MiniSPICE

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该项目脱胎于parser，使用C++特性（继承、封装、抽象、多态）重新改写整体架构，给出了一个简单理解SPICE开发流程很好的demo。😊😊😊

主要参考自：

• https://www.sfu.ca/~ljilja/cnl/projects/Homotopy/
• https://ngspice.sourceforge.io/

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重要特性

• 整体架构为批处理模式，通过网表语句来指明功能分析。
• 以节点为中心生成KCL方程组，并使用雅可比矩阵填充形式而不是直流伴随模型。
• 使用SUPERLU_DIST和KLU作为可选底层解法器，分布式并行求解+串行求解。
• setup阶段实现多种矩阵格式在全流程中仅一次转换，减小引入不同求解器而带来的格式转换的开销。
• 支持多种直流分析算法，传统NR迭代算法、伪瞬态分析算法。
• 支持功能分析结果图形化展示。

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TODO

整体架构

• 交互式设计

功能模块

• 弧长法的同伦分析支持
• 时间区域的瞬态分析支持

求解模块

• CUDA加速的左视MiniSPICE—LU研发

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如何构建运行

环境依赖

• Intel HPC Toolkit
• Cmake
• Python
• METIS/ParMETIS

构建

为保证环境一致性，建议使用docker构建。本项目在windows环境下，全面通过测试，大概需要15G的镜像存储空间 + 410s的项目构建时间

windows + docker + vscode开发

Linux系统上，使用OpenMPI + GCC也可以构建，但需要对项目中的src/solver/CMakeLists.txt中的依赖库进行修改，保证一致性。

下面简述windows + docker的项目构建流程

1. 安装Docker，官网下载，可自定义镜像存储路径
2. 下载本项目到本地

   git clone https://github.com/rid-sun/MiniSPICE.git

3. 启动docker，而后按下面指令依序执行

   cd MiniSPICE
   docker build . --file Dockerfile --tag minispice
   ------waiting------
   docker run --shm-size=4gb --mount type=bind,source="%CD%",target=/root/minispice -it minispice
   cd /root/minispice/3rd_lib
   bash install.sh
   ------waiting------
   cd ../
   bash build.sh

4. 构建完毕

运行

cd bin
mpirun -np num ./minispice -f ../testcase/testcase1/Netlist1.txt -o netlist1

其中num是进程数；项目构建时，默认使用KLU作为解法器，可以通过-DUSE_SUPERLU=ON使用SuperLU_DIST。