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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。

內存管理問題在大規模并行計算中，內存分配和管理變得更加復雜，可能出現內存不足或內存訪問沖突等問題，影響計算效率。在實際測試中，使用不同規模的計算資源對同一組LS-DYNA任務進行運算，結果如下：本地計算資源：使用32、48、64核計算資源，耗時分別為821、566、439分鐘。注：本地資源有限，無法提供更多資源測試，共進行了3次作業提交，總計耗時1826分鐘。

<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

內存管理問題 在大規模并行計算中，內存分配和管理變得更加復雜，可能出現內存不足或內存訪問沖突等問題，影響計算效率。 在實際測試中，使用不同規模的計算資源對同一組LS-DYNA任務進行運算，結果如下：本地計算資源： 使用32、48、64核計算資源，耗時分別為821、566、439分鐘。

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

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… 結構、流體、熱分析、多物理場耦合 Ansys、Abaqus、Nastran、LS-Dyna、Fluent、STAR CCM+、COMSOL Multiphysics...

可以發現，“神工坊”高性能仿真平臺使用OpenRadioss進行并行仿真時，表現出了超高的計算效率。 從16核到128核，不同并行規模下，計算用時均明顯少于某仿真云平臺，加速比明顯高于某仿真云平臺 。且在“神工坊”高性能仿真平臺使用32核的計算速度就遠超某仿真云平臺使用64核甚至是128核的計算速度。

1、在云端使用網絡加強型實例，調度128核計算資源，最多可將運算一組LS-DYNA任務的耗時縮短到135分鐘，只有本地資源和云端計算優化型實例耗時的約二分之一；2、網絡加強型實例有效解決了LS-DYNA任務并行計算節點間通信問題，在云上展現了良好的線性擴展性。工業制造CAE跟云的結合，在全球幾乎已經成為主流。

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

ANSYS 還提供專用 LS-DYNA HPC 許可，以便您將模型分配到多核或多個機器，以加快周轉時間。 2) 無縫集成到 ANSYS Workbench ANSYS Workbench LS-DYNA 可讓任何經驗水平的工程師輕松進行模擬。

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1分鐘告訴你用MOE模擬200000個分子要花多少錢LS-DYNA求解效率深度測評 │ 六種規模，本地VS云端5種不同硬件配置揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事155個GPU！多云場景下的Amber自由能計算怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？國內最大規模OPC上云，5000核并行，效率提升53倍提速2920倍！

隨著公司業務的發展，CAE部門將在不久的將來面臨更大的業務壓力，部門負責人有意將部分LS-DYNA任務擴展到云端，但由于沒有接觸過云，有很多疑問。