总体性能建议
在此模块中，我们介绍在 Azure NetApp 文件上运行 EDA 应用程序时关于参考体系结构、客户端 VM 和网络的性能建议。
通过审阅参考体系结构来了解 EDA 工作负载
此 EDA 工具和芯片模拟过程可能具有不同的参考体系结构。 下面的参考体系结构展示了一般用例，即如何在云突发（混合）和完全在 Azure 上这两种方案中将 Azure NetApp 文件用于 EDA 工作负载。
关于虚拟网络、加速网络和客户端更新的建议
尽可能将客户端 VM 和 Azure NetApp 文件驻留在相同的区域和可用性区域中，并且在同一虚拟网络中。 让计算资源和数据资源彼此靠近有助于减少两者之间的网络延迟，从而提高整体性能。
如果支持，在客户端 VM 上启用加速网络，以提供超过 30 每秒千兆位 (Gbps) 的总网络吞吐量。 有关 Azure NetApp 文件卷吞吐量数的信息，请参阅：
加速网络可以降低从客户端 VM 到 Azure NetApp 文件的延迟，从而提高整体性能，特别是在分布式多方案分析 (DMSA) 类型的模拟中。
应运行适用于操作系统的最新修补程序版本。 还应将网络文件系统 (NFS) 实用工具更新到其最新版本，以获得最新的 bug 修复和功能。 这些更新有助于确保最佳性能和系统稳定性。
例如，使用 yum 作为存储库（例如 RedHat）时运行以下命令：
sudo yum update
sudo yum update nfs-utils
适用于 EDA 工作负载的大型卷
EDA 工作负载主要包括大量元数据调用、高文件计数和并行操作。 为了正确解决这些类型的工作负载，基础存储服务应能够并行执行操作，以帮助缩短业务关键 EDA 模拟的完成时间。 在 EDA 工作负载中，时间就是金钱。
Azure NetApp 文件提供大型卷（最多 500 TiB），使 EDA 工作负载能够在比常规卷更高的级别执行，方法是在 Azure 云部署中以低延迟提供更大的容量、并行计算以及跨多个存储资源均匀分布文件和文件夹。 大型卷通过还允许需要较低吞吐量和较高 IOPS 的工作负载利用较低的服务级别，从而提供降低高元数据工作负载成本的机会。 例如，如果 EDA 工作负载不需要 10 GiB/s，但需要并行处理写入元数据操作，则高级服务级别的大型卷可能会完成通常需要普通卷上的超高服务级别的工作。
如果要在 Azure NetApp 文件中部署 EDA，应强烈建议使用大型卷来获得最佳性能体验。
用于控制 Azure NetApp 文件卷容量使用情况的配额
Azure NetApp 文件提供用户和组配额，可以设置卷的大小限制，或为用户和组分配低于分配给卷本身大小的限制。 达到配额限制后，在减少已用容量或增加配额之前，不允许新的写入操作。
EDA 工作负载可以创建大量数据，从而占用大量容量。 由于云中的容量可能会产生不必要的成本，因此使用配额控制已用容量可以帮助降低成本。