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無論解決方案的目標是速度最快、成本最低，還是在速度和成本之間實現良好平衡，Fluent用戶都可以通過微調內核利用率，在成本和性能之間實現平衡。盡在用戶掌控的云解決方案雖然這項Ansys研究揭示了兩個實例在解決方案運行時間方面的明顯優勢，但需要注意的是，對于Fluent或任何其他的Ansys軟件產品，并不存在唯一的“最佳”云計算環境。

“神工坊”高性能工業仿真平臺在16核下的計算速度就超過了其他仿真云平臺在64核下的計算速度，且在32核下的計算速度也優于其他仿真云平臺在128核下的計算速度。五、結論綜上所述，“神工坊”高性能工業仿真平臺在進行Fluent瞬態仿真分析時，其性能是遠遠優于其他仿真云平臺的。

“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他幾家仿真云平臺的計算時間如下圖所示，其中，由于仿真云平臺2最高只能64核并行使用，故圖表中無仿真云平臺2并行規模為128核的結果。 可以發現，“神工坊”高性能工業仿真平臺在進行穩態仿真分析時，表現出了絕對的速度優勢。

本期選取了CFD領域的典型場景，穩態仿真計算案例——基于MRF方法的旋轉機械流場分析，我們選用的軟件是CFD領域最常用的仿真軟件Fluent。我們來看下基于SimForge?高性能仿真云平臺的CFD穩態計算，和其他仿真云平臺效率對比的情況。

圖20.某點速度隨時間變化以上就是本教程的所有內容，涵蓋了完整的一次fluent瞬態計算的全部過程，包括前處理，求解器設置，以及后處理等，而所有的操作均可以在北鯤云里完成，無需配備高性能計算機以及節省了安裝繁瑣的工具的時間，同時調研了多種超算平臺，發現北鯤云的價格優勢巨大，同等算例下耗費的同等時間下，其他平臺的計算成本是北鯤云的1~4倍。

而即便是比拼單機性能，由于云上機型更新速度快，相比課題組本地老舊的工作站單機性能也提升了超過三分之一。關于單機和多機計算背后的詳細原理和意義，可以參考VCS應用實證《EDA云實證Vol.7：揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事》云上資源的更新有多快？看這篇《國內超算發展近40年，終于遇到了一個像樣的對手》三、多人并行又是個什么東西？

MPP版本是每個CPU有獨享的內存總線等資源，CPU之間通過網絡通信交換信息，可以在計算機集群上進行計算，大幅提升計算速度。單機和多機計算背后的詳細原理和意義在《 EDA云實證Vol.7：揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事》里解釋得非常清楚。雖然應用不同，原理是一樣的。

和DPM Velocity MagnitudeStyle：選擇arrowScale：輸入7Surfaces：選擇angle=15 微信公眾號：Fluent學習筆記，歡迎大家關注，可免費獲取文章的cas及dat文件和更多幫助文件百度云盤：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1qslgH24ijp3c6weH8ibf8Q

CFD 是 Ansys 的一大耀眼領域—— Fluent 可在我們的發動機設計中，為燃燒動力學和復雜的換熱現象建模。其熱分析和結構分析的集成可簡化工作流程，并且界面對用戶很友好，支持團隊響應迅速。對我們這樣的快節奏公司而言，這是一款極為重要的工具。”云計算、HPC 和 GPU云計算、HPC 和 GPU 的強大功能正在改變現代產品的設計速度。

基于本地+公有混合云環境的靈活部署及交付，幫助用戶提升20倍研發效率，降低成本達到75%以上，加快市場響應速度，面向全球開展競爭。

使用code_saturne仿真計算所得出的數據與使用Fluent進行模擬的結果相比十分接近，同時也更為接近實驗數據。通過觀察在軸面上的速度云圖，也可以在葉輪與擴壓器之間捕捉到旋轉失速的現象，在葉輪和擴壓器中發現了四個脫流點，葉輪中脫流點處的速度是葉輪中旋轉速度的0.0587倍。還可以觀察到壓力擾動向上移動至葉輪的入口，同時高速氣流團向下游的的擴散器移動。

該開源框架作為實現數字化轉型的藍圖，集成了 GPU 原生的 Ansys Fluent? 流體仿真軟件，其集成了英偉達 Omniverse 庫和云計算，進而實現可擴展部署。 該解決方案已被 Krones AG率先采用，通過物理精確的虛擬裝配線，實現實時優化和場景對比。

但是由于壓縮機中氣流流場的速度較大，需要的計算資源也會更多。 *本文內容來自于法國電力研究院舉辦的Code_Saturne用戶大會（User Club），作者Andrew Heffro及其相關研究成果來自于倫敦瑪麗女王大學*文章來源：遠算云學院

摘要：隨著高性能計算（HPC）、云計算、人工智能等行業迅猛的發展，計算機芯片的熱流密度持續升高。為了保證計算機高效、穩定的運行，對散熱問題的解決提出了巨大的挑戰，相變散熱是一種非常有優勢的散熱方式，近幾年受到人們廣泛關注。

，阿里云盤分享不了，百度云盤上傳不了，搞了半小時也沒成功。

換熱器的 Ansys Fluent 速度仿真結果。底部：Ansys Rocky 預測的粒子沉積。Rocky 還結合Ansys Maxwell和 Ansys EMA3D Charge 來研究受電磁 (EM) 場影響的帶電粒子。EM 求解器計算的磁場作為點云導入 Rocky。現有集成還使您能夠通過Ansys optiSLang過程集成和設計優化軟件執行設計優化分析。

Gary Dickerson總裁兼首席執行官應用材料公司2.本田公司通過 Ansys Fluent? 流體仿真軟件上的 GPU 加速實現了此前 CPU 無法達到的非穩態、大規模高保真 CFD。與基于 1920 個云 CPU 核心的方案相比，我們使用四個 GB200 GPU 實現了 34 倍的計算速度提升，并將成本降低了 38 倍。

新版本不僅有助于設計團隊快速創建或調整虛擬機和HPC集群規模，而且還能夠通過AWS云端訂閱和靈活的單點登錄SSO功能簡化團隊對企業云環境的訪問。

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換熱器的Ansys Fluent速度仿真結果 圖片底部：由Ansys Rocky預測的顆粒沉積 此外，Rocky還可與Ansys Maxwell和Ansys EMA3D Charge進行耦合，以研究受電磁（EM）場影響的帶電粒子。由EM求解器計算出的磁場，將作為點云被導入到Rocky中。