新一代 AI 高效能運算:Ansys 高效優化系統結合高速運算,提供光子晶片元件模擬的全方位解決方案

簡介

Ansys 提供完整的解決方案,用於矽光子晶片的設計與優化,將其光子模擬工具 Lumerical 與 OptiSLang 的自動化設計探索功能整合在一起。此設計流程透過自動調整設計參數來提升效能效率,使高性能元件的開發更加高效。

 

在一個案例研究中,我們模擬了一個矽光子環形共振腔系統,並針對其輸出功率進行最佳化。搭配 Supermicro AI 伺服器與 NVIDIA H200 高效能運算平台,進一步提升了運算效率,加速了設計優化流程。透過這項整合,工程師能以更快速度與更高精度,推動矽光子與光電系統的技術極限。

Research

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此模型由矽光子波導構成的環形共振腔組成。我們的目標是透過調整幾何結構來最佳化其傳輸特性。該設計的參數行為模擬已整合進 OptiSLang 中,並建立了一個代理模型(metamodel),用以針對多個輸入參數進行設計優化。

Data optimization

Ansys Lumerical 與 OptiSLang 的整合實現了以資料驅動和模型為基礎的自動化元件設計優化。
OptiSLang 支援多種最佳化演算法,例如粒子群最佳化(Particle Swarm Optimization),並可自動執行工作流程、資料分析以及光學模擬的後處理作業。

ansys-efficient-optimization-system Pareto optimal solutions help identify the best trade-offs among conflicting design goals. By analyzing parameter interactions, designers gain insights into performance impacts and can make more informed decisions across multiple design scenarios.

Accelerated computation

在 Ansys 中使用 SMCI(Supermicro)大幅提升了光學運算的效能。
全新的 AI 伺服器 —— GPU SuperServer SYS-821GE-TNHR,支援第 5 / 第 4 代 Intel® Xeon® 可擴充處理器,以及 NVIDIA HGX™ H200 八顆 GPU 平台,提供強大的高效能運算能力,加速複雜光學模擬與設計流程。

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此系統結合 Ansys 解決方案後,進一步強化了高效能運算能力與應用效率,讓複雜模擬與設計流程更加快速且精準。

OptiSLang - Optimization Optimal Design

針對矽光子晶片,我們使用 OptiSLang 對被動元件進行了參數分析。
特別地,對環形共振腔的間隙(gap)與寬度(width)進行了深入探討與模擬。
OptiSLang 能夠揭示這兩個參數之間的相互關係,使設計者能在設計中有效利用參數群組進行優化與調整。

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透過 OptiSLang 的最佳化演算法,對 pn 接面中的濃度、電壓與損耗等參數進行優化,以尋找最佳設計組合。這使元件參數設定與多條件最佳化能夠自動化執行,大幅提升設計效率與準確性。

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最佳化設計通常位於圖表邊緣,也就是所謂的帕雷托前緣(Pareto front)。
OptiSLang 利用區域性預測係數(CoP, Coefficient of Prognosis)與最佳化準則,在多尺度間評估各參數的重要性,並選取至少七組樣本進行迭代,以建立代理模型(metamodel)。
每一組設計結果都會用來構建這個模型,協助進行快速且準確的設計預測與優化。

透過將 SMCI AI 伺服器與 NVIDIA H200 加速器結合,我們在自動化優化掃描工作流程中,相較於單核心 CPU,實現了 5200 倍的速度提升。這使我們能在僅 3 至 4 分鐘 內完成 263,464 次迭代,而這在傳統 CPU 上將耗費大量時間。

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Result

透過將 SMCI AI 伺服器與 NVIDIA H200 加速器結合,我們在自動化優化掃描工作流程中,相較於單核心 CPU,實現了 5200 倍的速度提升。這使我們能在僅 3 至 4 分鐘 內完成 263,464 次迭代,而這在傳統 CPU 上將耗費大量時間。

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OptiSLang 透過參數掃描與優化流程,產生大量設計數據及其對應的性能指標。這些數據可用作機器學習或深度學習模型的訓練資料,協助人工智慧理解設計參數與性能之間的關係。此方法能加速設計預測流程,實現快速模擬替代(代理建模),並進一步支援自動化的設計決策與優化作業。

參考資料

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