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2023仿真宇宙漫游指南——工業仿真從業者必讀

fastone — Fri, 02 Dec 2022 02:30:23 +0000

計算機輔助工程（CAE）技術，最開始是為航空航天和汽車開發的，到現在已經使用了50多年。幾乎所有行業都在使用CAE仿真分析。

跟芯片設計仿真之于半導體行業一樣，工業仿真本應是工業制造業的明珠，如今在國內卻有著非常尷尬的位置。

一邊很多工業界和學術界大拿大談數字孿生與智能制造、工業互聯網、工業軟件、人工智能之間的關系和未來發展前景；

另一邊，不少從業者甚至對CAE工業仿真軟件有哪些都沒有概念。更不用說怎么通過仿真驅動研發，推動業務發展，加快產品上市。

聽起來非常離譜，但現在就是這么個情況。（攤手

大家對仿真的態度，差別也大了去了。
有些人麻了，產業升級數字化轉型什么的關我什么事，你們玩你們的吧，我躺著也能賺；
有些人反手一個外包，雖然有時候也想讓仿真給比對比對實驗，但總之最后能給我個仿真數據報告就行了，產品設計可不敢指望；
有些人不見兔子不撒鷹，實驗花錢是一回事，但大家都信啊，仿真我就不知道效果了。。。上來就要錢搞項目，我怎么給？最近這種經濟形勢下，現金流是底線啊；

擴展閱讀：當仿真外包成為過氣網紅后…

還有一些人，希望借仿真提升產品研發設計能力，增強差異化競爭優勢，應對更高的市場要求。一顆顆蠢蠢欲動的心，卻只能嘆口氣：寶寶心里苦~
身在中小企業，咱家里實在沒有這個條件，既一下子拿不出那么多錢，也缺乏相應的技術人才；
大企業看起來風光無限，但事事要申請，動輒來個項目評估，畢竟大公司嘛，流程走起來，懂的都懂；
高校搞科研的老師們，看起來擁有一整個超算，然而——排隊能排到天長地久，而且資源一不小心還會被搶走，啊這……我頭發呢？

委屈，
但又莫得辦法。

只能自己默默把自己哄好了。

最近問過仿真工程師們一個問題：你覺得咱們啥時候能實現“仿真驅動研發”？
他們半真半假地回答：2025啊（有期待，但不多。。

來來來，這回換我們來哄你，哄不好不要錢。關于仿真有啥價值的大餅，我們畫過一回。

具體可查看《楊洋組織的“太空營救”中，那2小時到底發生了什么？》。大至宇宙膨脹，小至納米機器人，都是仿真的地盤。

我們的小目標——讓你或者你的仿真團隊：
既不用一次性付一大筆錢，又不用搞一大堆硬件；
原來一個IT可以管100臺機器，以后可以管10000臺；
既可以瞬間有一套現成的很多人能同時用的CAE仿真環境，又可以不用排隊；
可以搞到某些高配機器甚至一堆機器飛快跑完仿真任務，還不用改變現成的習慣；
不傷筋不動骨，既可以幫助老板們驗證仿真價值，提升仿真效率，又可以不再需要限制工程師仿真模型的大小和數量，不降低計算精度。

從此，不再有以下煩惱：

1、沒這個預算買服務器，周期還巨長
2、總是在排隊隊隊隊隊隊隊
3、動不動一個任務跑一個星期……
4、預計未來會有突發大需求，沒法滿足
5、如何快速搭建一整套CAE仿真環境
6、不想輕易動現金流
7、IT不懂CAE研發場景
8、emmm不想寫命令行……

往大了說，讓原本被高高掛起的仿真：
限制不再那么多，人人都可以隨時隨地仿真，中小企業也能有自由發揮空間；
門檻不再那么高，工程師只要專精于提升CAE專業能力就好，不需要從上到下什么都會；
落地不再那么難，不管是一個人還是一個團隊，一套仿真研發環境說啟動就啟動，即開即用。
讓仿真跟實驗并駕齊飛，相互支持，找到最具性價比的平衡。

聽起來也相當離譜……
這是真實存在的嗎？

我們有證據：

Fluent：快速獲取960核網絡加強型實例，有效解決Fluent任務并行計算節點間通信問題，成功將原本需要45天才能跑完的任務縮短到4天內完成。

LS-DYNA：快速精確匹配合適類型的云資源，并可有效進行資源的統一管理和監控，DM工具為用戶提供簡單有效的云端數據傳輸方案，無需改變本地使用習慣。

COMSOL：完美支持COMSOL基于不同用戶策略的多機和多人并行，混合云平臺在本地資源不足時可自動溢出到云端，同時提供獨占資源，絕不會被搶走。

這究竟是個什么東西？
名字千奇百怪，叫啥的都有，基本上可以用仿真云平臺或者仿真平臺來概括他們。但這家與那家之間，只能說：

不能說一模一樣，簡直就是毫不相同

乍一看，大概都長成差不多這樣——

更多的“靈魂”在這張圖里：

Get不到？
問題不大，看完白皮書就都明白啦。

大多數用戶很難深入探究每一種產品。

我們按照上面說的“乍一看”標準，調研了超過30款你可能想到/找到的各種解決方案/產品，綜合對比整理了一份包含了市面上幾乎所有類型仿真平臺的全方位對比白皮書（選擇真的太多了，相信我，你需要它），告訴你各種平臺啊云啊之間到底是個啥，有啥區別，方便你理清思路，做出最適合最正確的選擇，甚至可以直接給老板做報告。

即便你之前毫無概念，我們保證你看完之后可以對這些仿真平臺建立起系統化的認知，并且能根據自己的實際情況，有理有據地挑選出最適合自己的平臺。

你只需要做一件事：掃碼添加小F微信（ID：iamfastone），即可免費獲取這本兩萬多字的完整白皮書。

簡單介紹下本白皮書主角人物及重要劇情：

仿真宇宙三大主流派系

這個領域里的主流玩家分為三種：

1

第一類是開發CAE應用的軟件廠商。比如ANSYS、MSC、達索、Simscale等。
他們在做的一件事是應用SaaS化，以自家開發的應用為基礎向下延伸，提供給用戶一個能夠通過瀏覽器就能操作仿真軟件的SaaS平臺，Software as a Service

注：不理解SaaS/PaaS/IaaS的，完整白皮書Part.3會展開解釋

主要特點：
1、以自己開發的一個或多個CAE/CFD應用為基礎做的平臺，具有排他屬性；
2、超級懂行，對自家應用的支持幾乎是無限的。當然，因為SaaS平臺提供的是標準化產品，所以如果用戶有額外需求，就會涉及產品級的調整；
3、底層資源一般比較薄弱或者依賴某第三方合作伙伴，IT這塊的支持比較有限;
4、一般不能跨廠商，也不能和用戶的本地環境相結合。

這一類廠商的核心目標就是盡可能讓更多用戶使用他們的仿真軟件，既可以以軟件的方式賣License，也提供了SaaS平臺這種方式方便用戶使用。

2

第二類是面向用戶、集成多種應用的開放云平臺，比如我們速石科技。
我們提供的是一整套仿真研發環境，既連接上層應用，對應用本身的運行提供支持和優化；同時連接底層資源，給用戶提供更靈活，更高效使用資源的能力。

主要特點：

1、以應用為核心，集成市面上主流CAE軟件廠商的應用。除此之外，平臺還支持如PyTorch這類AI框架，滿足用戶的AI計算需求；

2、是一整套研發環境，既提供產品，也有專業的R&D-IT服務能力。具有中立屬性，用戶對全部數據均自主管控；

3、底層資源豐富，按需彈性使用，對于用戶“過山車式”波動需求（詳見白皮書1.2章節），特別適用。覆蓋全球多個區域的云上異構資源，用戶可自由選擇區域；

4、不止有SaaS平臺，也有成熟PaaS產品支持多區域本地和云端的多地協同。

我們的核心目標就是圍繞CAE甚至AI應用和工具，原本手動的工作能自動化，讓仿真這件事變簡單，提高整體仿真研發效率。

3

第三類是以提供底層資源作為主要商業模式的平臺。
分為三種：硬件廠商、超算中心、云廠商。為了更好地賣資源，三者基于自身資源，或自己開發、或聯合其他合作伙伴推出不同的仿真平臺層給用戶使用，這其中的差異就非常大了。

主要特點：
1、有些集成了市面上部分主流CAE軟件廠商的應用與AI框架，有些沒有，整體對應用的支持有限，對研發業務的理解比較少；

2、以底層資源為導向，但主要是基于某一家的資源，無法跨超算中心或跨硬件/云廠商；

而不同資源廠商的資源量差距其實是很大的，比如超算中心和云廠商的資源總規模差異就非常驚人。當然，還有很多其他差別。可點擊查看《國內超算發展近40年，終于遇到了一個像樣的對手》

3、如果你能直接使用他們的資源，那就算IaaS，但如果使用他們提供的仿真平臺這種，就可以算SaaS了。也能以項目制的方式定制化解決用戶更復雜的問題（對比于直接可用的成熟產品）；

4、用戶使用體驗比較復雜。要么對用戶自身能力要求很高，且有比較高的學習門檻，比如云廠商；要么一般企業不能用，限制很多，使用不靈活，甚至資源會被搶走，比如超算。

三者的共同點都是以資源為導向，核心是賣機器，業務Know-how有限。
硬件廠商賣服務器，超算中心賣閑置的超算資源，云廠商賣云資源。

這里有一個衍生問題。
所謂的“成熟產品”跟“定制化做項目”有什么區別？

比如說，我們要組一個麻將局。
成熟產品就是“三缺一”，三個牌友已經到位，就等你來了。
自動麻將機是我們自己研發的，你來之前，產品開發已經花了很大工夫，規劃，需求分析，設計，編程，測試，交付，驗收，維護這一套流程都跑完，也在別的用戶那里落地驗證了很多次了。
牌友也都是老朋友了，一起打過N局麻將了，大家是啥性格，牌品如何，各自心里都有數。
產品一般明碼標價，價格比較透明。

定制化做項目就是一缺三，是先喊你，根據你的喜好，臨時再喊別人，可能每次喊來的人都不一樣，對你來說，永遠是完全重開的一個新局。
Emmmm，沒有麻將機，手動開搓。
項目一般按整體打包報價，周期比較長。

當然，兩者之間界限可能有時候也沒這么分明，畢竟不同用戶的需求天差地別，就看你更希望往哪個方向靠。

歸納一下，三類玩家的對比如下表：

我們將在以下白皮書主體部分，在每一細分項上逐一展開對比。

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- END -

我們有個CAE仿真研發云平臺
集成多種CAE/CFD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?

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Ansys最新CAE調研報告找到阻礙仿真效率提升的“元兇”，竟然是Ta……

fastone — Mon, 31 May 2021 10:44:33 +0000

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
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5分鐘快速上手，拖拉點選可視化界面，無需代碼
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