利用分布式存储（NVMe SSD + GPFS EC）模式加速EDA集群计算性能

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《无需购买价格昂贵的NetAPP 存储，依旧可以让集群性能起飞》

随着集成电路设计复杂度的提升，电子设计自动化（EDA）工具的计算需求日益增长。为了满足EDA设计中的高效仿真和验证需求，如何优化集群性能成为一个关键问题。本文将讨论如何通过引入分布式存储系统，结合高速 NVMe SSD 和 GPFS（General Parallel File System）Erasure Coding（EC）模式，提升EDA集群的整体计算性能。

EDA计算中的挑战

EDA工作负载通常具有高并发、密集I/O和大量数据访问的特点，这对存储系统提出了极高的要求：

    •    高并发I/O：EDA工具需要频繁访问数百GB甚至TB级别的数据。
    •    大规模数据访问：设计验证过程中会产生大量中间文件和日志文件，读写性能成为瓶颈。
    •    数据可靠性要求高：设计文件的安全性和可靠性是EDA系统中不可忽视的一环。

传统的存储架构往往无法满足这些需求，可能导致文件访问速度变慢，从而影响整个EDA工作流的效率。

NVMe SSD + GPFS EC 分布式存储解决方案

为了提升EDA集群的I/O性能和数据存储能力，采用基于NVMe SSD和GPFS Erasure Coding（EC）的分布式存储架构是一种理想选择。

1. NVMe SSD 提升I/O性能

NVMe SSD 拥有极高的读写速度和并发处理能力。相比传统的SATA SSD，NVMe SSD能够提供更低的延迟和更高的吞吐量，这对于EDA工作流中的高频I/O请求尤为关键。在EDA集群中，通过部署NVMe SSD作为高速缓存层，可以显著加速数据的读写过程，减少文件访问延迟，提升EDA工具的整体响应速度。

2. GPFS EC 提供高效的数据保护与管理

GPFS 是一种高性能并行文件系统，能够提供跨节点的数据分布和高效的数据访问。在EDA工作流中，GPFS 的Erasure Coding（EC）功能不仅可以实现高效的数据冗余和保护，还能够减少存储开销。相比传统的复制模式，EC模式通过对数据进行分块编码，减少了冗余存储所需的物理空间，提供了更高的存储效率。

通过将 GPFS 与 NVMe SSD 结合，EDA 集群可以实现：

    •    高吞吐量与低延迟：NVMe SSD 加快了数据访问速度，而 GPFS 的分布式存储架构保证了大规模并发访问的稳定性。
    •    数据可靠性与冗余保护：GPFS EC 提供的数据保护机制确保了设计文件的安全性，且通过减少冗余数据的存储空间需求，降低了整体存储成本。
    •    线性扩展能力：当EDA计算需求增加时，可以通过扩展更多的存储节点来保持线性增长的存储性能，保障集群性能不受数据规模增加的影响。

3. 方案应用实例

在某EDA集群中，集成了多节点NVMe SSD和GPFS EC的存储架构。通过对比传统存储方式，使用NVMe SSD+GPFS EC模式后的集群性能显著提升：

    •    数据读写速度提升：EDA工具的I/O延迟平均减少了30%以上。
    •    集群计算性能提升：整体仿真和验证任务的运行时间缩短了20-25%。
    •    存储成本优化：相比传统的复制存储，GPFS EC降低了大约40%的存储空间需求。