abaqus計算cpu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 tosca如何實現多處理器運行
應用TOSCA對模型進行優化的時候（求解器以ABAQUS為例），在默認狀態下，abaqus計算時調用一個CPU，應用TOSCA進行優化處理時也是調用單核進行處理。隨著電腦硬件性能增強，模型規模更大，僅僅單核運行優化計算分析速度慢，不能滿足要求，這就要求我們進行多核并行計算。
其中abaqus調用多核進行計算設置，可以參照下述方法進行。
在tosca安裝路徑D:\SIMULIA\ToscaStructure\8.1.0\bin下找到文件tosca_ctrl.cfg對其進行編輯，如果需要調用4核進行計算，只要進行如下修改即可。
同時在應用TOSCA中topo sensitivity進行優化計算時候，也可以如下設置，使TOSCA調用多核進行分析。
tosca如何實現多處理器運行.pdf
展開 【Abaqus電腦配置】CPU選Intel還是AMD？
Tips：在考慮硬件的時候還應考慮 硬件互聯導致的影響，這些因素間接影響Abaqus的整體運行速度。比如散熱系統將直接決定CPU是否降頻，高功率CPU建議用水冷系統效果會更好；再比如搭建Custer服務器集群時，隨著CPU數量和MPI等級的增加，需要更多的MPI通信，具有更高帶寬和更低延遲的互連通常將允許更大的性能擴展和更高的CPU限制，由于延遲顯著降低，使用Infiniband互連通常比10Gb以太網性能更好。
操作系統（3%）
操作系統在類型、版本、庫和配置設置方面的差異略微影響Abaqus運行速度，常見的Linux相比Windows在程序調度上有優勢，運行速度普遍會快一些，但是一般不超過5%，而且個別的分析類型可能還會更慢一點，因此操作系統不作建議，按個人需求和習慣自行決定。
Abaqus任務屬性（27%）
模型規模、網格特征、分析過程、求解器類型、精度、迭代次數或增量數、輸出設置等都會影響Abaqus計算速度，很多人給Abaqus配電腦時不考慮要用它做哪方面的建模分析，完全忽略這個權重，導致非常高配的電腦跑起來卻特別慢！這樣的案例太多了，原因就是沒有做好這方面的規劃。所以，在權衡不同的硬件（主要是CPU與內存）性能時，請務必同時考慮以下一般準則：
Abaqus/Standard應該有足夠的內存來運行分析，這個因素比其他因素更重要，這就是為什么前面提到它的內存配比會高達1：8，比Explicit高出一倍。
對于Abaqus/Explicit，核數與內存訪問速度（帶寬）是主要因素。
對于Abaqus/Standard直接求解器，使用連續單元的龐大模型（例如動力系統或土壤分析）是求解器計算密集型的，較高的時鐘頻率更為重要；此外，AVX2/AVX512等處理器特性有利于使用英特爾MKL進行DGEMM計算。
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