HFSS即高频率结构模拟器，是首个面向市场的三维电磁分析工具，该软件由Ansoft公司于1990年完成首个版本的推出。
二零零八年，Ansys企业并购了Ansoft公司，并持续对HFSS等电子及电磁仿真项目进行研制kaiyun全站网页版登录，旨在应对工业构造中机械学科同电气学科不断交织的挑战。
HFSS如今已是天线、射频RF或微波器件、高速互连线路、滤波装置、连接端口、集成电路封装、电路板布局工程师不可或缺的软件。全球各地的技术人员借助Ansys HFSS软件，对通信系统、高级驾驶辅助系统（ADAS）、航天器及物联网（IoT）产品中的高频高速电子部件进行设计。
HFSS是一款基于麦克斯韦理论的数值仿真计算软件，要掌握它的特性，需要借助计算机技术，才能有效提高仿真效率，我们今天简单探讨一下。
01
扩展性低
大内存单机是首选
在蓝箭航天实例里讲过，各类CAE软件，对基础资源的匹配需求并不相同。
对于求解计算：
这种算法方式，跟直接计算方法对比，结果更准确些。不过它的通用性不太好，特别是在好些台机器上同时使用时，速度提升并不明显，比较适合在拥有众多处理器和大容量存储空间的设备上执行，通常对存储空间和读写速度的依赖性较强。
这种算法是公开的，其准确度不如隐藏的算法，不过它的分布式处理能力更强，特别是在多台设备上运行时，能够实现较好的线性加速效果，因此它很适合进行多台计算机的联合运算，对硬件设备没有特殊限制，通常对存储空间和读写速度的依赖程度不高。
各类CAE应用场景的可拓展性大致如次图所示，自上至下逐步增强：
HFSS是计算电磁学领域的一个突出范例，它被放置在表格的最顶端，这表明它的扩展能力有限，因此更适合配置强大且具备高输入输出的单机系统，其性能表现越强越理想。
这是由于两方面原因造成的：
1. 网络通信开销大
2. 内存要求高
在Fluent和LS-DYNA的实践过程中，我们曾指出过通信成本的问题，当计算节点的数量不断增长时，这两个软件会出现显著的节点间数据传输负担，从而引发信息传递的延迟现象。
HFSS同样如此，对网络性能要求很高。当CPU核心数目不断上升，带宽方面的优势会超过核心利用率。换言之，增加机器配置不如提升网络传输速率。
内存使用情况，与算法设计、结果准确度密切相关，很大程度上是权衡了功能实现与成本投入的结果。
HFSS对内存占用非常庞大。根据我们观察到的有限情况，不同任务实际运行时CPU核心数量与内存比例在1:5到1:23之间，差别非常悬殊。单个任务往往需要几百GB的内存，配备这样大内存的计算机在整个行业内都十分罕见。
鉴于前述两种应用情境，网络传输必须高效，内存容量须充足，因此配备大内存的单台计算机是最佳解决方案。
我们全新推出的FCC-E专有D区配置水平如下：
四大特点：
1. 专供超大内存裸金属机器；
2. 全新三/四代机器，性价比极高；
3. 三个月起租，短期/长期租赁皆可；
4. 可动态拓展至通用C区。
内存容量极为可观的服务器，单台可配置高达四千吉字节存储空间，核心数量最多可达一百九十二个，能够充分应对HFSS软件的运算要求。
单机多核心，带宽不是问题。
内存足够大，无需工程师向精度与算法做妥协。
而且，资源足够，价格感人，还不用长期持有。
详情戳：专有D区震撼上市，高性价比的稀缺大机型谁不爱？
02
要是没有大单机或者一台不够呢？
那就搞集群！
先前，倘若公司不购置价格高昂的巨型设备，工程师们就需对复杂且庞大的设计进行“分解重组”，把几何构造划分成好几个部分，等后期再整合各项成果，因为忽略了对所有电磁相互作用的考量，这种做法极易产生偏差。
或者，工程师直接简化模型降低精度，以减少计算量。
当前，情形有所变化，HFSS在HPC高性能计算领域投入了大量精力。
通过不断对算法进行深化和完善，我们研发了专门适配多核计算设备的数值计算工具和优化方案，以此提升整体性能表现
方法二：借助HFSS同调度系统的结合，能够把众多设备汇集成群体，用以处理复杂规模课题，不再受限于单个设备的性能参数，只要网络传输能力达标即可。
这两种技术，工程师借助HFSS可以求解规模更宏大、结构更繁复的模型，同时不会牺牲精确度。
我们擅长的是方法二。
对研发工程师来说，使用集群有两大好处：
一、提高了单人使用上限
我们通过整合分散的岛屿式独立系统，构建出一个整体的计算能力集合，这实质上形成了一个共享的运算环境。从某种角度理解，这种集合体可以当作一台巨型机器来运用，集合中的每一台独立设备通常被称为一个单元，这些单元通过协同工作来处理用户的请求。
用户将一个集群当作一台大型计算机来运用时，单个用户的资源限制不再是一台机器的界限，而是变成了整个资源库的约束。
因此开yun体育app官网网页登录入口，HFSS对资源的需求极高，现在不再依赖单台设备，而是通过这个资源集合来统一提供支持。
用户能够将HFSS任务分配到多个计算节点去处理，还可以在集群里区分不同的仿真流程队列，并且配置不同的资源队列，从而让多个CAE设计工作同时开展。
简单来说，一个任务能够分配给多台机器处理云开·全站体育app登录，多个任务可以并行执行，面对复杂任务也不必担忧单台机器的处理能力瓶颈。
二、提高了团队协作水平
独立操作时彼此互不配合，缺少统筹规划，由此产生的联络障碍和资源浪费，实际上相当可观。
不同工作可能会产生资源冲突，造成相互影响。例如，若两个HFSS工作同时在一台设备上执行，有可能触发内存警报。
而集群模式下：
我们按照各个业务部门职责划分，在集群中分配各自独立的区域，既能让不同部门的研发人员共享同一个集群资源，维持各自的使用方式，又能确保彼此不受影响。
例如浙桂半导体进行研发时设置有四个专门团队，其中元组的Sentaurus系统是资源需求极高的，常常该系统的任务一旦启动，其他团队就无法使用剩余资源。采用集群架构的独立区域配置能够有效处理这类情况，详情请参考文章：【实例】浙桂半导体如何让年轻力量成为主导，在竞争中领先一步
此外，在构建了整体一致的操作准则之后，我们倡导项目资料与成员信息的集中处理及访问权限管理，各个业务单元能够依据成员的授权级别，互通使用运算能力、存储空间及各类软件工具，从而全面提升团队的协作成效与作业效能。
对于公司或团队的管理人员以及IT技术人员而言，集群的价值更为显著，这一点不仅研发人员能够体会到，而且他们从中获得的益处也更为丰富。
此处无需赘述，可参见：从“各自为战”到“并肩作战”，团队怎样成为项目推进、技术实施与决策者的理想协作方？
03
绝配！
自适应网格剖分&Auto-Scale
一半时间画网格，一半时间等仿真结果。
这恐怕是很多CAE工程师的日常。
HFSS运用自适应网络剖分方法，先自动生成几何结构与边界条件网格，再依据电场梯度实施自适应网格细化与剖分，经过多次迭代，便能得到符合精度标准的结果，此技术能减少求解所需的网格数量，显著降低电磁场仿真的复杂程度。
HFSS的自动网格划分流程：首先创建基础网格，接着逐步加密并细化，反复进行，直至达到稳定状态。
整个过程完全自动化，无需人为干预。
这对众多电磁场模拟专家而言，是个极为有利的消息，通过削减任务量，也简化了软件的操作复杂度，使得研究人员能将全部精力投入到怎样获取理想的模拟成效上。
接下来，让我们换一个视角来看这个问题。
HFSS能够将全部自适应网格剖分环节分解为多个步骤，并借助调度器逐一执行，我们的调度器Fsched所含的Auto-Scale特性，与此流程极为契合。
最佳效果是分为三步：
第一步：初始网格生成，核数与内存需求很低；
第二步：网格自适应剖分，适度的核数与大量内存需求；
第三步：频率扫描，核数与内存需求高。
三个阶段需要的资源量差别很大。
同时，由于这一过程是自动的，很难提前预估内存需求。
用户要注意，预留的空隙过大，或许会形成资产闲置，空隙过窄，作业或许会遭遇挫折。
我们的Auto-Scale功能能依据HFSS任务各个阶段的具体需要，灵活调配云端资源，以少量资源来启动网格构建，再以较多资源执行频率检测这一环节，等作业结束后便会自动释放。
根据任务需要，为每个环节配置恰当的资源，确保与工作要求高度契合，有助于提高工作完成度，同时避免资源闲置。
其他使用情境请点：Auto-Scale这根神奇工具怎样显著增强Virtuoso模拟速度？
04
GPU
一个可能的选择
自ANSYS HFSS 17.2版本起，该软件正式提供了对图形处理器加速功能的直接支持。
一般来说，GPU可以加速可视化和后处理过程，提高工作效率。
决定是否借助GPU来提升求解器效率，关键在于算法本身是否适配这种加速方式。
最新发布的ANSYS 2024 R1使用说明中提到，运用图形处理器提升性能主要涉及三个方面：
1. 频域求解器
2. 时域求解器
3. SBR+求解器
使用GPU加速必须申请HPC License, ANSYS Electronics HPC高性能选项模块能够同时运用CPU加速和GPU加速, 一个HPC Pack可以激活一块GPU加速卡或者八个CPU核心。
通过分析设备费用和计算能力，业内多数人觉得运用图形处理器执行HFSS不太划算。
实证小结
网络传输和内存消耗都非常大，通常情况下，若要运用HFSS执行三维电磁计算，应优先选择配置高内存的单台计算机。
在内存容量有限或单台计算机无法满足需求时，借助将HFSS同调度系统相结合的方式，让多台设备协同工作构建成群体，可以用来处理规模庞大的课题，从而使用户能够分析出尺寸更宏大且构造更为错综的方案。
自适应网格剖分方法借助fastone研发平台的Auto-Scale特性，能够提高工作完成率，同时降低资源消耗。
本次CAE实证系列Vol.14就到这里了。
下一期，我们聊Abaqus。
fastone研发平台在众多CAE应用中的具体运作情况，请通过下列应用项目名称进行查阅。
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