哪位高手给来两套做CAE虚拟仿真、工艺设计与数字化制造的服务器配置.HyperWorks ABAQUS ADINA

ABAQUS有限元分析应用与工作站配置方案

XASUN是当今市场唯一能提供塔式、超级、机架、便携、特种等图形工作站全方面解决方案的品牌。拥有完整、完美、可靠、静音的高性能工作站全套产品系列，为行业用户在高性能计算、CAD/CAM/CAE、图形图像处理、虚拟仿真、三维动画、视频编辑等应用提供强劲、高效的定制专业级图形工作站。

1    ABAQUS软件介绍

ABAQUS是一款功能强大的有限元分析软件，它可以分析复杂的固体力学、结构力学系统，特别是能够驾驭非常庞大复杂的问题和模拟高度非线性问题。ABAQUS可做单一零件的力学和多物理场的分析，还可做系统级的分析和研究

2    ABAQUS求解器

ABAQUS在大量的高科技产品研究中都发挥着巨大的作用，它有两个主求解器模块— ABAQUS/Standard和ABAQUS/Explicit。

l  ABAQUS/Standard的并行求解器包括：具有动态负载均衡功能的并行直接稀疏矩阵求解器、基于区域分解的并行迭代求解器和并行Lanczos特征值求解器；

l  ABAQUS/Explicit的并行求解器也是基于区域分解的，

3．ABAQUS并行计算特点

ABAQUS支持Threads和MPI两种模式的并行。Threads模式在SMP架构的图形工作站上运行，而MPI模式在分布式集群系统上运行。

31  ABAQUS求解器计算特点

求解器

 Abaqus/Standard

 Abaqus/Explicit

算法分类

 隐式算法

 显式算法

主要应用

 静力、模态、屈曲等

 接触、碰撞、冲击

算法特点

 内存占用多， 硬盘IO多

 内存占用少，硬盘io低

对硬件要求

 内存容量大，磁盘io快，读写带宽高，进程通信量大

 CPU要求高

显式和隐式对计算机配置（CPU、内存、硬盘io和读写带宽）侧重点是不同的，例如增加CPU数目能够提高显式的计算速度，对动态隐式则帮助不大。增加内存的比例能够提高隐式的求解速度等。

32 ABAQUS运行与计算机配置

通常决定网格计算速度的因素有三个方面：

1 计算模型的大小和复杂度

2 图形工作站硬件配置

CPU核数和频率、内存容量、硬盘IO读写带宽和IOPS、总线频率

3 操作系统和应用软件的优化设置

下面主要谈硬件方面：

CPU----决定网格计算速度

内存---决定的网络计算规模

硬盘---决定隐式计算中间数据回写性能

显卡---决定计算结果的图形生成可视化模型规模和性能

分类

 CPU核数

 内存

 硬盘IOPS

 硬盘带宽

隐式计算(静态） 高 高 中 低

隐式计算(动态） 低 高 高 高

显式计算        高 低 低 中

关于CPU和内存的要求

首先CPU和内存频率越高,计算速度就会越快。如确保CPU所有的核心100%进行运算,所进行运算的数据容量一定不要超过可使用的空闲内存容量,否则整个计算过程要被内存空间不足,从虚拟内存、硬盘中频繁数据调用读取,造成cpu时间延迟等待

关于网络计算规模对应CPU核数

从现有规格Xeon E3、Xeon 5600处理器规格来讲，通常小规模（300万网格以内）推荐4核图形工作站，中大规模（600万网格以内）推荐8核图形工作站，超大规模（1000万网格）推荐12核图形工作站。

核与内存容量的比例

每个核与内存数据计算量大概在1:4~8比较合理 ，例如4核对应内存16GB~32GB，8核对应32GB~64GB，12核对应48GB~96GB，当然内存越大越好，XASUN独有的内存虚拟硬盘软件可以帮助你大幅缩短数据交换时间。

网格规模与内存容量合理分配

如果设置ABAQUS使用的内存上限超过实际的物理内存，调用的数据就会从虚拟内存、硬盘来读去，CPU的等待时间大大变长，造成计算速度整体下降。所以务必保证控制好数据占用内存容量上限，必须是计算机物理内存实际能空闲提供给ABAQUS使用的内存。

硬盘的性能

在计算过程中，如果内存容量不够, 数据文件是放在硬盘上的, 如果内存足够大的话, 这个文件则会由ABAQUS进行任务调度放入内存以提高速度, 即设定内存使用量的百分比 这个不是指所需的内存量, 而是作为一个控制磁盘剩余空间的参数 

内存容量毕竟有限，如果模型特别大的话，两类文件加起来得几十个GB，肯定得往硬盘里写数据。所以提升效率最经济的方法就是把硬盘读写的速度提上去，就得通过RAID方式提升硬盘的读写性能，详细推荐参考下面配置方案中得硬盘使用。

计算中的操作软环境注意

一般计算所用的操作系统，基本都是window和linux 64位，但是基于Linux环境的计算时间普遍比Windows环境要短的多，另外安装过程也有很多注意事项，只有对整个运行过程非常了解，设置合理，对计算速度提升非常大的。

在ABAQUS的有限元模型分析计算中，会生成临时文件，尽量将文件存储介质放到最快的存储介质上，对整体运算也是非常重要的。

由于内存读写速度比硬盘读写速度快，所以如果计算机配置不变的情况下，要达到最快计算速度，就要在计算时让两种临时文件都放在内存中。

3  ABAQUS工作站配置方案

方案1   中小规模网格计算配置方案

定位  适合100万以内自由度(30万节点)的计算规模

机器型号: XASUN T3 13216-S11A1AA

主要配置 4核Xeon 32/16GB/Qadro600/120G SSD+1TB SATA

硬件配置明细

CPU 4核Xeon E3 1230 32G/12MB/64GTs/超线程/Turbo

芯片组intel C204 Chips

内存 4G DDR3 1333 Reg ECC 4

显卡Nvidia Quadro 600 1GB

系统盘120GB SSD 6Gbps 

数据盘1TB SATA企业级

光驱DVD刻录机

工作站平台XASUN SX9SCAC105P7S （700W EPS）　

噪音控制系统静音级(全速计算45分贝以内)

硬件性能指标 

CPU运算速度每秒512亿次

GPU像素填充率:256GB/s,显存带宽256GB/s 96个流处理器，1GB GDDR3显存

硬盘 IO读写带宽270/200MB/S，IOPS 3万次/秒

硬件升级能力

CPU 支持XeonE3全系列

内存槽4个，单根内存最大8GB，最大容量32GB

硬盘位 4个，单块最大SAS：1TB、SATA：2TB

操作系统

支持Windows Server 2003、2008

支持Windows XP、Vista、7

支持Redhat、Suse Linux全系列 

应用软件

基于windows、linux环境下软件全系列

报价 18500 

该配置特点：

CPU采用intelSandy Bridge Xeon E3处理器，使用了新的环形总线设计，这条环形总线由四条独立的环组成。环的访问总会自动选择最短的路径，以缩短延迟。随着核心数量、缓存容量的增多，缓存带宽也随时同步增加，因而能够很好地扩展到更多核心，这样，SNB每个核心的三级缓存带宽都是96GB/s，堪比高端Westmere，而四核心系统更是能达到384GB/s，因为每个核心都在环上有一个接入点。 

环形总线的存在，可以大大减少核心访问三级缓存的周期。在以往的产品中，多个核心共享一个三级缓存，需要访问的话必须先经过流水线发送请求，在进行优先级排序之后才能进行。新的环形总线将三级缓存分割成了若干部分，借助于每个节点，核心可以快速的访问LLC。 

另一个亮点就是 “AVX高级矢量扩展”指令集”，Sandy Bridge平台的SIMD演算单元扩展到了256bits，同时数据传输也获得显著提升，AVX指令集使得CPU内核浮点运算性能提升到了2倍。 

方案2  中大规模的网格计算配置方案

定位  适合300万以内自由度(100万节点)的计算规模

型号  XASUN T5 23148-A43B

主要配置 8核Xeon 306/48GB/Qadro2000/4300G SAS

硬件配置明细 

CPU 四核Xeon X5667 2  306G/12MB/64GTs/超线程/Turbo 

内存8G DDR3 1333 Reg ECC6 

显卡 Nvidia Quadro 2000

系统盘 300G 6Gbps SAS  

硬盘阵列 300G 6Gbps SAS  3

光驱 DVD刻录机

工作站平台 XASUN SA6C105PAS  （1000W EPS）1

显示器 可选

噪音控制系统 静音级(全速计算45分贝以内)

硬件性能指标

CPU运算速度每秒979亿次

GPU像素填充率:10GB/s,显存带宽416GB/s

 192个流处理器，1GB GDDR5显存

硬盘IO读写带宽450/400MB/S

网络端口 通过汇聚功能，实现2Gbps

硬件升级能力

CPU    支持Xeon5600全系列

显卡  支持Quadro FX全系列，支持双Quadro Plex

内存槽 12个，单根内存最大16GB，最大容量192GB

硬盘位  4个，单块最大SAS：1TB、SATA：2TB

PCI扩展 1PCIE x8,2PCIE x4,3PCI-X

操作系统

支持Windows Server 2003、2008

支持Windows XP、Vista、7

支持Redhat、Suse Linux全系列

应用软件 基于windows、linux环境下软件全系列

报价 49700

方案3 超大规模的网格计算配置方案

定位  适合600万以内自由度(200万节点)的计算规模

型号 XASUN EX5 22996-A16S42RC

CPU  四核Xeon X56702 293G/12MB/64GTs/超线程/Turbo

内存8G DDR3 1333 Reg ECC12

显卡Nvidia Quadro 4000

系统盘 600G 6Gbps SAS  

硬盘阵列250G 6Gbps SSD 4

 8port SAS2-RAID

光驱 DVD刻录机

工作站平台 XASUN SA6C105PAS  （1200W EPS）

噪音控制系统  静音级(全速计算45分贝以内)

操作系统

支持Windows Server 2003、2008

支持Windows XP、Vista、7

支持Redhat、Suse Linux全系列

应用软件 

基于windows、linux环境下软件全系列 

报价 98000

定位  适合办公环境下的,1000万以内自由度(300万节点)的计算规模

分布式静音集群配置

集群硬件 管理节点

型号XASUN R5 22764-A83RB  

配置

◇19"标准, 4U机架式

◇2颗 6核Xeon X5650 266GHz，12M L3，QPI64GTs　

◇64GB DDR3-1333 RECC   

◇Quadro 4000 2GB 专业图

◇超级硬盘 8块300G 6Gbps SAS硬盘 　

◇阵列     1块 6Gbps SAS-RAID

◇双1000M以太网接　

◇1200W EPS 电源

◇可选Infiniband高速互联卡     

计算节点  3台

型号 XASUN RS5 22748-A13i   

配置

◇19"标准, 4U机架式　

◇2颗 6核Xeon X5650 266GHz，12M L3，QPI64GT

◇48GB DDR3-1333 RECC　

◇系统盘1块  300G 6Gps  SAS硬盘 

◇双1000M以太网接口

◇700W EPS 电源

◇可选Infiniband高速互联卡     

交换机 8口千兆交换

KVM系统 8口  KVM切换器

机柜19"标准，含网络布线系统、散热系统、供电系统、导轨、托架，22U

稳压源 净化稳压电源10KVA

分布式集群性能指

计算速度 48核,浮点性能5107亿次/秒

内存总容量  208GB DDR3-1333 RECC

集群存储 2TB SAS 读写带宽1400MB/s、900MB/s

噪音控制 控制在45分贝以内

操作系统及软件 支持windows和linux环境Nastran HyperWorks LMS ANSYS ABAQUS FLUENT ADINA RADIOSS 

总计¥198,00000

　　战争系统是典型的复杂系统，传统的建模方法已经不能很好地刻画和描述。而基于主体技术的建模仿真方法体现了一种“活”的建模思想，是最具活力、最有影响的方法之一。　

主体建模仿真渗入信息化战争

战争系统是典型的复杂系统。随着以信息技术为核心的高新技术在军事领域的深入应用，信息化战争越来越呈现出超高维、不确定、非线性、动态性等复杂性特征。而建立在牛顿科学体系下的传统战争理论和方法，仍然习惯于从还原论的思想出发，以局部、静态为主的方式来研究战争问题，将战争视为简单系统，视为“机器”的战争，忽视了人、指挥控制、信息交互等因素在战争中至关重要的作用，越来越不适应于现代信息化战争。而基于主体技术的建模方法则是研究信息化战争的重要手段之一。

近年来，基于主体技术的建模仿真方法已在战争系统中得到了深入研究和广泛应用。本文重点介绍战争系统中基于主体的计算机生成兵力（Computer Generated Forces，CGF）、第三方虚拟决策实体，以及群体行为涌现等典型方面的研究应用情况。

计算机生成兵力

计算机生成兵力是指在分布式仿真战场环境中由计算机生成和控制的仿真实体。通过对人类作战行为的建模，这些实体能自主地对仿真战场环境中的事件和状态做出反应。CGF系统可以用来模拟敌方或友方的战斗实体，具有自主性、智能性等特征，并具备感知、通信以及协调的能力，在军事训练、武器研制和人员培训等领域有着广泛的应用。

由于CGF实体行为的最显著特征是模拟人的智能性，一个自然的想法是将人工智能领域相关的理论和研究成果应用到CGF建模领域。近年来，基于主体建模仿真理论和方法，为分布式作战仿真系统的CGF建模提供了一种有效的解决方案，已经成为军事仿真领域重要的研究方向。

基于主体的CGF建模方法是利用主体自然的描述能力，根据仿真应用对分辨率和逼真度等方面的需求，将作战想定中的各种指挥和作战实体(或者是它们的聚合体)映射为仿真系统中的主体，通过这些主体扮演相应的角色，模拟其物理特性和行为过程。并从组织的角度描述作战各方的兵力组织结构和组织关系，并且通过主体之间的交互模拟，综合战场环境中兵力实体的指挥控制、通信、侦查、机动、射击、协同等复杂的作战行为。基于主体的CGF建模框架如图1所示。

如图1所示，该框架包含三个阶段: 感知部分，用来感知和接受外界的战场信息; 认知处理部分，包括形势评估、决策制定、规划、学习等，这部分就是CGF行为建模，是其核心; 行为输出部分，输出行为并对战场环境加以影响。在认知处理部分，还需要与工作存储器（存放CGF对象获取的当前战场信息）、长期存储器（存放CGF对象已有的知识或任务等）进行交互。

第三方虚拟决策实体

所谓第三方虚拟决策实体，是指在多方战略对抗演习中，不需要人员扮演或人员简单参与，由计算机模拟的虚拟决策方。我们以多主体建模理论为指导，遵循“由顶向下”的设计思路，将人工智能技术与基于主体建模思想相结合，模拟单个战略决策者的个体、群体和组织决策行为，构建了反映第三方国家决策组织机构的虚拟决策实体。实际上它是一个MAS（多主体）系统，在系统内部，多个主体自动协商、自主协作，共同做出战略决策，实现对国家战略决策的模拟。

由图2可知，第三方虚拟决策实体分为四层，即决策资源层、主体服务层、职能主体层和群决策主体层。决策资源层为各主体决策提供多种可能手段，由数据库、模型库和知识库构成最底层的基本资源，它们由相应的管理主体进行管理和使用。主体服务器层既是职能主体层和系统资源层之间的中介，负责系统资源的分配工作; 同时又是职能主体层多个职能主体之间的协调人，处理多个主体之间的协作关系。职能主体层主要是由外交部和国防部多主体组织决策模型组成的。外交部和国防部多主体组织决策模型分为总部、职能部门和地区三级结构。在群决策主体层，国家最高决策委员会（其每一成员是一个主体）根据具体职能部门提供的初步方案，采用群体一致性算法，确定最终方案。

群体行为涌现

群体行为涌现就是通过研究战争系统中“活的”智能实体的属性、行为、复杂交互，来探讨战争系统底层实体间相互作用如何涌现出高层战争行为，观察战争系统整体演变进化过程，为战争系统存在的诸多复杂性问题的研究和解决提供新的思路和启迪。目前，我们基于演化和进化的思想，以复杂适应系统（Complex Adaptive System，CAS）理论为指导，采用自底向上的“活的”主体的建模方法，在多领域中对战争系统进行探索性实践。先后建立了作战演化、特定民意、经济演化、舆论传播、国际政治生态等模型。

作战演化模型

作战演化模型旨在对未来信息化战争条件下的作战思想、作战样式、武器装备发展论证等重大概念进行演示和实验。其包含5大类主体: 作战主体、指挥控制主体、感知主体、通信主体、环境主体。作战主体是一个通用实体类，只需设定不同的参数即可生成陆军作战主体、海军作战主体、空军作战主体和防空兵主体等实例。指挥控制主体是分层的，不同层次指挥控制主体关注的战场态势是不同的，高层指挥控制主体关注全局的战场军事态势，忽略局部细节; 而底层指挥控制主体关注局部战场态势。感知主体是对战场信息感知实体的属性与行为的抽象，如雷达实体，侦察卫星等。通信主体抽象战场中的通信网络，模拟各主体间通过通信系统进行信息和命令的传输。环境主体是对战场地理空间环境的抽象，具有对战场地形的分析与推理、战场态势的评估模型等功能。

特定民意模型

建立热点地区特定民意模型的目的旨在通过仿真，分析某些因素对特定民意的影响以及预测民意走势，总体思路为: 借鉴民意调查的某些思想，在建立该热点地区虚拟社会（环境主体）和公民（个体主体）子模型的基础上，通过环境对微观个体的不断刺激、个体自身演化以及个体间的相互作用，使系统涌现出宏观行为――特定民意（公民某种政治倾向性）走势。

经济演化模型

信息化战争与经济系统的相互作用越来越成为影响战争进程不可忽视的重要因素。无论是战争的发起、进行还是结束，经济的影响都不可忽视，甚至是决定性的。经济系统不但是战争的对象，而且也成为达成战争目的的重要手段。为此，我们针对热点地区的经济实际情况，结合战争危机对经济的影响，抽象并构建了该热点地区在战争危机条件下的经济演化模型。

经济演化模型设计了如下微观经济实体: 家庭主体、企业主体、股市主体、战略储备主体、电力企业主体、外贸市场主体、商业银行主体、央行主体、政府主体以及债券市场主体等。我们针对热点地区可能发生的危机情况进行了相关实验。通过仿真实验，得到了在特定危机情况下的热点地区经济动态演化情况，如资金外逃、股票指数大幅下跌、宏观经济景气指标逐步下滑、能源储备量急剧下降等等。

舆论传播模型

信息化战争条件下，夺取战争中的制舆论权，对于赢得战争主动权、争取民心、鼓舞士气，进而影响战争各方决策和行动具有重要战略意义。舆论战已由过去的战役战术层次上升到战略层面，这在伊拉克战争中已经表现得非常充分。因此，深入研究信息化战争背景下的舆论传播与控制的特点、规律，是战争系统人工社会研究所必须面临的问题。为此，我们针对某地区的特点，在复杂网络理论指导下，构建了舆论传播模型。

舆论模型主要包括媒体主体和个体主体。其中，媒体主体包括报刊、广播、电视和互联网这4种主要媒体。个体主体代表某地区的民众，该民众在各种媒体影响以及相互作用下，对某一危机事件的态度（如赞成、反对和中立）将随时间演化。

国际政治生态模型

国际政治生态模型是现实国际世界映射到虚拟仿真世界的人工生态系统，描述在危机形势下国家(或地区)行为的演化，在战略层面刻画宏观国际态势。国际政治生态模型强调个体的适应性和系统的演化性，其研究目的不是对危机发展做出精确的预测，而是研究危机事件的演化过程与规律，着重探索国家间的交互对于最终国际态势的影响。

主体建模的发展与挑战

主体建模方法体现了一种“活”的建模思想，它通过对目标系统成员的行为和属性进行描述和刻画，从而在虚拟空间中建立虚拟的个体主体模型，通过模拟个体间“活”的相互作用和影响，涌现出目标系统的宏观属性。而基于解析公式的传统方法是一种“死”的建模思路。更应该看到的是，主体建模思想改变了我们思考问题的角度，是人类认识世界方法论方面的一个进步，是现代系统科学和其他相关学科发展的产物。

目前，战争系统中基于主体建立的模型已经很多，但绝大多数都是停留在框架研究层次，即使用主体建模思想对目标系统进行了描述。实际上，主体建模的核心问题是怎样对“人”或对有“人”参与单元的行为以及它们之间交互进行描述和刻画。这些描述和刻画的深入准确程度直接影响着建立的多主体模型质量。而这种描述刻画能力既受制于建模水平，也受制于人工智能发展的水平。这一点上，我们在第三方虚拟决策实体、群体行为涌现系列模型的研制过程中深有体会，不是对领域问题认识不清楚，就是对认识清楚的问题难以抽象描述。这个问题将长期困扰主体建模在战争系统中的研究和应用，这正是体现了“人”的介入导致系统的复杂性。这也是战争系统基于主体建模方法当前和今后研究的重点。

元宇宙国内大厂布局新就业风口来了

一、腾讯

国内元宇宙产业布局先锋，目前战术，通过资本（收购&投资）+流量（社交平台）组合拳，在底层架构（引擎UnrealEngine）、后端基建（云服务、大数据中心）、内容与场景（各类型内容产品与成熟的社交网络互通生态）这三大方向上均着力布局，未来将像搭积木一样探索与开发元宇宙。

1、底层架构：腾讯通过投资EpicGames、Snap占据VR、AR生态的有利地位UnrealEngine帮助渲染虚拟世界、Snap协助打造镜像世界，布局XR硬件。腾讯于2012年花费33亿美元投资EpicGames484%股份，Epic Games目前有三大块业务，自研游戏，游戏平台，游戏引擎。

2、后端基建：ToC端，腾讯打造全周期云游戏行业解决方案，为用户提供全链路云游戏平台与生态。ToB端，腾讯云布局全场景IDC能力，目标是做新基建的“基建”，例如Roblox的G轮融资跟投，独家代理Roblox中国区产品发行。迷你玩科技，旗下游戏《迷你世界》核心玩法是线上堆积木，引导玩家创作虚拟作品，目前月活超过1亿。

3、内容与场景：腾讯在社交（微信+00）、游戏（全球最大游戏公司）、娱乐内容（阅文集团）等领域的优势地位稳固，例如社交型产品Soul、虚幻引擎4驱动的3D升级版OO秀等。

腾讯在智慧零售、企业服务方面等也紧抓企业数字化浪潮推进，以“云服务”为主要抓手，构建腾讯会议、腾讯文档、小程序服务等通信与效率办公Saas工具，支持企业客户内部及其与外部用户的协作。

4、元宇宙技术层面：根据公开数据显示，腾讯在全球126个国家、地区中，共有24000余件元宇宙领域的已公开专利申请，其中，发明专利占9974%。

腾讯在该领域的专利布局主要集中于数据处理、区块链、服务器、人工智能、图像处理、虚拟场景等专业技术领域。同时，腾讯在元宇宙的布局也包括数据中心的支撑，上海松江为腾讯提供了236亩的土地，助力腾讯数据中心加速落地，进而助推腾讯元宇宙基建顺利实施。

二、阿里巴巴

阿里的业务核心在于电商，将围绕某宝、TM等电商平台以及支付宝支付平台为主，逐渐打造自身的元宇宙平台。其根本原因在于这两大平台，都为阿里巴巴聚集了大量的用户体系，和内容生态体系。

1、某宝的VR购物Buy+计划

Buy+是利用计算机图形系统和辅助传感器，生成可交互的三维购物环境。用户可以直接与虚拟世界中的人和物进行交互，甚至将现实生活中的场景虚拟化，成为一个可以互动的商品，增强线上购物的体验感。携手虚拟数字人AYAYI推广营销，并为商家提供虚拟数字人的解决方案。

2、达摩院XR实验室

阿里趁着元宇宙这波风潮，在旗下的达摩院研究所中建立了XR实验室，该实验室所展示的Demo中，包括了和tm合作的全息店铺的案例。在该场景中，XR实验室通过三维重建的技术构建出线下店铺的VR模型。此外，XR实验室也与松美术馆合作开发AR艺术展，成功研制应用于IDC机房的智能运维机器人。

三、百度

2021年12月百度推出的第一个，主打元宇宙的APP产品希壤宣布正式定向内测，希壤打造了一个跨越虚拟与现实、永久续存的多人互动空间。主会场是一个具有未来感的城市场景，在主会场之外的空间布局方面，希壤引入大量中国元素。

功能主要分为虚拟空间定制、全真人机互动、商业拓展平台，希壤打造的世界由无限连接的虚拟空间组成，每个虚拟空间都是一座独一无二的城市。在希壤虚拟世界里，每个用户都有一套Avatar3D角色形象。通过虚拟形象，可以跟客户或者合作伙伴进行即时的语言、互动和交流。

2022年7月，百度智能云推出数字人直播平台，可实现超写实数字人24小时纯AI直播。2020年百度核心研发费用占收入比例达214%，研发投入强度位于中国大型科技互联网公司前列。在探索下一代互联网的过程中，百度的努力方向是成为元宇宙引擎，为希壤以及其他元宇宙产品提供AI和云计算能力。

四、字节跳动

字节跳动基于“硬件+内容”的逻辑，以社交与娱乐为切入口，基于短视频流量优势在海内外市场同步发力，同时斥资90亿元收购国内规模最大的VR软硬件制造商Pico。

从硬件及操作系统（收购Pico）、底层架构（投资代码乾坤、维境视讯）、内容与场景（短视频、游戏、VR社交）这三大组件发力着力布局元宇宙。

今年1月，字节跳动推出社交App“派对岛”，主打沉浸式社交，是一个实景化的实时线上活动社区，用户在这里可以随时以自己的虚拟形象化身和朋友一起闲逛，还可以一起实时聊天互动、共同参与线上活动，并获得意想不到的陪伴与参与感。不过“派对岛”是一个仍在小范围内测的社交产品，必须有邀请码才可以使用。

五、网易

网易作为游戏大厂，具备元宇宙先天优势。除了在自家游戏中探索元宇宙之外，还积极推出了元宇宙基础设施的软件框架，网易称之为下一代互联网技术架构。

1、推出下一代互联网技术架构

去年年12月，网易首次公布其面向“元宇宙”的下一代互联网技术架构，并推出其虚拟人SDK（软件开发工具包）“有灵”、沉浸式活动系统“瑶台”。

1）有灵虚拟人SDK，包括3D智能捏脸、3D动画合成、语音合成等多个模块，使用户能够制作虚拟数字人，降低使用门槛。

2）沉浸式活动系统瑶台，目前主要面向活动、会展、会议等应用场景，使参会者可以定制自己专属形象，进行动作和表情迁移，获得沉浸式的虚拟活动体验。

3）网易伏羲推出虚拟人“林么”，首次亮相网易严选6周年庆代言人征集活动，并穿越至三次元世界打卡严选实体店。

2、游戏结合元宇去年10月，在《逆水寒》中举办了第二届国际分布式人工智能学术会议。全球300多位学者换上古风服装、梳起发髻，在大宋皇宫中讨论人工智能前沿技术，采用瑶台提供支持，PPT入式播放、分会场自由切换和文字及语音群聊等会议功能，其中最受好评的要数定制化的“墙展”功能。

参会学者可以阅读墙展论文，像线下一样对话、交流，充分还原了学术会议中最有魅力的交流环节。

六、京东

京东首次提出了“产业元宇宙”的概念，并重点阐释了去发展布局和基础实践。京东探索研究院院长陶大程认为，产业元宇宙不止强调数字世界的构建，而是更加重视数字世界对现实世界的再创造能力，着力提升人类在现实世界、实体经济中认识和改造世界的能力。

基于此，京东构建了OmniForce开放生态平台的体系，提供一体化中台解决方案，向开发者提供数字挛生的复刻能力、数字伴生的仿真优化能力，以及数字原生对现实世界的改造能力，夯实产业元宇宙的云底座。

七、华为

积极布局元宇宙的后端基建，在5G、芯片领域具有优势。华为河图拥有先进的“3D地图+空间计算+视觉识别”技术，能够为移动终端用户带来全新的交互模式和视觉体验。

华为河图已经落地了一些初步应用场景，比如和北京首钢园合作的“首钢园元宇审”项目、华为AR地图开启敦煌“飞天游”等。在硬件设备方面，2021年11月，推出了VRGlass6DoF游戏套装。

随着CAD技术的发展，三维实体建模技术得到了广泛的应用。OpenGL是OpenGraphicsLibrary的缩写，它是SGI公司开发的一套高性能图形处理系统。OpenGL的特点包括：硬件无关性，可以在不同的平台上实现；建模方便，可以构建相当复杂的几何造型；出色的编程特性，由于OpenGL可以集成到各种标准视窗和操作系统中，因此基于OpenGL的三维仿真程序有良好的通用性和可移植性。

OpenGL的库函数被封装在OpenGL32d11动态链接库中，从客户应用程序发布的对OpenGL函数的调用首先被OpenGL32处理，在传给服务器后，被Winsrvdll进一步进行处理，然后传递给DDI(DeviceDriverInterface)，最后传递给视屏驱动程序。

微软机器人仿真平台的开发（MRDS）

微软机器人开发工作室（MicrosoftRoboticsDeveloperStudio，以下简称MRDS）使机器人爱好者，研究人员和商业开发者能够更容易的在多种硬件平台下建立机器人的应用程序。MRDS软件开发包包含一个轻量级的，面向服务的运行时，一套可视化编辑和模拟工具以及开发示例代码和开发指南。在美国，德克萨斯大学约翰普雷沃斯特（JohnPrevost）等在MRDS仿真环境中对水下机器人（潜艇）在水下的工作情况进行了仿真。学者亚历杭德罗门德斯（AlejandroMendez）博士建立了机器人三维模型，将其嵌入到微软工业机器人仿真平台的仿真环境中，来分析虚拟机器人的行为。在中国，台湾淡江大学学者刘寅春（PeterLiu）将MRDS应用于安全机器人的仿真。大陆学者对MRDS的研究较少，哈尔滨工业大学深圳研究生院的王宏、张东来等，上海交通大学尹航、言勇华分别将MRDS应用于工业机器人和仿人机器人的仿真。浙江大学黄立等人在MRDS的基础上定义了机器人模型定义系统（MDS）和机器人模拟仿真控制系统（SCS）。南京理工大学自动化学院将MRDS用于多机器人系统编队控制研究等。

帮您下了两篇，希望对您有所帮助哦！祝您愉快！

1

题目：基于无线传感器网络仿真平台的研究

一、引言

传感器网络（WSN）日新月异,各种网络方案和协议日趋复杂,网络规模日趋庞大,对网络研究人员而言,掌握网络仿真的重要性是不言而喻的。WSN仿真能够在一个可控制的环境里研究WSN应用,包括操作系统和网络协议栈,能够仿真数量众多的节点,能够观察由不可预测的干扰和噪声引起的难以琢磨的节点间的相互作用,获取节点间详细的细节,从而提高节点投放后的网络成功率,减少投放后的网络维护工作。目前无线传感器网络使用的仿真工具主要有NS2、TinyOS、OPNET、OMNET++等等。其中TinyOS是专门针对无线传感器网络的特点而研究开发的。

二、无线传感器网络仿真简介

在传感器网络中,单个传感器节点有两个很突出的特点。一个特点是它的并发性很密集;另一个特点是传感器节点模块化程度很高上述这些特点使得无线传感器网络仿真需要解决可扩展性与仿真效率、分布与异步特性、动态性、综合仿真平台等等问题。

三、无线传感器网络常用仿真工具

无线传感器网络常用仿真工具有NS2、OPNET、OMNET++、TinyOS,下面我们简要介绍它们各自的性能和特点。

31 NS2

NS是一种可扩展、以配置和可编程的时间驱动的仿真工具,它是由REAL仿真器发展而来在NS的设计中,使用C++和OTCL两种程序设计语言, C++是一种相对运行速度较快但是转换比较慢的语言,所以C++语言被用来实现网络协议, 编写NS底层的仿真引擎; OTCL是运行速度较慢,但可以快速转换的脚本语言,正好和C++互补,所以OTCL语言被用来配置仿真中各种参数,建立仿真的整体结构, OTCL的脚本通过调用引擎中各类属性、方法,定义网络的拓扑,配置源节点、目的节点建立链接,产生所有事件的时间表,运行并跟踪仿真结果,还可以对结果进行相应的统计处理或制图NS可以提供有线网络、无线网络中链路层及其上层精确到数据包的一系列行为仿真。NS中的许多协议都和真实代码十分接近,其真实性和可靠性是非常高的。

32 OPNET

OPNET是在MIT研究成果的基础上由MIL3公司开发的网络仿真软件产品。 OPNET的主要特点包括以下几个方面:(1)采用面向对象的技术,对象的属性可以任意配置,每一对象属于相应行为和功能的类,可以通过定义新的类来满足不同的系统要求; (2)OPNET提供了各种通信网络和信息系统的处理构件和模块;(3) OPNET采用图形化界面建模,为使用者提供三层(网络层、节点层、进程层)建模机制来描述现实的系统;(4) OPNET在过程层次中使用有限状态机来对其它协议和过程进行建模,用户模型及OPNET内置模型将会自动生成C语言实现可执行的高效、高离散事件的模拟流程;(5) OPNET内建了很多性能分析器,它会自动采集模拟过程的结果数据;(6)OPNET几乎预定义了所有常用的业务模型,如均匀分布、泊松分布、欧兰分等。

33 OMNET++

OMNET++是面向对象的离散事件模拟工具,为基于进程式和事件驱动两种方式的仿真提供了支持。 OMNET++采用混合式的建模方式,同时使用了OMNET++特有的ned(Network Discription,网络描述)语言和C++进行建模。OMNET++主要由六个部分组成:仿真内核库、网络描述语言的编译器、图形化的网络编译器、仿真程序的图形化用户接口、仿真程序的命令行用户接口和图形化的向量输出工具。OMNET++的主要模型拓扑描述语言NED,采用它可以完成一个网络模型的描述。 网络描述包括下列组件:输入申明、信道定义、系统模块定义、简单模块和复合模块定义。使用NED描述网络,产生NED文件,该文件不能直接被C++编译器使用,需要首先采用OMNET++提供的编译工具NEDC将NED文件编译成cpp文件。最后,使用C++编译器将这些文件与用户和自己设计的简单模块程序连接成可执行程序。

34 TinyOS

TinyOS是专门针对传感器研发出的操作系统。在TinyOS上编程序使用的语言为nesC(C language for network embedded systems) 语言。

nesC语言是由C语言扩展而来的,意在把组件化/模块化思想和TinyOS基于事件驱动的执行模型结合起来。 nesC 组件有Module(模块)和Configuration（连接配置文件）两种。在模块中主要实现代码的编制,在连接配置文件中主要是将各个组件和模块连接起来成为一个整体。

TinyOS程序采用的是模块化设计,所以它的程序核心往往都很小,能够突破传感器存储资源少的限制,这能够让TinyOS很有效的运行在无线传感器网络上并去执行相应的管理工作等。TinyOS的特点主要体现在以下几个方面:

(1)组件化编程(Componented-Based Architecture)。TinyOS的组件通常可以分为以下三类:硬件抽象组件、合成组件、高层次的软件组件;硬件抽象组件将物理硬件映射到TinyOS组件模型合成硬件组件模拟高级硬件的行为高层次软件模块完成控制、路由以及数据传输等。}

(2)事件驱动模式(Event-Driven Architecture)。事件驱动分为硬件驱动和软件事件驱动。硬件事件驱动也就是由一个硬件发出中断,然后进入中断处理函数。而软件驱动则是通过singal关键字发出一个事件。

(3)任务和事件并发模式(Tasks And Events Concurrency Model)。任务用在对于时间要求不是很高的应用中,任务之间是平等的,即在执行时是按顺序先后来的,而不能相互抢占,TinyOS对任务是按简单的FIFO队列进行处理的。事件用在对于时间的要求很严格的应用中,而且它可以占先优于任务和其他事件执行。

(4)分段执行(Split-Phase Operations)。在TinyOS中由于tasks 之间不能互相占先执行,所以TinyOS没有提供任何阻塞操作,为了让一个耗时较长的操作尽快完成,一般来说都是将对这个操作的需求和这个操作的完成分开来实现,以便获得较高的执行效率。

(5) 轻量级线程(lightweight thread)。轻量级线程(task, 即TinyOS中的任务)按FIFO方式进行调度,轻量级线程之间不允许抢占;而硬件处理线程(在TinyOS中,称为硬件处理器),即中断处理线程可以打断用户的轻量级线程和低优先级的中断处理线程,对硬件中断进行快速处理响应。

(6) 主动通信消息(active message)。每一个消息都维护一个应用层和处理器。当目标节点收到这个消息后,就会把消息中的数据作为参数,并传递给应用层的处理器进行处理。应用层的处理器一般完成消息数据的解包操作、计算处理或发送响应消息等工作。

TinyOS操作系统中常用的仿真平台主要是TOSSIM和Avrora

（1）TOSSIM(TinyOS simulation)是一个支持基于TinyOS的应用在PC机上运行的模拟器TOSSIM运行和传感器硬件相同的代码,仿真编译器能直接从TinyOS应用的组件表中编译生成仿真程序。

（2）Avrora是一种专门为Atmel和Mica2节点上以AVR单片机语言编写的程序提供仿真分析的工具。它的主要特点如下：1) 为AVR单片机提供了cycle accurate级的仿真,使静态程序可以准确的运行。它可以仿真片上(chip-on)设备驱动程序,并为片外(off-chip)程序提供了有规则的接口;2)可以添加监测代码来报告仿真程序运行的性能,或者可以在仿真结束后收集统计数据,并产生报告;3)提供了一套基本的监控器来剖析程序,这有助于分析程序的执行模式和资源使用等等;4)Avrora可以用gdb调试程序;5) Avrora可以为程序提供一个程序流图,通过这个流程图可以清楚的表示机器代码程序的结构和组织;6) Avrora中提供了分析能量消耗的工具,并且可以设置设备的带电大小;7) Avrora可以用来限制程序的最大堆栈空间,它会提供一些关于目前程序中的最大的堆栈结构,和一些关于空间和时间消耗的信息报告。

35性能比较

TinyOS 用行为建模,可以仿真跨层协议;仿真程序移植到节点上,不需要二次编码。

通过对上述几种仿真软件的分析比较,我们可以清楚的看到各个仿真软件的特点、适用范围,我们可以根据研究需要选择适合的仿真软件,使得我们的学习研究可以事半功倍。

结束语

网络仿真技术为通信网络规划和优化提供了一种科学高效的方法。网络仿真在国内是近几年才发展起来的,但在国外网络仿真技术已经相当成熟,我们应该大胆地借鉴国外先进技术,促进国内网络仿真技术迅速发展。

参考文献

1于海斌,曾鹏等智能无线传感器网络科学出版社,2006,p283～p303,

2石怀伟,李明生,王少华,网络仿真技术与OPNET应用实践,计算机系统应用2006第3期

3李玥,吴辰文,基于OMNeT++地TCP/IP协议仿真,兰州交通大学学报(自然科学版),2005年8月

4袁红林,徐晨,章国安,TOSSIM:无线传感器网络仿真环境,传感器与仪表仪器 ,2006年第22卷第7-1期

2

集群虚拟服务器的仿真建模研究

来源：电子技术应用 作者：杨建华 金笛 李烨 宁宇

摘要：阐述了集群虚拟服务器的工作原理和三种负载均衡方式，通过实例讨论了虚拟服务器的仿真和建模方法，创建了测试和仿真系统性能的输入和系统模型，并依据Q—Q图和累积分布函数校验了其概率分布。

关键词：集群虚拟服务器负载均衡仿真建模概率分布

随着互联网访问量和数据流量的快速增长，新的应用层出不穷。尽管Intemel服务器处理能力和计算强度相应增大，但业务量的发展超出了先前的估计，以至过去按最优配置建设的服务器系统也无法承担。在此情况下，如果放弃现有设备单纯将硬件升级，会造成现有资源的浪费。因此，当前和未来的网络服务不仅要提供更丰富的内容、更好的交互性、更高的安全性，还要能承受更高的访问量，这就需要网络服务具有更高性能、更大可用性、良好可扩展性和卓越的性价比。于是，集群虚拟服务器技术和负载均衡机制应运而生。

集群虚拟服务器可以将一些真实服务器集中在一起，组成一个可扩展、高可用性和高可靠性的统一体。负载均衡建立在现有网络结构之上，提供了一种廉价、有效和透明的方法建立服务器集群系统，扩展网络设备和服务器的带宽，增加吞吐量，加强网络数据处理能力。提高网络的灵活性和可用性。使用负载均衡机制．大量的并发访问或数据流量就可以分配到多台节点设备上分别处理。系统处理能力得到大幅度提高，大大减少用户等待应答的时间。

实际应用中，虚拟服务器包含的真实服务器越多，整体服务器的性能指标(如应答延迟、吞吐率等)越高，但价格也越高。在集群中通道或其他部分也可能会进入饱和状态。因此，有必要根据实际应用设计虚拟服务器的仿真模型，依据实际系统的测量数据确定随机变量的概率分布类型和参数，通过分位点一分位点图即Q-Q图(Quaantile-Quantile Plot)和累积分布函数(Cumulative Distribution Functions)等方法校验应答或传播延迟等性能指标的概率分布，通过仿真软件和工具(如Automod)事先分析服务器的运行状态和性能特点，使得集群系统的整体性能稳定，提高虚拟服务器设计的客观性和设计的可靠性，降低服务器建设的投资风险。

1 集群虚拟服务器的体系结构

一般而言，首先需要在集群虚拟服务器上建立互联网协议伪装(Internet Protocol Masquerading)机制，即IP伪装，接下来创立IP端口转发机制，然后给出在真实服务器上的相关设置。图1为集群虚拟服务器的通用体系结构。集群虚拟服务器通常包括：真实服务器(RealServers)和负载均衡器(Load Balmlcer)。

由于虚拟服务器的网络地址转换方式是基于IP伪装的，因此对后台真实服务器的操作系统没有特别要求，可以是windows操作系统，也可以是Lmux或其他操作系统。

负载均衡器是服务器集群系统的惟一入口点。当客户请求到达时，均衡器会根据真实服务器负载情况和设定的调度算法从真实服务器中选出一个服务器，再将该请求转发到选出的服务器，并记录该调度。当这个请求的其他报文到达后，该报文也会被转发到前面已经选出的服务器。因为所有的操作都在操作系统核心空间中完成，调度开销很小，所以负载均衡器具有很高的吞吐率。整个服务器集群的结构对客户是透明的，客户看到的是单一的虚拟服务器。

负载均衡集群的实现方案有多种，其中一种是Linux虚拟服务器LVS(Linux Virtual Server)方案。LVS实现负载均衡的技术有三种：网络地址转换(Network Address Translation)、直接路由(Direct Routing)和IP隧道(IP Yunneling)。

网络地址转换按照IETF标准，允许一个整体机构以一个公用IP地址出现在Inlemet上。通过网络地址转换，负载均衡器重写请求报文的目标地址，根据预设的调度算法，将请求分派给后端的真实服务器；真实服务器的应答报文通过均衡器时，报文的源地址被重写，把内部私有网络地址翻译成合法网络IP地址，再返回给客户，完成整个负载调度过程。

直接路由的应答连接调度和管理与网络地址转换的调度和管理相同，但它的报文是直接转发给真实服务器。在直接路由应答中，均衡器不修改、也不封装IP报文．而是将数据帧的媒体接入控制MAC(Medium Aceess Control)地址改为选出服务器的MAC地址，再将修改后的数据帧在局域网上发送。因为数据帧的MAC地址是选出的服务器，所以服务器肯定可以收到该数据帧，从中获得该IP报文。当服务器发现报文的目标地址在本地的网络设备时，服务器处理该报文，然后根据路由表应答报文，直接返回给客户。

IP隧道是将一个IP报文封装在另一个IP报文中的技术。该技术可以使目标为某个口地址的数据报文被封装和转发到另一个IP地址。用户利用IP隧道技术将请求报文封装转发给后端服务器，应答报文能从后端服务器直接返回给客户。这样做，负载均衡器只负责调度请求，而应答直接返回给客户，不需要再处理应答包，将极大地提高整个集群系统的吞吐量并有效降低负载均衡器的负载。IP隧道技术要求所有的服务器必须支持IP Yunnehng或lP封装(Encapsulation)协议。

2 集群虚拟服务器报文延迟的确定

通过一个装有5台真实服务器并使用网络地址转换技术实现Linux虚拟服务器的实际系统，可以得到有关请求和应答报文的时戳(Time Stamp)文件n根据这些文件．能够计算出集群虚拟服务器的仿真和建模所需数据。

为了确定随机变量分布类型和参数，应该统计下列延迟：(1)从客户到负载均衡器的传播延迟(Transport Delay)；(2)负载均衡器的应答延迟(Response Delay)；(3)从负载均衡器到真实服务器的传播延迟；(4)真实服务器的应答延迟；(5)从真实服务器到负载均衡器的传播延迟；f61负载均衡器对真实服务器的应答延迟；(7)从负载均衡器到客户的传播延迟。

在实际系统产生的时戳文件中，问接地描述了上述各延迟时间。文件包含的内容如下：

当一个服务请求到达集群虚拟服务器系统时，即产生带有惟一序列号的同步请求报文(Synchronized Request Package)，将该报文转发到某一真实服务器，同时建立该服务器与客户端的连接，每个这样的连接都带有惟一的端口号；该服务器处理通过该连接的确认请求报文(Acknowledgement Request Package)，直到服务器收到结束请求报文(Finished Request Package)。对每一种类型的请求报文，系统都给予一个相应的应答报文。因此，在不同的报文时戳文件中，如果两条记录具有相同的端口号、报文类型和序列号，则它们是同一个请求或应答报文，对相关的时戳相减即可得到集群虚拟服务器系统的仿真和建模所需的延迟数据。通过所编写的C++程序即可计算这些延迟。

3 系统仿真模型

上述的集群虚拟服务器实际系统的仿真模型如图2所示，在负载均衡器、各通道、5台真实服务器中通过或处理的均为请求或应答报文。

4 随机变量模型的确定

对具有随机变量的集群虚拟服务器进行仿真，必须确定其随机变量的概率分布，以便在仿真模型中对这些分布进行取样，得到所需的随机变量。

41 实际虚拟服务器的延迟数据概况

在实际虚拟服务器的负载均衡器、各通道和5台真实服务器中，对请求和应答报文都有一定的延迟。部分报文延迟的统计数据如表1所示。

由表l中的数据可见，报文延迟的中位数与均值差异较大，所以其概率分布不对称；变异系数不等于l，导致概率分布不会是指数分布，而可能是γ分布或其他分布。

4．2 随机变量的概率分布

图3为第一台真实服务器到负载均衡器之间的通道报文传播延迟直方图，其中t为报文延迟时间，h(t)为报文延迟区间数。由图3可知，通道内的报文传播延迟数据近似服从γ分布或对数正态分布。

描述γ分布需要两个参数：形状(Shape)参数α和比例(Scahj)参数口，这两个参数与均值M、方差V之间的关系是非线性的：

描述对数正态分布也需要形状参数σ和比例参数μ，这两个参数与均值M、方差V之问的关系也是非线性的：

式(1)～(4)都可以通过最大似然估计MLE(Maximum Likelihood Estimator)方法或最速下降法(Steepest Descent Method)求出。表2给出了甩这两种方法求出的从第一台真实服务器到负载均衡器之间通道内的报文延迟概率分布参数。

使用累积分布函数和Q-Q图可以校验并进一步确定上述通道内报文传播延迟的概率分布。取用表2中的参数，可以得到γ分布的累积分布函数，如图4所示，其中t为报文延迟时间，F(t)为报文延迟的累积分布函数。为作比较，实验分布也画在该图中。γ分布和对数正态分布的Q-Q图如图5所示。

由图4和图5可以看出，γ分布较好地拟合了该通道内的报文传播延迟数据分布。其他通道报文延迟直方图也有类似形状。经计算和分析，这些通道的报文传播延迟概率分布也近似服从γ分布。

根据表1中的数据以及相关的直方图都难以确定在负载均衡器和真实服务器中报文延迟的理论分布。因此，采用实验分布作为其模型。

5 模型仿真

在建立了图1所示的集群虚拟服务器的系统仿真模型并确定了其随机变量的分布特性后，可以采用由美国布鲁克斯自动化公司(Brooks Automation)开发的仿真软件Automod输入该模型，并通过在Automod环境中编程进行集群虚拟服务器的仿真和分析。

在Automod的仿真过程中，可以直接利用软件提供的资源(Resource)作为各种报文数据处理的单元；系统各部分的报文排队活动可以直接通过排队(Queue)实现；建立一个负载产生器，等效为在Inlemtet上使用虚拟服务器的客户。

通过采用Automod的属性变量(Attribute Variable)可以解决负载均衡器的双方向报文处理功能的问题。负载均衡器使用轮转调度算法(Round Robin Scheduling)，即假设所有真实服务器的处理性能均相同，依次将请求调度到不同的服务器。

验证仿真模型可以分别在实际虚拟服务器系统和Automod的仿真模型中从以下两方面进行对比：(1)在负载均衡器、各个真实服务器和通道中排队的应答或传播报文数量；(2)真实服务器及负载均衡器的cPU利用率。例如，当使用实际的应答或传播报文延迟数据时，在Automod的仿真模型中，如果设置一个较低的资源量，则在仿真过程中就会发现大部分的负载都被堵在真实服务器的排队中，即真实服务器处理报文的能力过低，无法与实际系统的状况相比；如果设置一个较高的资源量，则意味着服务器的并行处理能力增加，真实服务器的利用率提高，负载就很少或不会滞留在真实服务器的排队中。因此，在Automod中可以根据实际情况调整仿真模型的资源量大小。

如果在Automod中增加负载产生器的负载产生率，就等效为用户访问量增加，通过观察排队中的负载滞留比例，就可以发现系统的最大处理报文的能力以及系统各部分应答报文可能出现瓶颈之处。例如，将负载产生率增加一倍，虽然系统仍然可以处理所有的报文，但各台真实服务器的平均利用率将达80％左右。显然，这时系统应答报文的“瓶颈”为真实服务器，有必要在系统中增添一台新的真实服务器。

通过一个包括5台真实服务器的实际虚拟服务器系统。收集并计算了仿真和建模的样板数据。依据系统报文延迟的中位数、均值、变异系数和直方图等，确定了系统随机变量的概率分布；采用最大似然估计方法和最速下降法，得到了通道概率分布的具体参数；根据Q-Q图和累积分布函数进一步校验并最终确定通道的概率分布形式。使用Automod软件进行了仿真建模和编程，借助仿真结果可以发现虚拟服务器的最大处理能力和可能的“瓶颈”之处。通过及时定位系统“瓶颈”，可以有的放矢地进一步研究和改进系统，有效提高系统性能。所采用的仿真方法也可以用于其他领域的仿真建模或分析中。

在仿真模型中，负载均衡方式和调度算法还需要进一步增加，以便于比较不同的虚拟服务器系统。样本数据也需要进一步扩充，以避免报文延迟的自相关性。