ABAQUS并行計算CPU利用率低且不穩定，如何提升？
ABAQUS并行計算CPU利用率低且不穩定，設置30核心數并行計算，具體配置及CPU和內存利用率如下圖： 對比6核心，32G內存的筆記本工作站，同一模型（100萬四面體二階單元）計算時間只提升了1/3，感覺這配置效率有點低啊
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L_2194 ??? 3年前
abaqus并行計算中CPU超限的解決辦法 
abaqus并行計算中CPU超限的解決辦法-Abaqus Error: The number of cpus (16) exceeds the number of cpus available(8）# 1.說明，CPU配置為i9-9900K，8核心16線程# 2.
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Adoczf ??? 2年前
ansys workbench并行計算中的線程數指的是cpu
核心數還是總的線程數？
之前了解到abaqus的并行計算調多核指的是核心數而非線程數，那workbench并行指的是什么呢？有沒有大佬了解或者測試過？如果輸入的值大于了實際正確的值還會不會正常調用多核呢？
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李環宇 ??? 2年前
Ls-dyna運行效率低 ，cpu只用了百分之三，如何設置22版本的ansys并行計算？
電腦一共有兩個CPU，但是每次改計算核數都會顯示許可不允許，目前CPU只運行了3%，請問各位大神這種情況該怎么處理呢？
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一杯柚子茶?? ??? 2年前
Moldex3D模流分析之多CPU和叢集式計算機計算 
計算速度可以被更新更強大的CPU改善。然而，僅僅改進CPU的速度在速度和準確性上并無法滿足工業用戶。多核心CPU計算機組成的使用，便成為可行的解決方案。效能顯著的案例探討Moldex3D身為CAE專業廠商，是市面上能完整支持全并行計算的模流軟件，包含流動、保壓、冷卻、翹曲、纖維、多材質射出等分析。
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Moldex3D 中國 ??? 5月前
Moldex3D模流分析之高效多核與并行計算技術 
計算速度可以被更新更強大的CPU改善。然而，僅僅改進CPU的速度在速度和準確性上并無法滿足工業用戶。多核心CPU計算機組成的使用，便成為可行的解決方案。效能顯著的案例探討Moldex3D身為CAE專業廠商，是市面上能完整支持全并行計算的模流軟件，包含流動、保壓、冷卻、翹曲、纖維、多材質射出等分析。
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Moldex3D 中國 ??? 5月前
航空航天領域的飛行器氣動設計、結構強度與疲勞、燃燒與傳熱、電磁散射（隱身）、軌道動力學 算法特點，及圖形工作站硬件配置推薦 
CPU多核計算(用于大規模并行): 進行星座分析或蒙特卡洛仿真時，每個CPU核心可以負責一條或多條軌道的計算，擴展性非常好。GPU計算(潛力巨大): GPU是進行大規模軌道并行計算的“神器”。成千上萬個GPU核心可以同時計算數萬條不同的軌道，效率遠超CPU。STK等軟件的專用模塊正在利用GPU進行此類計算。
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UltraLAB ??? 6月前
Simcenter STAR-CCM+ 并行計算性能 
從實現方法上講，采用基于C語言的GPU并行計算方法代替傳統的CPU串行計算方法。GPU并行計算方法相比于傳統的CPU串行方法有著一定倍數的加速比，可以提高效率縮短計算時間。將GPU并行計算方法和基于系統識別的ROM方法相結合，可以得到更可觀的加速效果。
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仿真客 ??? 3年前
一文讀懂Fluent并行計算，三大技術提升計算效率新境界！ 
計算節點可在大規模并行計算機、多CPU 工作站或具備相同或多工作站組成的網絡 上實現。 [1]圖3：分布式網格中的域和線程鏡像命令傳輸和通信 在Flunet并行計算會話中，進程涉及的主體包括 Cortex（主機進程）和一組 n 個計算節點進程，這些計算節點由 0 到 n-1 進行標記（圖4）。
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神工坊（高性能仿真） ??? 2年前
服務器提交abaqus顯示分析并行報錯？
服務器是兩顆72核CPU ，使用64線程并行提交，報圖1錯誤。不用并行，單線程提交可以運行。算例本身沒有問題用超算試算過。請問是什么原因？
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莫錯 ??? 2年前
精通 GPU 并行編程（CUDA）：硬件與軟件
課程核心技能 - GPU 與 CPU 基礎：GPU 為何在數據并行任務中占優勢 - 架構代際演進：對性能影響最大的硬件特性 - CUDA Toolkit 安裝：Windows、Linux、WSL 環境配置與首次運行驗證 - CUDA 核心概念：線程（thread）、塊（block）、網格（grid）、內存層次結構，并通過向量加法等實驗鞏固
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仿真資料吧 ??? 25天前
結構力學分析（靜力、動力、疲勞）、多體系統仿真、鑄造/成型過程模擬算法分析，及工作站硬件配置推薦 
- CPU單核計算 (不適用): 核心求解過程完全依賴并行計算。
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UltraLAB ??? 6月前
AMD EPYC 128核心256線程 CPU計算服務器/GPU服務器仿真計算、HPC計算、大數據分析、 
軟件加速：可部署集群管理調度系統，支持橫向擴展；統一管理多節點，CPU 平均使用 率、內存平均使用率；監控集群作業運行狀態，顯示等待作業數、運行作業數、核時、 在線用戶數，集群 CPU 總數等信息；資源監控：提供 CPU 平均利用率，內存平均利用 率，磁盤 IO 速率等信息 11. 操作系統：windows / linux 12.
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高性能工作站服務器 ??? 6月前
汽車NVH及安全控制國家重點實驗室的計算利器---高速計算設備硬件配置推薦 
為了加速Adams/Car的計算，可以考慮以下配置：§ CPU：選擇高性能的多核心CPU，以提高計算效率和并行計算能力。一般來說，對于較小和簡單的模型，使用2到4個核心可能已經足夠快速地完成仿真。但對于較大和復雜的模型，通常建議使用8個或更多核心以獲得更好的并行計算性能。并行計算并不是線性的，即使增加了更多的核心，也不一定能夠線性提高計算速度。
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UltraLAB ??? 2年前
GPU引領CAE仿真算力革命 
傳統的CAE仿真主要依賴于CPU計算，在處理大規模復雜模型時往往會遭遇性能瓶頸，導致仿真時間過長，難以滿足快速迭代設計的需求。隨著產品設計復雜性的不斷增加，企業對CAE仿真的計算效率提出了更高要求。“軟件跟著硬件走。”CAE通過在將模型離散成網格進行仿真計算，網格越密集，仿真結果越可靠，這意味著CAE天然適合進行大規模并行計算任務，這與GPU強大的并行計算能力高度契合。
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仿真APP ??? 1年前
5G關鍵仿真技術及PCB EMC仿真 
CPU擅長復雜邏輯運算，而GPU往往擁有上百個流處理器核心，其設計目標是以大量線程實現面向大吞吐量的數據并行計算，其單精度浮點計算能力可達同期CPU的10倍以上，適合處理大規模數據并行計算。因此，采用CPU+GPU的異構并行架構，利用多核CPU并行執行復雜的邏輯計算，利用GPU處理數據并行任務，兩者協同工作，發揮計算機并行處理能力。
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安世亞太 ??? 3年前
智能駕駛域控制器SoC選型 
CPUCPU的內部架構可以簡化為如下模型。包括負責邏輯運算的ALU、取指/分支預測/數據轉發等的Control、Cache和RAM等存儲單元。相對GPU等并行運算核心，CPU的Control單元和存儲單元功能更加強大，適合做邏輯控制。
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駕駛哥 ??? 3年前
abaqus2024提交計算時，不論怎么設置核心數，似乎CPU只有小核運行大核都不參與計算，怎么設置？
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....
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用戶_83720 ??? 10月前
部署Windows HPC，并實現在Ansys 中向Win HPC提交作業 
計算節點2：使用1臺較新的計算機，CPU是AMD 銳龍7 5700G（8核16線程 3.8GHz），與計算節點1的CPU差別不大，方便調度。電源為全漢 450W銅牌電源。主板為技嘉 AMD B550大板，技嘉大板有兩個PCI –E插槽，方便后續添加顯卡，進行GPU加速。 頭節點：使用1臺最新的計算機，CPU是AMD 銳龍5 7600X（6核12線程 4.7GHz），使用32G DDR5內存。
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ZNSY ??? 1年前
被忽視的國之重器：高性能計算那些事兒 
高性能計算不是簡單的 CPU 堆砌，體系結構設計、高速互聯網絡、并行文件系統、儲存列陣等方面如果有所欠缺，即使堆再多的 CPU，高性能計算性能也無法提高。隨著計算能力的增強、應用課題規模和復雜度的增加，高性能計算機對并行文件系統等性能要求越來越高。高性能計算的技術溢出效益非常明顯。
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牛頓家的計算機 ??? 3年前
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