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1、腾云算“数”-腾讯云助力云上仿真优化解决方案目录仿真上云行业前瞻巧用云上算力，多快好省实现仿真上云腾讯云云仿真计算解决方案优势与价值解读典型应用场景分享来自腾讯云的行业仿真彩蛋高性能计算已发展多年，从最初的专用计算机到现在的分布式系统，它不断演进着，也不断推动着科学研究和技术创新。由于传统高性能计算平台的昂贵、复杂以及其他一些因素，人们开始考虑使用云计算技术来提高计算效能，落地高性能计算在云上的实现。今天，许多公司正在研究和探索高性能计算上云的方案，以满足不断变化的客户需求。如今的高性能云计算已经超越了传统的HPC技术，成为一种新的技术和管理模式，赋予HPC新的生命力。未来，作为宏观性计算平台

2、，云计算将成为处理海量数据高性能计算的基础；企业将拥有更多云化的计算能力，同时硬件成本将显著降低。前 言纪多斌十五年工业软件行业经验，精通CAD、CAE、HPC、EDA和云服务等，熟知工业行业know-how、业务场景等。历任GE、Siemens、ANSYS工业软件技术、技术管理岗。导师介绍仿真上云行业前瞻各行各业中广泛应用的仿真各行各业中仿真的场景高性能计算市场规模与趋势 全球（计算资源）千亿级市场规模 2018年中国HPC行业市场规模超250亿元，预计2023年超过500亿元 公有云、人工智能的计算资源规模有明显的加速增长趋势（预期复合增长率20%和30%）国内行业形势“研发新一代高性能计

3、算系统及软件应用”和“自主可控基础软硬件技术”写入十四五规划建议“3060”：中国政府在第七十五届联合国大会上提出：“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”数据摘自Hyperion Research 2020年度报告市场规模发展趋势国内形势行业概览市场规模大、发展速度快、国内形势好高性能计算行业机会与竞争市场规模发展趋势国内形势行业概览 行业价值高设计研发过程中必不可少的环节，通过大规模数学计算替代人工经验和实物实验，属工业领域高价值核心应用 技术匹配度高高性能计算资源是整个仿真系统的基础支撑，计算、存储和（集群内）通信网络，相关能力需求均对应腾讯云的主要基

4、础产品；公有云全托管、弹性扩容、按量付费等特性相比传统线下集群可带来额外价值 可复制推广在工业、能源、医疗、生物、气象等相关领域有广泛的应用场景，业务模式成熟，计算资源、调度平台较好的复制性市场规模大，有较为稳定的增长趋势，订单规模大重点发力方向，机会大，竞争强 行业竞争态势维度1：私有集群与云计算当前HPC市场的主要竞争集中在私有化集群与云端HPC之间，受建设成本、扩展性能、技术发展等因素影响，计算资源上云的趋势愈发明显；维度2：国内外云厂商的竞争国内外各主流云厂商已经先后入局，腾讯云处于快速追赶、赶超状态高性能计算面临的挑战 需要开箱即用的Simulation as a Service工作

5、站性能有限，集群搭建复杂 按需使用，集中管理共享使用工具应用昂贵，LIC共享困难 廉价的计算资源，按需收费，充分利用计算平台初始投资大，后期闲置造成浪费 灵活的架构，支持便捷扩缩容，智能调度架构缺乏灵活性，平台扩展工作繁杂 一站式的运维管理管控计算资源和应用多，管理维护困难 随时可用的Web化任务查看计算中间结果查看不方便 集群型的Scalability，优化成本减少排队爆发型计算任务不得不排队完成 分布式存储，自动化的断点续传输入和结果文件尺寸大，上传下载慢巧用云上算力，多快好省实现仿真上云仿真上云坚定不移的行业趋势https:/ 年，Azure 和 Mentor 及台积电在 10 小时内验

6、证了 AMD EPYC 上的大尺寸 Radeon Instinct Vega20 集成电路设计，AMD 这款芯片设计中有 132 亿颗晶体管，数量是惊人的，通过在云上上运行台积电认证的 7nm Mentor Calibre设计套件，AMD 在 19 个小时内完成了两次验证，大幅缩短了物理验证的总周转时间。Mentor Graphics TSMCCadence 已经为超过 200 家客户提供了基于不同模式的云环境搭建、部署服务及支持。2020年，Cadence 在云端提供 Cadence Signoff 解决方案，在 150 台机器上演示了 TempusTiming Signoff 方案，可实现