我們關注CAE中的結構有限元，所以主要選擇了商用結構有限元軟件中文檔相對較完備的Abaqus來研究內部實現方式，同時對某些問題也會涉及其它的Nastran/Ansys等商軟。為了理解方便有很多問題在數學上其實并不嚴謹，同時由于水平有限可能有許多的理論錯誤，歡迎交流討論，也期待有更多的合作機會。

尤其是當這個緊急項目需要非常多的算力時，fastone云平臺的全球數據中心能持續穩定地提供用戶所需資源類型及數量，分鐘級調度開啟上萬核計算資源，滿足業務緊迫度。 3.5、自動化程度有多高？ 自動化是什么意思？

6、用你們平臺跑Fluent操作麻煩嗎？ 7、除了CPU，GPU/TPU/大內存的機器都有嗎？ 8、你們說的“一整套即開即用的研發設計環境”是什么意思？從本地到云上，操作方式會改變很大嗎？ 9、云端輸出計算結果是否與本地完全一致？ 10、云端這么多的機器，管理得過來嗎？ 11、 云上有些資源很貴，有沒有節約成本的方案？ 12、 任務監控也能用來省錢，你們是怎么做到的？

這是個問題 關于多機并行，有多少種不同的打開方式 一旦用了外部資源，比如超算，本地機器閑置了，就問你心不心疼？ 本地環境維護，就問你操不操心？ 老師的需求：既要，又要，還要，一把滿足，這真實嗎？

如果你是一個新手仿真工程師，以后想吃ANSYS這碗飯，那就不要糾結學哪一個了，兩個都得學，APDL與Workbench聯合仿真是必須要掌握的。 完結 文章來源：ansys學習分享網

單核模式，訪存性能吃不滿。單核性能可以在打磨打磨。 多核模式，如果按照38GB/s，那么每個處理器核只能分到0.59GB/s(38GB/64核），還是得8個DDR通道，多線程模式性能才不至于被訪存帶寬給困住。 我暴力了一把，將64核全部跑起來，頗為壯觀！ 我在他們的群里找到了這張圖片，估計上是邊烤機，邊開放給開發者使用，加油！！！

ChatGPT該不會在Ansys臥底吧，確實都說到了重點：多物理場是Ansys的獨門絕技；多尺度不是這兩年大火的網格融合（Mesh Fusion）核聚變嗎？多頻域則是寬帶快速掃頻；還有Phi+這個快速仿真層疊結構+3D結構的黑科技，把網格剖分做到了極致。 果然是老當益壯，愈久彌新！

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其二、筆者和幾個OEM的同仁聊起來中央計算平臺這個話題，吐槽最多的也是不同部門的權益之爭，中央計算平臺明顯是“非我族類”的存在——它不僅吃掉了座艙的大部分功能，還要吃掉底盤的部分功能，最可恨的是它還對ADAS虎視眈眈等等，“我自己能做L3控制器，為啥要集成到你的中央計算平臺里？也不要和我提軟件定義汽車，我們單獨的L3控制器和fallback控制器一樣能快速迭代。