作者 | wang yuanteng
最近常有用户问到分布式计算设置相关问题。其实，帮助文档中详细介绍了分布式计算（distributed computing，简称dc）设置的方法，今天将dc设置的几部分关键内容总结一下。
cst支持多核、gpu、dc和mpi四种高性能计算方式。dc支持互相独立的计算任务，如频域求解器不同频点的计算、参数扫描或优化的计算、连续激励多个端口。下面详细介绍dc的系统架构、安装和设置方式。
dc系统架构
在进行dc设置之前，我们首先需要了解一下dc系统架构：
工作原理主要分成以下几个步骤：
frontend即用户前端，用户从frontend向dc main controller提交仿真作业。
dc main controller作为一个排队系统，根据在求解器设置中输入的条件选择solver server（dc main controller可以连接任意数量的frontend和dc solver server）。
dc main controller通过网络将仿真任务发送到可用的选定服务器上。提交任务依据“先到先得”原则。
dc solver servers的作用是保持和maincontroller的通信，并在本地运行和控制求解器的可执行文件。
作业在dc solver server上一旦完成，就会被发送回dc main controller，排队等待最终传输回相应frontend。
frontend提交仿真作业给分布式计算系统后，可以断开(即关闭)cst前端。当frontend再次连接到系统，它将自动接收当前打开的项目所有之前计算的仿真结果（这里main controller必须可以访问lincense server）。
安装和设置
main controller只需要安装在网络中的一台计算机上，该计算机不一定要安装cst studio suite其他组件。
solver server需要安装在网络中远程运行仿真的每台计算机上，且计算机需要安装cst studio suite程序。
实际上，用户安装cst时如果选择typical，dc main controller和dc solver server都会被安装。并且，dc main controller和dc solver server安装后会有一些默认设置，为了使dc更够正常使用，我们需要搞明白几个关键的设置。
dc main controller
1：指定tcp/ip服务器端口，默认为36300。main controller将使用该端口与frontend和solver server通信。需确保防火墙已配置，使该端口可以正常访问。
2：需要指定一个工作目录，所有仿真数据存储在该目录，直到仿真结果已成功传输回前端。强烈建议使用本地硬盘，避免不必要的网络流量。该文件夹中存储的数据量可能会很大，需确保有足够的磁盘空间。
3: 补丁目录，该目录用作自动更新补丁包，允许将cst服务包自动分发和安装到所有solver server。
该界面还包括安全设置，具体可以查阅help进行设置。
单击start server即启动dc main controller服务。
dc solver server
1：指定服务器端口号，默认为38300。该端口将用于求解器可执行文件和solver server通信以及main controller和solver server之间的通信。
2：指定工作目录，当前仿真任务的数据将暂存在该目录下。强烈建议使用本地硬盘，以避免不必要的网络流量，因为数据传输过程会降低求解器性能。确保有足够的磁盘空间来保存数据。
3：指定dc main controller计算机的名称或ip地址，以及它的tcp/ip端口地址。点击start server，solver server将自动连接到主控制器，即可以在main controller连接到的服务器列表中看到该服务器，如下图。
指定dc main controller非常重要，前面所有内容不改都可以用，但这里不改可能会错。默认的dc main controller是localhost，也就是本机。所以，当网络中作为计算的机器安装了main controller的时候，需要将本机的main controller服务停止掉，这里修改成实际使用的main controller机器。
根据以上信息我们可以知道，从设置角度来说，frontend和main controller可以在同一台机器上，甚至它们也可以和其中一台solver server在同一台机器上（但最好不要）。大家可以根据自己的资源情况和使用需求灵活设置。
4：指定本地计算机上运行的服务器的数量，即同时执行的求解器数量，默认为1。设置服务器数量后，点击select cpu device或select hardware acceleration device，可以将cpu或gpu分配给多个不同的solver server。
set priorities可以为每个求解器服务器设置优先级，数字越小，优先级越高。max number of allowed threads per server 如字面意思，可以指定每个服务器允许的最大线程数，限制每个求解器运行所使用的cpu核数。注意，实际物理cpu核的数量其实是这个设置的上限。
另外，即使解算器服务器正在运行，上述大多数设置也可以修改。
设置完成之后，回到maincontroller界面：
在这里可以找到有关已连接的solver server的信息，如可用内存、已安装的cpu、已安装的硬件加速设备和操作系统信息。单击active可以启用或禁用特定的solver server，单击pp可以要启用或禁用特定服务器上的远程后处理。这样就完成了dc系统相关的设置，接下来去仿真任务中调用即可。
frontend
在仿真工程的solver->accleration->dc进行设置，即可以激活dc。dc支持三种应用方式：参数扫描/优化，分布激励计算，远程计算。
根据仿真需要，可以勾选dc使用的方式和设置数量，可参考如何设置硬件加速选项：gpu/dc/mpi/token dc部分（这里需要注意使用dc所带来的的token消耗数量为所使用服务器cpu和gpu消耗token数总和），点击ok，回到求解器界面点击start，即可以激活分布式计算。
如果分布式作业正在运行，则可以在自动打开的“分布式计算状态”窗口中查看进度。
（内容、图片来源：cst仿真专家之路公众号，侵删）
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