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運用多核心或者多CPU的高計算能力，計算時間能受大幅的縮短，例如以雙核心的計算機為例，計算效率有機會提升50%到80%以上。Moldex3D高效多核與并行計算技術能降低您的成本并產生極高的效益。

SMP版本是多個CPU之間共享相同的內存總線等資源，一般只能在單機上運行，受單機CPU性能及CPU核數限制。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。

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

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？

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。

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。

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。

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。

Mathematica 適用于多核桌面 PC, gridMathematica Server 適用于網絡上的所有其他計算機，為并行計算提供了一個易于使用、功能強大的交互式系統。

圖靈超算工作站UltraLAB GA660M是2022年12月上市的一款配置雙AMD 第4代霄龍EPYC 9004處理器、24通道DDR5 4800內存、最高4塊A100/RTX4090系列GPU超算卡、內置海量并行存儲于一體、基于辦公靜音環境環境，這是目前為止CPU核數最多的（高達192核）、多核并行算力強大的圖形工作站技術特點： 支持2顆最新AMD 第4代EPYC(霄龍

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。

定位于中等、大規模網格計算需求配置特點：采用最新計算技術，CPU具備充足的核數（80核以上），借助虛擬并行加速工具和整機優化技術，使單機具備微型集群能力，保證將常規工作站性能進一步提升，求解速度再提升2~3倍，價位：16萬~50萬（3）超頻集群方案---多機分布式超頻集群計算方案 定位于超大規模電磁仿真計算需求配置特點：充分考慮頻域算法計算特點

（2）是目前市場上，第一個針對有限元仿真計算算法優化設計,增加一個【高頻服務器】，配備CPU高頻用于前處理計算、掃頻等單核計算。（3）【并行計算服務器】配備最新Xeon3代處理器，32核+16通道是有限元法電磁仿真并行計算最理想架構，同時保證高頻，整個計算節點的多核并行計算，在核數與頻率達到均衡。

計算平臺:- CPU多核計算 (主要平臺): 現代MBD求解器（如 Adams, Simpack, RecurDyn）通過并行化不同子系統或函數的計算來利用多核，對于包含大量柔體或復雜接觸的系統，多核加速效果明顯。- CPU單核計算 (重要影響因素): 對于大多數常規MBD分析，CPU的主頻依然是決定性因素之一。高主頻的CPU能顯著縮短單次仿真時間。

5、HPC在數值模擬中的作用 HPC在本質上是屬于“用空間換時間”，通過多計算機并行來減少計算時間。在數值模擬過程中，特別是非線性計算時，采用單機計算時間可能會超過一周，使用多臺計算機就會縮短計算時間。 要充分發揮HPC的性能，有限元軟件對HPC（包括GPU）的支持也很重要。目前在各大有限元軟件中Ansys對微軟HPC的支持最好。

可擴展處理器（最高112核，最高頻率4.1GHz），最大2TB內存（16通道） 多核并行計算 1.4 Alpha750 4顆Xeon 6300H/8300H處理器（最高112核，最高頻率4.3GHz）最大6TB內存（24通道） 多核并行計算（完美架構） （二）GPU加速

16TB SATA企業級/雙塔式(2000w冗余)/27寸-4K圖顯 257000 （5）海量并行加速型（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

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。

，我們可以保證，所提供的集群中每個計算節點性能最大化，同時具有最高性價比，另外并行處理中，數據并行讀寫無延遲，集群無等待所提供CPU+GPU架構組成的完美多機并行集群處理系統，對空三、三維建模處理，保證和任務同類集群相比，最短完成建模任務 相關機型：（1）圖像處理工作站（計算節點）機型：UltraLAB FX320技術特點：CPU 配備intel第13代超高頻處理器（最高8核5.7GHz