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三、總結(jié)本文分享的兩種匿名化解決方案可以滿足隱私合規(guī)需求：一是基于 AWS Kubernetes 的可擴展集群部署，通過私有 VPC 子網(wǎng)與 Terraform 管理，分高效模式（100 路并行、Spot實例省成本）和高吞吐量模式（300 路并行、Spot實例保穩(wěn)定），配備監(jiān)控棧與資源標簽，支持 API 與 CLI 操作；二是基于 Docker Compose 的單機部署，適配單服務器多 NVIDIA

在Fluent實證里，我們 的切入角度是任務提交方法：通過journal標準流程化 VS Fluent應用圖形界面兩種模式，適配不同基礎的用戶類型。這次我們換一個角度—— 數(shù)據(jù)傳輸方法和習慣。 用戶在本地：不論是單機模式還是使用服務器集群，用戶只需要把數(shù)據(jù)傳到本地機器或服務器上，便可以直接跑任務，當然后面可能有IT部門會完成服務器端數(shù)據(jù)管理工作。

調(diào)度軟件給用戶和計算資源之前提供了一個平臺，幫助客戶解決以下問題： ? 分配硬件資源池； ? 設置任務優(yōu)先級和分配； ? 單機、DC、并行計算等自動選擇； ? 解決資源利用不均衡問題； ? 用戶各自訪問數(shù)據(jù)管理； ? CPU/GPU集中管理；

使用sbatch提交作業(yè)： 1個8核心節(jié)點啟動8個并行任務sbatch -N 1 -p c-8-1 -n 8 -c 1 LS-DYNA.sh 查看作業(yè)運行情況及參數(shù)在北鯤云超算平臺使用的是slurm命令結(jié)果文件下載使用的是linux數(shù)據(jù)傳輸在官網(wǎng)幫助手冊處點擊下載以上作業(yè)樣例

提交作業(yè)； 提交1個4核心節(jié)點啟動單機并行的任務sbatch -p c-4-1 -n 1 -c 4 comsol.sh 北鯤云使用的是slurm作業(yè)管理系統(tǒng)，具體的參數(shù)詳情介紹就不在本文贅述了，可以找客服獲取完整教程及以上作業(yè)的樣例。

提交作業(yè)； 2個4核心節(jié)點啟動8個并行任務。sbatch -N 2 -p c-4-1 -n 8 -c 1 gromacs.sh 查看作業(yè)運行情況及需使用slurm命令。具體可以查詢北鯤云幫助手冊。

服務器版基于Web的用戶界面，操作系統(tǒng)可不需要圖形界面；因此用戶可以將AIPOD部署在服務器中，充分利用服務器強大的硬件資源；用戶可在網(wǎng)絡中，通過瀏覽器隨時隨地的接入AIPOD，管理計算流程、提交優(yōu)化任務、查看任務的運行狀態(tài)以及進行優(yōu)化結(jié)果分析，賦予用戶更強的掌控能力。

在研制方案階段，開展各級需求定義，總體下發(fā)，分系統(tǒng)和單機進行需求分解協(xié)調(diào)，并上傳總體閉環(huán)，形成完整需求樹。總體構(gòu)建產(chǎn)品結(jié)構(gòu)樹，自上而下進行產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分解，經(jīng)多次協(xié)調(diào)迭代發(fā)放給分系統(tǒng)和單機，分系統(tǒng)和單機按要求開展模型設計后，提交總體進行集成驗證，經(jīng)多次協(xié)調(diào)迭代后，確定產(chǎn)品狀態(tài)。設計單位向制造單位發(fā)出技術(shù)文件、設計物料、模型，制造單位按要求進行加工制造和總裝測試。

在此情形下，傳統(tǒng)的單機仿真測試呈現(xiàn)出算力不足、且無法實現(xiàn)加速測試的問題，導致測試周期長，效率低；而云平臺仿真憑借其分布式架構(gòu)以及并行加速計算能力，可大大提升系統(tǒng)研發(fā)和測試的效率，是實現(xiàn)自動駕駛大規(guī)模仿真場景的有效解決方案。然而令筆者好奇的是，既然云仿真如此的“優(yōu)秀”，為何在自動駕領域遲遲沒有大規(guī)模落地應用？

云仿真和SaaS當前仿真軟件也在逐步走向云端，相較于本地仿真，在云端仿真對于企業(yè)用戶有以下幾方面優(yōu)勢：對于超大規(guī)模模型的仿真，提交到云端仿真可以進行多核并行計算，計算效率提升會非常明顯。借助彈性的云計算功能，用戶可以根據(jù)需要同時運行盡可能多的模擬。此外，用戶可以隨時按需擴展計算資源。