abaqus計(jì)算速度的案例
如何提高ABAQUS計(jì)算速度
如何提高ABAQUS計(jì)算速度
當(dāng)問(wèn)題的自由度和復(fù)雜程度比較小的時(shí)候，計(jì)算速度也許不是什么太大的問(wèn)題，但當(dāng)自由度很多，比如幾百萬(wàn)個(gè)自由度，又有復(fù)雜的接觸搜索計(jì)算時(shí)，計(jì)算速度就很重要了。我不精通計(jì)算機(jī)原理，但在Windows和Linux上安裝使用過(guò)32位和64位ABAQUS，也在64位工作站上用Linux并行計(jì)算過(guò)，對(duì)計(jì)算速度有一點(diǎn)自己的心得，寫(xiě)出來(lái)和大家討論下，對(duì)計(jì)算機(jī)比較精通的，希望能解釋下原理和表達(dá)下自己的看法。
我認(rèn)為影響計(jì)算速度的因素主要有3個(gè)：
1.計(jì)算模型的大小和復(fù)雜程度；
2.ABAQUS中關(guān)于內(nèi)存和硬盤(pán)使用的設(shè)置；
3.計(jì)算機(jī)的配置。
在ABAQUS幫助文件中說(shuō)，一個(gè)有限元模型在分析計(jì)算中，會(huì)生成兩種臨時(shí)文件，第一種臨時(shí)文件是必須放在內(nèi)存中，第二種臨時(shí)文件可以放在硬盤(pán)里也可以放在內(nèi)存中。由于內(nèi)存讀寫(xiě)速度比硬盤(pán)讀寫(xiě)速度快，所以如果計(jì)算機(jī)配置不變的情況下，要達(dá)到最快計(jì)算速度，就要在計(jì)算時(shí)讓兩種臨時(shí)文件都放在內(nèi)存中。在計(jì)算前進(jìn)行datacheck，然后在dat文件中會(huì)告訴你能使模型計(jì)算所需最小的內(nèi)存量，也就是在計(jì)算中所生成的第一種文件的大小，還會(huì)告訴你最小I/O交換情況所需的內(nèi)存量，也就是兩種文件都放在內(nèi)存中時(shí)所需要的內(nèi)存量，我稱(chēng)這叫“全速計(jì)算”所需內(nèi)存量。在ABAQUS中，有個(gè)內(nèi)存使用上限設(shè)置參數(shù)，也就是你允許你的計(jì)算機(jī)中有多少內(nèi)存讓ABAQUS使用，如果你允許ABAQUS使用的內(nèi)存上限大于“全速計(jì)算”所需內(nèi)存，則ABAQUS會(huì)將兩種臨時(shí)文件放入內(nèi)存使用。如果允許內(nèi)存大于最小所需內(nèi)存，小于“全速計(jì)算”計(jì)算內(nèi)存，則ABAQUS會(huì)把第二種文件一部分放入內(nèi)存，一部分放入硬盤(pán)。如果允許內(nèi)存小于最小所需內(nèi)存，則無(wú)法計(jì)算。
展開(kāi) ABAQUS提高計(jì)算速度的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)
當(dāng)問(wèn)題的自由度和復(fù)雜程度比較小的時(shí)候，計(jì)算速度也許不是什么太大的問(wèn)題，但當(dāng)自由度很多，比如幾百萬(wàn)個(gè)自由度，又有復(fù)雜的接觸搜索計(jì)算時(shí)，計(jì)算速度就很重要了。我不精通計(jì)算機(jī)原理，但在Windows和Linux上安裝使用過(guò)32位和64位ABAQUS，也在64位工作站上用Linux并行計(jì)算過(guò)，對(duì)計(jì)算速度有一點(diǎn)自己的心得，寫(xiě)出來(lái)和大家討論下，對(duì)計(jì)算機(jī)比較精通的，希望能解釋下原理和表達(dá)下自己的看法。
我認(rèn)為影響計(jì)算速度的因素主要有3個(gè)：1 計(jì)算模型的大小和復(fù)雜程度 2 ABAQUS中關(guān)于內(nèi)存和硬盤(pán)使用的設(shè)置 3 計(jì)算機(jī)的配置
在ABAQUS幫助文件中說(shuō)，一個(gè)有限元模型在分析計(jì)算中，會(huì)生成兩種臨時(shí)文件，第一種臨時(shí)文件是必須放在內(nèi)存中，第二種臨時(shí)文件可以放在硬盤(pán)里也可以放在內(nèi)存中。由于內(nèi)存讀寫(xiě)速度比硬盤(pán)讀寫(xiě)速度快，所以如果計(jì)算機(jī)配置不變的情況下，要達(dá)到最快計(jì)算速度，就要在計(jì)算時(shí)讓兩種臨時(shí)文件都放在內(nèi)存中。在計(jì)算前進(jìn)行datacheck，然后在dat文件中會(huì)告訴你能使模型計(jì)算所需最小的內(nèi)存量，也就是在計(jì)算中所生成的第一種文件的大小，還會(huì)告訴你最小I/O交換情況所需的內(nèi)存量，也就是兩種文件都放在內(nèi)存中時(shí)所需要的內(nèi)存量，我稱(chēng)這叫“全速計(jì)算”所需內(nèi)存量。在ABAQUS6.8中，有個(gè)內(nèi)存使用上限設(shè)置參數(shù)，也就是你允許你的計(jì)算機(jī)中有多少內(nèi)存讓ABAQUS使用，如果你允許ABAQUS使用的內(nèi)存上限大于“全速計(jì)算”所需內(nèi)存，則ABAQUS會(huì)將兩種臨時(shí)文件放入內(nèi)存使用。如果允許內(nèi)存大于最小所需內(nèi)存，小于“全速計(jì)算”計(jì)算內(nèi)存，則ABAQUS會(huì)把第二種文件一部分放入內(nèi)存，一部分放入硬盤(pán)。如果允許內(nèi)存小于最小所需內(nèi)存，則無(wú)法計(jì)算。
展開(kāi) ABAQUS提高計(jì)算速度的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)（轉(zhuǎn)）
如果有兩個(gè)模型在某計(jì)算機(jī)中都能“全速計(jì)算”，兩個(gè)“全速計(jì)算”的內(nèi)存之和也不超過(guò)允許使用內(nèi)存大小，如果同時(shí)計(jì)算，計(jì)算速度應(yīng)該都小于分別單獨(dú)計(jì)算時(shí)的速度，因?yàn)镃PU要分配給兩個(gè)模型用。如果兩個(gè)“全速計(jì)算”的內(nèi)存之和大于允許使用內(nèi)存，則同時(shí)計(jì)算時(shí)就會(huì)“搶內(nèi)存”，計(jì)算速度就會(huì)大打折扣，這還沒(méi)考慮如果使用了虛擬內(nèi)存的情況。
如果你設(shè)置的ABAQUS使用的內(nèi)存上限大于你實(shí)際的物理內(nèi)存，這個(gè)時(shí)候好像就會(huì)用到虛擬內(nèi)存，計(jì)算速度也會(huì)大打折扣。如果你用ABAQUS時(shí)還有其它程序也在大量使用內(nèi)存和CPU，也會(huì)很影響速度。所以務(wù)必保證你設(shè)置的允許使用內(nèi)存上限，必須是計(jì)算機(jī)物理內(nèi)存實(shí)際能空閑提供給ABAQUS使用的內(nèi)存。
然后再是Linux和并行計(jì)算的問(wèn)題，一臺(tái)計(jì)算機(jī)使用多個(gè)CPU進(jìn)行計(jì)算也算是一種并行計(jì)算，在“全速計(jì)算”情況下參與計(jì)算的CPU越多，計(jì)算速度越快。我用的是ABAQUS6.8，Linux用的是opensuse10.3，計(jì)算機(jī)用的是兩臺(tái)64位8CPU工作站。我的計(jì)算速度經(jīng)驗(yàn)是，同一個(gè)模型在“全速計(jì)算”情況下，用隱式計(jì)算，單機(jī)Linux計(jì)算時(shí)間是單機(jī)Windows計(jì)算時(shí)間的四分之三，兩個(gè)工作站Linux并行計(jì)算的時(shí)間是單機(jī)Windows計(jì)算的二分之一。
展開(kāi) 【經(jīng)驗(yàn)貼】關(guān)于影響帶UMAT的ABAQUS模型計(jì)算速度的若干因素的探討
聲明：貼主目前正在學(xué)習(xí)ABAQUS，對(duì)UMAT有一點(diǎn)淺淺的了解，若有不對(duì)的地方，請(qǐng)理性留言討論。
貼主的ABAQUS模型即使使用工作站，一運(yùn)行也好幾天，苦惱不已，因此萌生了探討影響計(jì)算速度的相關(guān)因素的想法。
首先影響ABAQUS運(yùn)行速度的最主要因素是模型的復(fù)雜程度，但往往模型是不易更改的，因此本文不做討論，而著重討論容易更改的部分，進(jìn)而提高ABAQUS的運(yùn)行效率。以下對(duì)計(jì)算效率的討論均使用了使用TEXGEN生成的2D編織模型，模型文件也會(huì)放在參考里。
1、載荷大小是否影響運(yùn)算效率？
會(huì)。對(duì)模型的位移拉伸0.5，計(jì)算時(shí)間為1:45.12; 對(duì)模型的位移拉伸1，所需時(shí)間為2:53.65。可見(jiàn)，位移大小對(duì)計(jì)算時(shí)間是有影響的，位移越大，所需的時(shí)間越多，但單位位移所需的時(shí)間是遞減的。
2、約束是否會(huì)影響運(yùn)算效率？
不會(huì)。我分別進(jìn)行了模型一端tie到RP點(diǎn)上，然后施加靜止約束的運(yùn)算，以及模型一端直接施加靜止約束的運(yùn)算，所需時(shí)間差別不大。
3、調(diào)用核心數(shù)對(duì)運(yùn)行效率影響多大？
貼主電腦CPU為I5-11400，共6個(gè)核心，做了以下試驗(yàn)：
核心數(shù) 位移U 時(shí)間 CPU利用率
8 0.5 1:40 100%
7 0.5 1:43 100%
6 0.5 1:51 80%
2 0.5 3:29 35%
由此可發(fā)現(xiàn)，即使電腦內(nèi)核只有6個(gè)，調(diào)用6個(gè)內(nèi)核CPU是跑不滿(mǎn)的，建議調(diào)用CPU時(shí)候多調(diào)用兩個(gè)。
展開(kāi) 
切削速度，吃刀量，進(jìn)給速度三者關(guān)系及計(jì)算公式
（注）進(jìn)給速度 v f 是指切削刃上選定點(diǎn)相對(duì)工件進(jìn)給運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度。
v f=fn
式中 v f ——進(jìn)給速度（ mm/s ）；
n ——主軸轉(zhuǎn)速（ r/s ）；
f ——進(jìn)給量（ mm /s）。
（三）切削速度 v c
切削刃上選定點(diǎn)相對(duì)于工件的主運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度。計(jì)算公式如下
v c=( π d w n )/1000
式中 v c ——切削速度 (m/min) ；
dw ——工件待加工表面直徑（ mm ）；
n ——工件轉(zhuǎn)速（ r/min）。
在計(jì)算時(shí)應(yīng)以最大的切削速度為準(zhǔn)，如車(chē)削時(shí)以待加工表面直徑的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，因?yàn)榇颂?em>速度最高，刀具磨損最快。
例二：車(chē)削直徑為Φ60mm的工件的外圓，選定的車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速為600r/min，求vc.
解：v c=( π d w n )/1000 = 3.14x60x600/1000 = 113 m/min
在實(shí)際生產(chǎn)中，往往是已知工件直徑的，根據(jù)工件材料，刀具材料和加工要求等因素選定切削速度，再將切削速度換算成車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速，以便調(diào)整車(chē)床，得到已下式子：
n=( 1000v c)/ π d w
例三：在CA6140型臥式車(chē)床上車(chē)削Φ260mm的帶輪外圓，選擇vc為90m/min，求n。
解：n=( 1000v c)/ π d w=(1000x90)/ (3.14x260) =110r/min
計(jì)算出車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速后，應(yīng)選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車(chē)床的實(shí)際轉(zhuǎn)速。
展開(kāi) 加工實(shí)戰(zhàn)：切削速度，吃刀量，進(jìn)給速度三者關(guān)系及計(jì)算公式
vf=f*n
式中 vf----進(jìn)給速度（mm/s）；
n----主軸轉(zhuǎn)速（r/s）；
f----進(jìn)給量（mm /s）。
3）切削速度 vc
切削刃上選定點(diǎn)相對(duì)于工件的主運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度。
vc=( π*dw*n)/1000
式中 vc----切削速度 (m/min) ；
dw----工件待加工表面直徑（ mm ）；
n----工件轉(zhuǎn)速（ r/min）。
在計(jì)算時(shí)應(yīng)以最大的切削速度為準(zhǔn)，如車(chē)削時(shí)以待加工表面直徑的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，因?yàn)榇颂?em>速度最高，刀具磨損最快。
例二：車(chē)削直徑為Φ60mm的工件的外圓，選定的車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速為600r/min，求vc
解：v c=( π*d*w*n)/1000 = 3.14x60x600/1000 = 113 m/min
在實(shí)際生產(chǎn)中，往往是已知工件直徑的，根據(jù)工件材料，刀具材料和加工要求等因素選定切削速度，再將切削速度換算成車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速，以便調(diào)整車(chē)床，得到以下公式：
n=( 1000*vc)/π*dw
例三：在CA6140型臥式車(chē)床上車(chē)削Φ260mm的帶輪外圓，選擇vc為90m/min，求n。
解：n=( 1000*vc)/ π*dw=(1000x90)/ (3.14x260) =110r/min
計(jì)算出車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速后，應(yīng)選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車(chē)床的實(shí)際轉(zhuǎn)速。
6、小結(jié)
切削用量三要素是指切削速度 vc 、進(jìn)給量 f (或進(jìn)給速度 vf ) 、背吃刀量 ap 三者的總稱(chēng)。
展開(kāi) 切削速度，吃刀量，進(jìn)給速度三者關(guān)系及計(jì)算公式
（注）進(jìn)給速度 v f 是指切削刃上選定點(diǎn)相對(duì)工件進(jìn)給運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度。
v f=fn
式中 v f ——進(jìn)給速度（ mm/s ）；
n ——主軸轉(zhuǎn)速（ r/s ）；
f ——進(jìn)給量（ mm /s）。
三）切削速度 v c
切削刃上選定點(diǎn)相對(duì)于工件的主運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度。計(jì)算公式如下
v c=( π d w n )/1000
式中 v c ——切削速度 (m/min) ；
dw ——工件待加工表面直徑（ mm ）；
n ——工件轉(zhuǎn)速（ r/min）。
在計(jì)算時(shí)應(yīng)以最大的切削速度為準(zhǔn)，如車(chē)削時(shí)以待加工表面直徑的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，因?yàn)榇颂?em>速度最高，刀具磨損最快。
例二：車(chē)削直徑為Φ60mm的工件的外圓，選定的車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速為600r/min，求vc.
解：v c=( π d w n )/1000 = 3.14x60x600/1000 = 113 m/min
在實(shí)際生產(chǎn)中，往往是已知工件直徑的，根據(jù)工件材料，刀具材料和加工要求等因素選定切削速度，再將切削速度換算成車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速，以便調(diào)整車(chē)床，得到已下式子：
n=( 1000v c)/ π d w
例三：在CA6140型臥式車(chē)床上車(chē)削Φ260mm的帶輪外圓，選擇vc為90m/min，求n。
解：n=( 1000v c)/ π d w=(1000x90)/ (3.14x260) =110r/min
計(jì)算出車(chē)床主軸轉(zhuǎn)速后，應(yīng)選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車(chē)床的實(shí)際轉(zhuǎn)速。
三、小結(jié)：
切削用量
1.背吃刀量ap(mm) ap= （dw - dm) / 2 (mm)
2.進(jìn)給量 f(mm/r)
3.切削速度vc(m/min) Vc=∏dn/1000(m/min)
n=1000vc/∏d(r/min)
展開(kāi) 切削速度、吃刀量、進(jìn)給速度三者關(guān)系及計(jì)算公式，總結(jié)太到位！
注：進(jìn)給速度 v f 是指切削刃上選定點(diǎn)相對(duì)工件進(jìn)給運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度。
v f=fn
式中 v f ——進(jìn)給速度（ mm/s ）；
n ——主軸轉(zhuǎn)速（ r/s ）；
f ——進(jìn)給量（ mm /s）。
切削速度 v c
切削刃上選定點(diǎn)相對(duì)于工件的主運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度。計(jì)算公式如下
v c=( π d w n )/1000
式中 v c ——切削速度 (m/min) ；
dw ——工件待加工表面直徑（ mm ）；
n ——工件轉(zhuǎn)速（ r/min）。
在計(jì)算時(shí)應(yīng)以最大的切削速度為準(zhǔn)，如車(chē)削時(shí)以待加工表面直徑的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，因?yàn)榇颂?em>速度最高，刀具磨損最快。
小結(jié)：
切削用量
1.背吃刀量ap(mm) ap= （dw - dm) / 2 (mm)
2.進(jìn)給量 f(mm/r)
3.切削速度vc(m/min) Vc=∏dn/1000(m/min)
n=1000vc/∏d(r/min)
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展開(kāi) OpenFOAM計(jì)算入口速度不一致對(duì)小球流場(chǎng)的影響，含全部計(jì)算文件 ￥25
OpenFOAM計(jì)算入口速度不一致對(duì)小球流場(chǎng)的影響，含全部計(jì)算文件
汽車(chē)平順性（加權(quán)加速度均方根值）計(jì)算 ￥29.9
</p><p> 這里以車(chē)輛X向加速度為例介紹計(jì)算方法，Y、Z向加速度計(jì)算方法相同。
ANSYS非線(xiàn)性計(jì)算的收斂和速度
稀疏矩陣法是性能很強(qiáng)大的算法，一般默認(rèn)即為稀疏矩陣法（除了子結(jié)構(gòu)計(jì)算默認(rèn)波前法外）。預(yù)共軛梯度法對(duì)于3-D實(shí)體結(jié)構(gòu)而言是最優(yōu)的算法，但當(dāng)結(jié)構(gòu)剛度呈現(xiàn)病態(tài)時(shí)，迭代不易收斂。為此推薦以下算法：
1）、BEAM單元結(jié)構(gòu)，SHELL單元結(jié)構(gòu)，或以此為主的含3-D SOLID的結(jié)構(gòu)，用稀疏矩陣法；
2）、3-D SOLID的結(jié)構(gòu)，用預(yù)共軛梯度法；
3）、當(dāng)結(jié)構(gòu)可能出現(xiàn)病態(tài)時(shí)，用稀疏矩陣法；
4）、當(dāng)不知道用什么時(shí)，可用稀疏矩陣法。
3、非線(xiàn)性逼近技術(shù)。在ANSYS里還是牛頓－拉普森法和弧長(zhǎng)法。牛頓－拉普森法是我們常用的方法，收斂速度較快，但也和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和步長(zhǎng)有關(guān)。弧長(zhǎng)法常被某些人推崇備至，它能算出力加載和位移加載下的響應(yīng)峰值和下降響應(yīng)曲線(xiàn)。但也發(fā)現(xiàn)：在峰值點(diǎn)，弧長(zhǎng)法仍可能失效，甚至在非線(xiàn)性計(jì)算的線(xiàn)性階段，它也可能會(huì)無(wú)法收斂。
為此，盡量不要從開(kāi)始即激活弧長(zhǎng)法，還是讓程序自己激活為好（否則出現(xiàn)莫名其妙的問(wèn)題）。子步（時(shí)間步）的步長(zhǎng)還是應(yīng)適當(dāng)，自動(dòng)時(shí)間步長(zhǎng)也是很有必要的。
A：如何加快計(jì)算速度
在大規(guī)模結(jié)構(gòu)計(jì)算中，計(jì)算速度是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。下面就如何提高計(jì)算速度作一些建議：
充分利用ANSYS MAP分網(wǎng)和SWEEP分網(wǎng)技術(shù)，盡可能獲得六面體網(wǎng)格，這一方面減小解題規(guī)模，另一方面提高計(jì)算精度。
在生成四面體網(wǎng)格時(shí)，用四面體單元而不要用退化的四面體單元。比如95號(hào)單元有20節(jié)點(diǎn)，可以退化為10節(jié)點(diǎn)四面體單元，而92號(hào)單元為10節(jié)點(diǎn)單元，在此情況下用92號(hào)單元將優(yōu)于95號(hào)單元。
選擇正確的求解器。對(duì)大規(guī)模問(wèn)題，建議采用PCG法。此法比波前法計(jì)算速度要快10倍以上（前提是您的計(jì)算機(jī)內(nèi)存較大）。對(duì)于工程問(wèn)題，可將ANSYS缺省的求解精度從1E-8改為1E-4或1E-5即可。
波前法，PCG法都是方程組求解方法的一種。
方程組解法：
(1)
直接解法：a.稀疏矩陣法；b.
展開(kāi) 
5G芯片的速度是如何計(jì)算出來(lái)的？
5G速度
所以綜上所述，不難得出5G的下載速度計(jì)算公式。
峰值速率 = RB數(shù)量 x 12 x 調(diào)制階數(shù) x 碼率 x MIMO的層數(shù) x 下行symbol數(shù) x 載波聚合數(shù)（100MHz拉滿(mǎn)）
按照我們上面計(jì)算的
采用雙載波聚合（2個(gè)cc）
RB數(shù)量為273個(gè)（273x12RE）
調(diào)制階數(shù)為8bit（256QAM）
碼率為0.9
MIMO層數(shù)為最多下行4層
下行symbol數(shù)為16000
最終計(jì)算的這款5G芯片的下行峰值速率為
3.0Gbps = 273 x 12 x 8 x 0.9 x 4 x 16000 x 2
把下行symbol數(shù)（車(chē)輛數(shù)）換成上行的，上行速度的計(jì)算也是類(lèi)似的方法。
5G的應(yīng)用
從參數(shù)上推測(cè)，驍龍888集成的這顆基帶在Sub6GHz頻段理論上是能達(dá)到3.0Gbps的速度的，這樣的速度，已經(jīng)足以讓我們得到飛躍的體驗(yàn)。然而現(xiàn)實(shí)是，這么高的網(wǎng)速，即使我們拿到驍龍888的終端，也根本體驗(yàn)不到，原因是運(yùn)營(yíng)商基站套餐限速。。
展開(kāi) Theseus-FE輻射求解器及計(jì)算速度測(cè)試
Theseus-FE輻射求解器及計(jì)算速度測(cè)試
Theseus-FE是國(guó)際領(lǐng)先的熱分析軟件。在輻射求解方面具有超強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。Theseus-FE的高性能輻射求解器可快速完成短波輻射的吸收、傳輸和反射分析以及長(zhǎng)波輻射的吸收、散射和多重反射計(jì)算。對(duì)于計(jì)算輻射傳熱必須的角系數(shù)，THESEUS-FE采用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)算法：kd-tree，能夠充分考慮陰影效應(yīng)等多種因素對(duì)熱輻射造成的影響；其針對(duì)復(fù)雜大模型的智能分塊技術(shù)不僅能以極高的效率完成計(jì)算還降低了對(duì)內(nèi)存和存儲(chǔ)空間的要求。
輻射求解器基于以下算法
(1)高速射線(xiàn)跟蹤法 (空間分割法)
(2)角系數(shù)矩陣壓縮
(3)單元自動(dòng)拼接算法
(4)迭代反射求解器 (灰體)
(5)陽(yáng)光, 透射, 折射
(6)并行CPU技術(shù)
為驗(yàn)證Theseus-FE的輻射計(jì)算功能，編者用小算例做了測(cè)算。下面將對(duì)計(jì)算算例和測(cè)試情況做以說(shuō)明
Theseus-FE輻射求解器及計(jì)算速度測(cè)試.pdf
展開(kāi) 改變游戲規(guī)則的模擬速度，通過(guò)分布式計(jì)算進(jìn)行您的模擬！
基于分布式計(jì)算的AR光波導(dǎo)中測(cè)試圖像的仿真
這些例子演示了通過(guò)新的分布式計(jì)算包可以實(shí)現(xiàn)改變游戲規(guī)則的模擬加速。
作為第二個(gè)例子，我們準(zhǔn)備了一個(gè)使用白光干涉儀的相干性測(cè)量。在這個(gè)例子中，多波長(zhǎng)以及干涉儀臂的位移會(huì)產(chǎn)生總共2904次模擬。通過(guò)分布式計(jì)算的應(yīng)用，我們可以將模擬時(shí)間從近1小時(shí)減少到僅3分鐘。
VirtualLab Fusion現(xiàn)在帶有了革命性的分布式計(jì)算技術(shù)，允許您極大地加快您的模擬。為了展示這項(xiàng)新技術(shù)的威力，我們準(zhǔn)備了兩個(gè)例子，您可以在下面鏈接的文檔中找到。在第一個(gè)實(shí)驗(yàn)中，我們通過(guò)對(duì)101 x 101個(gè)視場(chǎng)角度進(jìn)行參數(shù)掃描來(lái)研究光波導(dǎo)設(shè)備的性能，總共得到了10201個(gè)基本模擬結(jié)果。使用分布式計(jì)算，這些模擬可以在網(wǎng)絡(luò)中的不同機(jī)器上并行執(zhí)行，在我們的具體例子中，計(jì)算時(shí)間減少了91%。
展開(kāi) 云解決方案 | Ansys Gateway顯著提高仿真計(jì)算能力和求解速度
由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway：為仿真而打造
這款云解決方案，即由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway，顯著提高了仿真的計(jì)算能力和求解速度，專(zhuān)用于解決當(dāng)今仿真所具有的海量數(shù)據(jù)、復(fù)雜工作流程和跨職能協(xié)作。
該解決方案可在AWS Marketplace上獲取，其巧妙結(jié)合了全球最全面、最廣泛采用的云平臺(tái)，與Ansys在通過(guò)HPC解決高級(jí)工程問(wèn)題方面的深厚專(zhuān)業(yè)知識(shí)。Ansys專(zhuān)家深知如何將特定的Ansys解決方案與問(wèn)題類(lèi)型以及最佳HPC配置相匹配，因此，可提供優(yōu)異的“即插即用”性能，其默認(rèn)的虛擬桌面架構(gòu)（VDI）和HPC設(shè)置已經(jīng)針對(duì)工程仿真進(jìn)行了優(yōu)化。
由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway還可為更高級(jí)的用戶(hù)提供對(duì)云環(huán)境的完全控制。用戶(hù)可以通過(guò)用戶(hù)門(mén)戶(hù)配置自己獨(dú)特的VDI或HPC集群，這些集群可根據(jù)用戶(hù)自己的仿真需求進(jìn)行定制。用戶(hù)可從AWS云部署模板提供的豐富選項(xiàng)中進(jìn)行選擇，其中包含CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)容量的各種組合。由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway還為每個(gè)求解器提供推薦的模板類(lèi)型。
云定制化功能使Ansys Fluent用戶(hù)能夠在求解速度和計(jì)算成本之間進(jìn)行平衡，以滿(mǎn)足他們自己的特定需求。有些用戶(hù)可能面臨緊迫的期限，需要選擇最快的運(yùn)行時(shí)間，而不考慮成本；而另一些用戶(hù)可能不需要快速獲得CFD仿真結(jié)果，并選擇較慢的解決方案運(yùn)行時(shí)間，從而最大限度地降低硬件成本。由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway使仿真用戶(hù)能夠自己做出明智的選擇。
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