電磁仿真技術(shù)是一種基于計(jì)算機(jī)模擬的手段，用于分析和預(yù)測(cè)電磁場(chǎng)的分布、電磁波的傳播特性以及電磁場(chǎng)與物質(zhì)之間的相互作用。該技術(shù)能夠在較短的時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的電磁場(chǎng)計(jì)算，顯著提升研究和開發(fā)的效率。通過(guò)電磁仿真，研究者能夠深入理解電磁現(xiàn)象，為電磁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。鑒于電磁技術(shù)在現(xiàn)代科技中的廣泛應(yīng)用，電磁仿真已成為電磁系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化中不可或缺的工具。

然而，在處理大規(guī)模電磁問(wèn)題時(shí)，這不僅要求我們選擇一個(gè)適用于大規(guī)模問(wèn)題求解的算法，還必須具備處理復(fù)雜問(wèn)題的精確計(jì)算能力。在這種情況下，我們面臨的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要包括：?jiǎn)我坏碾姶潘惴o(wú)法解決電大尺寸與復(fù)雜細(xì)節(jié)并存的問(wèn)題; 龐大且復(fù)雜的幾何細(xì)節(jié)使得傳統(tǒng)的網(wǎng)格剖分技術(shù)難以應(yīng)對(duì); 大規(guī)模問(wèn)題的求解需要高效的并行技術(shù)與匹配的計(jì)算能力。

PhySim Mulan系列仿真軟件中的ACEM，擁有有限元算法FEM、FDTD時(shí)域算法等混合求解算法，以及新型高效的網(wǎng)格剖分iMESH技術(shù)，開發(fā)了兩種HPC模式用于加速計(jì)算，以應(yīng)對(duì)大規(guī)模電磁問(wèn)題的加速方案。 單機(jī)HPC：即將完整任務(wù)拆分成多個(gè)子任務(wù)，派分至同一臺(tái)機(jī)器中并行計(jì)算，適用于核數(shù)較多的服務(wù)器; 多機(jī)HPC：與單機(jī)HPC類似，但卻是將子任務(wù)派分至不同的機(jī)器中進(jìn)行并行計(jì)算，適用于需要使用更多資源來(lái)加速大尺寸模型求解的場(chǎng)景。

案例演示1：

本圖表展示了在相同案例(CASE)、配置和資源條件下，普通模式與單機(jī)HPC模式的效率對(duì)比： 在同樣是60core的資源下，普通模式耗時(shí)5.68小時(shí)， 而單機(jī)HPC拆分成了3個(gè)子任務(wù)，總資源同樣為60core，耗時(shí)僅為3.28小時(shí) 即：?jiǎn)螜C(jī)PHC模式相比普通模式，在同資源情況下效率可提升約73%

案例演示2：

本圖表展示了在相同案例(CASE)、配置和資源條件下，普通模式與多機(jī)高性能計(jì)算(HPC)模式的效率對(duì)比。需要注意的是，HPC模式的并行效率受到數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間、服務(wù)器響應(yīng)延遲、內(nèi)核間運(yùn)算差異以及不同機(jī)器間運(yùn)算效率不一致等多種因素的影響，因此其效率無(wú)法實(shí)現(xiàn)100%： 在單個(gè)任務(wù)僅20core的資源下，普通模式需耗時(shí)8.13小時(shí); 而多機(jī)HPC拆分成了9個(gè)子任務(wù)，單個(gè)子任務(wù)20core，總資源占用為180core，耗時(shí)僅為1.28小時(shí) 即：多機(jī)HPC效率相比普通模式效率可提升約6.3倍;(多機(jī)HPC可以調(diào)用更多機(jī)器的資源用于加速仿真求解)

綜合評(píng)估：HPC并行任務(wù)數(shù)量翻倍，效率提升約在70%~95%之間。

然而，HPC并不是技術(shù)的頂點(diǎn)。隨著深度學(xué)習(xí)及其他人工智能技術(shù)的飛速進(jìn)步，對(duì)計(jì)算資源的需求持續(xù)攀升。圖形處理單元(GPU)在人工智能計(jì)算能力的增強(qiáng)中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。相比于HPC并行計(jì)算，GPU并行處理能力強(qiáng)、計(jì)算效率高、成本效益高、能耗較低，并且GPU在圖形處理、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有較好的應(yīng)用表現(xiàn)，能夠加速這些領(lǐng)域的計(jì)算任務(wù)。

GPU的并行計(jì)算架構(gòu)使其能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而加速了訓(xùn)練和推理過(guò)程。GPU憑借其高效的并行計(jì)算性能，已成為訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的首選硬件平臺(tái)。除了傳統(tǒng)的圖形處理單元，現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)加速器(例如NVIDIA的Tensor Cores和Google的TPU)也在持續(xù)發(fā)展，進(jìn)一步推動(dòng)了人工智能計(jì)算能力的提升。

ACEM軟件除了HPC加速計(jì)算模式，另有一套GPU加速技術(shù)，充分發(fā)揮GPU顯卡中眾多流處理器的并行計(jì)算潛力，從而加速了仿真問(wèn)題的求解進(jìn)程。加速效率與CUDA核心的數(shù)量呈正比關(guān)系，該技術(shù)兼容包括GPU加速卡、專業(yè)圖形顯卡以及桌面游戲顯卡在內(nèi)的多種硬件平臺(tái)。

此外，ACEM技術(shù)支持HPC和GPU并行計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的計(jì)算能力和更迅捷的處理速度。通過(guò)融合HPC與GPU并行計(jì)算，能夠充分利用GPU的并行處理優(yōu)勢(shì)，加速HPC應(yīng)用程序的運(yùn)行。GPU能夠同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)算任務(wù)，顯著提升計(jì)算效率和性能。在高性能計(jì)算領(lǐng)域，GPU常用于加速科學(xué)計(jì)算、模擬、數(shù)據(jù)分析等任務(wù)，有效縮短計(jì)算時(shí)間并提升計(jì)算精度。

采用GPU進(jìn)行并行計(jì)算亦可減少能源消耗和成本，因?yàn)橄噍^于傳統(tǒng)的CPU集群，GPU集群在執(zhí)行相同計(jì)算任務(wù)時(shí)往往展現(xiàn)出更高的能效比。因此，結(jié)合HPC與GPU并行計(jì)算，能夠?qū)崿F(xiàn)更為高效、快速的計(jì)算過(guò)程，為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及其他領(lǐng)域的計(jì)算需求提供更優(yōu)質(zhì)的支撐。

PCB案例GPU加速對(duì)比：

封裝案例的GPU加速對(duì)比:

顯而易見，將HPC和GPU并行計(jì)算技術(shù)集成到電磁仿真軟件ACEM中，能夠顯著增強(qiáng)其處理大規(guī)模電磁問(wèn)題的能力。借助GPU的并行處理能力，ACEM軟件能夠更迅速地執(zhí)行復(fù)雜的電磁場(chǎng)計(jì)算與模擬任務(wù)，加快求解進(jìn)程并提升計(jì)算效率。

寫在最后

HPC與GPU加速技術(shù)的融合，為ACEM軟件在處理大規(guī)模電磁問(wèn)題時(shí)提供了更為強(qiáng)大的計(jì)算能力與加速處理速度。該技術(shù)的應(yīng)用使得ACEM軟件在電磁場(chǎng)的數(shù)值計(jì)算、分析及優(yōu)化任務(wù)中能夠?qū)崿F(xiàn)更為迅速的完成，進(jìn)而為用戶提供更為高效和精確的仿真結(jié)果。這對(duì)于電磁兼容性分析、天線設(shè)計(jì)、電磁波傳播等領(lǐng)域的工程師和研究人員而言，具有顯著的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義。