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拿到小張給我的測試數據，我傻眼了…… 一個100萬個自由度的算例，采用Abaqus/Standard求解，使用直接求解器，并行規模分別選取8核、16核、32核、64核，8核增加到16核還有點提速，16核增加到32/64核不僅沒有提速，速度反而越來越慢。

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“神工坊”秉持“算力賦能、協同創新”的理念，爭做“先進算力到仿真算能的轉換器”、“離散機理和垂直仿真場景的連接器”，助力我國工程仿真技術實現跨越發展，支撐重大裝備研制創新和工業設計研發數字化轉型。

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3.1 與國外軟件的計算精度對比 PKPM-CAE有一套Benchmark自動測試系統，內置了近200道已經用ABAQUS或ANSYS運行過的測試算例，開發迭代過程中會確保這些算例在PKPM-CAE的計算結果跟ABAQUS或ANSYS結果基本一致。

SolidWorks Simulation 憑借著快速解算器的強有力支持，使得您能夠使用個人計算機快速解決大型問題。SolidWorks Simulation 提供了多種捆綁包，可滿足您的分析需要。Abaqus 統一 FEA（有限元分析）產品套件為簡單和復雜工程問題提供強大而完整的解決方案，并涵蓋眾多工業應用。

下面我們來介紹這個PCA(一)多核并行計算存在的問題隨著計算機硬件的不斷升級換代, 超級圖形工作站的CPU核數會越來越多，目前已經到112核，但是在CAE仿真計算、科學計算、計算化學等應用軟件，多核并行計算的核數基本都是有限多核的，不是機器核數足夠大，就能并行計算就更快，例如：HFSS理想并行計算CPU核數是28個、ABAQUS理想并行計算核數48個等。

為謹慎起見，有必要再找個算利來驗證下計算效率是否有提高。經過測試發現，對于簡單的小模型，并行計算的優勢并不明顯，感覺上還略慢，具體沒用大模型測試效果。

改進了使用Lanczos特征求解器的特征值提取過程中阻尼算子投影的性能。 對于具有110 萬個自由度和 176個特征模態的模型，總時間從2958秒減少到928秒。 改進了復雜特征值提取過程中剛度和阻尼算子投影的性能。 基于非線性靜態分析和特征值提取步驟的組合，對于Abaqus的制動尖叫分析流程。

與此同時，并行編程模型同樣呈現多樣化的趨勢，包括用于GPU加速的CUDA、跨硬件的OpenCL、加速CPU和GPU的OpenACC、共享內存的OpenMP以及跨節點并行的MPI等編程語言。在工業仿真領域，多種數據結構并存，如結構網格和非結構網格等，都對異構計算提出了更高的要求。

為汽車企業ANSYS Fluent仿真建模，Abaqus有限元分析等仿真軟件做仿真計算提速； 2. 利用速石平臺，集群運行CAE分析，模擬性能得到極大提升，LS-DYNA應用的高效率并行性在云端同樣適用且性能提升8倍； 3. 通過云來解決資源峰值需求，避免過度投資或者預估資源不足的情況； 4.

圖靈超算工作站UltraLAB GA660M是2022年12月上市的一款配置雙AMD 第4代霄龍EPYC 9004處理器、24通道DDR5 4800內存、最高4塊A100/RTX4090系列GPU超算卡、內置海量并行存儲于一體、基于辦公靜音環境環境，這是目前為止CPU核數最多的（高達192核）、多核并行算力強大的圖形工作站技術特點： 支持2顆最新AMD 第4代EPYC(霄龍

基于上述背景，本文基于北鯤云超算平臺預置的ABAQUS軟件對混凝土柱進行數值模擬，并通過外側包裹CFRP來對原有混凝土柱進行增強加固處理，對比有無CFRP包裹對鋼筋混凝土柱承載力的影響。

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（微型集群）配置4顆Xeon第三代高頻處理器+海量內存，完美支持UltraLAB VPS虛擬并行加速，相當于小型集群，滿足實驗室多人/超大規模仿真計算應用，應用場景1 單機算力不理想，可以通過虛擬多機并行加速，性能翻倍提升應用場景2 實驗室、研究部門、研究團隊的小型超算中心需要多角色計算應用，例如 圖形設計（3D建模、3D機械設計、逆向工程）、多核仿真計算、海量存儲多用途

打個比方：Verification 是檢查計算器本身會不會算錯加減乘除；Validation 則是驗證你按的公式是不是真正反映了物理現象。前者是數學問題，后者是物理問題。在工程實踐中，V&V不是"附加項"，而是"基石"。CATPILLAR、GE等制造企業的仿真部門，用于V&V驗證的工作量約占總工作時間的 60%，而實際仿真求解僅占 20-30%。

基于上述背景，本文基于北鯤云超算平臺預置的ABAQUS軟件對混凝土柱進行數值模擬，并通過外側包裹CFRP來對原有混凝土柱進行增強加固處理，對比有無CFRP包裹對鋼筋混凝土柱承載力的影響。

UNAT底層實現了自動的數據結構優化，自動的并行遍歷算法，用戶只需關心具體操作實現，并免于大量調試。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。