전산유체역학에 수퍼컴퓨터가 필수이긴 하지만 요즘은 수퍼컴퓨터도 아마존 클라우드 컴퓨팅으로  빌릴 수 있습니다. 물론 이용료가 비싸지만 월간 이용시간이나 기간이 길지 않다면 클라우드가 경제적일 수도 있습니다.  IBM 도 비슷한 장사를 하고요. 수퍼컴퓨터는 워낙 비싼 물건이고 인력이나 관리 운영비용도 만만찮으니 경험없는 기업에는 처음부터 구입은 추천하지 않습니다. 본전을 뽑으려면 가동률이 중요하므로 일단 클라우드로 이용하다가 인력 양성도 되고 매달 이용료가 차라리 사는게 낫겠다 싶을 때 구입하면 됩니다. 학교에서도 연구실에서 빌려서 하는데 많습니다.

방산분야는 보안 때문에 퍼블릭 클라우드 서비스를 사용하기가 어렵습니다.
또 클라우드 서비스로 100만코어 정도를 수 개월간 풀타임으로 무정지로 돌아가도록 돈 주고 쓰는 경우도 없죠.
(가성비는 차치하더라도 그게 가능한 서비스가 존재하는지 궁금하네요.)
제트엔진 해석이라는게...  수억~십수억개 이상의 노드를 수만~십만분의 일초 단위로 쪼개서 수천~수만번 돌려야 됩니다.  그리고 최적화 과정에서는 그걸 반복적으로 조건 바꿔서 계속 돌려야 하기 때문에 엄청난 계산량과 저장공간이 요구됩니다.
최대한 엄밀한 조건과 방정식을 개발하여 난류 영역 내부에서의 와류 거동까지 가급적 정확하게 들여다봐야 하거든요.
그런식으로 데이타를 쌓아가는거죠.

물론 이런 익스트림한 경우 말고
그냥 일반적인 산업분야에서의 해석 수준 - CPU코어 수백~수천개 정도 수준이라면 클라우드 서비스를 이용하는 경우가 종종 있습니다.  국내 기업들의 경우라면 5년쯤 전부터 이런식으로 시도하는 업체들이 나오더군요.  이런 수준의 해석은 그냥 Ansys 같은 일반 범용 해석 코드를 돈 주고 사서 씁니다.

초보로서 항상 궁금했던 것인데, 라이센서 측의 지재권, 코어 diameter에 상관없이 독자설계 능력은 된다는 말씀인가요?
예를 들면 1,200mm diameter 등.

사실이라면, 상상해왔던 수준 이상이군요.

네, 재료나 해석용 컴퓨팅 등 동원되는 자원의 문제가 아니고
순수하게 이론적인 부분이라면 전혀 문제가 안된다고 생각이 됩니다.
GE라고 해서 어디 진짜 외계인의 4차원 기술을 쓰는 건 아니고 모두가 다 아는 물리학 범주 안에 있으니까요.

정말 좋은 정보 감사합니다.
여태의 상상이 희토류 소재와 카본섬유 그리고 유체 만 생각했지만,
우리의 수준이 그것을 넘어서 좋습니다.

차라리 이론적인 면이 모자란 것이 더 나을지도 모릅니다.
이건 더 익히면 되는거니까요.

하지만 위에서 말하는 슈퍼컴퓨팅 자원 부족은 답이 잘 안 보인다는 것이 문제.
예산 확보 가능하겠냐는 문제가 있죠.