IC基板 - 新しい挑戦を満たすためのタイムリーなアップグレード電磁シミュレーションソフトウェア

1. 異なるユーザーの異なるニーズを満たすために, 例えば PCB製品 suitable for different operating environments or different platforms
2. ソフトウェアの使用後, 運転期間後, 変更要求を提案, 主要な訂正やエラー訂正が必要です, または, 性能向上.
シミュレーションソフトウェアは、プロのしきい値が高い専門のソフトウェアの一種です. これは、様々な分野の学術研究の最新の成果と最新のコンピュータ技術を高速かつ正確なコンピュータシミュレーションを実現し、ガイドの実際のエンジニアリングデザインと研究開発をガイド組み合わせる. シミュレーションソフトウェア, ソフトウェアバージョンには、異なるプラットフォームのサポートバージョンが含まれます, だけでなく、機能拡張バージョン. ユーザーは後者についてもっと心配している, それで, 時が進むにつれて, 機能拡張とソフトウェアのその後のリリースの補助版は、ユーザーが最も心配しているコア機能値です.
今日の技術の急速な発展, ソフトウェア更新反復もより速い, オペレーティングシステムは、システムパッチ更新プログラムを更新します, そして、モバイルアプリは毎日更新された新しい更新プログラムがあります. 対照的に, シミュレーションソフトウェアの更新はずっと遅い. 近年, 周波数は一般的に1つの主要なバージョンを1年にアップグレードされます. 外国で, シミュレーションソフトウェアの購入は、一般に数年のTECSサービスを含みます, アップグレードサービス. TECSサービス期間中, ユーザーはソフトウェア会社の最新のバージョンを使用することができます. TECSサービス期間後, 彼らは対応するサービスを購入する必要がある. 料金, アップグレードサービスを更新する. 中国にて, 様々な理由から, 大部分の顧客は、TECsの購入に対して、より受動的であるようです. 今日は知識のための支払の経典, 国の知的財産権の保護が増加するにつれて、知識の支払いに対する公認の残忍な意識は増加する, この状況は大いに改善されるだろう.

ソフトウェアの新しいバージョンは、すべての面で古いバージョンでオールラウンドの改善をもたらすでしょう。技術は進歩し，方法は革新的であり，またコンピュータシステムも進歩している。様々な基礎のアルゴリズムライブラリ、通信ライブラリ、命令セット、および加速方法が多数です。ソフトウェア技術における人間の知恵の結晶化であると言える。製品のR＆Dとデザインでは、市場で激しい競争に直面して、成功への鍵は、時間と競争することです。ソフトウェアの新しいバージョンは、さまざまな利点を持って大幅にR＆Dの利点を高めるために最も先進的な生産性ツールとして使用することができます。

ANSYS 2019 R 3の新しいバージョンのリリースの際に、電磁界シミュレーションソフトウェアツールHFSSを例として、新しいバージョンのソフトウェアを採用することの重要性について次のような観点から検討したい。

新しい挑戦, the impossible becomes possible
Technological development is always advancing in constant updating and updating. 本来使用できなかった関数, 新しいアルゴリズムと改善は、新しいバージョンに追加されている, どれが速く実行されるか. このような技術は数え切れないほどある, 積分方程式アルゴリズム, 有限配列, バウンス光線法, 領域分割技術, ISARイメージング, マイクロ放電計算, など. 数十年の連続研究開発と改善の後, HFSSはチップから都市環境までの大規模シナリオを形成した, クロススケールシミュレーション機能.

ソフトウェア技術の新しいバージョンが不可能な仕事の解決にどのように反応するかについて見てみるために、HFSSソフトウェアのいくつかの典型的な機能例を取りましょう。

Doppler imaging calculation for autonomous driving in HFSS SBR+
Doppler imaging is its core requirement in the development of ADAS (Automatic Driving Assistant System) technology. それがDelcrossの製品savantを得た時から、HFSSソフトウェアは速く場面レベル問題を解決する能力を得ました, which has the core technology of the bouncing ray algorithm (SBR+). しかし, それは、Dopplerイメージング機能を実現するためにMATLABのようなデータ処理ソフトウェアの助けを必要とします, そして、動的グラフ結果を生成する. このようなプロセス能力に問題はない, しかし、その便利さはもっと悪い.

しかし、今年6月にANSYS 2019 R 2のリリースで、HFSSソフトウェアはこの機能を組み込みました。加速ドップラ計算は100〜300のレーダフレームレートシミュレーションを提供する。次の図は、機能的なインターフェースと自律運転シーンの計算結果の表示を示します。

Solving the micro-discharge problem
Micro-discharge refers to the discharge phenomenon caused by the migration of charged particles in high-power microwave equipment in a vacuum environment. 機器の安全性及び性能信頼性にとって非常に重要である. これはHFSSの直接参照領域ではありません. しかし, 2019 R 2バージョンのリリースの後, この問題は適切に解決された, and its built-in new charged particle tracking solver (Multi-Paction Solver) can easily solve such problems.

この解決方法は後処理と同様に設定が簡単です。問題領域を設定することによって、問題領域を設定することができます。解の後、荷電粒子数の移動過程の結果を得ることができ、画像表現の動的変化の結果でさえも、そのようなエンジニアリング問題の設計と研究のための非常に良いシミュレーション支援を提供する。示す

上記のアプリケーションの機能拡張として、以前の多くのHFSSがあります。あなたが慣れていない新しいシミュレーションアプリケーションに遭遇すると、まず、それがHFSSの最新バージョンで解決することができますかどうかを調べるために相談することができますし、迂回を避けるためにしてください。

Fast and accurate solution of aperiodic array antenna
Finite Large Array Technology (FA-DDM) is an advanced technology of HFSS software in the field of large array antennas. フレキシブルモデリング手法, 高速グリッド多重化法, 高速高性能ドメイン分解アルゴリズム技術, 大規模アレイユニットアレイの正確な解決は、周期的平面アレイの問題を解決する.

しかし、非周期的で多周期の複雑な配列に直面するとき、我々はこの時何をすべきですか？

2019 R 3の新しいバージョンは、3 Dコンポーネント技術、仮想モデリングと配列単位の定義方法を使用して、この点で画期的な更新プログラムを持って、DDMの高速な実際の配列の解決機能を、主要な技術的なブレークスルーを達成する。

この方法は、様々な種類のセルタイプ、様々な周期的または周期的アレイ解を解決し、柔軟性と適応性において大きなブレークスルーを達成する。

また、来年のオンラインセミナーで詳細について話し合います。

UI
Accelerated improvement of kernel matrix solving
Here are a few examples from many new features in the historical version of HFSS as an illustration

1) HFSS R15: Direct matrix solver supports distributed solution (released in 2014)
The direct method matrix solver has the highest accuracy and the highest efficiency in the case of multi-port/マルチ刺激. 分散直接行列解決のためのマルチコアCPUと多重計算ノードのメモリの使用をサポートする. この関数はANSYSエレクトロニクスHPCモジュールのサポートを必要とします.

2) HFSS R15: Multi-level high-performance computing improves solution scale and speed (released in 2014)
Supports multi-level high-performance computing functions. 例えば, タスクの最初のレベルは、最適化またはパラメータスキャンタスクを複数のコンピューティングノードに分解する, そして、第2のレベルは、マルチプルCPUコアまたは各々のノード, 超大規模シミュレーション計算を完了するための計算資源の完全使用, 特に最適設計と設計宇宙探査研究.

3) HFSS R14: HPC brings faster matrix solver (released in 2012)
Matrix solving is the most resource-consuming part of the HFSS calculation process. ソルバープロフィール, これは、ほとんどのメモリと時間の消費を示して. HFSS V 15で, HPCは新しいマルチコア行列ソルバーをもたらす. 伝統的なMPソルバーと比較して, 純粋なコンピューティング効率の実質的な増加は、得られることができます, そして、より良いスケーラビリティ.

4) HFSS R14: DDM accelerated version improvement (released in 2012)
The DDM algorithm extends the FEM algorithm to the distributed memory environment, そして、前例のないレベルにFEMアルゴリズムの能力を向上させます. DDMは、以前のハードウェアシステム上で想像を絶する問題を解決するために使用することができます. HFSS V 15バージョンはDDMのコアアルゴリズムを改良した, そして、コア効率が大幅に改善されている.

2016-2019 frequency scanning efficiency improvement
Taking a Galileo Test Board as an example, テストデータのセットを見てみましょう. これは6層複合体です PCBボード 39ポートと24ネット. アフタースプリット, 約3.三百万四面体メッシュと約19.500万の未知数. 比較的大規模Siパラメータ抽出問題.

2016バージョンから2019年版まで、SIデザインは非常にかなりの速度改善をもたらしました。ゲインは非常に肯定的です。我々は長年のマルチコアの解決と改善を行ってきました。ここでは、HPC 128コアへの投資は、約40倍の加速度をもたらすことができます。結局、現在の5 Gアプリケーションバックグラウンドの下で、高周波、高速、高速の技術的要件は、ますますシミュレーションに依存している。

さらに、クラウドコンピューティングリソース上のモデルの異なるリソース構成に関する統計データのセットは、クラウドアプリケーション環境で参照として付けられる。

クラウドコンピューティングには、デフォルトで定義されている3つのマシン構成があります。

小さな棘：8コア、224 GBのノード

培地：16コア、224 GBノード

大きい：32芯、448のGBS、2つのノード

データから、効率を改善するためには、メモリサイズを問題になるようにしないでください。メモリは非常に安く、自動高性能コンピューティングは積極的にシステムに余分なメモリを利用しようとし、周波数掃引は並列に複数の周波数ポイントを解決することができます。このプロセスは、与えられたメモリー空間に多くの周波数ポイントをカプセル化するためにスキャン抽出の間、占領されるメモリーを最小にするためにソフトウェアのユニークな能力とさらに結合される。

もちろん、より少ない利用可能なメモリがあれば、解決はそれほど速くありません、そして、自動高性能コンピューティングセッティングは自動的にこの状況を取り扱います。

2013-2019 Improvements to Broadband Frequency Scanning
This part shows an example of a 中規模PCBボード. その計算の難しさは片手にある, 単一周波数ポイントの計算スケールは小さい, 一方で, スキャンされ計算される必要がある周波数ポイントの数は非常に大きい, したがって、計算コストは比較的高い. これは複素周波数応答の大きいモデルである. これは、最大で解決するためにHPC. 2019 R 2バージョンのSパラメータ計算はセットアップソリューションのメモリの5倍だけです, しかし、速度は4です.HFSS 14バージョンより3倍速い.

HFSS 14バージョン、HFSS 15バージョン、HFSS 2019 R 2バージョンがあります。バージョン間の最大の違いは7メジャーバージョンであり、年齢は7年以上です。我々はいくつかのデータを比較することができます（下記表を参照）新しい速度が速度を解決するのに重要な利点であることを確認します。

8個のコア，32個のコアと128個のコアからそれぞれhpcの数を計算し，1，2，3のhpcパックを支持して支持されたコアの最大数を示した。速度のために、グリッドポイントの数に若干の変化があるので、それは厳密に比較に対応しません、しかし、違いは小さいです、そして、全体的な問題スケールは類似しています。

HFSS 15は、大きなグリッドとより多くのメモリを使用しますが、これは適応グリッドの幻想です。実際には、より大きなグリッドでは、HFSS 15は、より正確な収束（0.01対0.007）を有する。

しかし，ベンチマークとして，8コア多重処理を用いたhfss 14解析を検討した。そして、SDMベースのHPC 32コアと128コア解析とそれを比較すると、HFSS 15がより短い時間で分配された周波数分析の使用のためのより正確な分析を提供するのを見ます、そして、HFSS 15がベンチマークで使われることができる点に注意する価値があります。

2019バージョンに更新すると、全体的なシミュレーション時間の速度は、1日あたりの1回の繰り返しから1日あたり4回の繰り返しに4回増加しています。メモリ使用量の増加は、より高速なシミュレーション時間を提供します。