非結構網格加速
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
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非結構網格加速的實例教程
背 景
在過去數十年中非結構網格被廣泛應用于工業仿真領域，例如著名商業CFD軟件Fluent以及開源CFD軟件OpenFOAM都采用了基于非結構網格的有限體積法，而大多數結構分析軟件例如Abaqus、Nastran等都采用了基于非結構網格的有限元法。非結構網格的流行不是沒有原因的。幾乎所有的工程幾何結構都是非常復雜的，結構化網格雖然在精度和收斂性等方面有優勢，但復雜幾何高質量結構化網格生成的難度和效率卻限制了其通用性。相反，非結構網格以其生成快速和適應復雜幾何的特性，成為工業仿真領域的主流。
結構化網格（上）與非結構化網格（下）
挑 戰
由于數據結構的原因，非結構網格相比于結構化網格，其算法計算訪存比更低，同時訪存更加離散。另一方面，隨著超級計算機架構演變，相較浮點性能的大幅提升，內存帶寬日益成為瓶頸，讓非結構網格仿真計算更加受限。架構演變也催生了多樣的編程模型和加速庫。在太湖之光等先進超級計算機上，對非結構網格算法進行優化加速，往往十分復雜且開發量巨大。這四方面的問題，讓非結構網格仿真計算在太湖之光上的性能，成為一個巨大的挑戰。
太湖之光上非結構網格“四大問題”
離散訪存：非結構網格不同于結構化網格，其相關數據在內存中無法以規則的方式存儲，導致訪問具有分散和不連續的特性。換句話說，在仿真計算中，我們需要進行大量的臨近插值積分，但是非結構網格單元的鄰居卻無法像結構網格一樣連續規則地在內存中找到。離散訪存的結果，就是讓連續獲取數據中有大量無效數據，或者只能跳躍地獲取數據片段，從而損失有效的內存帶寬。
展開 一、背景
在過去數十年中非結構網格被廣泛應用于工業仿真領域，例如著名商業CFD軟件Fluent以及開源CFD軟件OpenFOAM都采用了基于非結構網格的有限體積法，而大多數結構分析軟件例如Abaqus、Nastran等都采用了基于非結構網格的有限元法。非結構網格的流行不是沒有原因的。幾乎所有的工程幾何結構都是非常復雜的，結構化網格雖然在精度和收斂性等方面有優勢，但復雜幾何高質量結構化網格生成的難度和效率卻限制了其通用性。相反，非結構網格以其生成快速和適應復雜幾何的特性，成為工業仿真領域的主流。
結構化網格（上） 與非結構化網格（下）
二、挑戰
由于數據結構的原因，非結構網格相比于結構化網格，其算法計算訪存比更低，同時訪存更加離散。另一方面，隨著超級計算機架構演變，相較浮點性能的大幅提升，內存帶寬日益成為瓶頸，讓非結構網格仿真計算更加受限。架構演變也催生了多樣的編程模型和加速庫。在太湖之光等先進超級計算機上，對非結構網格算法進行優化加速，往往十分復雜且開發量巨大。這四方面的問題，讓非結構網格仿真計算在太湖之光上的性能，成為一個巨大的挑戰。
太湖之光上非結構網格“四大問題”
離散訪存：
非結構網格不同于結構化網格，其相關數據在內存中無法以規則的方式存儲，導致訪問具有分散和不連續的特性。換句話說，在仿真計算中，我們需要進行大量的臨近插值積分，但是非結構網格單元的鄰居卻無法像結構網格一樣連續規則地在內存中找到。離散訪存的結果，就是讓連續獲取數據中有大量無效數據，或者只能跳躍地獲取數據片段，從而損失有效的內存帶寬。
展開 針對嵌件成型的模擬，Moldex3D前處理提供強大的功能，為用戶自動生成適當的網格。由于進階使用者需要非常詳盡的分析結果，因此需先建構出非常完整的網格；然而若要在每個組件之間創建匹配的實體網格，通常需要有經驗的使用者花費大量時間進行網格制作。
Moldex3D現在已克服此問題，Moldex3D非匹配網格技術可支持完整的全模座分析，涵蓋塑料部件、塑件和冷卻系統（包括模座和冷卻水路）之間非匹配的網格生成。使用者將可節省大量的網格制作時間，并仍能獲得可靠的結果。以下步驟將說明如何生成冷卻系統非匹配網格，以及其在分析中的性能。
步驟1. 開啟Designer BLM/ Studio，并確認已經勾選允許非匹配網格。
在Designer/Studio操作接口中，允許非匹配網格生成
步驟2. 依照一般前處理流程：匯入幾何、設定流道系統、設定冷卻系統。
注意：必須優先設定模座，才能產生非匹配冷卻系統網格。
具有多組件成型（MCM）模型的冷卻系統
步驟3. 在產生BLM精靈中，點擊生成開始自動產生網格，若順利完成網格生成，全部的項目皆會打勾。
注意：當模座項后方出現Auto-grid文字，表示非匹配模座網格建立失敗，則以Auto-grid (fast cool) 形式輸出。
步驟4. 如下圖所示，可以看到塑件(淺紫色)與嵌件(紅色)相接的位置所對應的模座(綠色)并非所有網格頂點都有相接，這就是全模座非匹配網格。接下來該模型可用于模流分析，分析結果充分展示了不同組件間及其周圍的連續溫度分布。
非匹配網格模型的網格剖面圖及溫度分析結果
來源：科盛科技
展開 對于結構網格來說，在數值離散過程中，需要通過結構網格節點間的拓撲關系獲得所有節點的幾何坐標，而對于非結構網格，由于節點坐標是顯式的存儲在網格文件中，因此并不需要進行任何的解析工作。
非結構網格求解器只能讀入非結構網格，結構網格求解器只能讀入結構網格。因為非結構網格求解器缺少將結構網格的幾何拓撲規則映射得到節點坐標的功能，而結構網格求解器無法讀取非結構網格，則是由于非結構網格缺少節點間的拓撲規則。當前完全的結構網格求解器已經不多了（一些古老的有限差分求解器可能還存在），大多數的求解器為非結構求解器，因此網格導出形式常常是非結構的。
因此，對于網格類型：
非結構網格或結構網格與網格存儲方式有關，與網格的形狀無關。
輸出什么類型的網格，取決于目標求解器支持什么類型的網格。
展開 結構網格就是在一定區域內的網格點可以用統一的編號，比如三維的網格點可以用連續i，j，k唯一標志并且可以表達相互之間的位置關系，比較節約存儲空間，利于編程計算，但對復雜流場的適應性較差；非結構網格一般是每個單獨的網格單元都有獨立的編號，并且最后要附加一個全場的總編號來確定每個單獨網格之間的關系，占用的存儲空間較大，編程比較麻煩，但是對復雜流場的適應性較好。
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這些都大大緩解了，太湖之光上非結構網格計算加速的巨量開發問題和離散訪存問題。UNAT更是通過一套耦合算子機制，將熱點進行分解融合，采用循環時空二維分解，跨循環數據復用等策略，有效緩解了非結構網格計算密度低的問題和硬件上的內存帶寬瓶頸。其中原理較為復雜，具體可以參考文末論文[2]（見文章底部“閱讀原文”）。
盡管非結構網格具有顯著優勢，但其數據結構特性使得算法計算訪存比較低、訪存更離散，這導致超算的內存帶寬成為瓶頸，尤其是在太湖之光等先進超級計算機上，對非結構網格算法的優化加速構成一大挑戰。
神工坊在非結構網格FVM、FEM程序移植加速方面積累了豐富經驗。 為提升性能，我們提出 拓撲、數據、算子三元分解概念，并運用迭代器實現三者間的聯系與遍歷執行過程。
今天給大家分享一個很有意思的劃分網格工具：可以根據圖像進行非結構化劃分網格。
代碼來源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab
若Github訪問速度較慢，也可以在公眾號后臺回復：圖像識別劃分網格，便可自動獲取壓縮包。
示例效果
先看看一些效果圖吧：
前面鋪墊了這么多，今天終于進入正題了。這部分內容比較長，是框架的整體介紹，對理解整個代碼非常重要。程序啟動的入口一般都是main函數，之后通過main函數調用不同的函數實現既定的功能。因此我們先從main函數的框架講起。
1.完整的main函數概覽
main函數出去注釋外有200多行，完整代碼如下所示。剛開始接觸大家可能有一點頭暈，其實筆者第一次看到這些也是一樣的。此處先展示出來只是給大家一個直觀的印象
嵌件成型是一種高性能且廣泛使用的成型技術。針對嵌件成型的模擬，Moldex3D前處理提供強大的功能，為用戶自動生成適當的網格。由于進階使用者需要非常詳盡的分析結果，因此需先建構出非常完整的網格；然而若要在每個組件之間創建匹配的實體網格，通常需要有經驗的使用者花費大量時間進行網格制作。
Moldex3D現在已克服此問題，Moldex3D非匹配網格技術可支持完整的全模座分析，涵蓋塑料部件
從總體上來說，數值仿真計算中采用的網格可以大致分為結構化網格和非結構化網格兩大類。
1。結構化網格
結構化網格是指網格區域內所有的內部點都具有相同的毗鄰單元,為六面體；在拓撲結構上矩形區域內的均勻網格，其節點定義在每一層的網格線上，且每一層上節點數都相等，但這樣復雜外形的貼體網格生產比較困難。
優點：
在結構化網格中，每一個節點及控制容積的幾何信息必須加以存儲
作者：Benoit Mallol，Cadence 高級產品工程經理
在 CFD 歷史上，結構化網格最早出現，至今仍在使用。結構化網格具有幾個主要優點，例如精確度、生成速度和細胞的均勻分布。Automesh（以前稱為 Autogrid） 擅長生產這些類型的網格，非常適合具有任何葉片幾何形狀的渦輪機械應用。
隨著幾何形狀的復雜性開始增加（現在通常有超過 10k 個表面），出現了對另一種類型的網格
MIKE 11 與 MIKE 21 FM 耦合
作者Cadence CFD 解決方案
關鍵要點
Voronoi 圖和 Delaunay 三角剖分是生成非結構化網格復雜幾何模擬的理想方法。
Voronoi 圖是 Delaunay 三角剖分的對偶。兩者都使用相同的點集，并且適用于一個點的屬性也適用于另一個點。
通過使用高階網格劃分流域，Voronoi 圖和 Delaunay 三角剖分有助于深入了解流動行為
主持研發基于國產SW2600處理器的非結構網格加速中間件、結構網格自適應框架軟件、性能可移植統一加速庫等；參與國家重點研發計劃2項、工信部公共服務項目1項、牽頭省級重點研發計劃1項、自然基金面上項目若干；發表論文2篇、獲得軟件著作權5項、申請專利3項；支持了風電場數字孿生、某航空發動機全環燃燒室模擬、某航空發動機全流道整機模擬、某“數值水池”建設、“風雷”軟件數組效率優化等項目或應用，為我國科技前沿產業創新和國家重大裝備研制提供了有力支撐
