の準備を行ってください。ZoomではWindows、Mac、Linux、Android（スマートフォン・タブレット等）、iOS（iPad、iPhone等）に対応しております。サポートされている利用可能な機器（OSのバージョン等）をご確認ください。詳細はWeb会議システム「Zoom」公式ホームページの「Zoomヘルプセンター＞始めに」をご参照ください。・インターネット環境の準備と設定を行ってください。（PCを使用する場合は有線LAN接続を推奨いたします。また、使用ブラウザはGoogle Chromeを推奨いたします。）事前にZoomのオーディオ設定でスピーカーをテストし、音量を確認してください。・イベント当日までに視聴用リンクをメールでお送りいたします。リンクをクリックして視聴してください。●問い合わせ本イベントに関するお問い合わせはメールにて受け付けます。AMD CAEセミナー運営事務局<contact@amd-promo.jp>●プライバシーポリシーの詳細については、こちらをご参照ください。＜シーメンス株式会社個人情報の取り扱いについて＞https://www.plm.automation.siemens.com/global/ja/legal/privacy-policy.html＜株式会社ソフトウェアクレイドル /Software Cradle Co., Ltd. 個人情報の取り扱いについて＞https://www.mscsoftware.com/ja/msc-software-online-privacy-statement＜株式会社IDAJ個人情報の取り扱いについて＞https://www.idaj.co.jp/privacy/＜アンシス・ジャパン株式会社個人情報の取り扱いについて＞https://www.ansys.com/legal/privacy-notice＜アマゾンウェブサービスジャパン株式会社個人情報の取り扱いについて＞https://aws.amazon.com/jp/privacy/＜日本AMD株式会社個人情報の取り扱いについて＞https://www.amd.com/ja/corporate/privacy