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而影響計算效率的因素除了“算法的優化”，像“數據相關性”、“負載平衡”等也涉及其中，下面我們就來講講各個因素為何會影響算例的“最佳并行規模”。01 影響因素分析1.

而影響計算效率的因素除了“算法的優化”，像“數據相關性”、“負載平衡”等也涉及其中，下面我們就來講講各個因素為何會影響算例的“最佳并行規模”。01 影響因素分析 1.

<p class="ql-align-center"><br></p><p> 從LS-DYNA的近幾個版本的發展趨勢看，MPP版本逐漸會成為主力，SMP版本大概率會淘汰掉（或者被HYB取代掉），那么如何使用MPP版本就是大家必須面對的一個課題；&nbsp; &nbsp; </p><p> 在上一篇中提及了，MPI目前有3大類，分別是：intel、MicroSoft、IBM，都是能夠滿足MPP并行運算的需求

本地和云上仿真并行計算是一回事嗎？什么類型的云端資源更適合跑LS-DYNA?LS-DYNA大規模并行計算效率優化明顯嗎？在云上運行會改變用戶本地的使用習慣嗎？今天我們通過一個實證來解答用戶在使用LS-DYNA上云過程中的這些關鍵問題。

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使用sbatch提交作業： 1個8核心節點啟動8個并行任務sbatch -N 1 -p c-8-1 -n 8 -c 1 LS-DYNA.sh 查看作業運行情況及參數在北鯤云超算平臺使用的是slurm命令結果文件下載使用的是linux數據傳輸在官網幫助手冊處點擊下載以上作業樣例

“神工坊”秉持“仿真驅動創新，算力引領未來”的理念，爭做“先進算力到仿真算能的轉換器”和“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。 （電腦端瀏覽器打開以獲得最佳體驗）

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當前，云道智造也在積極探索GPU加速技術，通過引入更高的算力提升仿真效率，助力客戶降低硬件成本，縮短研發周期，加速產品上市進程，增強市場競爭力。在今年即將發布的伏圖（Simdroid）6.0中，我們將正式推出GPU版本的求解器。

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某大型合資車企CAE部門日常工作使用單機計算，不僅算得慢，且資源未得到統一管理，效率低下。我們為其找到了適配LS-DYNA應用高效率并行性的云端資源，并可有效進行資源的統一管理和監控，大幅提升了應用的求解效率。

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. 通過速石的DM工具，為用戶提供了簡單有效的云端數據傳輸方案，同時無需改變用戶本地使用習慣； 5.

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