HFSS（High Frequency Structure Simulator）是世界上第一款商業(yè)化的3D電磁仿真軟件。
由Ansoft公司在1990年開發(fā)并發(fā)布第一個版本。
2008年，Ansys收購了Ansoft，繼續(xù)開發(fā)HFSS等電子與電磁仿真產(chǎn)品，目標(biāo)是解決整個工業(yè)體系中機械與電氣領(lǐng)域的持續(xù)融合問題。
現(xiàn)在的HFSS，已經(jīng)成為天線、射頻RF或微波組件、高速互連、濾波器、連接器、IC封裝、PCB設(shè)計者必不可少的工具。世界各地的工程師使用 Ansys HFSS 軟件來設(shè)計通信系統(tǒng)、高級駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS)、衛(wèi)星和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 產(chǎn)品中的高頻高速電子設(shè)備。
HFSS作為一款以麥克斯韋理論為基礎(chǔ)的數(shù)值仿真計算工具，如何摸準(zhǔn)TA的特性，借助計算機技術(shù)有效提升仿真效率，我們今天淺聊一下。
01
擴展性低
大內(nèi)存單機是首選
我們在藍(lán)箭航天案例中提到過，不同的CAE應(yīng)用，對于底層資源的適配要求是不一樣的。
對于求解計算：
隱式算法，相對顯式算法來說，精度相對高。但可擴展性不是很好，即在多臺機器上的線性加速比并不好，適合在多核大內(nèi)存機器上運行，一般對內(nèi)存、IO要求比較高。
顯式算法，精度相比隱式算法低，但可擴展性更好，即在多臺機器上的線性加速比相對較好，適合于多節(jié)點并行計算，對機器無特殊要求，一般對內(nèi)存、IO要求相對較低。
不同CAE業(yè)務(wù)場景的擴展性排序大抵如下圖所示，從上往下逐步提高：
HFSS作為計算電磁學(xué)的典型應(yīng)用，在整個表的最上層，這代表其可擴展性低，適合高配、高IO的單機，性能越高越好。
這是由于兩方面原因造成的：
1. 網(wǎng)絡(luò)通信開銷大
2. 內(nèi)存要求高
關(guān)于通信開銷，我們在Fluent實證和LS-DYNA實證中都提到過，隨著計算節(jié)點規(guī)模的增加，這兩個應(yīng)用有著很明顯的節(jié)點之間數(shù)據(jù)交換造成的通信開銷，造成信息延時。
HFSS也是這樣，對網(wǎng)絡(luò)要求極高。隨著CPU核心數(shù)量的增加，帶寬優(yōu)勢超過了核心效率。也就是說，堆機器不如堆網(wǎng)絡(luò)帶寬。
而在內(nèi)存上的要求，跟算法、精確度十分相關(guān)，很大程度上取決于對需求與價格的取舍。
整體來說，HFSS對內(nèi)存需求極高。根據(jù)我們的有限觀測，不同任務(wù)實際運行的CPU核數(shù)與內(nèi)存比從1:5到1:23，差異巨大。單個任務(wù)對內(nèi)存需求動輒幾百G，這類大內(nèi)存機器放在整個行業(yè)都屬于稀缺資源。
而結(jié)合以上這兩種需求場景，網(wǎng)絡(luò)要求高，內(nèi)存需求大，單臺大內(nèi)存機器成為不二之選。
我們?nèi)峦瞥龅?strong>FCC-E專有D區(qū)配置水平如下：
四大特點：
1. 專供超大內(nèi)存裸金屬機器；
2. 全新三/四代機器，性價比極高；
3. 三個月起租，短期/長期租賃皆可；
4. 可動態(tài)拓展至通用C區(qū)。
超大內(nèi)存裸金屬機器，最大4T內(nèi)存，最高192核，完美滿足HFSS應(yīng)用需求。
單機多核心，帶寬不是問題。
內(nèi)存足夠大，無需工程師向精度與算法做妥協(xié)。
而且，資源足夠，價格感人，還不用長期持有。
詳情戳：專有D區(qū)震撼上市，高性價比的稀缺大機型誰不愛？
02
要是沒有大單機或者一臺不夠呢？
那就搞集群！
在過去，如果企業(yè)不購買成本極其高昂的大機器，工程師就不得不對規(guī)模和難度大的設(shè)計“拆分組合”處理，將幾何結(jié)構(gòu)分割成多個區(qū)域，到后期再合并結(jié)果。由于沒有考慮所有的電磁耦合，這種方法是極容易出錯的。
或者，工程師直接簡化模型降低精度，以減少計算量。
現(xiàn)在，情況不同了，HFSS在HPC高性能計算技術(shù)方面下了不少工夫。
方法一：在算法層面的持續(xù)優(yōu)化與改進，提供針對多核機器優(yōu)化的數(shù)值求解器與算法；
方法二：通過將HFSS與調(diào)度器集成，將多臺機器組成集群來求解大規(guī)模問題，不再受限于單臺機器的配置水平，滿足網(wǎng)絡(luò)帶寬要求就可以。
這兩種方法，工程師都能使用HFSS求解更大、更復(fù)雜的模型，而不會影響精度。
我們擅長的是方法二。
對研發(fā)工程師來說，使用集群有兩大好處：
一、提高了單人使用上限
我們把一臺臺獨立的單機集群化，也就是變成一個統(tǒng)一的計算資源池。在某種意義上來說，集群可以被看作是一臺大的計算機，集群中的單個計算機通常叫做節(jié)點，由這些節(jié)點合作完成用戶任務(wù)。
當(dāng)用戶把一個集群當(dāng)一臺大計算機使用的時候，單個用戶的資源上限由原來一臺機器的上限，變成了這個資源池的整體上限。
所以，HFSS對資源的高要求，由原來的一臺機器變成由這個資源池來整體滿足。
用戶可以將HFSS任務(wù)調(diào)度分布在多個計算節(jié)點上執(zhí)行，也能通過在集群中劃分不同的仿真流程任務(wù)隊列及分配不同的資源隊列，并行執(zhí)行多個CAE設(shè)計流程。
說人話就是，一個任務(wù)可以拆分多機跑，多個任務(wù)可以同時跑，來了大任務(wù)也不用擔(dān)心被一臺機器的上限所限制。
二、提高了團隊協(xié)作水平
單機模式下大家都是各用各的，缺乏協(xié)作，也沒有統(tǒng)一管理，無形中造成的溝通成本和損耗，其實并不小。
各種不同任務(wù)之間可能會出現(xiàn)資源爭搶，互相干擾。比如，兩個HFSS任務(wù)同時在一臺機器上跑可能出現(xiàn)內(nèi)存告警。
而集群模式下：
我們根據(jù)不同業(yè)務(wù)團隊分工，為其在集群中劃分不同的獨立分區(qū)，這樣既保證了不同組的研發(fā)們能在同一個集群中工作，保留各自操作習(xí)慣，同時還互不干擾。
比如浙桂半導(dǎo)體的研發(fā)分為四個組，像元組的Sentaurus是搶資源大戶，往往他們的任務(wù)一上線，其他人就沒法用了。集群模式下的獨立分區(qū)可以很好地解決此類問題，戳這篇了解：【案例】95后占半壁江山的浙桂，如何在百家爭鳴中快人一步
同時，在建立起一套統(tǒng)一的使用規(guī)范基礎(chǔ)上，我們支持項目數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和權(quán)限控制，不同業(yè)務(wù)團隊之間可以根據(jù)不同用戶權(quán)限共享計算、存儲、軟件資源等，整體上提高了整個團隊的工作與協(xié)同效率。
當(dāng)然，除了研發(fā)工程師，對公司或團隊管理者和IT工程師來說，集群的好處就更多了。
這里不再展開，可以參考：從“單打獨斗”到“同舟共集”，集群如何成為項目研發(fā)、IT和老板的最佳拍檔？
03
絕配！
自適應(yīng)網(wǎng)格剖分&Auto-Scale
一半時間畫網(wǎng)格，一半時間等仿真結(jié)果。
這恐怕是很多CAE工程師的日常。
HFSS的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)剖分技術(shù)，是在幾何結(jié)構(gòu)和邊界條件網(wǎng)格自動生成的基礎(chǔ)上，根據(jù)電場梯度進行自適應(yīng)網(wǎng)格細(xì)化和剖分，經(jīng)過若干次迭代，給出滿足精度要求的結(jié)果。這一技術(shù)減少了求解所需的網(wǎng)格數(shù)量，大大降低了電磁場仿真的難度。
HFSS自適應(yīng)剖分過程：自動生成初始網(wǎng)格，網(wǎng)格加密細(xì)化迭代，直到收斂。
整個過程完全自動化，無需人為干預(yù)。
這對廣大電磁場仿真工程師來說是非常大的利好，在減少工作量的同時降低了軟件的使用難度，讓工程師們可以將注意力完全放在如何得到好的仿真結(jié)果上。
接下來，讓我們換一個視角來看這個問題。
HFSS支持將整個自適應(yīng)網(wǎng)格剖分過程通過調(diào)度器進行多步驟提交，我們的調(diào)度器Fsched提供的Auto-Scale功能與這個過程簡直是絕配。
最佳效果是分為三步：
第一步：初始網(wǎng)格生成，核數(shù)與內(nèi)存需求很低；
第二步：網(wǎng)格自適應(yīng)剖分，適度的核數(shù)與大量內(nèi)存需求；
第三步：頻率掃描，核數(shù)與內(nèi)存需求高。
三個階段需要的資源量差別很大。
同時，由于這一過程是自動的，很難提前預(yù)估內(nèi)存需求。
對用戶來說，如果留的緩沖空間比較大，可能造成資源浪費，留的空間小了，任務(wù)可能運行失敗。
我們的Auto-Scale功能可以根據(jù)HFSS任務(wù)在不同步驟的實際需求動態(tài)開啟云端資源，自動使用較少的資源啟動網(wǎng)格生成，而用較大的資源進行第三步頻率掃描，并在任務(wù)完成后自動關(guān)閉。
為每個步驟分配不同的資源量，最大程度匹配任務(wù)需求，提升任務(wù)成功率，減少資源浪費。
更多應(yīng)用場景可戳：Auto-Scale這支仙女棒如何大幅提升Virtuoso仿真效率？
04
GPU
一個可能的選擇
從ANSYS HFSS 17.2開始，HFSS開始明確支持GPU加速。
一般來說，GPU可以加速可視化和后處理過程，提高工作效率。
是否選擇使用GPU對求解器進行加速，主要還是取決于算法本身是否合適。
最新的ANSYS 2024 R1用戶手冊顯示GPU加速主要在以下三種場景：
1. 頻域求解器
2. 時域求解器
3. SBR+求解器
GPU加速需要占用HPC License，ANSYS Electronics HPC高性能選項模塊同時支持CPU加速和GPU加速，1個HPC Pack可以啟用1塊GPU加速卡或8個CPU內(nèi)核。
綜合對比硬件成本與運算效率，目前業(yè)界普遍認(rèn)為使用GPU跑HFSS性價比不高。
實證小結(jié)
1. 網(wǎng)絡(luò)通信和內(nèi)存要求雙高，一般來說，用HFSS跑3D電磁仿真首選大內(nèi)存單機
2. 沒有大內(nèi)存單機或者一臺不夠的情況下，通過把HFSS與調(diào)度器集成，將多臺機器組成集群來求解大規(guī)模問題，能幫助用戶求解更大、更復(fù)雜的模型；
3. 自適應(yīng)網(wǎng)格剖分技術(shù)結(jié)合fastone研發(fā)平臺的Auto-Scale功能可提升任務(wù)成功率，減少資源浪費。
本次CAE實證系列Vol.14就到這里了。
下一期，我們聊Abaqus。
關(guān)于fastone云平臺在各種CAE應(yīng)用上的表現(xiàn)，可以點擊以下應(yīng)用名稱查看：
Bladed │ Fluent │ LS-DYNA │ COMSOL
速石科技工業(yè)仿真行業(yè)白皮書，可以戳下方查看：
仿真宇宙|評測篇(上)|評測篇(下)
- END -
我們有個一站式工業(yè)研發(fā)平臺
CAE/CFD仿真設(shè)計全流程覆蓋
Auto-Scale自動按需開關(guān)所需資源
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1、你們支持哪些應(yīng)用/工具？
fastone工業(yè)軟件云平臺支持以下CAE/CFD應(yīng)用：
Abaqus、Actran、Adams、Ansoft、Autodesk、AUTODYN、Bladed、CFX、COMSOL、CST、DYTRAN、Feko、FloTHERM、Fluent、HFSS、HyperWorks、ICEMCFD、Icepack、Isight、LS-DYNA、MARC、Matlab、MaxWell、Mechanical、Multiphysics、Nastran、nCode DesignLife、Numeca、OptiStruct、Patran、PowerFLOW、Q3D、Radioos、Simcenter、SimManager、Simpack、StarCCM、SOLIDWORKS、TOSCA、UX UG、VASP、WRF等。
此外，平臺還支持下列EDA應(yīng)用：Innovus、Spectre、Genus、Dracula、Virtuoso、Ncsim、PowerSI、Xcelium、PT、DC、VCS、VC、FM、Verdi、OPC Proteus、Tmax2、HSPICE、Spyglass、Starrc、Calibre、Tessent、nmLVS、nmDRC、xACT、xL、xRC等。
還有這些AI框架：Pytorch、Mxnet、Tensorflow、Caffe2、Miniconda、Scikit Learn/OpenCV、Pylearn2、Keras等。
2、上述應(yīng)用/工具是否都可以直接使用？
常用的應(yīng)用/工具我們平臺都已經(jīng)做過適配，并且做過一些優(yōu)化。商用軟件因License授權(quán)不能直接使用，需要您BYOL（自帶License）。
3、跑Bladed，風(fēng)文件和任務(wù)文件的數(shù)據(jù)量非常大，云端傳輸很慢，怎么辦？
我們有專門的數(shù)據(jù)傳輸工具DM（Data Manager），支持全自動化數(shù)據(jù)上傳，可充分利用帶寬，幫助用戶快速上傳、下載海量數(shù)據(jù)。同時，利用fastone自主研發(fā)的分段上傳、高并發(fā)、斷點續(xù)傳等數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，優(yōu)化海量數(shù)據(jù)的傳輸效率。詳見《CAE云實證Vol.2：從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？》
4、那么大的數(shù)據(jù)，上傳或下載是否會有限制？
我們平臺不限制數(shù)據(jù)的上傳和下載大小，平臺接收數(shù)據(jù)不收費。
5、是否支持Fluent可視化的并行計算操作？
平臺支持Fluent在計算過程中的可視化監(jiān)視操作，支持此類可視化監(jiān)視的還包括CFX、StarCCM、Numeca、Matlab等軟件。
6、Fluent計算過程能否監(jiān)視求解狀態(tài)？
支持，通過平臺的任務(wù)管理中的日志可隨時查看，狀態(tài)實時刷新。
7、Fluent計算過程能否監(jiān)視求解殘差圖？
支持，在任務(wù)管理中可以顯示求解殘差圖。
8、用你們平臺跑Fluent操作麻煩嗎？
fastone平臺可通過任務(wù)方式調(diào)度大量計算資源進行并行計算，處理Fluent任務(wù)。
如果您習(xí)慣使用圖形化界面操作，我們也提供圖形桌面，您可通過Web瀏覽器啟動集群，跳轉(zhuǎn)到虛擬桌面，并可在該桌面直接操作Fluent應(yīng)用進行相應(yīng)設(shè)置以開啟云端Fluent任務(wù)。
9、試過Fluent上云，一開始跑得挺快，但核數(shù)加上去之后，提升的速度反而降下來了，是怎么回事？
像Fluent和LS-DYNA這些應(yīng)用，隨著核數(shù)逐漸增加，由于節(jié)點間通信開銷指數(shù)級上升，性能的提升會逐漸變緩。云端的網(wǎng)絡(luò)加強型實例可以有效解決這個問題。
詳請可查看《CAE云實證Vol.5：怎么把需要45天的突發(fā)性Fluent仿真計算縮短到4天之內(nèi)？》
《CAE云實證Vol.8：LS-DYNA求解效率深度測評│六種規(guī)模，本地VS云端5種不同硬件配置》
10、有時大半夜任務(wù)跑失敗了，第二天早上才發(fā)現(xiàn)，很浪費時間，是否有自動重復(fù)提交任務(wù)的功能？
放著機器通宵跑任務(wù)時總會幻想：第二天一早，任務(wù)已經(jīng)跑完了，完美。
現(xiàn)實是：任務(wù)才跑了10%。
任務(wù)出錯，進度條卡住，可能會有兩種情形：
第一種：每個任務(wù)之間獨立，彼此沒有關(guān)聯(lián)。
一般任務(wù)數(shù)量越多，失敗的任務(wù)數(shù)量大概率也會變多。
第二種：每個任務(wù)間有明確的先后處理順序，必須從A任務(wù)按序跑到Z。
假如到F任務(wù)就失敗了，整個任務(wù)就此停滯，涼涼。
自動檢查任務(wù)狀態(tài)并對失敗任務(wù)及時重復(fù)提交的功能，就是這種場景的克星，尤其是第二種，不然等待著你的，大概就是通宵，同時睜大你的雙眼了。
我們的任務(wù)監(jiān)控告警功能，還會時刻監(jiān)控任務(wù)狀態(tài)，通過IM及時通知用戶，任務(wù)出現(xiàn)異常或已經(jīng)完成。
舉一個其他行業(yè)出現(xiàn)過的特殊情況，Amber用GPU跑任務(wù)速度快，CPU較慢，但使用GPU計算時存在10%-15%的失敗概率。一旦任務(wù)失敗，需要調(diào)度CPU重新計算。
能否及時且自動地處理失敗任務(wù)，將極大影響運算周期。如果想了解我們怎么應(yīng)對的，請查看《155個GPU！多云場景下的Amber自由能計算》
11、是否支持前處理、后處理的可視化操作？
可以，我們通過VDI集群的方式提供前處理、后處理的可視化操作。
12、你們平臺是否支持耦合計算？
支持，通過集群方式可以支持。
13、你們平臺提供哪些編譯庫？
我們提供包括 GNU、Intel、PGI在內(nèi)的編譯庫。
14、你們平臺提供哪些并行計算框架庫？
包括 Intel MPI、OpenMPI、MPICH3、MVAPICH、MAVPICH2、OpenMM。
注：Intel 編譯器、Intel MPI、Intel MKL、Intel Vtune等為商業(yè)軟件。
15、你們平臺提供哪些GPU 庫？
我們支持 CUDA、OpenACC和OpenCL。
16、你們平臺提供哪些數(shù)學(xué)庫？
我們提供ACML、FFTW、OpenBLAS、MKL以及ScaLAPACK。
17、我們有些仿真軟件軟件在使用時需要GPU支持，你們平臺如何應(yīng)對？
云上有很多類型的GPU實例，比如NVIDIA Tesla A100/V100/T4等GPU卡。針對有GPU計算要求的任務(wù)和應(yīng)用，我們推薦使用GPU實例運行仿真軟件。
18、我們的仿真任務(wù)算完后，機器是不是會閑置造成資源的浪費？
建議使用我們平臺的任務(wù)模式進行仿真計算任務(wù)，任務(wù)結(jié)束后會自動保存結(jié)果數(shù)據(jù)，終止集群釋放資源，并郵件通知用戶任務(wù)計算完成。
19、你們是否提供Intel MPI支持？
平臺提供Intel MPI。
20、任務(wù)工作流并發(fā)數(shù)如何設(shè)置？
并發(fā)數(shù)設(shè)置需要綜合根據(jù)軟件特性與用戶實際需求，在小于開機核數(shù)的范圍內(nèi)進行設(shè)置。
21、現(xiàn)在公司里才幾臺機器，天天維護頭就很大了，云上這么多機器還不得把自己搞禿了？
云上的運行環(huán)境都是自動化配置的，不需要人工干預(yù)，用戶還可以通過平臺進行統(tǒng)一管理和監(jiān)控，方便易操作。
舉個例子，我們的Auto-Scale功能可以自動監(jiān)控用戶提交的任務(wù)數(shù)量和資源的需求，動態(tài)按需地開啟和關(guān)閉所需算力資源，在不夠的時候，還能根據(jù)不同的用戶策略，自動化調(diào)度本區(qū)域及其他區(qū)域的目標(biāo)類型或相似類型實例資源。所有操作都是自動化完成，無需用戶干預(yù)。
下圖就是開啟Auto-Scale功能后，用戶某項目一周之內(nèi)所調(diào)用云端計算資源的動態(tài)情況。
其中橙色曲線為OD實例的使用狀況，紅色曲線為SPOT的使用狀況。
Auto-Scale功能可以根據(jù)任務(wù)運算情況動態(tài)開啟云端資源，并在波峰過去后自動關(guān)閉，讓資源的使用隨著用戶的需求自動擴張及縮小，最大程度匹配任務(wù)需求。
22、云上存儲是你們自己的產(chǎn)品嗎？與公有云上的存儲有什么區(qū)別？
答: 云上存儲可使用fastone Managed ZFS on Cloud或云原生存儲方案，云原生存儲方案可選EBS、云原生NFS及對象存儲。
23、存儲怎么收費呢？
冷存儲和熱存儲的費用是不一樣的，我們會根據(jù)用戶的情況提供個性化的解決方案。
24、數(shù)據(jù)備份的頻率如何？最高可以達(dá)到多少？現(xiàn)有策略怎樣？
默認(rèn)每周六進行數(shù)據(jù)備份，也可以根據(jù)客戶需求按天或按小時備份。
25、使用平臺的工作人員比較多，能否對每個人設(shè)置使用資源的上限？
fastone平臺的權(quán)限和角色管理功能，支持管理員角色對每一個用戶進行相關(guān)權(quán)限設(shè)定，包括預(yù)算使用上限和CPU核數(shù)使用上限，從而在全局角度管控項目的資源消耗。該功能與智能預(yù)測配合使用，能夠從多個層面對預(yù)算和資源進行全方位規(guī)劃。
26、公司里還有些機器能用，你們支持混合云模式嗎？
支持。
可以將本地機器做成集群，也可以基于本地機器搭建混合云平臺。我們支持本地資源不足的時候，自動溢出到云上。
27、你們怎么實現(xiàn)混合云？
云資源和本地之間通過安全的數(shù)據(jù)通道連接，所有資源在fastone平臺統(tǒng)一管理，有統(tǒng)一視圖，并按需智能調(diào)度，不改變用戶的使用習(xí)慣。
28、公司里已經(jīng)有機器了，再增加一套云環(huán)境，IT管理上會不會變麻煩？通過我們可以在不增加負(fù)擔(dān)的情況下對接多云，減少IT管理壓力。我們的自動化管理平臺很容易上手，對提升研發(fā)效率和資源利用率都有很大幫助。
29、我們公司有海外研發(fā)部門，用你們平臺方便嗎？
我們的平臺支持全球部署，我們會全球的優(yōu)化組網(wǎng)，統(tǒng)一用戶管理，數(shù)據(jù)管理，優(yōu)化的遠(yuǎn)程接入方式，保持一致的用戶體驗。
30、云上云下的安全如何保障？
安全是一個立體的概念，包括系統(tǒng)安全、應(yīng)用安全、流程安全、數(shù)據(jù)安全等很多方面。
云的基礎(chǔ)架構(gòu)和傳統(tǒng)IT架構(gòu)在安全方面并沒有本質(zhì)上的區(qū)別，依然是利用計算節(jié)點和存儲資源。很多人覺得這兩者之間存在差異，我們認(rèn)為這取決于個人的認(rèn)知。本地的安全措施在云上都可以實現(xiàn)，同時云廠商本身還提供更強大的安全保障。
31、數(shù)據(jù)安全如何實現(xiàn)？
數(shù)據(jù)全部通過安全協(xié)議傳輸，并支持RBAC的數(shù)據(jù)訪問認(rèn)證鑒權(quán)。同時，我們還支持?jǐn)?shù)據(jù)加密存儲，算法可自定義。
32、你們有哪些落地實踐？
工業(yè)制造CAE跟云的結(jié)合，在全球幾乎已經(jīng)是主流，所以它的單獨占比也相當(dāng)高。而且現(xiàn)在國內(nèi)CAE廠商，天然就是擁抱云的，甚至是云的推動者。
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歡迎查看3個落地案例與2個針對不同規(guī)模IC設(shè)計公司的解決方案：
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- END -
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