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登錄LS-DYNA中使用SPH方法計算LS-RUN卡在某一進度,計算并未報錯停止,不繼續輸出d3plot文件同時CPU停止占用,是怎么回事?
之前仿真的時候還是好的,CPU利用率可以提高到100%,速度也挺快;后來在一次仿真中突然最高只能到55%利用率,速度也只有1.6GHz左右,這是怎么回事
問題如上,有大佬知道嗎????
ABAQUS子程序計算使用ABAQUS本身的網格劃分計算速率沒問題但是很難達到收斂,因此采用hypermesh進行劃分網格,但是計算效率極其緩慢,CPU占用率一直在10%以內,用ABAQUS本身劃分網格的方法保持其他條件不變的情況下,計算速率沒問題,該怎么解決?有償
安裝了TensorFlow的GPU版本,在訓練過程中發現CPU的占用率只有10%左右,開多個算例也是一樣,內存也有許多空閑,想請問能不能設置在訓練過程中同時占用CPU和GPU的算力,提升計算速度
CPU為i7 12700H 6大核8小核,對同一個模型設置并行計算6線程和14線程對CPU占用率提升影響不大,而且似乎只有小核在計算,真的是小核有難大核圍觀嗎? CPU占用率低的6線程甚至比14線程計算速度還要快一點....
如題:本人最近在嘗試編寫py腳本批量提交Job的計算,在個人電腦(i7-12700 32G DDR4平臺)上運行時能夠批量提交計算,但在服務器(26核×2個CPU 256G內存)上相同Abaqus相同版本運行同一段代碼(我修改了每一次提交計算的inp文件數,其它未變)卻會出現CPU占用很低,計算比個人電腦還慢的情況(見圖),請問這個問題要怎么解決?
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試了從abaqus command運行,還是這種錯誤,cpu才占用百分之40啊。

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