传统的 3D 电磁仿真会耗费大量的分析时间和计算资源。设计人员会细分任务，逐个分析，然后再拼接到一起，这种方式极易延长设计周期。为了解决这类难题，业界需要使用真正高效、可扩展的 3D 电磁求解器，并且能够在本地或云端快速解决大型问题。

Cadence Clarity 3D Solver 可让工程师在设计 5G、汽车、高性能计算 (HPC) 和机器学习应用系统时，以黄金标准的精准度解决最复杂的电磁挑战。基于Cadence 业界领先的分布式技术， Clarity 3D Solver 能够提供近乎无线的求解容量和 10 倍的求解速度，从而高效地解决更庞大、更复杂的仿真问题。

现在，Cadence 新推出了一种直接、安全且经济高效的方式，可使用强大的云计算资源执行 Clarity 3D 电磁仿真。Clarity 3D Solver Cloud 利用与 Amazon Web Services (AWS) 的安全连接，将 3D 有限元法 (FEM) 电磁仿真容量从 32 个CPU内核扩展至数千。

Clarity 3D Solver 分布式处理流程采用了大规模并行矩阵求解器的新技术，适用于自适应网格划分和频率扫描阶段。这种突破性算法具有近乎线性的可扩展性，并且准确度丝毫不打折扣，支持多线程、分布式处理和云计算。

在图 1 中，大型任务分割成若干个小型任务，分布到不同的机器上，每台机器的内存容量较小。这正是 Clarity 3D Solver 的优势所在——无需使用大型机器和拥有大量内存的机器。此外，这一切都是并行进行的，扩展性强且极为高效。这种分布式架构也使得 Clarity 3D Solver 与云计算技术成为天作之合。

图 1: Clarity 分布式处理流程

与其他工具相比，Clarity 3D Solver 的矩阵求解方式独具特色。

Clarity 3D Solver

市场上的许多 3D 电磁仿真器都使用麦克斯韦方程。不同于此，Clarity 采用了独特的方式来求解这些方程。图 2 是典型的 3D 电磁求解器流程，Clarity 3D Solver 也采用这一流程。

图 2: Clarity 3D Solver 仿真流程

与其他工具相比，Clarity 3D Solver 的矩阵求解方式独具特色。因为它采用了更先进的大规模并行矩阵求解器，并在初始网格生成、自适应网格细化和频率扫描过程中采用突破性算法。弹性计算架构可自动分区，并可在任意容量的机器上使用，支持无限扩展。云优化分布功能提供动态部署和容错重启，并优先考虑较低成本的配置（图 3）。

图 3: Clarity  3D Solver 提供容量、性能和云优化

用更小的内存空间求解更大的问题

图4是传统的分布式处理流程。在主计算机上导入数据或在工具中创建数据，然后使用工具生成初始网格，接着生成自适应网格。这些处理过程并不是分布式执行的，而是在本地机器上创建的。在主计算机上创建自适应网格后，传统流程会将频率分布到各个机器上。每台机器都需要与主计算机一样具有较大的容量。这种流程效率不高，大多数 3D 分析设计人员通常会选择分而治之的方法。

图 4: 传统的分布式处理流程

Clarity 3D Solver 分布式处理流程采用了一种大规模并行矩阵求解器的新技术，适用于自适应网格划分和频率扫描阶段。这种突破性算法具有近乎线性的可扩展性，并且准确度丝毫不打折扣，支持多线程、分布式处理和云计算。

在图5中，大型任务分割成若干个小型任务，分布到不同的机器上，每台机器的内存容量较小。这正是 Clarity 3D Solver 的优势所在——不需要使用大型机器和拥有大量内存的机器。此外，这一切都是并行进行的，扩展性强且极为高效。这种分布式架构也使得Clarity 3D Solver 与云计算技术成为天作之合。

图 5: Clarity 分布式处理流程

图 6 是关于 Clarity 3D Solver 与传统工具之间的多 CPU 并行度比较。

案例研究：兼具集成、速度、容量和准确性

完整的端到端系统设计

图 7 是相机传感器模块的端到端 Cadence 系统设计流程。该流程以 Allegro® PCB Designer 为起点，然后使用 Clarity 3D Solver，再使用 Sigrity™ SystemSI™ 进行系统方面的 MIPI® 合规检查。所有工具都集成在整个工作流程中，实现了端到端的完整设计。

图 7: Cadence 完整设计流程

结论

Clarity 3D Solver 采用最先进的 3D 全波电磁分析技术，可提供无限制的容量，性能比传统解决方案快 10 倍。在桌面部署 Clarity 非常简单，它可对复杂系统进行直接、安全和可扩展的电磁分析。现在，Clarity 也可在云端使用。新版 Clarity 3D Solver Cloud 支持本地部署，也支持云端仿真，通过简单便捷的混合使用模式提供安全、可靠、经济高效的仿真技术。设计人员无需再苦苦等待资源，哪怕是最复杂的设计，都可以借助云计算即刻执行仿真。

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