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但是個人選購CPU，肯定是存在性價比問題，金錢開銷與性能提升倍數(shù)之間博弈的最佳核數(shù)是64，注意這里的提到的線程/核數(shù)通通指的是【物理核心】而不是【邏輯線程】，本文第二部分會解釋這一點。個人選購CPU用來跑Abaqus，建議至少4個物理核心，推薦8-32核，最好不要超過64核，因為非常不劃算。

第二：蹭蹭提速 比如車企用戶跑LS-DYNA，效率提升了8倍；又比如某高校實驗室用戶跑Fluent ，任務(wù)時間從45天縮到4天之內(nèi)。 第三：實現(xiàn)多人多機 多任務(wù)狀態(tài)下，云上能同時在數(shù)臺機器的數(shù)個CPU上分別跑。

聲明：貼主目前正在學(xué)習(xí)ABAQUS，對UMAT有一點淺淺的了解，若有不對的地方，請理性留言討論。貼主的ABAQUS模型即使使用工作站，一運行也好幾天，苦惱不已，因此萌生了探討影響計算速度的相關(guān)因素的想法。首先影響ABAQUS運行速度的最主要因素是模型的復(fù)雜程度，但往往模型是不易更改的，因此本文不做討論，而著重討論容易更改的部分，進而提高ABAQUS的運行效率。

記得在2020年，有個用戶在我們平臺跑Abaqus時也遇到過類似的問題，當時我們花費了不小的功夫才解決。

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下一期的CAE云實證中，我們聊Abaqus。

MC/LHS 批量仿真可充分利用多核并發(fā)，64 核可同時跑 8-16 個 Job 內(nèi)存 256GB DDR5-4800 ECC RDIMM（8×32GB） 多 Job 并發(fā)時內(nèi)存需求疊加，256GB 保障不溢出 系統(tǒng)盤 2TB NVMe SSD（PCIe 4.0

本方案是2023年第2季度最新針對CAE仿真計算軟件應(yīng)用硬件配置，我們提供從單臺工作站、雙子星、集群的全部方案，并保證每個配置和系統(tǒng)架構(gòu)都是針對應(yīng)用的最優(yōu)解決方案支持結(jié)構(gòu)仿真：Ansys mechanical、Abaqus/Standard（隱式求解器）、Abaqus/Explicit（顯式求解器）、支持流體仿真：Fluent 、StarCCM+、CFX...

開源和原型經(jīng)常跑到一半出錯，需要反復(fù)調(diào)整參數(shù)，修改源碼，還是難以跑出結(jié)果；而商業(yè)軟件就像一頭老牛，慢騰騰地一直運行，有時卡在那里不動但不報錯，有時都準備殺掉進程了，但跑了幾天之后，最終還是給出了符合預(yù)期計算結(jié)果 軟件的穩(wěn)定性其實需要正規(guī)的軟件研發(fā)流程做保證，包括單元測試，功能測試，回歸測試，性能測試，兼容性測試等等，這些都是軟件研發(fā)流程中的常規(guī)內(nèi)容 高效 也是求解器的核心競爭內(nèi)容