Ansys Lumerical FDTD是一款光子仿真軟件，其在統(tǒng)一設計環(huán)境中集成了FDTD、RCWA和STACK求解器。這有助于對衍射光柵、多層鍍膜、uLED、CMOS圖像傳感器、超透鏡和超表面等各種器件進行精確分析和優(yōu)化，從而可在不同應用中實現(xiàn)業(yè)界領(lǐng)先的性能。對于最復雜的設計，Ansys Lumerical FDTD可實現(xiàn)快速的虛擬原型設計和數(shù)千次迭代的驗證

ANSYS Lumerical FDTD主要用于求解納米光子學和電磁波傳播問題，典型應用包括：

• 光子器件（光波導、耦合器、光調(diào)制器）
• 微納光學結(jié)構(gòu)（金屬納米粒子、等離子體結(jié)構(gòu)）
• 量子光學（單光子源、量子點）
• 顯示技術(shù)（微透鏡陣列、納米結(jié)構(gòu)調(diào)控光學性能）
• 半導體光電器件（LED、激光器、太陽能電池）

ANSYS Lumerical FDTD算法的計算效率高度依賴硬件配置。以下是針對FDTD的詳細硬件優(yōu)化指南：

一、 CPU vs GPU計算

Lumerical FDTD 支持 CPU 和 GPU 兩種計算方式，其中：

• CPU 計算適用于大規(guī)模問題，高精度仿真，受限于核心數(shù)和內(nèi)存帶寬。
• GPU 計算適用于加速計算，但受限于顯存容量，適合中等規(guī)模問題。
• GPU 計算通常適用于結(jié)構(gòu)較為規(guī)則、網(wǎng)格劃分均勻的問題，如果仿真模型網(wǎng)格不均勻或者包含大量復雜介質(zhì)材料，CPU計算可能更優(yōu)。

目前 NVIDIA CUDA計算卡可用于Lumerical FDTD計算，但建議使用高端計算卡（如 A100、H100、RTX 4090）以獲得最佳性能。

1. 計算模式

2. GPU加速支持

• 推薦顯卡：
• NVIDIA Tesla A100/H100（顯存≥40GB，支持FP64雙精度）
• NVIDIA RTX 6000 Ada/RTX 4090（48GB顯存，性價比高）
• 關(guān)鍵特性：
• 需啟用GPU Acceleration選項（在FDTD求解器設置中勾選）
• 顯存容量直接限制可仿真網(wǎng)格規(guī)模（每百萬網(wǎng)格約需0.5-1GB顯存）

3. CPU備用方案

• 若無GPU，FDTD可退化為純CPU計算，但速度顯著下降（約5-10倍）。

二、核心數(shù)與性能優(yōu)化

1. CPU配置

o   適用于高端工作站/服務器CPU，如 AMD EPYC 96核或Intel Xeon 56核。

o   推薦至少16~64 核(物理核心)，超線程提升有限。

o   計算速度隨核心數(shù)增加呈現(xiàn)亞線性加速，64核以上加速效果會逐漸下降（主要受內(nèi)存帶寬和I/O影響）。

2. GPU配置

• 單卡性能極限：
• 單張高端 GPU（A100/H100/4090）可以加速，H100 80GB可處理約2億網(wǎng)格（FP32精度），但大規(guī)模計算仍依賴 CPU
• 多卡并行：
• 通過NVIDIA NVLink互聯(lián)（如4×H100，顯存池化至320GB）
• 需在Lumerical中啟用Multi-GPU Support

三、內(nèi)存與存儲需求

1. 內(nèi)存容量

Lumerical FDTD 對內(nèi)存需求較高，取決于：

• 計算規(guī)模（網(wǎng)格點數(shù)）：
• 小規(guī)模仿真（百萬網(wǎng)格以下）：16GB 內(nèi)存足夠
• 中等規(guī)模（幾千萬網(wǎng)格）：推薦 64GB-128GB
• 大規(guī)模仿真（上億網(wǎng)格）：需要 256GB-1TB
• 內(nèi)存帶寬：
• DDR5 / HBM2 服務器內(nèi)存效果更佳，帶寬瓶頸影響并行計算性能。
• GPU 顯存（如果使用 GPU 計算）：
• 至少 48GB（如 RTX 4090、RTX A6000/6000 ada）
• 推薦 40GB+（如 A100、H100）
• 高精度大規(guī)模計算建議 80GB（如 A100 80GB）

2. 存儲IO

對硬盤I/O讀寫要求

• 存儲速度：
• 推薦PCIe 4.0或PCIe 5.0 NVMe SSD，讀寫速度至少5000MB/s 以上。
• 大規(guī)模仿真建議NVMe SSD閃存陣列 以加速數(shù)據(jù)存取。
• 傳統(tǒng)HDD（機械硬盤）不適合FDTD仿真存儲。
• 存儲容量：
• 小規(guī)模仿真：2TB SSD足夠。
• 大規(guī)模仿真：建議4TB+SSD，甚至搭配10TB機械盤存檔數(shù)據(jù)。
• 并行存儲優(yōu)化：
• 支持 Lustre 分布式存儲，適用于集群計算。
• 局部 NVMe + 網(wǎng)絡存儲（如 NFS、Ceph）搭配，提高大規(guī)模任務的存取速度。

四、硬件配置示例

1. 高性能工作站（單節(jié)點）

CPU: 2*Xeon 金牌6530 (64核/128線程)

GPU: 2× NVIDIA RTX 4090 48GB

圖卡：RTX A400 4GB

內(nèi)存: 512GB DDR5-4800 RDIMM

存儲:

  - 主盤: 4TB NVME (PCIe 5.0)

  - 副盤: 8TB SATA企業(yè)級 (備份)

平臺: 雙塔式（2200W）

顯示器：27寸2K

售價 ￥157,000元

2．服務器（大規(guī)模計算）

CPU: 雙路 AMD EPYC 9575F(128核)

內(nèi)存: 768GB DDR5 RDIMM

GPU: 4x NVIDIA A100 80GB

存儲: 2TB NVME+8TB NVMe + 20TB HDD

平臺: 雙塔式（2600w）

顯示器：27寸4K

售價 ￥815000元

3. 集群節(jié)點（分布式計算）

- 計算節(jié)點（數(shù)量 4個，每節(jié)點配置: 2×Xeon 金牌6530 (64核)/2×NVIDIA A100 80GB/1TB DDR5-4800 ECC/100G IB）

- 存儲: Lustre并行文件系統(tǒng)（24核/192GB DDR4/45TB閃存陣列+1260TB并行存儲/100G IB）

- 網(wǎng)絡 36口100G高速網(wǎng)絡（nfiniband）

- 42機柜、切換器

- 集群作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)

售價 ￥2,025,590元

五、軟件優(yōu)化技巧

1. 網(wǎng)格劃分
• 使用Non-uniform Mesh減少總網(wǎng)格數(shù)
• 在關(guān)鍵區(qū)域（如光源附近）局部加密網(wǎng)格
2. GPU參數(shù)調(diào)優(yōu)

1. 結(jié)果保存優(yōu)化
• 僅保存必要時間步的場數(shù)據(jù)（如frequency-domain field）
• 使用HDF5壓縮格式：

六、性能基準參考

七、常見問題解決

• 顯存不足：降低網(wǎng)格分辨率或啟用Subgridding技術(shù)。
• CPU利用率低：檢查是否啟用Hyper-Threading（建議關(guān)閉）。
• IO瓶頸：將臨時目錄指向RAM磁盤：

如需處理超大規(guī)模仿真（如光子集成電路全芯片分析），建議分布式FDTD（D-FDTD）解決方案。

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