硬件选择指南

Remcom 的各种仿真软件由于算法或某些功能的缘故，会产生特定硬件对仿真效能有特别大的影响的情况，所以用户在挑选硬件的时候可以考虑这些条件来做选择。由于 Remcom 的仿真软件都是在3D的虚拟空间中仿真物理量在三维环境的变化，所以除了Rotman Lens Designer 以及Varipose这两个辅助工具软件之外，Remcom所有的仿真软件都支持CUDA兼容的GPU做加速计算，因此GPU都对软件的核心计算有很大的帮助，不过在没有GPU的时候，也可以用CPU来工作，当GPU存在的时候，CPU就做不涉及三维物理量场型或是射线路径相关的纯数值计算。
这份说明适用于2020年下半年的现行软件版本，日后可能基于软件和硬件的各种规格和兼容性的变化，做不定期更新。

各种硬件的功能
 
CPU : 在没有软件支援的GPU 存在的时候会负责全部的计算，GPU存在的时候主要就负责非三维物理量场型或三维路径建立以外的计算工作，多核心的CPU可以同时进行多线程的计算，可以增加软件的效能。
 
GPU: 近年的GPU以支援3D游戏即时绘图为主，支持在三维环境里面重现从牛顿力学开始的各种物理量的变化并且视觉化的显示出来，这种特性很适合用来做工程计算，尤其适合用来在3D的场景中做电磁场等物理量在空间中发展和变化以及建立射线路径的工作，会比CPU效能高很多。
 
主板内存 : 储存各种模型的相关数据，如网格，以及计算结果输出数据，并且提供仿真时CPU，硬盘，GPU等硬件交换数据的渠道和暂存空间。
 
GPU显存 : 主要用于GPU加速计算时在GPU上的数据交换以及暂存需求，而言类似主板内存之于CPU的关系，不同的软件由于算法等因素使用方式不同，因而需求量不同。
 
硬盘 : 主要用于储存固定或是暂存的文档，固定的文档如模型本身的相关文档以及计算结果的输出文档，暂存文档大多产生于计算过程之中，路径文档或SAR的输出文档可能会占用非常大的空间，所以硬盘的效能会影响到写入的时间，进一步影响到仿真的效能。
 
集群(cluster) : 要仿真的模型因为频率，复杂度，尺寸或场景规模巨大，因而需要的主板和GPU内存量较大，并且需要大量的CPU核心进行计算，即使一台高阶的大型工作站也没有足够的硬件资源进行计算，这个时候就会需要分散式的环境，将大型的模型化整为零，在集群上的个别节点做计算，Remcom的仿真软件都支持扩充到集群上使用。


个别仿真软件的硬件需求

XFdtd
 
在用户有装备软件支持的GPU的时候，XFdtd的计算的核心FDTD部分多由GPU进行，所以GPU的性能，CUDA核心数会有很直接的影响，建议用户在预算范围内找规格高好的GPU，GPU核心数和显存都越高越好，网格数据会大量占用GPU上的内存，所以GPU显存是否足够会直接决定能不能跑一个模型，一张GPU的显存不够时就会需要扩充，显存的时脉和带宽会对效能有显著影响，至于GPU硬件的射线跟踪等主要和游戏跟多媒体相关的功能则基本上跟仿真无关，对效能影响微乎其微，主板的CPU和内存对计算影响有限，不过由于SAR和Thermal等计算是由GPU进行的数值计算而非GPU进行的3D场型计算，所以要做SAR和Thermal计算的客户有可能会需要规格较高的CPU和较多主板内存，如果要写入大量的暂态数据或SAR/Thermal数据，固态硬盘就会对效能有显著影响。
 


Wireless Insite
 
在用户有装备软件支持的GPU的时候，Wireless Insite的X3D传播模型的核心射线跟踪部分完全由GPU进行，所以GPU的性能，CUDA核心数会很直接的影响Ray Tracing效能，CUDA核心数越高越好，不过GPU仅进行在3D场景环境中建立路径的工作，因此通常GPU的工作量和GPU显存使用量都不会太高，因此主流游戏卡经常就可以胜任这部分的工作，至于GPU硬件的射线跟踪等主要和游戏跟多媒体相关的功能则基本上跟仿真无关，对效能影响微乎其微。
主板的CPU和内存因为负责计算射线和接触面上的功率消耗数值计算，并且储存大量的路径相关数据，所以对计算影响很大，尤其主板内存不够的话计算就会卡住，因而会需要规格较高的CPU和较多主板内存，如果要写入大量路径数据，固态硬盘就会对效能有显著影响，一般消费市场的主板(通常上限是96GB或128GB)建议尽可能内存插满，工作站或服务器等级以上的主板因为内存上限较高，用户可以自行斟酌。



XGTD
 
XGTD同时有使用GPU的X3D传播模型和泛用的Full-3D传播模型，两者均为射线跟踪的计算引擎，不过在XGTD的X3D仅提供RCS输出，所以一般仿真大多还是使用Full-3D和CPU来进行，因而CPU的规格和主板内存容量会对仿真校能有较大的影响。
在用户有装备软件支持的GPU的时候，XGTD的X3D传播模型的核心射线跟踪部分完全由GPU进行，所以GPU的性能，CUDA核心数会有很直接的影响Ray Tracing效能，核心数越高越好，不过GPU仅进行在3D场景环境中建立路径的工作，因此通常GPU的工作量和GPU显存使用量都不会太高，因此主流游戏卡经常就可以胜任这部分的工作，至于GPU硬件的射线跟踪等主要和游戏跟多媒体相关的功能则基本上跟仿真无关，对效能影响微乎其微。
主板的CPU和内存因为负责计算射线和接触面上的功率消耗数值计算，并且储存大量的路径相关数据，所以对计算影响很大，尤其主板内存不够的话计算就会卡住，因而会需要规格较高的CPU和较多主板内存，如果要写入大量路径数据，固态硬盘就会对效能有显著影响，一般消费市场的主板(通常上限是96GB或128GB)建议尽可能内存插满，工作站或服务器等级以上的主板因为内存上限较高，用户可以自行斟酌。



WaveFarer
 
WaveFarer的X3D PO-MEC传播模型可以透过CUDA兼容的GPU加速大幅提升射线跟踪部分的效能，用户可选择是否透过启用XStream加速选向来启用GPU加速，或者仅使用CPU。
GPU的性能，CUDA核心数会有很直接的影响Ray Tracing效能，核心数越高越好，不过GPU仅进行在3D场景环境中建立路径的工作，至于GPU硬件的射线跟踪等主要和游戏跟多媒体相关的功能则基本上跟仿真无关，对效能影响微乎其微。
主板的CPU和内存因为负责计算射线和接触面上的功率消耗数值计算，并且储存大量的路径相关数据，所以对计算影响很大，而且尤其主板内存不够的话计算就会卡住，因而会需要规格较高的CPU和较多主板内存，如果要写入大量路径数据，固态硬盘就会对效能有显著影响，一般消费市场的主板(通常上限是96GB或128GB)建议尽可能内存插满，工作站或服务器等级以上的主板因为内存上限较高，用户可以自行斟酌。

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