高性能云計(jì)算在汽車制造業(yè)的應(yīng)用

李宣宏

汽車企業(yè)在基于平臺開發(fā)的基礎(chǔ)上，力求以更短的周期推出更佳的產(chǎn)品，對CAE仿真的依賴程度越來越高。為快速得出仿真分析的結(jié)果，以便在既定周期內(nèi)進(jìn)行多頻次迭代開發(fā)，企業(yè)對HPC平臺提出更高要求。而云計(jì)算作為HPC的一種解決方案，因?yàn)槠淇焖賳⒂谩U(kuò)展靈活和按時長計(jì)費(fèi)等優(yōu)點(diǎn)，能滿足企業(yè)的高要求，作為一種性價比更高的HPC基礎(chǔ)設(shè)施的方式，在國內(nèi)外大型汽車研發(fā)企業(yè)中越來越受到重視。

1引言

隨著汽車制造相關(guān)參數(shù)指標(biāo)（安全、能耗等）的要求越來越高，行業(yè)競爭的壓力越來越大，國內(nèi)外大型汽車企業(yè)都在尋求更好、更快地進(jìn)行車型開發(fā)。為了有效提升研發(fā)實(shí)力，縮短研發(fā)周期，CAE仿真技術(shù)在汽車研發(fā)中得到廣泛應(yīng)用，以解決不可能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或者實(shí)驗(yàn)代價太大的問題。從簡單的零部件耐久度、強(qiáng)度和剛度，到整車安全碰撞分析、行人保護(hù)分析，到車內(nèi)外的流體分析、空調(diào)制冷制熱分析和噪聲振動分析等，CAE仿真分析已經(jīng)融入汽車研發(fā)的完整流程之中。

2高性能計(jì)算應(yīng)用分析

由于CAE軟件不斷升級迭代，計(jì)算模型精度要求提升，高性能計(jì)算面臨更大挑戰(zhàn)。高性能計(jì)算（HPC）顧名思義，是在運(yùn)算速度快、存儲容量大和可靠性高的高性能計(jì)算機(jī)上為解決大規(guī)?？茖W(xué)與工程問題所實(shí)施的計(jì)算。作為HPC中的核心技術(shù)，并行計(jì)算是指在并行計(jì)算機(jī)上，將一個任務(wù)分解成多個子任務(wù)，分配給并行計(jì)算機(jī)上不同的處理器，各個處理器之間相互協(xié)同，并行執(zhí)行子任務(wù)，從而達(dá)到加快求解速度，或者提高求解任務(wù)規(guī)模的目的。開展并行計(jì)算需要具備以下2個基本條件：（1）硬件資源，包括2臺或2臺以上的并行計(jì)算機(jī)和互聯(lián)互通的高速網(wǎng)絡(luò)；（2）軟件資源，包括高穩(wěn)定性的操作系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)快速求解的并行編程技術(shù)和有效的并行算法。

3云計(jì)算應(yīng)用分析

云計(jì)算通常指第三方服務(wù)商為用戶提供的公共云計(jì)算資源，可以通過互聯(lián)網(wǎng)訪問使用，其核心屬性是共享資源服務(wù)。傳統(tǒng)搭建信息系統(tǒng)時，要么自建數(shù)據(jù)中心，要么租用運(yùn)營商數(shù)據(jù)中心放置自己的服務(wù)器設(shè)備，這些方式往往需要在IT方面投入較多的資源。而采用云計(jì)算，系統(tǒng)服務(wù)提供者可以聚焦自己的業(yè)務(wù)，將底層IT設(shè)施和運(yùn)維都交給云服務(wù)商負(fù)責(zé)，直接通過互聯(lián)網(wǎng)按需開通Iaas服務(wù)，就像使用電力和自來水一樣方便。此外公有云還可以提供PaaS服務(wù)，比如利用公有云上很多二次開發(fā)的平臺就可以完成應(yīng)用的開發(fā)和部署，極大地降低了企業(yè)在IT方面的費(fèi)用支出。這些優(yōu)勢推動了云計(jì)算市場蓬勃發(fā)展。

4高性能云計(jì)算集群評價指標(biāo)分析

利用高性能云計(jì)算搭建企業(yè)CAE仿真平臺，既能有效降低自建成本，又能實(shí)現(xiàn)資源規(guī)模的快速動態(tài)調(diào)整，極大滿足了高性能計(jì)算的波動性需求。然而，如何有效評價一套高性能云計(jì)算平臺的優(yōu)劣，成為行業(yè)上持續(xù)討論的焦點(diǎn)。本文針對高性能云計(jì)算集群的特點(diǎn)，結(jié)合作者真實(shí)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，提出了從加速比、計(jì)算時長和計(jì)算誤差3個指標(biāo)的測試分析，來評價高性能云計(jì)算平臺優(yōu)劣的方法。

4.1加速比測試

計(jì)算機(jī)加速比（speedup），是同一個計(jì)算任務(wù)在單處理器系統(tǒng)和并行處理器系統(tǒng)中運(yùn)行消耗的時間比率，用來衡量并行系統(tǒng)或程序并行化的性能和效果。我們引入這一指標(biāo)，用來評價高性能計(jì)算機(jī)集群擴(kuò)展性的優(yōu)劣。

加速比計(jì)算公式為= 1/，其中指計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，1指單計(jì)算節(jié)點(diǎn)完成計(jì)算的用時，指計(jì)算節(jié)點(diǎn)完成計(jì)算的用時。當(dāng)=（數(shù)值）時，屬于“線性加速比”，又將此時的稱為“理想加速比”。如果某一并行計(jì)算的加速比為理想加速比，那么在這種情況下，將計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量加倍，執(zhí)行速度也會加倍，相應(yīng)的計(jì)算用時減少一半，表明該并行計(jì)算具備“優(yōu)秀的可擴(kuò)展性”。

然而，現(xiàn)實(shí)中往往無法達(dá)到理想加速比，因?yàn)榧铀俦瘸撕妥鳂I(yè)劃分、并行算法選擇有關(guān)外，還和各節(jié)點(diǎn)間的通信有關(guān)。隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，在網(wǎng)絡(luò)通信物理傳輸介質(zhì)上的性能損耗就會越來越高，所以在節(jié)點(diǎn)數(shù)超過某一個臨界值之后，加速比反而會隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)增加而減少，這也正好符合高性能計(jì)算中的阿姆達(dá)爾定律的描述。在實(shí)踐中，我們使用相同計(jì)算作業(yè)和算法，通過成倍數(shù)增長的計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)，測試得出不同高性能云計(jì)算集群的加速比，從而可以有效的評價不同集群的可擴(kuò)展性。

4.2計(jì)算時長因素測試

影響高性能云計(jì)算集群計(jì)算時長的因素主要有：CPU性能、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)性能、MPI性能、內(nèi)存帶寬和存儲性能等，通過對這些因素的測試，可以有效評價高性能云計(jì)算集群的性能。

CPU性能測試。Linpack是國際上最流行的用于測試高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)浮點(diǎn)性能的benchmark。通過對高性能計(jì)算機(jī)采用高斯消元法求解一元N次稠密線性代數(shù)方程組的測試，評價高性能計(jì)算機(jī)的浮點(diǎn)性能。

網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)性能測試。網(wǎng)絡(luò)性能測試主要使用perftest： Infiniband verbs performance tests。

MPI性能測試。MPI是一種基于信息傳遞接口的并行編程技術(shù)，其定義了一組具有可移植性的并行編程接口，常用于并行計(jì)算機(jī)。

內(nèi)存帶寬測試。從功能上理解，內(nèi)存可以看作是內(nèi)存控制器與CPU之間的橋梁，而內(nèi)存帶寬則是這座橋梁的寬度，內(nèi)存帶寬越大，數(shù)據(jù)傳輸速率越高，并行計(jì)算的能力就越強(qiáng)。在高性能計(jì)算機(jī)領(lǐng)域廣為使用的綜合性內(nèi)存帶寬實(shí)際性能測量工具是STREAM，其具有良好的空間局部性，是對TLB友好、Cache友好的一款測試工具。

存儲性能測試。存儲性能直接影響計(jì)算數(shù)據(jù)的讀寫，從而影響高性能云計(jì)算集群的整體性能表現(xiàn)。fio是常用io性能測試的benchmark，可以測試文件的大塊吞吐和小塊的iops。

4.3計(jì)算誤差測試

通過測試高性能云計(jì)算集群計(jì)算誤差，可以有效評價云計(jì)算集群的兼容性。高性能云計(jì)算集群計(jì)算誤差分析，主要利用高性能云計(jì)算平臺對CAE三維仿真有限元次模型進(jìn)行求解，將求解的結(jié)果跟基準(zhǔn)值進(jìn)行比較，并進(jìn)行誤差分析。

5結(jié)束語

本文介紹了高性能云計(jì)算集群在汽車行業(yè)CAE仿真分析中的重要作用，并且闡述了利用加速比、計(jì)算時長和計(jì)算誤差3個指標(biāo)的綜合測試分析，直觀有效地評價高性能計(jì)算資源的可擴(kuò)展性和兼容性，提供了可量化的測試數(shù)據(jù)作為支撐。隨著我國汽車產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，縮短產(chǎn)品開發(fā)周期、利用仿真減少實(shí)車驗(yàn)證越來越受到汽車制造業(yè)的重視，而直接影響CAE仿真求解結(jié)果的高性能云計(jì)算集群，在汽車行業(yè)也將會獲得更廣泛的應(yīng)用。