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[综合讨论] 电磁仿真计算特点与硬件配置分析201906

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发表于 2019-6-4 16:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

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电磁场仿真软件广泛应用于无线和有线通信、计算机、卫星、雷达、半导体和微波集成电路、航空航天等领域,从毫米波电路、射频电路封装设计验证,到混合集成电路、PCB板、无源板级器件、RFIC/MMIC设计,天线设计,微波腔体、衰减器、微波转接头、波导录波器等设计等

                               
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1.1 电磁仿真算法分类、计算特点

计算电磁学(CEM)方法大致可分为2类:精确算法和高频近似方法。
(1)全波精确计算法
  包括差分法(FDTD,FDFD)、有限元(FEM)、矩量法(MoM)以及基于矩量法的快速算法(如快速多极子FMM和多层快速多极子MLFMA)等,其中,在解决电大目标电磁问题中最有效的方法为多层快速多极子方法。

(2)高频近似方法
一般可归作2类:一类基于射线光学,包括几何光学(GO)、几何绕射理论(GTD)以及在GTD 基础上发展起来的一致性绕射理论(UTD)等;另一类基于波前光学,包括物理光学(PO)、物理绕射理论(PTD)、等效电磁流方法(MEC)以及增量长度绕射系数法(ILDC)等1.1 电磁仿真算法分类、计算特点

计算电磁学(CEM)方法大致可分为2类:精确算法和高频近似方法。
(1)全波精确计算法
  包括差分法(FDTD,FDFD)、有限元(FEM)、矩量法(MoM)以及基于矩量法的快速算法(如快速多极子FMM和多层快速多极子MLFMA)等,其中,在解决电大目标电磁问题中最有效的方法为多层快速多极子方法。

(2)高频近似方法
一般可归作2类:一类基于射线光学,包括几何光学(GO)、几何绕射理论(GTD)以及在GTD 基础上发展起来的一致性绕射理论(UTD)等;另一类基于波前光学,包括物理光学(PO)、物理绕射理论(PTD)、等效电磁流方法(MEC)以及增量长度绕射系数法(ILDC)等1.1 电磁仿真算法分类、计算特点

计算电磁学(CEM)方法大致可分为2类:精确算法和高频近似方法。
(1)全波精确计算法
  包括差分法(FDTD,FDFD)、有限元(FEM)、矩量法(MoM)以及基于矩量法的快速算法(如快速多极子FMM和多层快速多极子MLFMA)等,其中,在解决电大目标电磁问题中最有效的方法为多层快速多极子方法。

(2)高频近似方法
一般可归作2类:一类基于射线光学,包括几何光学(GO)、几何绕射理论(GTD)以及在GTD 基础上发展起来的一致性绕射理论(UTD)等;另一类基于波前光学,包括物理光学(PO)、物理绕射理论(PTD)、等效电磁流方法(MEC)以及增量长度绕射系数法(ILDC)等

                               
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算法计算特点汇总如下

                               
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小结
1.时域算法,属于显式算法,传统的CPU多核加速比好,核数越多计算越快,此外,并行度高,支持GPU加速计算,注意大部分求解器对GPU要求是双精度计算为主,也就是说需要用双精度性能高的GPU卡
2 频域算法,属于隐式算法,支持多核并行计算,但核数并行计算有限,不支持GPU计算,提升性能的手段,就是提升CPU的频率,足够大的内存,值得注意当内存非常大的时候(超过192GB),硬盘io性能非常关键
 
1.2 对并行计算求解过程分析
如何配置CPU要根据求解过程和算法特点,尤其要了解时域、频域两大算法特点紧密结合,这样才能更高效更合理,从并行求解流程图看,循环计算过程是单核和多核交叉过程

                               
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上图可以看出,CPU选型非常重要,CPU睿频足够高,大幅缩短【阶段1】求解时间,和整机足够核数+高频运行,大幅缩短【阶段2】的求解器解算时间
常规工作站卖家,提供的机器往往多核忽视了睿频的重要性,整个计算过程效率非常低,

因此 硬件配置注意:
1.如果是时域算法为主,例如 FDTD、FIT求解器,由于并行度高,工作站配置尽量多核,可显著提升求解速度,同时注意阶段1睿频高的处理器更快,如果是以GPU计算为主,可以配置CPU频率高,核数少的,这样整个过程显著提升
2.如果是隐式算法为主,例如 FEM,MOM求解器,由于并行度有限,一定要睿频尽可能高,同时保证足够的核数的并行,这样整个求解过程无死角瓶颈
3.如果是多种算法并用,CPU要足够核数与高睿频之间选择一个兼顾的规格,三种应用(时域算法、频域算法、混合算法)都均能确保工作站硬件计算性能最大化.
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