制造业如何突破CAE仿真应用的性能瓶颈

    最近在与一位有着多年的CAE行业应用经验的制造业专家交谈中了解到，随着智能制造的推进，越来越多的制造企业开始重视CAE仿真应用，并大力招聘仿真分析工程师，提出了实际的仿真需求，积累大量的行业仿真应用经验。

 

    在笔者看来这是一个极好的现象，说明中国制造企业开始重视自主化的产品创新，对推动中国制造业由“制造大国”向“创造大国”转变有着重要意义。面对即将到来的CAE应用普及浪潮，这位专家也不无担忧的说，尽管中国制造企业开始重视CAE仿真应用发展，但目前真正具备实际CAE工程仿真经验的人才却非常匮乏，而且在CAE走向平民化的“征程”中还存在三个必须跨越的难题：

 

    第一，数据存储和管理困难。在CAE应用仿真过程中会产生大量的试验数据，如何安全高效的管理这些数据至关重要，因此实现这些数据的统一存储和管理是个挑战。

 

    第二，硬件性能难以满足需求。目前支撑企业CAE仿真应用的硬件平台主要是工作站，对于较小模型（如电子产品、汽车零部件等）的应用仿真，工作站尚且能应付，但对于较大的仿真模型（如工厂、大型机械设备），即便顶级的工作站也很难满足计算需求。

 

    第三，应用操作比较繁琐。CAE包括各种不同功能的软件，如静态结构分析、动态分析、线性研究、结构（固体）、流体、电磁等，每款CAE软件在应用和操作上也各不相同，与CAD软件相比，CAE软件操作起来更为复杂。

 

    2010年笔者就曾试图联合IT技术厂商、制造企业共同搭建满足CAE应用需求的高性能计算系统（HPC），但是没能成功，主要原因是当时的技术实现难度大，且CAE软件没有支撑集群计算的版本。

 

    具体来说，HPC项目不仅涉及服务器、网络、存储等硬件设备，还有操作系统、数学库、MPI库、编译器、集群管理、作业调度等层次软件。除了需要足够的计算能力、够大够快的存储系统，以及更高速的网络传输通道，还需要复杂的作业调度软件、集群管理软件和库。但值得庆幸的是，随着云计算技术的发展成熟，当初面临的诸多问题企业都迎刃而解。

 

    如今随着云技术及应用的落地，高性能计算的发展也在逐渐加快，不少IT技术厂商推出了面向行业场景的高性能计算解决方案。其中最具代表的非IBM莫属。一直以来，IBM作为推动全球超级计算机技术发展的领头羊，在科研计算、基因工程等领域遇着大量卓越的应用案例。

 

    近年来，为满足企业不断增长的高性能计算应用需求，IBM整个旗下的五大产品线，包括Power服务器（提供计算）、Spectrum LSF（负载及资源调度）、Spectrum Symphony（网络资源管理）、Cloud Object Storage（对象云存储），打造满足定制的个性化端到端高性能计算解决方案。

 

    在制造业，为满足企业不断增长的CAE应用需求，IBM通过与CAE软件厂商合作推动IBM高性能计算方案在制造业的应用落地，满足制造企业对于大模型的CAE应用仿真分析需求。IBM高性能计算平台为用户屏蔽所有复杂的操作细节，用户只需通过统一的Web门户登录并提交计算需求就可以进入分析模式。

 

    在计算方面，IBM高性能计算平台搭载Power服务器，集成NVIDIA的GPU，强化数据的并行计算能力，能满足不同规模的CAE仿真应用需求。在数据存储和管理方面，IBM Cloud Object Storage（对象云存储）可以采用低成本的简单方式存储几乎无限的数据量，还可用作分析的可扩展持久存储器。由于灵活存储类层使用基于策略的归档，能够有效地管理成本，同时满足数据访问需求。简单来说，IBM对象云存储能解决数据的统一存储和管理的问题。

 

    除了CAE的应用仿真，为满足制造企业快速增长的海量数据带来的计算分析需求，IBM将 Spectrum Scale 软件、POWER服务器以及FlashSystem闪存系统柔合在一起，打造面向密集型数据计算的IBM Elastic Storage Server（ESS）。其中IBM Spectrum Scale 可以随其发展而扩展系统吞吐量，同时仍然提供单一名称空间。这样可以消除数据孤岛，简化存储管理。通过搭配FlashSystem闪存系统，还能极大的提升了数据的传输带宽和I/O效率，IBM Spectrum Scale与FlashSystem闪存系统的组合，最高可以提供每秒高达 40GB 的吞吐量和艾字节级别的向外扩展存储空间，横跨任何存储系统来分层和管理日益增多的数据。

 

    笔者认为，IBM高性能解决方案最大的优势是技术的纯粹性和软件管理了功能的多样性。IBM软硬件都是自主化产品，相对行业中并不拥有核心技术的友商，IBM的高性能平台提供的功能更加丰富、扩展性更好，而且性能更稳定。

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