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本文闡述了Fluent并行計算的基本原理，同時探討通過AVX2指令集加速、GPU加速以及超線程等技術手段來提高計算效率。01 什么是Fluent并行計算 Fluent的并行求解器通過協同運作多個進程來計算大型問題，這些進程既可以在同一臺機器上運行，也可以在網絡中的不同設備上運行。

Fluent軟件并行效率測試一、導言 Fluent軟件是ANSYS旗下一款通用CFD仿真軟件，市場占有率比較高，能夠進行流體、傳熱、化學反應等多種工程場景和模型的仿真分析。

我們分別在1、2、4和8個GPU上求解了這兩個模型，以測量加速和效率。兩種模型在H100 GPU上的并行加速比和并行效率。在8個GPU上的仿真速度降低，是因為該模型對于8個CPU的配置來說太小。使用的版本為2024 R2的預覽版。

圖5 測試結果從圖5匯總結果，超級工作站借助PCA加速工具，求解速度提升3倍以上，2.2 PCA技術特點目前大部分圖形工作站都是單機并行計算模式,使用者是基于Windows單機軟件開始接觸和使用CAE軟件的, 隨著計算規模越來越大，對硬件配置要求也在不斷提升，但是核多出現了并行計算效率瓶頸PCA加速器解決了過多CPU核無法發揮的缺陷，讓超級工作站的多核完美發揮出最大算力潛能，1

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。

高性能改造案例 在清華大學某透平CFD程序中，經過數據結構改造，并采用UNAT非結構加速中間件加速，在“神威 ? 太湖之光”平臺上，重要熱點獲得了最高接近20倍的加速，整體加速達到了10倍左右。

二. sbatch批處理方式提交 1、工作目錄中上傳Ansys Fluent算例、Journal文件及sbatch的批處理文件。 2、slurm.sh批處理文件中，定義了任務名：test，標準輸出文件，錯誤輸出文件，slurm隊列名：debug，計算節點數：2，每節點并行進程數量：6。

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。

“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。（ 本文作者：郯俊建）

“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。

另外值得一提的是，我們生成的網格是分布式的，這非常適合大規模并行計算。 圖5 某車模算例中的網格自適應效果圖（2）眾核加速二級并行：本應用的另一個特色是大規模并行效率高。為了適配國產神威太湖之光超級計算機，本數值求解體系從設計之初就融入了主從核異構并行體系，在進行流場數值求解時能充分發揮異構計算機的主核與從核性能。

由于GPU的選擇將從根本上決定CFD分析過程的體驗，如何更有效結合CFD模型特點和GPU硬件加速，進而充分釋放并行計算能力實現極致加速成為非常重要的研究課題。對于真領域的工程師而言，通過在北鯤云超算平臺云計算SaaS服務，在北鯤云超算平臺可以自行選擇所需的計算資源。

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.

高性能計算的瓶頸在實際的工作和科研中，許多人會遭遇一個令人費解的困境：明明想要通過增加核心數來提高計算效率，但是隨著并行計算核心數的不斷增加，原本期待的加速效果并未如約而至，計算效率的曲線非但沒什么變化，甚至開始不斷下降。

有完善的GUI圖形化人機交互操作界面 具備絕大多數常用的RANS，LES以及混合湍流模型 良好的大規模并行計算可擴展能力，65000核并行計算32億網格量的算例依然具有很好的并行加速效果。 基于能源領域需求而開發的通用CFD軟件，長期在工業領域應用并具有豐富的工業驗證案例。

船舶水動力學應用： 在某水動力學軟件中，通過UNAP的接入（主要使用了求解壓力和壓力修正方程的 代數多重網格算法 和求解速度等方程 的預條件穩定雙共軛梯度法 ），獲得了在代數求解過程中的自動多級并行能力，在神威·太湖之光超級計算機上完成了千萬級網格對標算例計算， 并行規模達到萬核級別，相對百進程 并行效率不低于50% ，經測試與商業軟件FLUENT相當。

本文主要介紹 ParaView在SimForge?高性能仿真云平臺上的使用，通過對算例熱點函數的性能加速分析，發現增加GPU數量對數據I/O、數據生成和數據提取操作的并行加速效果非常可觀 。01 什么是可視化 可視化過程是指將原始數據轉為一種可以直接顯示并且易于理解的形式。這個過程可以幫助用戶更好地理解數據，從而揭示數據背后的隱藏關系。

UltraLAB深耕高性能圖形工作站與異構計算平臺領域，針對COMSOL代理模型的全棧算力需求——從DOE參數掃描的CPU密集型求解，到DNN訓練的GPU加速，再到仿真App部署的多用戶并發——提供從單卡桌面工作站到多節點GPU集群、從Windows開發環境到國產Linux自主可控平臺的全系列硬件解決方案。

如果存儲帶寬跟不上計算速度，則數據無法及時到達計算單元，導致處理器的計算單元空置，從而導致處理器的算力利用率大打折扣。智能駕駛應用的處理場景通常具有圖像分辨率大、并行樣本量（batch size）小、網絡結構小的特點，這對于存儲帶寬的要求通常會更高。同汽車的動力指標，馬力不如百公里加速時間更真實反映整車動力性能；同理，有效算力比理論算力更能反映芯片實際性能。

MarineFlow 以有限體積法求解 N-S方程為核心，具有優秀的網格兼容性，擁有豐富的湍流和自由面模型和不受限制的大規模并行計算能力，對標主流商用軟件 Fluent、StarCCM+，計算精度和計算效率與商軟相當。