工業仿真軟件大佬Ansys又出報告了。
主題是研究高性能計算在工程仿真中的應用情況。

調研委托Peerless Research Group進行，包括仿真研發和設計工程師、工程經理、IT經理和高管，一共747人。 

老規矩，先看幾個重要結論——

縮短設計周期是一半以上用戶在工作中面臨的最大挑戰；

超過五分之一的人表示，他們最重要、最頻繁的仿真必須通宵運行至少9至48個小時以上（2014年為近四分之一）；

由于周轉時間的限制，大約三分之一的人降低了幾乎所有模型的大小或精確度；

使用云資源的人越來越多。超過四分之一的受訪者表示，使用云解決方案可以減少模擬的周轉時間限制，高于2014年的12％；

企業已經從以工作站為中心的工作流轉變為利用部門集群、云資源、移動設備和傳統工作站的混合；

有18％的受訪者正在使用云進行工程仿真，另有18％的人計劃在未來12個月內使用云；

使用128個以上CPU核計算資源的用戶比例是6年前的3倍。

以下是我們節選并整理的報告原文，完整報告可以掃描二維碼聯系小F獲取。

1. 仿真工程師們的現狀如何？

1.1、如何縮短設計周期，這問題令人頭禿

報告指出工程師正在面臨越來越大的壓力，要求他們更快地完成更好的設計。
52%的人表示在工程設計中所面臨的最大業務挑戰是如何縮短設計周期，其次才是對質量和創新的要求。 

設計周期究竟冗長到了什么地步？

報告顯示，21％的工程師經常有需要連續通宵執行9至48個小時以上的仿真任務。
在中型公司（100-999人）這一比例甚至達到了25%。

 如何才能把需要數天的超大規模仿真任務壓縮到短短幾小時之內：《從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？》

1.2、使用多核資源運算仿真任務的用戶比例大幅增長

為了完成這些“超長待機”的仿真任務，工程師必須要獲取大量的計算資源。
在2014年的報告中，只有10％的人使用超過32個以上的內核，僅僅3％的受訪者使用了128個以上的內核。

如今，使用多核資源運算仿真任務的用戶比例大幅增長。有44％的用戶使用了12個以上的內核并行處理其最大的仿真應用程序，18％的用戶使用的內核數量超過36個，9％的人使用超過132個內核。
預計今后使用更多內核的用戶比例將繼續增長。25％的受訪者希望在未來的12個月內能夠使用36個以上的內核來運行仿真任務，13％的受訪者則希望擁有132核以上的仿真資源。 

1.3、誰都別動我的仿真預算 

2020年，世界上絕大多數的主要經濟體都出現了一定程度的經濟下行，許多企業也在精打細算過日子，不少項目甚至被整個砍掉。

但當被問未來仿真解決方案的預算會增加還是減少時，31％的人表示在未來12個月會增加更多的預算，35％的人表示保持不變，只有9％的人會減少預算。

“這凸顯了HPC資源在工程仿真方面的重要性，” Ansys戰略合作伙伴關系總監Wim Slagter說，“盡管全球范圍內的新冠大流行引發了經濟動蕩，但只有9％的受訪者表示將減少使用HPC仿真預算。顯然，很多工程組織都看到了這項技術在提升生產率方面的價值。”

2. 是什么在讓工程師們抓狂？

在整個設計周期中更高頻地運行仿真的能力是一項至關重要的競爭優勢。
更快，更高頻，更準確的仿真可以加快產品上市時間，并帶來更好的產品。但是，受現有資源的限制，許多公司無法充分利用仿真的潛力。 

2.1、缺乏計算資源導致仿真細節受限 

當前工程仿真的主要矛盾已經轉化為工程師日益增長的算力需求同企業落后的計算資源之間的矛盾。計算資源的限制導致許多工程師無法充分發揮仿真應用的潛力。

在各種規模的企業中，缺乏計算資源是常態。

33%的受訪者因為總是排不到資源而不得不對仿真模型的細節大小和數量進行限制，另有42%的受訪者有超過一半的概率會遇到這種糟心事，只有25%的受訪者表示幾乎不存在這種困擾。

2.2、仿真細節受限導致了低保真結果，結果可用性大幅下降

對仿真模型細節大小和數量的限制嚴重影響了結果的質量。
有20％的受訪者報告說他們總是因為仿真細節的大小和數量受限而導致低保真結果，52%的受訪者表示這種情況發生的概率超過一半。 

2.3、缺乏足夠IT專業能力支持 

新冠疫情的蔓延讓全球很多企業都迅速改變了工作模式和策略。

面對疫情的影響，51%的受訪者認為最需要優先解決的事情是提高IT運營效率，從而更好地利用硬件和軟件資源；48％的受訪者則認為需要優先考慮采用遠程協作和數據管理工具來應對新冠疫情帶來的變化。 

3. 是什么在阻礙仿真效率的提升？

47%的使用者認為公司設計團隊及IT支持團隊缺乏相應的能力，導致他們難以更大規模地使用仿真工具，提升仿真效率。

44％的受訪者表示他們缺乏能使用相應仿真技術的IT硬件和支持性基礎架構。
30％的人認為公司并不重視對仿真技術和數字原型的使用。 

6年來，典型的工業仿真計算場景已經從單個工作站這種單機模式逐漸演變為包含工作站、筆記本、集群和云端的復雜混合環境。

當被問及公司通常在什么環境下運行仿真應用時，有43％的受訪者表示他們僅在臺式工作站或筆記本上跑任務。
雖然這一數據相比2014年的63％有著顯著的下降，但從公司規模分析，IT能力更強的大公司比例為34%，而IT能力相對更弱的中小公司比例為50％。 

從單機到集群
從集群到云端，包括純云、混合云
再到多云、跨不同地域的協同管理
每一步對企業的傳統IT管理和運營工作都是重大挑戰。

在這個實證中，我們沒有給用戶增添任何新計算資源，僅通過IT層面的優化就讓用戶運算20000個VCS任務的效率提升了50倍：《EDA云實證Vol.7：揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事》

更重要的是，怎么才能減少仿真設計工程師的IT負擔，讓他們能專注于設計本身。
讓那些需要人工低效做的事，自動化高效處理。
把一堆需要寫的代碼，變成圖形化操作界面。
用筆記本也能跑大規模的任務。

fastone平臺讓用戶可以不改變使用習慣，自動化地完成工作：
直接通過圖形界面提交任務《怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？》
使用DM工具簡單高效進行數據傳輸《LS-DYNA求解效率深度測評│六種規模，本地VS云端5種不同硬件配置》

4. 繼續買買買新硬件和上云，怎么選？

 與6年前相比，升級和替換計算硬件仍然是提高仿真性能的最重要的策略之一。

將近一半（48％）的受訪者傾向于升級現有硬件，而43％的受訪者更喜歡直接購買新設備。
36%的受訪者希望公司能夠購買更多的許可證，這樣他們就可以用更多的計算資源來跑仿真任務。 

超過四分之一（28%）的受訪者表示會通過上云來提升仿真性能，這一比例在6年前只有12%，提升幅度最大。
上云已經成為加快仿真效率的一個重要解決方案。 

上云有哪些好處？

56%的受訪者認為是協同與監控能力。
53%的人認為云端短時間內能夠獲取計算資源的能力非常突出。

我們調度了十萬核CPU，幫助用戶將原本預估數年的超大型任務壓縮到了一天以內：《提速2920倍！用AutoDock Vina對接2800萬個分子》

關于fastone云平臺在其他應用上的表現，可以點擊以下應用名稱查看：HSPICE │ Bladed │ Vina │ OPC │ Fluent │ Amber │ VCS │ LS-DYNA

我們有個為應用定義的計算云平臺——

集成多種應用，大量任務多節點并行
應對短時間爆發性需求，連網即用
跑任務快，原來幾個月甚至幾年，現在只需幾小時
5分鐘快速上手，拖拉點選可視化界面，無需代碼
支持高級用戶直接在云端創建集群

掃碼免費試用，送200元體驗金，入股不虧~

- END -

更多電子書
歡迎掃碼關注小F（ID：imfastone）獲取

你也許想了解具體的落地場景：
LS-DYNA求解效率深度測評 │ 六種規模，本地VS云端5種不同硬件配置
揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事
155個GPU！多云場景下的Amber自由能計算
怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？
5000核大規模OPC上云，效率提升53倍
提速2920倍！用AutoDock Vina對接2800萬個分子
從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？
從30天到17小時，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？

關于為應用定義的云平臺：
2小時，賬單47萬！「Milkie Way公司破產未遂事件」復盤分析
高情商：人類世界模擬器是真的！低情商：你是假的……
【2021版】全球44家頂尖藥企AI輔助藥物研發行動白皮書
EDA云平臺49問
國內超算發展近40年，終于遇到了一個像樣的對手
幫助CXO解惑上云成本的迷思，看這篇就夠了
花費4小時5500美元，速石科技躋身全球超算TOP500