ロボティクスシミュレーション前のシステムベンチマーク

ロボティクス開発プロセスは、物理プロトタイプが構築される前から、シミュレーションに大きく依存している。仮想環境は展開されたシステムが直面する物理、レンダリング、知覚の課題を複製するが、膨大な計算能力を必要とする。シミュレーションが遅く、または予測不可能に実行される場合、ワークステーション自体に原因がある可能性がある。ロボティクスプロジェクト開始前のシステムベンチマークはハードウェア制限を早期に特定し、エンジニアにテストのための信頼性の高い基盤を与える。

ベンチマークとは、プロセッサ、グラフィックスカード、メモリ、ストレージなどの主要コンポーネントをテストすることによって、要求の高いワークロード下でワークステーションがどのように実行されるかを測定することである。目標は、ボトルネックが開発に支障をきたす前に特定しやすくするパフォーマンスベースラインを確立することである。この原則はオペレーティングシステムに関係なく、開発がmacOS、Windows、またはLinux上で実行されるかどうかにかかわらず適用される。ベースラインが確立されたら、低速化がソフトウェアの変更に起因するのか、それともハードウェアの制限に起因するのかを判断しやすくなる。

効果的にベンチマークするには、まず実際のロボティクス開発中に占めるワークステーションの状態を準備する：開発中に実行されないアプリを閉じ、ラップトップを電源に接続し、通常のパフォーマンスプロファイルを選択し、システム構成を記録する。専用パフォーマンスベンチマーク環境ツールを使用して、CPU、GPU、メモリ、ストレージを個別に合成テストで評価する。しかし、合成テストだけは最終的な判断ではない。実際に実行するソフトウェアとプロジェクトタイプでワークステーションをテストする必要がある。RoboDK、KUKA.Sim、Visual Components、DELMIA、ABB RobotStudio、Siemens Process Simulateなどのシミュレータで代表的なモデルを読み込む。これらはすべて、ロボット動作、製造セル、衝突検出、経路、センサ、および配備前のその他の実際の条件をモデル化する。シミュレーション速度とフレームレート、CPU及びGPU使用率、メモリ消費量、プロジェクト及びアセットの読み込み時間、温度とクロック速度、延長実行時のパフォーマンスを監視する。各テストを複数回実行する。1回の異常に高い、または低い結果が通常のパフォーマンスを反映していない可能性があるため、各テストで同一の設定を保ちながら結果を記録する。

重要な洞察は、最も低いパフォーマンスのコンポーネントが全体的な経験を決定する可能性があるということである。プロセッサがすでに全容量にあるか、システムが定期的にメモリ不足になっている場合、高速なグラフィックスカードを追加しても低速化は排除されない。ベンチマーク結果は実際の意思決定を導くときにのみ有用である。単一のスコアに焦点を当てることではなく、システムが過度なリソース使用なしに典型的なロボティクスシミュレーションを一貫して実行できるかどうかを評価することが重要である。このベースラインは将来のパフォーマンスベンチマークの際に非常に価値があり、ソフトウェア更新、プロジェクト拡張、またはハードウェアアップグレード後の変化を特定しやすくなる。

ロボティクスシミュレーションは、複雑な物理計算、3Dレンダリング、AI駆動の知覚がワークステーションに与えるストレスが、最終的に配備される物理システムに似ているため、かなりの計算リソースを必要とする。開発に時間を投資する前に、エンジニアはハードウェアがその負荷を支えられるかどうかを理解する必要がある。システムの最も低いパフォーマンスのコンポーネントが全体的なパフォーマンスを決定するためである。例えば、プロセッサがすでに全容量で動作している場合やメモリが枯渇している場合、高速なグラフィックスカードであっても低速化を排除することはできない。

ベンチマーキングは、将来のすべての変更を測定できるベースラインを確立する。専用ベンチマーク環境ツールと、RoboDKやABB RobotStudioなどのプラットフォームからの実際のシミュレーションソフトウェアの両方を使用して、作業開始前に負荷下でワークステーションをテストすることで、エンジニアはシステムが提供できることを明確に把握できる。そのベースラインが存在すれば、ソフトウェア更新やプロジェクト拡張後の劣化をハードウェア問題と推測するのではなく、実際の原因に遡ることができる。このプロセスはオペレーティングシステム全体に等しく適用される：macOS、Windows、Linuxシステムはすべて同じテスト規律の恩恵を受ける。

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