abaqus并行計算的案例
abaqus并行計算中CPU超限的解決辦法
abaqus并行計算中CPU超限的解決辦法-Abaqus Error: The number of cpus (16) exceeds the number of cpus available(8）
# 1.說明，
CPU配置為i9-9900K，8核心16線程
# 2. 出現問題：
abaqus job=XX user=XX.for input=XX.inp cpus=16 int
出現報錯：Abaqus Error: The number of cpus (16) exceeds the number of cpus available (8).
# 3. 問題解析
這種情況主要是配置文件關于并行計算設置導致的，尤其是ABAQUS2023，
# 4.解決辦法：
使用everything找到路徑下：X:\SIMULIA\EstProducts\2023\win_b64\SMA\site\custom_v6.env的
custom_v6.env文件，其中X代表盤符，
修改前
在文件最后加一句話：
import socket
mp_host_list=[[socket.gethostname(),16],]
其中16代表自己電腦的線程數，一定要與自己電腦的線程一樣
修改后
展開 ABAQUS并行計算到底有多強大？（好文章，非原創）
現代CAE具有數據復雜、網格精細、結構復雜、多物理場、反復迭代、復雜的條件狀態、嚴重的非線性、規模超大、超高計算要求等特點。因此對CAE軟件提出了非常高的要求，尤其在一個講究效率的年代，CAE軟件的計算速度更是軟件贏得市場份額的一大法寶。
Abaqus作為功能最為強大的CAE分析軟件之一，在生產和研究中為各國的工程師和研究人員所廣泛采用。Abaqus提供了強大的并行功能，它采用Threads和MPI兩種并行模式，可應用于SMP 或者Cluster。下面我們就來研究下Abaqus6.9版本的并行計算能力，根據研究結果，希望能為廣大的abaqus使用者提供多核并行計算的參考。
測試模型及相關數據
測試結果
綜上，ABAQUS在并行計算上具有非常大的優勢，整體來說計算速度與核心數成正比，但不是所有問題都成正比；計算速度提高的倍數在某些類型的問題上與核心數增加的倍數相當；顯式分析的加速效果普遍要比隱式分析明顯。
展開 abaqus6.14-1設置GPU并行計算的方法
微博有朋友問，如何配置GPU并行計算，我之前并沒有弄過，網上搜帖子，配置成功，特意把詳細細節記錄在下方便大家參考。僅為參考，每個人的電腦配置情況并不一樣，要解決問題請分析具體情況。電腦配置：CPU i5-4590
(家里電腦是i7-6900k)
內存RAM 8G系統： win10
64位系統
顯卡低端GPU一個GTX650（公司的電腦，我家里配置的是GTX960)需要設置一下安裝路徑下的abaqus_v6.env的參數，沒設置之前的參數如下，即使不成功，也方便返回原來設置。
修改后的參數如下：
好了，記得保存一下就行。然后接下來驗證我們的參數設置的是否正確，隨便打開一個cae文件,切換到job模塊。新建一個job,可以在job參數設置界面edit job面板上的parallelization 看到如下參數設置，表示成功了。那么這樣算是大功告成了嗎？為謹慎起見，有必要再找個算利來驗證下計算效率是否有提高。經過測試發現，對于簡單的小模型，并行計算的優勢并不明顯，感覺上還略慢，具體沒用大模型測試效果。
展開 ABAQUS有限元分析應用計算特點及硬件配置探討（20190522）
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。
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。
展開 
2005高性能計算應用大會---并行計算
2005高性能計算應用大會---并行計算
2005高性能計算應用大會---并行計算.part1.rar
2005高性能計算應用大會---并行計算.part2.rar
2005高性能計算應用大會---并行計算.part3.rar
2005高性能計算應用大會---并行計算.part4.rar
2005高性能計算應用大會---并行計算.part5.rar
2005高性能計算應用大會---并行計算.part6.rar
展開 一文讀懂Fluent并行計算，三大技術提升計算效率新境界！
隨著技術的不斷進步，Ansys工程師們致力于優化底層的并行算法，以提升其計算性能，使用戶體驗飛一般的計算速度。
在Ansys Fluent中，盡管工程師已經針對并行算法進行了充分優化，但在實際應用中，還有其他方法可以進一步提高計算性能。本文闡述了Fluent并行計算的基本原理，同時探討通過AVX2指令集加速、GPU加速以及超線程等技術手段來提高計算效率。
01 什么是Fluent并行計算
Fluent的并行求解器通過協同運作多個進程來計算大型問題，這些進程既可以在同一臺機器上運行，也可以在網絡中的不同設備上運行。
并行求解器將計算域分為多個區域（圖1），將各數據分區分配至不同的計算進程（稱為計算節點，圖2），每個計算節點都在其專屬數據集上同步執行同一程序。主進程（或稱為主機）不包含網格單元、面或節點（除非使用 DPM 共享內存模型），其主要職責是解析 Cortex（負責用戶界面和圖形相關功能的 Fluent 進程）發送的指令，并將這些指令（及數據）傳遞給某一計算進程，再由該計算進程將其分發至其他計算進程。
圖1:計算區域分區
圖2：分區網格邊界
計算節點負責存儲并執行部分網格的計算任務，而位于分區邊界的單層重疊單元格層則負責跨分區邊界的通信（圖2）。盡管單元格和面被分割，但網格中的所有域和線程在每個計算節點上均存在鏡像（圖3）。線程以鏈接列表的形式存儲，和串行求解器保持一致。計算節點可在大規模并行計算機、多CPU 工作站或具備相同或多工作站組成的網絡 上實現。 [1]
圖3：分布式網格中的域和線程鏡像
命令傳輸和通信
在Flunet并行計算會話中，進程涉及的主體包括 Cortex（主機進程）和一組 n 個計算節點進程，這些計算節點由 0 到 n-1 進行標記（圖4）。
展開 適用于Ls_Dyna提交排隊計算和并行計算的windows批處理命令
i=D:\Data\CAE_Model\Rav4\Rav4_01.k代表需要提交計算的.k文件。ncpu=8代表此項計算任務將占用CPU資源為8個線程（此項根據具體情況設置。若未非正版Ls_Dyna，一般此項設置為8；若為正版Ls_Dyna，此項根據計算機可分配計算資源，可設置為8/16/32）。
memory=1000m代表此項計算任務將占用內存為1000M（一般此項設置為1000M或2000M）。
pause（意為停止）代表所有計算停止。
一個cd后面直到下一個cd出現之前的命令為一個計算任務的執行命令。
若計算機計算資源充足，可以進行并行計算時，可以使用windows并行計算命令實現，具體方法如下：
將需要排隊計算的任務編寫成windows批處理文件（方法如上），例如assignment01.bat和assignment02.bat
新建.txt文件/輸入以下命令/保存/更改文件格式為.bat文件/雙擊文件
@echo off
start D:\Data\CAE_Model\assignment01.bat
start D:\Data\CAE_Model\assignment02.bat
pause
注意命令中的空格符
附：windows批量排隊并行計算軟件job Submitter，該軟件集成于PreSys中
展開 大規模工程計算解決方案-并行計算編程高級培訓班
中國科學院計算技術研究所教育中心
隨著CAE技術的高速發展，工程計算的規模逐漸擴大，以致多核計算成為發展趨勢。目前各研究機構多核并行程序開發不足，隨著多核硬件技術發展，在硬件設備上存在不同程度的利用不足。通過加強并行程序的設計與開發，研究機構可以充分的利用現有設備資源提高工作效率，降低時間成本，實現更大規模的計算。中國科學院計算技術研究所教育中心依托自身強大優勢，特舉辦“大規模工程計算解決方案-并行計算編程”高級培訓班，相關具體事宜通知如下 ：
一、培訓目標：
1、現有硬件資源最大化利用
2、提高并行程序設計與開發水平；
3、實際體驗超級計算環境；
4、提供符合自身特點的工程計算解決方案：
三、課程實操：
學員體驗曙光6000高性能計算機環境，在改并行機群上編譯、調試和運行教學例子，并在最多達128個核規模下測試和分析程序的擴展性和性能。
四、時間地點:2012年11月29日
— 2012年12月02日
北 京（時間安排：第一天報到、授課三天）
課
程
內
容
第一章：基本的MPI編程技術
1．高性能計算概述
2．簡單的MPI程序設計
3．如何運行MPI程序
上機實操課程
應用實例
1．MPICH的安裝、程序編譯與運行。
2．Hello world程序的編寫
3. 循環消息傳遞程序的編寫。
第二章：高級MPI編程技術
1．定義新的數據類型
2．非阻塞通信
3．各種組通信
上機實操課程
應用實例
1．4種產生新數據類型的方法
；
2．各種非阻塞的發送與接收操作
3 最常見的幾種組通信操作。
展開 Mathematica 的并行計算
只要您使用其中一個并行命令（例如并行計算表的元素），Mathematica 就會在每個內核上啟動一個額外的內核并分配工作。為了讓自己相信計算確實發生在這些額外的內核上，我們可以要求一個計算來告訴我們每個元素的計算位置。
每個正在運行的內核都有一個唯一的 ID 值，可以幫助調度更復雜的分布式算法。
本周 (2009/3/18) 發布的 gridMathematica Server (https://wolfr.am/10mM353BQ) 是邁向無障礙并行計算的又一重要步驟。在早期，人們必須收集網絡中所有可用機器的主機名，并使用遠程登錄技術在這些機器上啟動 Mathematica。如今，您網絡上的 gridMathematica 安裝將自我宣傳，就像您的打印機、多媒體播放器和其他共享資源一樣。
可用的機器將顯示在控制面板中，您只需選擇要使用的機器即可。在這里，我的小網絡由兩臺雙核機器組成，其中一臺可用。
現在，我總共有六個內核可用。
Mathematica 也是分析并行計算性能的最佳工具。在這里，我們測量了兩個遠程內核的基本延遲。延遲只是簡單計算的往返時間。
并非所有計算都受益于并行化。例如，內核計算 Sin[1.0] 所花費的時間比將這個命令發送到另一個內核并接收結果所花費的時間要少。
新的并行狀態窗口使用動態更新來顯示每次并行計算后的基本性能數據。它可以讓您一目了然地看到調度對不均勻問題的影響。在第一次運行中，我們將一系列素性測試單獨安排到兩個可用的內核上。從狀態窗口的快照可以看出，這兩個內核都執行了相當一部分工作。
現在我們預先在每個內核上安排一半的測試。
展開 并行計算
１-３
PC1-3.ppt
PC4.ppt
PC5.ppt
Ls-Dyna并行計算
用超算進行Dyna的并行計算速度很快，基本是一分鐘一步。
FLUENT并行計算經驗介紹
6、將兩臺機器的IP設為同一段，（重要）要確保主機可以互相訪問副機
7、在MS-DOS中輸入：cd c:fluent.incntbinntx86,回車
輸入fluent 3d –pnet啟動FLUENT并行解算器
fluent界面parallel---network---configue Hostname 填入節點機的機器名 點add后,如果available hosts里面能出來 @computer2(X.X.X.X) 而不是 @computer2(unkonw) 那么前面的網絡配置基本是沒問題的
點spawn 如果不報錯誤,或者沒有停止響應,,應該看到一些 Host 跟Node的信息 computer1上放置了一個主節點.跟一個計算節點.computer2上放置了第二個計算節點 如果兩個節點,那么準備工作就完成了.多個節點的話,重復下add---spawn就行了.如果節點比較多.可以點save保存 一個*.hosts文件 以后再運行時可以用。
8、現在就可以讀入.cas文件，就像串行計算時那樣設置邊界條件，流場條件等等了。只是唯一的區別就是，現在我們的運算是多臺計算機并行計算了！
9、最后，通過以上步驟，如果你還是出現錯誤的話，要么就聯系我，要么就多看看論壇上的帖子，自己多琢磨一下，花一點時間就什么問題都可以解決了！:
對于不同的機器，可能具體的設置會有不同，所以有走不通的地方還要自己摸索。
以上經驗部分來自網絡，部分來自己網友的交流，部分來自己本人的摸索，還望多多指教
展開 FLUENT并行計算經驗介紹
6、將兩臺機器的IP設為同一段，（重要）要確保主機可以互相訪問副機
7、在MS-DOS中輸入：cd c:fluent.incntbinntx86,回車
輸入fluent 3d –pnet啟動FLUENT并行解算器
fluent界面parallel---network---configue Hostname 填入節點機的機器名 點add后,如果available hosts里面能出來 @computer2(X.X.X.X) 而不是 @computer2(unkonw) 那么前面的網絡配置基本是沒問題的
點spawn 如果不報錯誤,或者沒有停止響應,,應該看到一些 Host 跟Node的信息 computer1上放置了一個主節點.跟一個計算節點.computer2上放置了第二個計算節點 如果兩個節點,那么準備工作就完成了.多個節點的話,重復下add---spawn就行了.如果節點比較多.可以點save保存 一個*.hosts文件 以后再運行時可以用。
8、現在就可以讀入.cas文件，就像串行計算時那樣設置邊界條件，流場條件等等了。只是唯一的區別就是，現在我們的運算是多臺計算機并行計算了！
9、最后，通過以上步驟，如果你還是出現錯誤的話，要么就聯系我，要么就多看看論壇上的帖子，自己多琢磨一下，花一點時間就什么問題都可以解決了！:
對于不同的機器，可能具體的設置會有不同，所以有走不通的地方還要自己摸索。
以上經驗部分來自網絡，部分來自己網友的交流，部分來自己本人的摸索，還望多多指教
展開 并行計算英文文獻9
并行計算英文文獻9
ANSYS的并行計算
對于接觸類非線性問題，搜索接觸單元及其計算過程都耗費大量的時間，在沒有超級計算機的情況下，做一個大型的像沖壓類的接觸分析需要成月的計算，而并行計算可以將大型的問題離散成幾個相關的部分，每一部分都分別同時計算，這樣就會大大減少求解時間。
所以請各位ansys這方面的專家和愛好者多多參與進來，進行討論。
