模擬計算硬體的選擇


硬體選擇建議

Remcom的各種模擬軟體由於算法或是某些功能的緣故,會產生特定的硬體對模擬的效能有特別大的影響,所以用戶在挑選電腦硬體的時候可以考慮這些條件來做選擇。由於Remcom的模擬軟體都是在3D的虛擬空間中模擬物理量在三維環境的變化,所以除了Rotman Lens Designer 以及Varipose這兩個輔助工具軟體之外,Remcom所有的模擬軟體都支持CUDA兼容的GPU做加速計算,因此GPU都對軟體的核心計算有很大的幫助,不過在沒有GPU的時候,也可以用CPU來工作,當GPU存在的時候,CPU就做不涉及三維物理量場型或是射線路徑相關的純數值計算。
這份說明適用於2020年下半年的現行軟體版本,日後可能基於軟體和硬體的各種規格和兼容性的變化,做不定期更新。

各種硬體的功能
 
CPU : 在沒有軟體支援的GPU 存在的時候會負責全部的計算,GPU存在的時候主要就負責非三維物理量場型或三維路徑建立以外的計算工作,多核心的CPU可以同時進行多線程的計算,可以增加軟體的效能。
 
GPU : 近年的GPU以支援3D遊戲即時繪圖為主,支持在三維環境裡面重現從牛頓力學開始的各種物理量的變化並且視覺化的顯示出來,這種特性很適合用來做工程計算,尤其適合用來在3D的場景中做電磁場等物理量在空間中發展和變化以及建立射線路徑的工作,會比CPU效能高很多。
 
主板記憶體 : 儲存各種模型的相關數據,如網格,以及計算結果輸出資料,並且提供模擬時CPU,硬碟,GPU等硬體交換資料的渠道和暫存空間。
 
GPU記憶體 : 主要用於GPU加速計算時在GPU上的資料交換以及暫存需求,而言類似主板記憶體之於CPU的關係,不同的軟體由於算法等因素使用方式不同,因而需求量不同。
 
硬碟 : 主要用於儲存固定或是暫存的檔案,固定的檔案如模型本身的相關檔案以及計算結果的輸出文檔,暫存檔案大多產生於計算過程之中,路徑文檔或SAR的輸出文檔可能會占用非常大的空間,所以硬碟的效能會影響到寫入的時間,進一步影響到模擬的效能。
 
集群(cluster) : 要模擬的模型因為頻率,複雜度,尺寸或場景規模巨大,因而需要的主板和GPU記憶體量較大,並且需要大量的CPU核心進行計算,即使一台高階的大型工作站也沒有足夠的硬體資源進行計算,這個時候就會需要分散式的環境,將大型的模型化整為零,在集群上的個別節點做計算,Remcom的模擬軟體都支持擴充到集群上使用。

對不同軟體的影響 



XFdtd
 
在用戶有裝備軟體支持的GPU的時候,XFdtd的計算的核心FDTD部分多由GPU進行,所以GPU的性能,CUDA核心數會有很直接的影響,建議用戶在預算範圍內找規格高好的GPU,GPU核心數和記憶體都越高越好,網格資料會大量占用GPU上的記憶體,所以GPU記憶體是否足夠會直接決定能不能跑一個模型,一張GPU的記憶體不夠時就會需要擴充,記憶體的時脈和頻寬會對效能有顯著影響,至於GPU硬體的射線跟蹤等主要和遊戲跟多媒體相關的功能則基本上跟模擬無關,對效能影響微乎其微,主板的CPU和記憶體對計算影響有限,不過由於SAR和Thermal等計算是由GPU進行的數值計算而非GPU進行的3D場型計算,所以要做SAR和Thermal計算的客戶有可能會需要規格較高的CPU和較多主板記憶體,如果要寫入大量的暫態資料或SAR/Thermal資料,固態硬碟就會對效能有顯著影響。




Wireless Insite
 
在用戶有裝備軟體支持的GPU的時候,Wireless Insite的X3D傳播模型的核心射線跟蹤部分完全由GPU進行,所以GPU的性能,CUDA核心數會有很直接的影響Ray Tracing效能,核心數越高越好,不過GPU僅進行在3D場景環境中建立路徑的工作,因此通常GPU的工作量和GPU上的記憶體使用量都不會太高,因此主流遊戲卡經常就可以勝任這部分的工作,至於GPU硬體的射線跟蹤等主要和遊戲跟多媒體相關的功能則基本上跟模擬無關,對效能影響微乎其微。
主板的CPU和記憶體因為負責計算射線和接觸面上的功率消耗數值計算,並且儲存大量的路徑相關數據,所以對計算影響很大,尤其主板記憶體不夠的話計算就會卡住,因而會需要規格較高的CPU和較多主板記憶體,如果要寫入大量路徑資料,固態硬碟就會對效能有顯著影響,一般消費市場的主板(通常上限是96GB或128GB)建議儘可能記憶體插滿,工作站或服務器等級以上的主板因為記憶體上限較高,用戶可以自行斟酌。



XGTD
 
XGTD同時有使用GPU的X3D傳播模型和泛用的Full-3D傳播模型,兩者均為射線跟蹤的計算引擎,不過在XGTD的X3D僅提供RCS作為輸出,所以一般模擬大多還是使用Full-3D和CPU來進行,因而CPU的規格和主板記憶體容量會對模擬校能有較大的影響。
在用戶有裝備軟體支持的GPU的時候,XGTD的X3D傳播模型的核心射線跟蹤部分完全由GPU進行,所以GPU的性能,CUDA核心數會有很直接的影響Ray Tracing效能,核心數越高越好,不過GPU僅進行在3D場景環境中建立路徑的工作,因此通常GPU的工作量和GPU上的記憶體使用量都不會太高,因此主流遊戲卡經常就可以勝任這部分的工作,至於GPU硬體的射線跟蹤等主要和遊戲跟多媒體相關的功能則基本上跟模擬無關,對效能影響微乎其微。
主板的CPU和記憶體因為負責計算射線和接觸面上的功率消耗數值計算,並且儲存大量的路徑相關數據,所以對計算影響很大,而且尤其主板記憶體不夠的話計算就會卡住,因而會需要規格較高的CPU和較多主板記憶體,如果要寫入大量路徑資料,固態硬碟就會對效能有顯著影響,一般消費市場的主板(通常上限是96GB或128GB)建議儘可能記憶體插滿,工作站或服務器等級以上的主板因為記憶體上限較高,用戶可以自行斟酌。




WaveFarer
 
WaveFarer的X3D PO-MEC傳播模型可以透過CUDA兼容的GPU加速大幅提升射線跟蹤部分的效能,用戶可選擇是否透過啟用XStream加速選向來啟用GPU加速,或者僅使用CPU。
GPU的性能,CUDA核心數會有很直接的影響Ray Tracing效能,核心數越高越好,不過GPU僅進行在3D場景環境中建立路徑的工作,至於GPU硬體的射線跟蹤等主要和遊戲跟多媒體相關的功能則基本上跟模擬無關,對效能影響微乎其微。
主板的CPU和記憶體因為負責計算射線和接觸面上的功率消耗數值計算,並且儲存大量的路徑相關數據,所以對計算影響很大,而且尤其主板記憶體不夠的話計算就會卡住,因而會需要規格較高的CPU和較多主板記憶體,如果要寫入大量路徑資料,固態硬碟就會對效能有顯著影響,一般消費市場的主板(通常上限是96GB或128GB)建議儘可能記憶體插滿,工作站或服務器等級以上的主板因為記憶體上限較高,用戶可以自行斟酌。

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