Ansys最新CAE调研报告找到阻碍仿真效率提升的“元凶”，竟然是Ta……

工业仿真软件大佬Ansys又出报告了。

主题是研究高性能计算在工程仿真中的应用情况。

调研委托Peerless Research Group进行，包括仿真研发和设计工程师、工程经理、IT经理和高管，一共747人。

老规矩，先看几个重要结论——

缩短设计周期是一半以上用户在工作中面临的最大挑战；超过五分之一的人表示，他们最重要、最频繁的仿真必须通宵运行至少9至48个小时以上（2014年为近四分之一）；由于周转时间的限制，大约三分之一的人降低了几乎所有模型的大小或精确度；使用云资源的人越来越多。超过四分之一的受访者表示，使用云解决方案可以减少模拟的周转时间限制，高于2014年的12％；企业已经从以工作站为中心的工作流转变为利用部门集群、云资源、移动设备和传统工作站的混合；有18％的受访者正在使用云进行工程仿真，另有18％的人计划在未来12个月内使用云；使用128个以上CPU核计算资源的用户比例是6年前的3倍。

以下是我们节选并整理的报告原文，完整报告可以扫描二维码联系小F获取。

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仿真工程师们的现状如何？

1.1、如何缩短设计周期，这问题令人头秃

报告指出工程师正在面临越来越大的压力，要求他们更快地完成更好的设计。

52%的人表示在工程设计中所面临的最大业务挑战是如何缩短设计周期，其次才是对质量和创新的要求。

设计周期究竟冗长到了什么地步？

报告显示，21％的工程师经常有需要连续通宵执行9至48个小时以上的仿真任务。

在中型公司（100-999人）这一比例甚至达到了25%。

如何才能把需要数天的超大规模仿真任务压缩到短短几小时之内：《从4天到1.75小时，如何让Bladed仿真效率提升55倍？》

1.2、使用多核资源运算仿真任务的用户比例大幅增长

为了完成这些“超长待机”的仿真任务，工程师必须要获取大量的计算资源。

在2014年的报告中，只有10％的人使用超过32个以上的内核，仅仅3％的受访者使用了128个以上的内核。

如今，使用多核资源运算仿真任务的用户比例大幅增长。有44％的用户使用了12个以上的内核并行处理其最大的仿真应用程序，18％的用户使用的内核数量超过36个，9％的人使用超过132个内核。

预计今后使用更多内核的用户比例将继续增长。25％的受访者希望在未来的12个月内能够使用36个以上的内核来运行仿真任务，13％的受访者则希望拥有132核以上的仿真资源。

1.3、谁都别动我的仿真预算

2020年，世界上绝大多数的主要经济体都出现了一定程度的经济下行，许多企业也在精打细算过日子，不少项目甚至被整个砍掉。

但当被问未来仿真解决方案的预算会增加还是减少时，31％的人表示在未来12个月会增加更多的预算，35％的人表示保持不变，只有9％的人会减少预算。

“这凸显了HPC资源在工程仿真方面的重要性，” Ansys战略合作伙伴关系总监Wim Slagter说，“尽管全球范围内的新冠大流行引发了经济动荡，但只有9％的受访者表示将减少使用HPC仿真预算。显然，很多工程组织都看到了这项技术在提升生产率方面的价值。”

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是什么在让工程师们抓狂？

在整个设计周期中更高频地运行仿真的能力是一项至关重要的竞争优势。

更快，更高频，更准确的仿真可以加快产品上市时间，并带来更好的产品。但是，受现有资源的限制，许多公司无法充分利用仿真的潜力。

2.1、缺乏计算资源导致仿真细节受限

当前工程仿真的主要矛盾已经转化为工程师日益增长的算力需求同企业落后的计算资源之间的矛盾。

计算资源的限制导致许多工程师无法充分发挥仿真应用的潜力。

在各种规模的企业中，缺乏计算资源是常态。

33%的受访者因为总是排不到资源而不得不对仿真模型的细节大小和数量进行限制，另有42%的受访者有超过一半的概率会遇到这种糟心事，只有25%的受访者表示几乎不存在这种困扰。

2.2、仿真细节受限导致了低保真结果，结果可用性大幅下降

对仿真模型细节大小和数量的限制严重影响了结果的质量。

有20％的受访者报告说他们总是因为仿真细节的大小和数量受限而导致低保真结果，52%的受访者表示这种情况发生的概率超过一半。

2.3、缺乏足够IT专业能力支持

新冠疫情的蔓延让全球很多企业都迅速改变了工作模式和策略。

面对疫情的影响，51%的受访者认为最需要优先解决的事情是提高IT运营效率，从而更好地利用硬件和软件资源；48％的受访者则认为需要优先考虑采用远程协作和数据管理工具来应对新冠疫情带来的变化。

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是什么在阻碍仿真效率的提升？

47%的使用者认为公司设计团队及IT支持团队缺乏相应的能力，导致他们难以更大规模地使用仿真工具，提升仿真效率。

44％的受访者表示他们缺乏能使用相应仿真技术的IT硬件和支持性基础架构。

30％的人认为公司并不重视对仿真技术和数字原型的使用。

6年来，典型的工业仿真计算场景已经从单个工作站这种单机模式逐渐演变为包含工作站、笔记本、集群和云端的复杂混合环境。

当被问及公司通常在什么环境下运行仿真应用时，有43％的受访者表示他们仅在台式工作站或笔记本上跑任务。

虽然这一数据相比2014年的63％有着显著的下降，但从公司规模分析，IT能力更强的大公司比例为34%，而IT能力相对更弱的中小公司比例为50％。

从单机到集群

从集群到云端，包括纯云、混合云

再到多云、跨不同地域的协同管理

每一步对企业的传统IT管理和运营工作都是重大挑战。

在这个实证中，我们没有给用户增添任何新计算资源，仅通过IT层面的优化就让用户运算20000个VCS任务的效率提升了50倍：《EDA云实证Vol.7：揭秘20000个VCS任务背后的“搬桌子”系列故事》

更重要的是，怎么才能减少仿真设计工程师的IT负担，让他们能专注于设计本身。

让那些需要人工低效做的事，自动化高效处理。

把一堆需要写的代码，变成图形化操作界面。

用笔记本也能跑大规模的任务。

fastone平台让用户可以不改变使用习惯，自动化地完成工作：

直接通过图形界面提交任务《怎么把需要45天的突发性Fluent仿真计算缩短到4天之内？》

使用DM工具简单高效进行数据传输《LS-DYNA求解效率深度测评│六种规模，本地VS云端5种不同硬件配置》

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继续买买买新硬件和上云，怎么选？

与6年前相比，升级和替换计算硬件仍然是提高仿真性能的最重要的策略之一。

将近一半（48％）的受访者倾向于升级现有硬件，而43％的受访者更喜欢直接购买新设备。

36%的受访者希望公司能够购买更多的许可证，这样他们就可以用更多的计算资源来跑仿真任务。

超过四分之一（28%）的受访者表示会通过上云来提升仿真性能，这一比例在6年前只有12%，提升幅度最大。

上云已经成为加快仿真效率的一个重要解决方案。

上云有哪些好处？

56%的受访者认为是协同与监控能力。

53%的人认为云端短时间内能够获取计算资源的能力非常突出。

我们调度了十万核CPU，帮助用户将原本预估数年的超大型任务压缩到了一天以内：《提速2920倍！用AutoDock Vina对接2800万个分子》

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