HPC
關注創建者：澳汰爾趙陽 創建時間：2018-04-27
HPC的視頻教程
HPC提高研發仿真效率
HPC提高研發仿真效率 HPC提高研發仿真效率 （免費） 【已結束】 直播時間：4月27日 19:30 適用人群：CAE工程部門工程師，IT部門HPC規劃工程師 直播大綱： 本場直播將介紹如何通過第三方資源和工具對CAE工具計算效率進行分析，以及如何HPC計算效率進行大幅提升CAE軟件產出，未來HPC和CAE的發展分析等內容。
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系列網絡研討會:產品開發和運營的數字孿生
產品開發和運營的數字孿生
當數字孿生與仿真、高性能計算（HPC）和人工智能（AI）功能融合部署時，通過預測系統行為、使用運營數據以及在所有產品生命周期階段為決策提供信息，數字孿生可提供前所未有的價值，確保技術投資獲得巨大回報。 什么是數字孿生？ 我們將數字孿生定義為資產的虛擬表示，通過仿真、HPC 和 AI 的融合來預測和優化系統結果。
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HPC的實例教程
最近微軟發布了windows server2025，界面非常不錯，看著windows server2019的界面實在難受，于是乎就下了決心，把現有的windows server2019+ HPC Pack 2019升級到windows server2025，順便把自己摸索出的經驗分享一下，希望能幫助有需要的小伙伴。
教程有點長，分為以下幾個部分：
1、推薦書目
2、什么是HPC？
3、什么自己做HPC？
4、Windows HPC的特點？
5、HPC的作用
6、微軟HPC部署
1、推薦書目
把推薦書目放到最前面，是為了方便重度依賴HPC的用戶進一步深入學習微軟HPC，嘗鮮的小伙伴可以直接跳過。
（1）《微軟高性能計算服務器》徐明強
這本書可以說是微軟HPC的開山之作，內容除了MPI以外也是相當易懂。缺點是針對windows server2008，示例也用不上（實際也能用，就是麻煩些）。
這本書有電子版的可以下載。
（2）《Windows Server 2012系列課程》王進
這是一套視頻教程，在B站能找到。培訓的內容是windows server2012的運維知識。如果有小伙伴需要深究“域”、“證書服務”、“證書頒發機構”、“活動目錄”等內容，可以看一下。
這個視頻本人有學習時記得筆記，可以供參考。
（3）《HPC入門》
這是一本關于HPC介紹的書，內容簡單易懂。
這本書有電子版的可以下載，本人也翻譯了一個中文版，供參考。
（4）《Ansys Remote Solve Manager (RSM)》手冊
根據自己的經驗，目前對微軟HPC支持最好的有限元軟件是Ansys，這個手冊介紹了如何配置微軟HPC，并提交作業。
展開 但是，為了促進邊緣、HPC 和超級計算應用程序采用 RISC-V ISA，該行業需要更強大的硬件和軟件生態系統（以及與傳統應用程序和基準測試的兼容性）。這就是用于HPC的RISC-V SIG發揮作用的地方。
目前，RISC-V SIG-HPC的郵件列表中有141名成員，研究、學術和芯片行業有 10 名活躍成員。不斷壯大的SIG的關鍵任務是提出各種新的HPC特定指令和擴展，并與其他技術小組合作，確保為不斷發展的ISA考慮HPC要求。作為這項任務的一部分，SIG需要定義AI/HPC/邊緣要求，并繪制一條特征和能力路徑，以達到 RISC-V 與 Arm、x86 和其他架構競爭的程度。
RISC-V SIG-HPC 也有短期目標。2021年，該集團將專注于HPC軟件生態系統。首先，該小組計劃尋找開箱即用的可以與RISC-V ISA一起使用的開源軟件（基準測試、庫和實際程序）。這個過程被設置為自動化。首批調查將針對 GROMACS、Quantum ESPRESSO和CP2K等應用；FFT、BLAS、GCC 和LLVM等庫；以及HPL和HPCG等基準測試。
RISC-V SIG-HPC將在生態系統固化后制定更詳細的路線圖。RISC-V SIG的長期目標是構建一個開源的硬件和軟件生態系統，既可以滿足對性能要求高的新興應用程序，又可以滿足傳統需求。
這需要多少年？只有時間會證明一切，但來自英特爾等大公司的行業支持肯定有助于加快這一時間表。
展開 HPC在仿真分析中發揮著重要的作用，足夠的軟硬件資源可以更好地支持項目開發。但通常HPC都是搭建在Linux系統下的，需要在linux系統下配置對應的仿真分析軟件，如lsdyna、nastran、ABAQUS、optistruct、star-ccm+等等。提交計算也是需要開發Windows用戶界面，或者通過其他客戶端工具如PuTTY等。當然還可以通過命令直接提交的方式。
以上針對仿真分析是可以滿足工作需求的，但對于多學科優化工作而言，往往會遇到一些問題。
仿真分析最后的計算通常只需要提交命令進行計算即可。而多學科優化分析往往需要配置優化流程，包括輸入文件解析、輸出文件解析、求解設置，文件傳遞等等設置。這一系列操作往往都是需要在GUI界面下完成。因此，為了順利進行多學科優化分析，也需要將優化軟件配置在HPC系統上，并設置好調用有限元求解器、文件傳遞等等系列問題。
誠然，有些多學科優化軟件是支持配置在HPC系統上的，但這往往需要比較繁瑣的設置，并且門檻較高，需要較為專業的支持（正版軟件的待遇--請支持正版軟件）
。
如果沒有辦法解決這個問題，那么即使有再多核數的HPC，也無法將多學科優化分析的作用發揮出來。
那么，有沒有一種更為簡單的方法，可以讓多學科優化軟件可以同配置調用本地求解器的方式一樣來調用HPC上的求解器來進行多學科聯合仿真優化呢？答案是肯定的。
為了實現上面的目的，需要解決兩個主要問題：一個是在本地調用HPC上的求解器進行求解計算，另一個是文件的上傳和下載。
我這里，開發了不同有限元求解器的接口軟件，包括lsdyna、nastran、ABAQUS和Optistruct。
展開 現在主流的X86 PC Server HPC集群有著以下顯著的性能特性：
l 單CPU包含了越來越多的計算內核
l CPU中集成I/O控制器，極大提升了內存訪問通道帶寬
l CPU 指令集的擴展帶來性能的優化及提升，如Intel Xeon的AVX指令集
l 更多更快的內存多通道技術的應用
l 速度更快的SSD已成HPC存儲系統主流
l 更高速的機間互聯技術的應用，如帶寬可達100Gbps 的Infiniband EDR設備
因此目前CAE仿真應用中對HPC的需求，甚至可以利用一臺工作站級別的主機來滿足，而更大規模的需求完全可以利用X86 PC Server構建的HPC集群資源來應對。
另外目前主流云計算服務提供商，如阿里云、華為云、亞馬遜AWS、微軟Azure等也都以X86 PC Server為基礎構建IaaS層，它們也能滿足CAE仿真的HPC需求，并且云計算相較傳統HPC集群的優勢就在于資源的無限彈性。
展開 圖7：使用不同HPC Core配置處理高網格模型的所需求解時間
圖8：不同HPC核心配置處理不同網格密度模型的求解時間比較
HPC云平臺的幾大優勢
由上圖分析可得使用HPC的幾大好處：
針對不同的細胞數生成網格模型，其中使用從粗到細到高度精細的網格模型進行實驗。HPC計算資源有助于模擬運行的更順利完成，而無需重新跟蹤或重新提交相同的模擬運行，同時能夠提供高度精確的模擬結果。
相當精細的網格的計算時間要求很高，這在普通工作站上幾乎不可能實現。HPC云平臺提供了解決高精細網格模型的可行性，并且大大減少了模擬時間，增加了產品設計生產的優勢。
HPC云平臺預先安裝了不同的仿真軟件，工程師可直接在上面操作所需軟件，節省了軟件購買的成本和安裝所需時間。
訪問HPC云平臺過程簡單易用，類似于打開瀏覽器上網，同時仿真數據能夠安全且快速地傳輸到本地系統。
網格越精細的模型，模擬結果精度越高，同時模擬運行時間要求越高。HPC云平臺系統的并行計算提供了求解高精細網格模型的優勢，尤其在復雜的、大規模類型的仿真，如汽車正面碰撞測試等，求解時間會大幅度縮短，幫助企業或者工程師在產品設計生產中取得巨大優勢。
首發HPC365云服務公眾號，官網網站https://www.hpc365.cn/
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HPC的最新內容
· 支持大規模并行計算（HPC），可處理數千構件的復雜系統（如整車、風電整機），求解穩定性強，工業驗證案例超 4000 家企業。
2. 剛柔耦合與多學科集成能力
· 獨創混合建模架構，可同時模擬剛體（齒輪、連桿）的剛性運動與柔體（殼體、軸類）的彈性變形，捕捉微米級變形與大幅度運動的耦合效應，適配精密機械、航空航天等高精度場景。
Michael Buehler?Garcia
高級副總裁
新思科技
我們與新思科技等 Open Innovation Platform?（OIP）開放創新平臺生態伙伴緊密合作，不斷拓展并覆蓋臺積公司更多的先進制程節點和 3DFabric? 技術，以滿足人工智能（ AI）和高性能計算（HPC）領域快速增長的需求。
科普時刻 | 什么是跌落測試？17天前
在您自己的硬件上或在云端利用高性能計算（HPC），LS-DYNA軟件支持多核并行處理，從而實現更大規模的模型和更短的求解時間。
跌落測試的未來趨勢
客戶和分銷合作伙伴的期望在不斷變化，從而推動跌落測試的技術和相關期望向前發展。此外，可持續性也對產品使用的材料及其包裝方式產生了重大影響。
工程師在規劃未來的跌落測試工作時，應考慮以下五種趨勢。
試驗數據庫、版本管理、TB 級結果歸檔
顯卡
NVIDIA RTX Pro 6000 96GB ×2
雙卡互聯支撐超大規模全場數據可視化 + 本地 AI 模型訓練
系統
Ubuntu 22.04 LTS / RHEL 9
企業級 UQ 工具鏈、HPC
結合新版HPC Ultimate License的使用，大幅降低了整車仿真成本，同時為后續GPU大規模并行計算的部署提供了關鍵的license支撐，為整車氣動開發提供了高效經濟的數字化解決方案。
挑戰/需求
隨著車型開發節奏加快及虛擬開發比重提升，傳統外氣動仿真流程長、效率低的問題日益凸顯。如何在保證精度的前提下大幅提升效率、降低成本，成為支持新車型氣動快速開發所面臨的核心挑戰。
在近期發布的 “Ansys 應用類系列網絡研討會全面上線”中，即將推出7場流體仿真專題內容，重點呈現Ansys 2026 R1流體產品的最新進展，包括Fluent在GPU物理模型與算法上的持續升級，支持更廣泛應用場景并兼顧精度與效率；同時通過Fluent Web界面與高性能計算（HPC）能力的增強，大幅提升用戶使用體驗與計算效率。
應對廣泛物理尺度范圍的挑戰，需要仿真工具的支持，例如新思科技RedHawk-SC電源完整性仿真軟件、用于簽核的新思科技Exalto芯片優化電磁建模軟件、用于大型IP和3D集成電路（3D-IC）的新思科技PathFinder-SC靜電放電可靠性簽核，以及其他新思科技高性能計算（HPC）和數據中心解決方案。這些工具能夠在處理不同物理尺度問題時無縫銜接，同時保持準確性和計算效率。
PCIe 7.0 可將帶寬翻倍并降低延遲，這對于快速發展的生成式 AI 和 HPC 應用而言至關重要。感謝新思科技能夠支持 PCIe 7.0 生態系統，持續推動前沿技術發展。
Narendra Konda
硬件工程副總裁
英偉達
軟件定義的 HAV 能力延展系統生命周期價值：
持續的軟件改進帶來復合性能提升、更高的調試效率，以及為新系統和已安裝系統提供更多應用場景能力。
精度與速度并存，可靠無憂
· 先進網格技術、高性能求解算法、GPU/HPC 加速，兼顧計算速度與仿真精度；
· 四十余年行業積累，百萬級工程案例驗證，結果精準可靠，直接替代物理試驗，大幅降低研發風險。
3. 極致開放靈活，適配所有場景
不綁定硬件、不限制流程，支持自定義工作流、二次開發、多工具協同，完美適配企業個性化研發體系，保護現有投資，快速落地應用。
4.
新思科技基于 Arm 架構的廣泛設計解決方案組合，全面支持 HPC 與 AI 應用的功耗、性能和面積需求
新思科技在基于 Arm 架構的平臺上，提供業內領先的廣泛設計解決方案組合，包括新思科技VCS?、Fusion Compiler?、IC Validator?、PrimeTime? 以及 RedHawk?SC?。
