ABAQUS有限元分析應用計算特點及硬件配置探討(20190522)

1.    ABAQUS軟件介紹

ABAQUS是一款功能強大的有限元分析軟件,它可以分析復雜的固體力學、結構力學系統,特別是能夠駕馭非常龐大復雜的問題和模擬高度非線性問題。ABAQUS可做單一零件的力學和多物理場的分析,還可做系統級的分析和研究。

ABAQUS有限元分析應用計算特點及硬件配置探討(20190522)的圖1

2.    ABAQUS求解器

ABAQUS在大量的高科技產品研究中都發揮著巨大的作用,它有兩個主求解器模塊— ABAQUS/Standard和ABAQUS/Explicit。

 l  ABAQUS/Standard的并行求解器包括:具有動態負載均衡功能的并行直接稀疏矩陣求解器、基于區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區域分解的,

 3.ABAQUS并行計算特點

ABAQUS支持Threads和MPI兩種模式的并行。Threads模式在SMP架構的圖形工作站上運行,而MPI模式在分布式集群系統上運行。

3.1  ABAQUS求解器計算特點

求解器

Abaqus/Standard

Abaqus/Explicit

算法分類

隱式算法

顯式算法

主要應用

靜力、模態、屈曲等

接觸、碰撞、沖擊

算法特點

內存占用多, 硬盤IO多

內存占用少,硬盤io低

對硬件要求

內存容量大,磁盤io快,讀寫帶寬高,進程通信量大

CPU要求高

顯式和隱式對計算機配置(CPU、內存、硬盤io和讀寫帶寬)側重點是不同的,例如增加CPU數目能夠提高顯式的計算速度,對動態隱式則幫助不大。增加內存的比例能夠提高隱式的求解速度等。

3.2 ABAQUS運行與計算機配置

通常決定網格計算速度的因素有三個方面:

 1 計算模型的大小和復雜度

2 圖形工作站硬件配置

   CPU核數和頻率、內存容量、硬盤IO讀寫帶寬和IOPS、總線頻率

3 操作系統和應用軟件的優化設置

 下面主要談硬件方面:

 CPU----決定網格計算速度

內存---決定的網絡計算規模

硬盤---決定隱式計算中間數據回寫性能

顯卡---決定計算結果的圖形生成可視化模型規模和性能

分類

CPU核數

內存

硬盤IOPS

硬盤帶寬

隱式計算(靜態)

隱式計算(動態)

顯式計算

關于CPU和內存的要求

首先CPU和內存頻率越高,計算速度就會越快。如確保CPU所有的核心100%進行運算,所進行運算的數據容量一定不要超過可使用的空閑內存容量,否則整個計算過程要被內存空間不足,從虛擬內存、硬盤中頻繁數據調用讀取,造成cpu時間延遲等待.

關于網絡計算規模對應CPU核數

從現有規格Xeon E3、Xeon E5 2600處理器規格來講,通常小規模(300萬網格以內)推薦4核圖形工作站,中大規模(600萬網格以內)推薦8核圖形工作站,超大規模(1000萬網格)推薦16核圖形工作站。

核與內存容量的比例

每個核與內存數據計算量大概在1:4~8比較合理 ,例如4核對應內存16GB~32GB,8核對應32GB~64GB,16核對應64GB~128GB,當然內存越大越好,XASUN獨有的內存虛擬硬盤軟件可以幫助你大幅縮短數據交換時間。

網格規模與內存容量合理分配

如果設置ABAQUS使用的內存上限超過實際的物理內存,調用的數據就會從虛擬內存、硬盤來讀去,CPU的等待時間大大變長,造成計算速度整體下降。所以務必保證控制好數據占用內存容量上限,必須是計算機物理內存實際能空閑提供給ABAQUS使用的內存。

硬盤的性能

在計算過程中,如果內存容量不夠, 數據文件是放在硬盤上的, 如果內存足夠大的話, 這個文件則會由ABAQUS進行任務調度放入內存以提高速度, 即設定內存使用量的百分比. 這個不是指所需的內存量, 而是作為一個控制磁盤剩余空間的參數.

內存容量畢竟有限,如果模型特別大的話,兩類文件加起來得幾十個GB,肯定得往硬盤里寫數據。所以提升效率最經濟的方法就是把硬盤讀寫的速度提上去,就得通過RAID方式提升硬盤的讀寫性能,詳細推薦參考下面配置方案中得硬盤使用。

計算中的操作軟環境注意

一般計算所用的操作系統,基本都是window和linux 64位,但是基于Linux環境的計算時間普遍比Windows環境要短的多,另外安裝過程也有很多注意事項,只有對整個運行過程非常了解,設置合理,對計算速度提升非常大的。

 在ABAQUS的有限元模型分析計算中,會生成臨時文件,盡量將文件存儲介質放到最快的存儲介質上,對整體運算也是非常重要的。

由于內存讀寫速度比硬盤讀寫速度快,所以如果計算機配置不變的情況下,要達到最快計算速度,就要在計算時讓兩種臨時文件都放在內存中。

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