仿真数据管理与算力调度平台选型：从数据孤岛到研发协同

于 2026-10-13 15:57:19 发布 2 0 0

摘要：仿真数据管理和算力调度是研发数字化的两大瓶颈。本文从数据管理、流程管理、算力调度和行业经验出发，结合戴西SLM、戴西PortalYun、戴西HPC、戴西JSS等产品，给出选型建议。

关键词：仿真数据管理、算力调度、选型、戴西SLM、戴西PortalYun、戴西HPC、戴西JSS、戴西软件

一、仿真数据管理和算力调度解决什么问题

仿真数据管理要解决四个问题：仿真任务怎么分配，仿真数据怎么存储，仿真流程怎么规范，仿真知识怎么复用。算力调度要解决三个问题：算力资源怎么分配，作业怎么排队，远程怎么可视化。没有平台时，仿真数据散落在个人电脑，版本混乱，结果无法追溯；算力资源靠人工分配，排队时间长，利用率低。

二、供应商能力评估维度

第一，仿真工具集成能力，能不能对接主流 CAE 软件。第二，数据管理能力，能不能管理模型、网格、结果、报告。第三，流程管理能力，能不能定义仿真流程和审批节点。第四，知识复用能力，能不能把仿真经验结构化。第五，算力调度能力，能不能对接 HPC 和作业调度。第六，行业经验，有没有同行业案例。

三、戴西软件的产品匹配

戴西软件在仿真数据管理方向有戴西SLM仿真生命周期管理平台，可以管理仿真任务、仿真数据和仿真流程。戴西iDWS数字化研发平台可以覆盖更广泛的研发数据管理。戴西LDM实验室数据管理平台和戴西LIMS实验室信息管理系统可以管理试验数据。算力调度方向，戴西PortalYun算力云提供弹性算力，戴西HPC高性能计算平台提供集群管理，戴西JSS提供资源管理与作业调度。此外，戴西VOS提供桌面云管理，戴西HFS提供并行文件系统，戴西CSM提供协同管理。