Wireless Insite 是基于射綫跟踪法的無綫電波傳播模擬軟體，其核心算法是運用GPU進行加速計算的射綫跟踪模擬引擎。使用GPU加速時，用戶需調用X3D傳播引擎。該引擎會先調用GPU建立傳播路徑，利用GPU在三維空間中高效進行射綫跟踪模擬的優勢，先繪製出無綫電波的傳播路徑；隨後，這些建立好的路徑從顯卡記憶體傳輸到主板記憶體，再由CPU接手後續的電磁場相關模擬計算。在階段性計算完成後，更新的數據被保存至主板記憶體；全部模擬結束後，記憶體中的數據再轉移到硬盤上長期存儲。

在此過程中，GPU實際執行的工作主要是繪製路徑，因此雖然GPU必不可少，但其負載並不高。CUDA核心數、顯卡記憶體頻寬等技術參數會對GPU進行射綫跟踪計算的效率産生影響，但由于這一工作對GPU而言不算特別繁重，即便計算量稍大，除非用戶使用的是老舊型號的GPU，否則利用率通常不會超過10%。因此，除非用戶進行大規模複雜的模擬計算，否則高端GPU能够節省的時間較爲有限。也就是說，GPU的實際影響與模擬計算的規模及複雜度成正比。

另一方面是主板記憶體及CPU。與許多其他模擬軟體不同，Wireless Insite在使用X3D傳播模型時會交替使用GPU和CPU的算力。主板CPU負責進行電磁場等相關物理計算，CPU的核心數和綫程數會影響該階段的計算性能；記憶體則負責存放GPU提供的傳播路徑數據以及CPU計算所得的物理量數據。隨著模擬工作的推進，主板記憶體使用量逐漸累積，這會導致剩餘記憶體减少，從而使計算效率有所下降。如果用戶的主板記憶體不足，模擬會隨著進程變得明顯變慢，因爲剩餘記憶體空間越來越小，操作系統性能隨之降低。若模擬完成前剩餘記憶體已不足10%或幾乎耗盡，模擬將變得極爲緩慢，甚至無法繼續，因爲後續取得的數據沒有可用記憶體存放。這就凸顯出另一個問題：當進行大規模或複雜度很高的模擬時（例如在一個存在大量建築物的大範圍城市環境中放置數十萬個點的接收機方陣），由于場景中面數量衆多，該大型接收機方陣可能在模擬中産生數百萬組收發關係。若同時使用MIMO天綫、漫反射、動態、智能反射面等高級功能，模擬將變得异常複雜，計算量巨大。此時，用戶可能需要大量主板記憶體才能一次性完成模擬；否則，必須重新設計模擬場景，例如每次只模擬部分收發關係，或先忽略那些會增加計算量和複雜度的因素，先做簡化模擬，之後再通過多次計算或其他方式將這些因素納入考慮。總之，如果主板記憶體不足，即使配備性能較好的GPU，模擬也無法順利進行。

在此過程中，GPU實際執行的工作主要是繪製路徑，因此雖然GPU必不可少，但其負載並不高。CUDA核心數、顯卡記憶體頻寬等技術參數會對GPU進行射綫跟踪計算的效率産生影響，但由于這一工作對GPU而言不算特別繁重，即便計算量稍大，除非用戶使用的是老舊型號的GPU，否則利用率通常不會超過10%。因此，除非用戶進行大規模複雜的模擬計算，否則高端GPU能够節省的時間較爲有限。也就是說，GPU的實際影響與模擬計算的規模及複雜度成正比。

另一方面是主板記憶體及CPU。與許多其他模擬軟體不同，Wireless Insite在使用X3D傳播模型時會交替使用GPU和CPU的算力。主板CPU負責進行電磁場等相關物理計算，CPU的核心數和綫程數會影響該階段的計算性能；記憶體則負責存放GPU提供的傳播路徑數據以及CPU計算所得的物理量數據。隨著模擬工作的推進，主板記憶體使用量逐漸累積，這會導致剩餘記憶體减少，從而使計算效率有所下降。如果用戶的主板記憶體不足，模擬會隨著進程變得明顯變慢，因爲剩餘記憶體空間越來越小，操作系統性能隨之降低。若模擬完成前剩餘記憶體已不足10%或幾乎耗盡，模擬將變得極爲緩慢，甚至無法繼續，因爲後續取得的數據沒有可用記憶體存放。這就凸顯出另一個問題：當進行大規模或複雜度很高的模擬時（例如在一個存在大量建築物的大範圍城市環境中放置數十萬個點的接收機方陣），由于場景中面數量衆多，該大型接收機方陣可能在模擬中産生數百萬組收發關係。若同時使用MIMO天綫、漫反射、動態、智能反射面等高級功能，模擬將變得异常複雜，計算量巨大。此時，用戶可能需要大量主板記憶體才能一次性完成模擬；否則，必須重新設計模擬場景，例如每次只模擬部分收發關係，或先忽略那些會增加計算量和複雜度的因素，先做簡化模擬，之後再通過多次計算或其他方式將這些因素納入考慮。總之，如果主板記憶體不足，即使配備性能較好的GPU，模擬也無法順利進行。

集群由一組配置完全相同的伺服器或工作站組成，這些設備組成一個小型局域網，在該網絡中每台電腦作爲一個節點相互連通，可以交換數據。由于每台電腦配置相同，理論上可以同步運行。用戶可以將模擬工作平均分配到局域網內的每個節點，也可以自行設計每次模擬如何利用資源。這些算力資源構成一個資源池，用戶可根據需求靈活調度。例如，一個擁有12個節點（每個節點一張GPU）的集群，用戶可將模擬任務平均分配到12個節點上；若軟體授權數量足够，也可以一次只調用4個節點，同時進行3個模擬。另一種配置，如4個節點、每個節點3張GPU，在授權足够的情况下，用戶可以同時運行3個模擬，每個模擬分配到4個節點，每個節點各占用一張GPU，使整個集群滿載運行三項任務。

擁有集群的用戶可以根據需要靈活調度資源，同時進行的模擬所占用的資源和節點數量可以不同，完全取决于用戶的需求和工作規劃。由于Wireless Insite 可支持絕大多數兼容CUDA的GPU，不僅限于專業計算卡，通常使用消費級游戲卡即可。在頻繁使用中，GPU本身也會逐漸損耗，長期使用後可能需要更換。配合Wireless Insite的集群，只需更換同型號的游戲卡，或在建設集群時多購置幾張備用。由于這類消費級硬件價格相對較低，用戶可以在合理的成本範圍內對集群進行長期維護。

歡迎有興趣的用戶諮詢我們的Wireless Insite集群擴展模塊。

我們也與合作夥伴共同推廣高性價比的集群和伺服器，歡迎用戶訪問産品介紹頁面或我們的網絡商城，我們很樂意爲訪客提供優質服務和高性價比産品。