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電磁場仿真 | ChatGPT請回答,我想和你聊聊
發(fā)布時間:2023-02-17

作者:周小俠 | Ansys高級應(yīng)用工程師


"只有經(jīng)過嚴(yán)酷的考驗,人類才能不斷前進(jìn),走向發(fā)展的高峰。危險的環(huán)境和危機(jī)感,才是驅(qū)使人類不斷進(jìn)步、不斷征服新事物的根本動力。"——艾薩克·阿西莫夫


編者按:

人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)毫無疑問是 21 世紀(jì)最具顛覆性的技術(shù)之一,而近期一款對話式聊天機(jī)器人工具——ChatGPT徹底火出圈。一時間各行各業(yè)都在為它的出現(xiàn)暗潮涌動,爭相探索其應(yīng)用場景:聊天、寫論文、寫文案、寫詩、敲代碼...


你只要在對話框里輸入指令,ChatGPT就可以在幾秒內(nèi)“交作業(yè)”,它可以根據(jù)人類對其對話響應(yīng)的反饋再次進(jìn)行訓(xùn)練,使用基于人工智能的技術(shù)“創(chuàng)建新內(nèi)容”。ChatGPT 憑實力出道,僅僅在2 個月內(nèi)就達(dá)到了 1 億的用戶數(shù)量。


Ansys作為工程仿真領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者也是前沿實踐的先鋒,持續(xù)關(guān)注并投身研究 AI/ML 和仿真的應(yīng)用,相關(guān)部門也已著手研究在仿真產(chǎn)品里結(jié)合ChatGPT。Ansys首席技術(shù)官Prith Banerjee表示開發(fā)人員可以借助ChatGPT 讓編程更快且更好,具有改善客戶端和開發(fā)人員效率以及與客戶交互的潛力,為客戶提供更多體驗和價值。


網(wǎng)絡(luò)上不乏AI技術(shù)到底是會奪走我們的飯碗還是帶來新機(jī)遇的討論,我們能做到的是不要忽視新事物的出現(xiàn)和發(fā)展,在滾滾時代浪潮中找到自己的定位和賽道。你也可以試著與ChatGPT聊一聊,或許,你會有屬有自己的見解。


以下由Ansys高級應(yīng)用工程師周小俠帶來他的ChatGPT之電磁場仿真初體驗。


最近引發(fā)熱潮的ChatGPT AI對話程序,是由OpenAI發(fā)布的大型語言模型,在各個領(lǐng)域都帶來了新思想新突破。那么,ChatGPT對于我們從事電磁場仿真工程師有什么樣的啟發(fā)呢?所以筆者嘗試和它聊了聊,我們一起來檢驗它的實力吧。


電磁場仿真指北


先來問問我們吃飯的工具有哪些?


1. 業(yè)界主流的電磁場仿真軟件有哪些?

常見的電磁場仿真軟件有:ANSYS HFSS, CST Studio Suite,COMSOL Multiphysics,NI AWR Design Environment,Keysight ADS, Altair Electromagnetic Professional, LAMBDA GnuEM, Remcom XFDTD,IntelliSuite, Ansoft Designer等。



排第一個的就是大名鼎鼎的HFSS??!傳說中它是電磁場仿真軟件的黃金標(biāo)準(zhǔn),憑什么呢?


2. 為什么說HFSS是電磁場仿真軟件的Golden?

HFSS是High Frequency Structure Simulator的縮寫,是電磁場仿真軟件的佼佼者。其原因有以下幾點:

  1. 功能強大:HFSS支持多種電磁場仿真方法,如有限元法,有限差分法等,可以模擬各種復(fù)雜的電磁場環(huán)境。
  2. 精度高:HFSS仿真精度高,可以提供準(zhǔn)確的結(jié)果,幫助工程師進(jìn)行有效的設(shè)計決策。
  3. 易于使用:HFSS具有友好的圖形界面和易于使用的工具,使用戶能夠快速模擬和分析電磁場。
  4. 生態(tài)系統(tǒng)完善:HFSS與其他電磁場仿真軟件,如Icepak,以及CAD工具,如Pro/Engineer等的集成使得它在電磁場仿真領(lǐng)域的生態(tài)系統(tǒng)十分完善。

因此,HFSS被譽為電磁場仿真軟件的Golden,是行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)先產(chǎn)品。



Ansys HFSS果然是業(yè)界老將,黃金標(biāo)準(zhǔn)名副其實。不過當(dāng)今的信號頻率越來越高,規(guī)模越來越大,HFSS是否會固步自封,躺在過去的榮耀上吃老本呢?我們來看看ChatGPT的見解~


3. HFSS目前有些什么特性,能提高高速仿真的速度和精度?

HFSS作為一款高級電磁場仿真軟件,具有以下特性,以提高高速仿真的速度和精度:

  1. 多物理場耦合:HFSS支持多物理場耦合,如電磁場、熱場、力學(xué)場等,以更好地模擬真實情況。
  2. 多尺度分析:HFSS支持多尺度分析,以適用于不同尺度的仿真,提高仿真精度。
  3. 多頻域分析:HFSS支持多頻域分析,以適用于不同頻率的仿真,提高仿真精度。
  4. 高效算法:HFSS采用了高效的計算算法,如有限元法、有限差分法等,以提高仿真速度。
  5. 并行計算:HFSS支持并行計算,以利用多核計算機(jī)的強大計算能力,提高仿真速度。
  6. 先進(jìn)的剖分技術(shù):HFSS采用了先進(jìn)的剖分技術(shù),以提高仿真精度和效率。


通過這些特性,HFSS能夠在保證仿真精度的同時提高仿真速度,為用戶提供高效精準(zhǔn)的電磁場仿真解決方案。



ChatGPT該不會在Ansys臥底吧,確實都說到了重點:多物理場是Ansys的獨門絕技;多尺度不是這兩年大火的網(wǎng)格融合(Mesh Fusion)核聚變嗎?多頻域則是寬帶快速掃頻;還有Phi+這個快速仿真層疊結(jié)構(gòu)+3D結(jié)構(gòu)的黑科技,把網(wǎng)格剖分做到了極致。


果然是老當(dāng)益壯,愈久彌新!


熱門行業(yè)應(yīng)用


毋庸置疑,當(dāng)下最熱門行業(yè)都離不開兩個關(guān)鍵詞:AI和芯片,這就來問問AI芯片設(shè)計需要注意哪些?


4. AI芯片設(shè)計的要點有哪些?

在AI芯片設(shè)計中,需要考慮以下幾個關(guān)鍵點:

  1. 功耗和性能優(yōu)化
  2. 熱管理
  3. 高速低功耗信號完整性
  4. 電磁兼容性 (EMC) 和電磁干擾 (EMI) 管理
  5. 電路和系統(tǒng)級優(yōu)化和驗證
  6. 可靠性和長壽命
  7. 與其他系統(tǒng)組件的集成
  8. 成本效益和生產(chǎn)可行性
  9. 符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)。



1和2就是功耗和熱,很顯然熱對AI芯片很關(guān)鍵。眾所周知,電產(chǎn)生熱,電-熱仿真已經(jīng)很成熟。但熱對電的影響,特別是對高速信號的影響,就少有人考慮了。來看ChatGPT如何回應(yīng)?


5. 在仿真大功率AI芯片的高速電路時時,如何考慮溫度對信號S參數(shù)的影響?

在仿真大功率 AI 芯片的高速電路時,溫度對信號 S 參數(shù)的影響需要通過電熱耦合仿真來考慮。這需要使用電子產(chǎn)品熱分析軟件(如 Icepak)來預(yù)測熱源的分布,并將熱效應(yīng)與電磁場仿真(如 HFSS)相結(jié)合。在考慮溫度效應(yīng)時,還需要考慮芯片結(jié)構(gòu),材料性質(zhì)和制造工藝等因素,以確保仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性。



總體來看,這次ChatGPT拿捏了這種場景下的基本步驟,而實際操作時會涉及更多細(xì)節(jié),具體操作流程(教程、flow文檔)直接找Ansys工程師就可以拿到。


現(xiàn)在,我們來看一看ChatGPT的場景實戰(zhàn),它將如何應(yīng)對?


手把手實操


6. 同時仿真PCB + PKG + Interposer時,網(wǎng)格剖分跨了三個維度,有什么技術(shù)能很好的處理嗎?

當(dāng)仿真 PCB + PKG + Interposer 時,網(wǎng)格剖分跨了三個維度,這需要使用能夠處理復(fù)雜電磁場結(jié)構(gòu)的軟件來解決。HFSS 電磁場仿真軟件具有網(wǎng)格融合(Mesh Fusion)技術(shù),可以很好地處理這種情況,并且在保證仿真精度的同時加速仿真運算。在使用網(wǎng)格融合技術(shù)時,仍需要考慮許多因素,如設(shè)計布局、電學(xué)要求和計算資源等,以確保仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性。


另外,我們的客戶經(jīng)常會碰到的問題是掃頻失敗,而通常系統(tǒng)提示只是讓咨詢Ansys Support技術(shù)支持團(tuán)隊。


7. HFSS仿真時,提示掃頻失?。骸癝weep failed” ,有什么可能的原因?

"Sweep failed" 是HFSS掃頻失敗的錯誤提示。這個錯誤可能由以下原因?qū)е拢?/span>

  1. 網(wǎng)格問題:網(wǎng)格不足夠細(xì),或者在網(wǎng)格細(xì)化的過程中出現(xiàn)了問題。
  2. 計算頻率范圍的問題:設(shè)置的頻率范圍不合理,例如計算頻率過高。
  3. 模擬參數(shù)設(shè)置問題:在HFSS中的仿真參數(shù)設(shè)置不當(dāng),如基準(zhǔn)面等。
  4. 計算機(jī)硬件問題:硬件配置不足,如內(nèi)存,硬盤空間不足。


如果遇到這樣的問題,可以考慮以上因素,并通過檢查仿真參數(shù),網(wǎng)格和計算機(jī)硬件等來修復(fù)錯誤。



這個回答非常完整貼心了,用戶基本上可以按圖索驥,就能找到錯誤原因。沒想到ChatGPT也是售后技術(shù)支持的最佳擔(dān)當(dāng)啊,智能FAQ認(rèn)證√


現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上不斷有人對ChatGPT的代碼能力進(jìn)行驗證,并例證其功能的強大。這不,手上正好有個SIwave后處理的問題:想把一溜下來的結(jié)果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Pin Map的矩陣形式。來看看ChatGPT交的作業(yè)


8. SIwave仿真得出的Pin電流數(shù)據(jù)為*.csv格式,其中第一列為Via名字,第三列為電流值,第四列為Pin的X坐標(biāo),第五列為Y坐標(biāo)。請用Python生成程序,生成一個Pin Map形式的*.csv文件。即左邊為Pin名字的矩陣,按照其X和Y坐標(biāo)排列。右邊為電流值的矩陣,也按照其X和Y坐標(biāo)排列。



這段代碼先使用csv模塊讀取原始的*.csv文件,然后使用sorted函數(shù)將每一行的數(shù)據(jù)按照X坐標(biāo)和Y坐標(biāo)的值進(jìn)行排序。接下來,使用列表推導(dǎo)式分別獲取Pin名字和電流值。最后,使用csv模塊寫入新的*.csv文件,并且按照排序后的順序?qū)懭隤in名字和電流值。


由此看來ChatGPT已經(jīng)把基本邏輯和實現(xiàn)方法給出了,所以我們只需要把這個代碼略微修改,就能實現(xiàn)我們的目的。


職業(yè)規(guī)劃


另外,當(dāng)前正處于畢業(yè)季,如果你是一名電磁場專業(yè)的學(xué)生,想要找尋一個最熱門的就業(yè)方向,或許你可以通過ChatGPT找找答案~


9. 請列出適合電磁場專業(yè)畢業(yè)生,最熱門的幾個行業(yè)。

作為一名電磁場專業(yè)的畢業(yè)生,我認(rèn)為適合我們的行業(yè)包括:

  1. 通信和電子行業(yè):包括5G技術(shù)、服務(wù)器、移動設(shè)備等。
  2. 汽車電子行業(yè):包括自動駕駛技術(shù)、電動汽車等。
  3. 電力和能源行業(yè):包括電力系統(tǒng)設(shè)計、風(fēng)能和太陽能發(fā)電等。
  4. 醫(yī)療器械和生物技術(shù)行業(yè):包括醫(yī)療儀器、生物傳感器等。
  5. 航空航天和國防行業(yè):包括飛機(jī)設(shè)計、衛(wèi)星技術(shù)等。



嗯回答得不錯,基本上都涵蓋了。


如今智能駕駛領(lǐng)域也非常熱門,進(jìn)入汽車芯片行業(yè)或許是個不錯的選擇,那它對技能有哪些要求呢?


10. 一個電磁場專業(yè)的畢業(yè)生,需要具備哪些技能,才能進(jìn)入汽車芯片行業(yè)?

如果要進(jìn)入汽車芯片行業(yè),作為電磁場專業(yè)的畢業(yè)生,我認(rèn)為您需要具備以下技能:

  1. 電磁場理論:對電磁場的基本原理和方程有深入的了解。
  2. 電磁仿真技能:熟練操作電磁場仿真軟件,如HFSS。
  3. 電熱耦合仿真技能:掌握電子產(chǎn)品熱分析軟件,如Icepak。
  4. 汽車電子知識:對汽車電子系統(tǒng)的基本原理和設(shè)計有扎實的了解。
  5. 團(tuán)隊合作能力:能夠與其他工程師和專業(yè)人員合作,以完成復(fù)雜的項目。
  6. 學(xué)習(xí)能力:能夠不斷學(xué)習(xí)和提高自己的技能,適應(yīng)行業(yè)的變化和發(fā)展。



沒錯,HFSS在電磁場行業(yè)大名鼎鼎,一直也被稱為是業(yè)界的黃金標(biāo)準(zhǔn)。對電磁場專業(yè)學(xué)生來說,學(xué)會HFSS走遍天下都不怕。希望各位同學(xué)能夠掌握扎實的理論知識,持續(xù)修煉自己的各項技能,找到理想的工作。


本次評估到此結(jié)束,以上是筆者初試ChatGPT的一些體驗,供參考。這也讓我不禁想起ChatGPT曾經(jīng)說過:AI will not replace you. A person who's using AI will replace you,希望大家可以在實際工作學(xué)習(xí)中嘗試探索更多電磁仿真領(lǐng)域的不同解,期待廣大用戶發(fā)掘出ChatGPT在電磁場仿真方面的妙招。


本文由ChatGPT撰寫,感謝人類。


文章來源公眾號:Ansys


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