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比如我們的Auto-Scale功能可以自動監控用戶提交的任務數量和資源的需求，動態按需地開啟所需算力資源。在資源不夠的時候，還能根據不同的用戶策略，自動化調度本區域及其他區域的目標類型或相似類型實例資源。效果怎么樣？看這篇：從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？3.6、當有多個仿真任務時，是否支持開多臺機器同時跑任務？

12、 任務監控也能用來省錢，你們是怎么做到的？13、很多PDK，就有幾十T，怎么到云上，而且需要持續更新？14、如何云上保護我們的IP資產？15、腳本每日都有變動，云上要增加工作量？工作腳本如何更新？16、云上的工業軟件怎么部署安裝？17、License Server配置在本地和云端對計算性能/一致性/穩定性是否有影響？

扭矩和壓力傳感器。

和Fluent一樣 ，隨著計算節點規模地增加， LS-DYNA有很明顯的節點之間數據交換造成的通信開銷，造成信息延時。 可以回顧一下《 CAE云實證Vol.5：怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？》 下圖這張PingPong測試（顧名思義就是找一個數據包不斷地在兩個節點之間丟來丟去，像打乒乓球一樣。）

一 、概述簡單介紹一下線控制動是怎么回事，分析線控制動技術類型、結構和優缺點及研究現狀，闡述其功能特點和工作原理。