CAE雲實證Vol.11：這樣跑COMSOL，是不是就可以發Nature了
說起多物理場模擬，必然繞不開COMSOL Multiphysics。
不侷限於究竟是哪種物理場，不侷限於物理場之間如何實現耦合。COMSOL提供統一的數值模擬平臺，使用相同的操作介面和工作流進行不同型別的數值模擬，可以說十分優秀了。
從1998年釋出首個版本至今，COMSOL一直在持續進化，如今它已經有了30多個針對不同應用領域的專業模組，涵蓋力學、電磁場、流體、傳熱、化工、MEMS、聲學等專業學科，並可以將不同的物理問題關聯起來，方便研究不同物理過程之間的相互作用。
越來越多Nature、Science及其子刊論文都用到了COMSOL模擬。
今天我們以一個高校使用者為例，講講我們在COMSOL實際運用過程中，除了速度和效率的提升外，還幫他們解決了哪些問題？
比如：
Windows還是Linux？這是個問題
關於多機並行，有多少種不同的開啟方式
一旦用了外部資源，比如超算，本地機器閒置了，就問你心不心疼？
本地環境維護，就問你操不操心？
老師的需求：既要，又要，還要，一把滿足，這真實嗎？
……
所以，現在可以發Nature了嗎（劃掉）
使用者需求
某高校課題組有5臺工作站，雖然機器比較老舊，但平時大家協商著劃分時間輪流跑任務，甚至還有排半夜的。整體來說，資源也勉強夠用。
最近該課題組新增了幾名成員，並申請到了幾個科研專案，需要使用COMSOL做大量模擬計算，這就直接導致了計算資源捉襟見肘。
現在的問題點主要有三個：
1、人多了，難管理，資源利用率整體很低；
2、他們也用過超算，但是資源是共享的，有隨時被搶走的風險，心裡沒底，而且沒法跟本地連到一起來用；
3、本地的各種維護工作，應用升級，安裝配置等工作非常繁瑣，需要耗費大量時間手工操作。
實證目標
1、COMSOL任務能否在雲端跑得更快？
2、fastone平臺的雲解決方案能否同時利用好課題組的本地資源？
3、fastone平臺的資源能否提供更大的使用者許可權？
4、fastone平臺能否將各種維護工作降到最低？
實證引數
平臺：
fastone企業版產品
應用：
COMSOL Multiphysics
場景：
電磁場分析、風力發電機噪音分析、HVAC導管流線分佈等
系統：
Windows/Linux
雲端配置：
計算優化型例項/網路加強型例項
架構圖：
實證過程
一、Windows還是Linux？這是個問題
COMSOL同時支援Windows和Linux系統的叢集計算。使用者一直使用的是較為熟悉的Windows版本。
現在，讓我們默唸三遍：Windows的世界，一切都要錢的。
單機跑的情況下，這不是什麼大問題。
但一旦涉及到多機多核執行任務，問題就大了。
比如：
主流雲廠商對不同作業系統映象有不同的定價方式。整體來說，通過Windows系統使用雲資源價格比Linux系統要貴。
因此，使用Linux替換Windows也可以有效節省成本。
所有，都要錢。
總之，不是長久之計。
而如何從Windows系統轉換到Linux系統呢？
這就跟習慣了用Android系統的人，換成iOS一樣。一旦適應，操作就如絲般順滑。
為了確保這一點，我們支援使用者在Linux系統中使用圖形化介面操作COMSOL任務，使用者只需熟悉一下Linux的常用操作與工具（如瀏覽器、文字編輯器），即可在很短的時間內上手，操作習慣幾乎無需改變。
而這也為今後使用者在Linux上多機叢集化跑COMSOL打下了省錢的基礎。
二、多機並行，不同的開啟方式決定了運算效率
根據我們的經驗，COMSOL的情況與Fluent類似。
當核數較低時，效能提升與核數基本成正比；而當雲端核數逐漸增加後，由於節點間通訊開銷指數級上升，效能的提升會隨著執行緒數增長逐漸變緩。
關於如何解決節點之間資料交換造成的通訊開銷問題，可以參考Fluent和LS-DYNA這兩個應用實證：
LS-DYNA求解效率深度測評 │ 六種規模，本地VS雲端5種不同硬體配置
怎麼把需要45天的突發性Fluent模擬計算縮短到4天之內？
下圖可以看到我們推薦使用者使用的網路加強型例項對比計算優化型例項的效果。
基於Linux系統多機模式計算，在雲端使用16-96核不等的計算資源執行兩組COMSOL任務，可以觀察到當計算資源線性增加時，任務耗時呈線性減少。
網路加強型例項可以有效解決COMSOL任務通訊開銷問題。
fastone平臺可以根據使用者需求和任務特性，為使用者推薦最適配的雲端配置。
甚至，我們的Auto-Scale功能可以根據不同的使用者策略，比如成本最優還是時間優先，自動化跨區、跨型別為使用者排程雲資源，完成計算任務。
至於不同策略具體怎麼落地執行？
相比時間優先策略，成本優先怎麼做到降低成本最多達67%-90%？
在這篇實證《生信雲實證Vol.3：提速2920倍！用AutoDock Vina對接2800萬個分子》裡體現得十分明顯。
而即便是比拼單機效能，由於雲上機型更新速度快，相比課題組本地老舊的工作站單機效能也提升了超過三分之一。
關於單機和多機計算背後的詳細原理和意義，可以參考VCS應用實證《EDA雲實證Vol.7：揭祕20000個VCS任務背後的“搬桌子”系列故事》
雲上資源的更新有多快？看這篇《國內超算髮展近40年，終於遇到了一個像樣的對手》
三、多人並行又是個什麼東西？
多機並行有了，多人並行又是個啥？
如果在本地工作站場景，多人並行就是幾臺機器就是幾個人用唄。
使用我們平臺，使用者數量和機器數量不再直接掛鉤。更不用說雲端無限資源帶來的幾乎無限的人員擴容空間了。
這就不可避免地涉及到了許可權和角色管理的問題。
fastone平臺的許可權和角色管理功能，支援管理員角色對每一個使用者進行相關許可權設定，包括預算使用上限和CPU核數使用上限。
多機並行+多人並行，簡單來說就是，要啥有啥。
四、本地雲端統一平臺，既不操心，又不心疼，還划算，還簡單
1、當然是大大優化整體效率。由
於課題組在平臺上跑的應用遠不止COMSOL一種，fastone平臺可對不同應用、不同資源、不同成員的使用情況進行整體監控與評估，併為課題組提供合理化建議，極大地提升了整體效率。
2、本地工作站不再閒置，用滿不心疼
課題組導師覺得放著本地工作站不用簡直就是“浪費”。
在獲取外部資源的同時，還是希望能夠將本地的工作站資源給充分利用起來，不然可太心疼了，畢竟當年也是花大價錢買來的。
我們為課題組提供了一個混合雲平臺。
當用戶處理日常任務時，可以只在本地執行。
而當本地資源不足以應付時，直接自動連線雲端海量資源進行運算，操作相當方便，完全不改變使用者的操作習慣。
3、本地軟硬體資源維護，不用操心
課題組的本地環境是需要持續維護的。
有老師跟我們吐槽說，一天天地忙著維護環境，整得跟運維工程師一樣了，太耽誤事兒。想找學生幫忙吧，他們很多也不懂啊~
老師們的碩博後們也苦不堪言，本專業要學的東西已經多到爆炸，又要理論還要搞實驗，還要學大量計算機專業知識……
我們的雲上執行環境都是自動化配置的，不需要人工干預，使用者還可以通過平臺進行統一管理和監控，方便易操作。
五、超算，是完美的解決方案嗎？
1、超算資源是無法與本地資源做成一個整體平臺，統一管理的。
所以，既沒有整體監控和管理，又沒有混合雲，還沒有自動化維護。
當然，Auto-scale也肯定沒有。
下圖是開啟Auto-Scale功能後，使用者某專案一週之內所呼叫雲端計算資源的動態情況。
2、不同於超算的共享模式，我們提供的是絕對不會被搶走的獨佔資源。
這點可太重要了：
1）雲資源在任何情況下都不用會被搶走。而超算由於要優先服務國家級科研專案，在某些情況下，即便已經分配到的超算資源，也有可能會被無條件收回；
2）可根據使用者的習慣和應用的特性自由選擇作業系統，沒有任何限制；
3）提供完全開放的管理員許可權，應用安裝靈活，且fastone針對市面上常見企業級應用均進行過雲原生優化，可隨時提供技術指導；
4）使用者可隨時安裝所需的依賴元件。
5）獨佔資源，安全。
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實證小結
1、fastone平臺完美支援COMSOL的基於不同使用者策略的多機和多人並行，可大大提升任務效率；
2、fastone支援搭建本地雲端統一的混合雲平臺，完全不浪費本地資源，本地資源不足時自動溢位到雲端，操作還簡單，提高整體效率；
3、fastone平臺提供獨佔資源，絕不會被搶走，開放管理員許可權，安全靈活；
4、fasonte平臺環境完全自動化配置，無需手動維護，省事。
本次CAE行業Cloud HPC實證系列Vol.11就到這裡了。
下一期的CAE雲實證中，我們聊Abaqus。
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