八大类主流工业仿真平台【心累指数】终极评测
行业新闻
2023-07-28 15:30:16
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有一个神奇的小盒子，
只要把各种参数和设定往里面一扔，
你想要的仿真结果数据就会自动掉落。
——这可能是亿万仿真研发工程师的梦。
除了操心仿真，研发工程师可能还有好多其他事情要做。理想情况下，每一个仿真研发工程师身后都站着N个（N不一定是整数，甚至可能N=0）IT工程师……IT搞定一切，研发啥都不用管，关心数据与模型就完事。但事实上，研发与IT之间也是有壁的，他们说的是不同世界的语言。而且壁与壁之间还有一段不小的距离，不知道该归谁管，需要懂交叉学科的人才。
仿真工程师们需要一个靠谱帮手来降低工作量，让自己不再心累。为了找到TA，我们考察了市面上几乎所有类型的仿真平台，充分评测了他们究竟能给研发（以及IT）减轻多少工作量，并搭建了一个仿真平台【心累指数】模型：
该模型呈金字塔结构，覆盖了目前市面上所有类型的仿真平台产品/解决方案，从金字塔底层到塔尖，心累指数逐渐降低。偏硬件层的相关工作，包括但不限于机房建设与运维、服务器与存储部署&配置&运维、网络配置等事项，一般属于IT的工作范畴。在少数情况下（比如有些公司没有IT），可能由研发或其他人来负责。偏软件层的相关工作，包括但不限于调度器运维与支持、操作系统兼容性调优、数据保护与灾备、仿真软件部署与调优、仿真软件故障排除等事项。这些工作覆盖的技能面较广，权责不太明确，需要交叉型人才。这里的“自家厨房”指本地硬件设施，单机、工作站、机房都有可能。
研发大概是需要进厨房帮忙，与IT一起做饭的。如果没有IT，可能厨房搭建也得帮忙。而有些交叉领域问题，IT可能真不了解，研发也不得不自学大量技能，其中会涉及到大量的跨语种沟通，往往导致厨房里吵吵闹闹，一团乱麻。自家厨房的容量，理论上没有边界，但扩建工程量相当大。接着是使用超算中心和云厂商的资源两种情况，可以看作租用公共厨房。
研发需要自己配菜，并带上调料做饭，然后才能吃，这就很考验研发的水平（和耐心）了。当然如果自家厨房有IT，也是能叫过来帮帮忙的，不过这取决于IT对公共厨房的熟悉程度和水平，他主要还是在自家厨房里干活。超算中心还可能存在一种情况——有时研发正在厨房里忙，突然跑来一个陌生人也进来在旁边做起饭来；甚至突然之间，公共厨房被宣布收回了，把研发赶了出来。。。云厂商的仿真平台、软件平台
金字塔中层的四种平台都可以看作自助餐厅。
到了自助餐厅，研发终于可以不用管做饭了，直接拿着菜就吃，这比金字塔底层已经轻松太多了。但自助餐厅供应的菜品有限，如果自己想吃的恰好没有，那就是真没有。。。。如果遇到问题，自家IT也可以帮忙，但仅限于口头帮忙。当有很多研发要吃饭的时候，一家自助餐厅的容量也是有限的。以上情况，自家厨房跟餐厅之间没有任何关系，都是各管各的。
这个环球臻选餐厅，后厨可以一键变大变小，如果你自己有一个或多个本地厨房，可以接入后厨统一管理。同时，餐厅还提供专属管家服务，为研发和IT的交叉领域提供专业支持。研发真正只需要吃饭就行了，再也不用操心厨房相关的事情了。IT可以通过一个管理系统调用全部厨房设备做饭，自动化程度相当高，大大降低了工作量，比如可以随时无限量采购全球特色食材、根据菜品的成熟度自动开关火、给每个研发设定能吃多少东西（响应光盘行动）。接下来我们将用4大维度、25个小问题，从金字塔底到塔尖，为你详细对比这些仿真平台如何降低研发和IT的心累指数：
#01 这究竟是个什么东西？
超算资源的使用权（因为要优先服务国家级科研项目，可能会被无条件回收）。一整套即开即用的仿真研发环境，既连接上层应用，对应用本身的运行提供支持和优化；同时连接底层资源，给用户提供更灵活、更高效使用资源的能力。
1.2、兼容性怎么样？能不能跟其他产品/方案混着用？fastone云平台的底层资源来自多家公有云厂商，可根据你的情况在多家云厂商之间匹配最合适的云端资源。fastone云平台也可将本地资源与云资源打通，完美支持混合云，详见问题2.3。买机器首先得走项目审批采购流程，准备好相应的机器空间、网络环境、风火水电……机器到位之后，还得部署环境、安装软件。超算中心有一套固定的审批流程，对科研用户较宽松且快捷，企业用户很难申请成功。如果成功申请到了超算资源，系统是安装好的（一般是各种版本的Linux），也会有一部分仿真软件，没有的需要自己搞定。审批不是唯一的阻碍，由于超算资源总量不多，对外开放的又有限，还经常需要供给国家级科研项目，超算资源一般都需要排队。
云厂商的资源是即开即用的，你可以选择好自己需要的系统和版本，软件需要自己装。其中云厂商的仿真平台和软件平台在开通账号后可立即开始使用资源。硬件厂商的仿真平台使用资源需要申请，平台方电话审核通过后才能开始使用。超算云的资源则与超算中心一样，同样面临排队的问题。fastone云平台的账号和资源都是即开即用的，无需审批。超算中心支持常见的仿真软件，但支持列表更新缓慢，无法针对个人需求调整。一部分硬件厂商和云厂商的仿真平台会与软件商有合作关系，但这种合作较为松散，支持的软件数量与程度也极其有限。对于没有合作关系的平台，那就只能自己搞定了。超算云跟超算中心一样，仅支持常见仿真软件且更新缓慢。作为一个开放的平台，fastone云平台支持市面上绝大部分商业/开源仿真软件和AI框架。所有软件装在一个平台上，使用方便。自编译软件也能安装。
超算中心上面说了，支持常见的仿真软件，但这个“支持”仅限于特定版本的软件，无法自由选择。硬件厂商和云厂商的仿真平台对软件的支持和管理由软件厂商提供（如果有合作关系的话），一般只涉及到软件使用层面。部分云厂商可能和特定的软件厂商有深入合作，比如Ansys与微软Azure推出的Ansys Cloud，主要支持海外区域。软件平台本身是软件的所有者，其对软件的支持非常灵活，甚至可以达到产品级的修改（当然，这种级别的修改一般不面向用户），不过，依然仅限自家软件。云平台不仅支持的软件数量多，支持深度也足够。比如优化软件的运行方式，让其可以充分利用云端海量资源的优势并行运算，大幅提升研发效率。
买机器的话，理论上你可以一直买买买，直到把自己买成一家公有云厂商。但实际操作中受到资金、人力、空间等各种因素的考量，不可能无限制地购买机器。超算中心的资源量则没有想象中那么“超级”，具体要看它的机器数量和规模。并且由于资源要优先供给国家级科研项目，对外开放的实际可用资源非常少，对单个用户开放的资源还存在上限，而且只提供固定套餐，可以选择的范围很小。
总体来说，取决于该厂商/合作资源方的机房数量和规模。需要指出的是，有些超算云与云厂商存在合作关系，资源总量可能会略高于超算中心。fastone云平台的全球数据中心能够提供海量计算资源。
1.7、我对机器有要求，比如要新型号的CPU或GPU，有吗？超算中心的硬件更新频率较慢，普遍缺少最新款或者某些指定型号的硬件。不同云厂商之间特定资源的保有量存在很大差异，用户实际能够使用的资源量会受到相应限制。与上一个问题一样，厂商/合作资源方的机房数量和规模决定了特定资源能否满足你的需求。跨云跨区域数据中心不仅意味着资源量大，也能提供类型最丰富和最新型号的计算资源。买机器除了硬件费用，还有网络设备、运维人力、机房空间、风火水电、时间成本等等各种隐形投入。文章及图片来源于网络，如有侵权请告知删除” 谢谢
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