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根據 EDA 仿真驗證作業特性，可以把 EDA 仿真服務器配置到不同的 EDA 仿真算力池，不同類型的作業提EDA仿真算力池，算力池可以按項目進展進行手工調配。芯片仿真驗證硬件需求分析；隨著集成電路制造工藝節點越來越先進，對硬件配置要求越來越高，計算對硬件配置要求。 多核并行數量有限，須達到32核以上。CPU頻率對整體求解過程提升至關重要。核數：內存容量比為1:8。

在保 證仿真精度一致的前提下，開源軟件軟件本身是免費的，也沒有 license 數量的限制，只要硬件支持，不限 制并行核數，可以同時提交多算例大規模模型的并行計算。這充分體現出了開源軟件的優勢，可以更高效 得完成仿真計算。本文來自：汽車CFD技術應用之家

1.2 代理模型的核心計算環節代理模型的全生命周期包含三個計算階段，每個階段的算力需求截然不同：階段一：DOE參數掃描（數據生成）——算力黑洞采用拉丁超立方（LHS）、Sobol序列或自定義DOE方法，在參數空間內生成N個設計點每個設計點調用一次完整的COMSOL FEM求解器，可能是穩態、瞬態或頻域分析以MEMS執行器為例，8個輸入參數（3個空間坐標+4個幾何尺寸+1

透射和反射全像的繞射波和穿透波的TE(橫向電場)的偏振電場可以用以下4個公式計算。注意，在這個理論中，能量被假設為只在入射波、零階（直射波）和一階繞射波之間交換。若要消除這個限制，需要嚴格耦合波分析理論。對於TM(橫向磁場)極化，我們可以簡單地將κ替換為κTM，如下所示，仍然使用前面的公式。

DSMC數值模擬的計算總時間取的是訓練集算例運行的平均時間，使用的CPU型號為Intel Xeon E5-2670 v3 (2.3 GHz)，使用240核并行計算。CNN-DSMC的計算基于GPU，型號為Nvidia Quadro RTX-A6000。GPU的架構使得CNN-DSMC計算可以同時處理多個算例，表格中分別展示了單個算例和多個算例的計算時間。

考慮到仿真計算模型的規模，nanoFluidX 軟件在計算速度上有很大優勢。 本算例中的冰山模型，其形狀類似于一個長447米，寬382米，高646米的棱柱，重量達到驚人的2900萬噸。作為參考，吉薩大金字塔據估計重達600萬噸，而這個冰山的質量超過這個世界奇跡的4倍。 假設海水密度為1027 kg/m3，海冰密度為900 kg/m3。

但是實際上難以通過蓄洪池等永久性措施來保護所有關鍵基礎設施。 因此，預測模型等替代性防洪系統變得越來越重要。