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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。

目前，Ansys軟件也支持使用Slurm來完成并行求解作業的任務提交和管理，本文介紹Ansys Fluent 2023R1版本并行求解作業提交到Slurm系統的相關操作。 一. Ansys RSM方式提交 1、首先在Linux集群管理節點啟動Ansys RSM Launcher服務。

表1 模型描述2、并行測試方案介紹 本次并行測試基于國家超算無錫中心高性能仿真計算集群進行，計算隊列每個節點包含2路12核E5-2680V3處理器，主頻2.5GHz，每個節點128GB DDR4內存。 測試時分別使用了單核，24核（一個節點），48核，72核，96核及120核進行計算。

“神工坊”高性能工業仿真平臺以超算HPC集群作為硬件支撐，實現了跨節點大規模并行計算，可以高效處理大規模網格模型以及復雜流場，大大縮短了企業仿真用時，提升工業設計效率。十四五期間，工業數字化將是工業轉型升級的主路線。

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以超算HPC集群作為硬件支撐，實現了跨節點大規模并行計算，可以滿足復雜結構模型和算法仿真時對大量計算資源的需求，縮短了大規模仿真用時，為工業設計的高效運行提供保證。十四五期間，工業數字化將是工業轉型升級的主路線。

虛擬并行加速系統多用戶共享管理系統 該超算平臺具有最強大的綜合計算能力：（1）豐富計算架構：單核極速計算、多核并行高效計算、多機集群分布式計算、GPU仿真計算加速、人工智能計算（2）強大的圖形生成：復雜3D機械設計、逆向工程，超大規模三維圖形實時生成（3）超強的圖像處理：三維建模、遙感圖像處理、三維圖像重建等（4）極速計算：科學計算

技術架構圖：LS-DYNA支持 基于Linux、Windows和UNIX的大規模集群的并行仿真計算，分為MPP（Massively Parallel Processing）版本和SMP（Symmetric Multi-Processing）版本。

適用場景: CAE/仿真計算： 如Fluent, Abaqus, ANSYS等，能極大縮短求解時間。 大數據與數據分析： 海量內存和多核心能輕松處理TB級數據集。 人工智能與機器學習： 適合模型訓練和推理，尤其適合中等規?；蜃鳛榇笮?em>集群的一個計算節點。 科研計算： 在物理、化學、生物、氣象等領域進行復雜的數值模擬。

2.3 PCA加速器應用PCA加速器為仿真計算（CAE）、科學計算、計算化學帶來如下的價值： 基于Windows計算平臺，讓完全不熟悉Linux或集群的客戶無技術屏障，更易使用； 支持多用戶共享使用,共享軟件資源和硬件資源； 支持更大范圍的應用軟件的并行加速應用； 可選雙機擴展，大幅加速仿真； 完全免命令行提交作業和維護集群,不需要IT部門的額外費用

（微型集群）配置4顆Xeon第三代高頻處理器+海量內存，完美支持UltraLAB VPS虛擬并行加速，相當于小型集群，滿足實驗室多人/超大規模仿真計算應用，應用場景1 單機算力不理想，可以通過虛擬多機并行加速，性能翻倍提升應用場景2 實驗室、研究部門、研究團隊的小型超算中心需要多角色計算應用，例如 圖形設計（3D建模、3D機械設計、逆向工程）、多核仿真計算、海量存儲多用途

但很多人說兼容性不好； 我們今年上了AMD新集群跑Abaqus，很多算例計算速度還不如5年前的Intel集群，甚至核用得越多，計算速度越慢； …… 我又繼續檢索了一下，發現同類型的問題非常多，看來有很多人深受這些問題困擾。

但很多人說兼容性不好； 我們今年上了AMD新集群跑Abaqus，很多算例計算速度還不如5年前的Intel集群，甚至核用得越多，計算速度越慢； …… 我又繼續檢索了一下，發現同類型的問題非常多，看來有很多人深受這些問題困擾。

而這也為今后用戶在Linux上多機集群化跑COMSOL打下了省錢的基礎。二、多機并行，不同的打開方式決定了運算效率 根據我們的經驗，COMSOL的情況與Fluent類似。當核數較低時，性能提升與核數基本成正比；而當云端核數逐漸增加后，由于節點間通信開銷指數級上升，性能的提升會隨著線程數增長逐漸變緩。

事實是，人們解決的大多數問題都很容易并行化。 與此同時，并行計算機的格局已經穩定并演變為三種架構：多核機器、托管集群和 PC 的自組織網絡。Mathematica 在所有這些方面的工作方式都相同，但查找資源和啟動流程的方式卻大不相同；Mathematica 非常適合與現有環境交互，并且通過一些額外的 Java 代碼，現在可以直接在所有三種架構中使用。

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！用AutoDock Vina對接2800萬個分子從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？從30天到17小時，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？

包括狀態監控、資源管理、作業調度和用量記賬支持更多的仿真模擬軟件，支持定制不同的應用軟件的集群系統擴展（三）UltraLAB GPU超算集群硬件配置推薦2023v2方案1 CX650 GPU超算集群配置推薦 計算節點5個 GPU卡：40塊RTX6000Ada，總顯存1.92TB，集群FP32單精度浮點算力：3640Tflops （3.6PTflops）配置方案

方案1 CX650深度學習集群配置推薦 計算節點3個 GPU卡：18塊RTX4090（相當于36塊RTX3090Ti） 集群FP32單精度浮點算力：1486Tflops 配置方案 方案1 CX650深度學習集群配置推薦 計算節點3個 GPU卡：18塊RTX4090（相當于36塊RTX3090Ti） 集群FP32單精度浮點算力

方案1 CX650深度學習集群配置推薦計算節點3個 GPU卡：18塊RTX4090（相當于36塊RTX3090Ti） 集群FP32單精度浮點算力：1486Tflops配置方案 NO 貨物名稱 型號 數量 1 GPU計算服務器GT420 2*Xeon

主流求解器如 ANSYS Fluent, CFD++, OpenFOAM 都能利用GPU大幅加速求解過程，尤其是在LES等需要海量計算的模型上。CPU單核計算(不適用): 核心求解過程完全依賴并行計算。2. 結構強度與疲勞-涉及算法: 核心算法: 隱式有限元法。原因：結構靜力學分析、模態分析、疲勞壽命預測等都屬于隱式分析。

為了解決同一個問題，集群的不同計算機之間要有非常好的溝通能力。高性能計算機是計算機和網絡的結合。假設說互聯網從外部將分立的計算機連接在一起，那么集群則是將網絡內部化，讓網絡成為系統內部不同計算機的溝通橋梁。首先創造性發明集群的是有“高性能計算之父”之稱的 Seymour Cray。在 1960 年代，可以進行高性能運算的僅僅是經過特別設計的、昂貴的大型機。