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總結一下， 我認為本次效率提升有以下幾點原因： 1、模型被分解為多個Part，可以使得單元操作并行化； 2、全局矩陣求解分解為多個Part，充分發揮了單個節點的共享內存并行效率，規避了單節點大于16核之后共享內存并行效率低的問題； 3、神工坊集群具有現代化的HPC系統，集群計算機之間配備有Infiniband，提供了高帶寬、低延遲和可靠的數據交換

總結一下， 我認為本次效率提升有以下幾點原因： 1、模型被分解為多個Part，可以使得單元操作并行化； 2、全局矩陣求解分解為多個Part，充分發揮了單個節點的共享內存并行效率，規避了單節點大于16核之后共享內存并行效率低的問題； 3、神工坊集群具有現代化的HPC系統，集群計算機之間配備有Infiniband，提供了高帶寬、低延遲和可靠的數據交換

以每個仿真云平臺4核的計算時間為基本單位，計算各個平臺的并行效率，結果如下所示。可以發現“神工坊”高性能工業仿真平臺的并行效率在大多數情況下是高于其他仿真云平臺的。結論 綜上所述，“神工坊”高性能工業仿真平臺（點擊了解詳情）在進行Abaqus隱式求解分析時， 無論是計算時間還是并行效率，均優于其他平臺的 。

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。

云端計算優化型實例：使用32、48、64、128、256核計算資源，耗時分別為662、458、375、299、321分鐘。注：云平臺資源充足，可同時進行多個作業的提交和計算，即耗時662分鐘得出所有結果（測試效率提升約64%），得出該作業最佳并行規模為128核。

云端計算優化型實例：使用32、48、64、128、256核計算資源，耗時分別為662、458、375、299、321分鐘。注：云平臺資源充足，可同時進行多個作業的提交和計算，即耗時662分鐘得出所有結果（測試效率提升約64%），得出該作業最佳并行規模為128核。

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”高性能仿真平臺（點擊了解詳情）進行顯式動力學仿真分析時，仿真計算所用的時間隨著計算所用核數的增加而持續減少，反觀仿真云平臺1，其計算所用時間在使用到64核、128核時，時間反而有了增加。

此外，某些特定的分析類型（如非線性分析、動力分析等）可能需要更多的計算資源和時間。5) 加速計算配置：為了加速SAP2000的計算，您可以考慮以下配置：§ 多核處理器：選擇具有多個核心的CPU，以便充分利用多核并行計算能力。§ 大內存容量：選擇足夠的內存容量以滿足模型的要求，避免內存不足導致計算緩慢或失敗。

如何提高求解器的計算效率？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。

但每一步中，每個單元的計算相對獨立，是典型的“ embarrassingly parallel”（高度并行）問題。計算平臺:- 隱式分析: CPU多核計算(絕對主力): 主流求解器如 Abaqus/Standard, ANSYS Mechanical, Nastran 都對多核CPU有深度優化，是進行大規模結構分析的標準配置。

（本文作者：郯俊建）【仿真平臺性能測試】專題后續還將發布“Abaqus隱式靜力學分析”、“Abaqus顯示動力學分析”、“Fluent穩態仿真分析”測評，感興趣的小伙伴可以繼續關注本專題文章。

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。云端計算優化型實例： 使用32、48、64、128、256核計算資源，耗時分別為662、458、375、299、321分鐘。 注：云平臺資源充足，可同時進行多個作業的提交和計算，即耗時662分鐘得出所有結果（測試效率提升約64%），得出該作業最佳并行規模為128核。

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

MC 高 20%-40%，但仍需大量并行仿真 大規模參數篩選 多項式混沌展開（PCE） 譜展開 + 高斯求積 / 稀疏網格 低維精度極高，但存在維度災難（>10維失效） 低維敏感參數分析 敏感性分析 Sobol 全局指數

（5）網絡交換設備 配備高帶寬低延遲端口，滿足多用戶共享、多機集群計算應用。通過提供多種不同類型的工作站服務器，科研團隊可以根據具體需求靈活選擇適合的計算設備。這有助于提高團隊成員的工作效率和滿足他們多樣化的研究要求。

CPU多核計算(用于大規模并行): 進行星座分析或蒙特卡洛仿真時，每個CPU核心可以負責一條或多條軌道的計算，擴展性非常好。GPU計算(潛力巨大): GPU是進行大規模軌道并行計算的“神器”。成千上萬個GPU核心可以同時計算數萬條不同的軌道，效率遠超CPU。STK等軟件的專用模塊正在利用GPU進行此類計算。

四、分析求解參數 A區參數詳解1、啟用并行求解器勾選該選項將啟用多核并行版本求解器，此時“使用cpu核心數量”選項將激活。2、使用cpu核心數量該選項用于控制多核并行求解器所使用的cpu核心數量。0表示程序自動判斷，-1表示內部禁用多核，-2表示使用一半的cpu核心。

§ Sesam Offshore：專門針對海洋平臺結構的設計與分析模塊。§ Sesam Wind：用于風力渦輪機結構的設計與分析模塊。§ Sesam Pipe：用于管道結構的設計與分析模塊。計算特點：§ 并行計算：DNV GL Sesam支持CPU多核和集群計算，可以在多個CPU核心上并行處理計算任務，從而提高計算效率。

資源虛擬化管理首先將仿真需求映射為可單獨部署的計算任務，基于這些計算任務再分解為可單獨部署的并行子任務，根據其特點配置相應的虛擬資源，部署在本地的并行計算任務需要分配計算資源、存儲資源，部署在從節點上的計算任務還需分配足夠的通信資源，以避免數據無法及時傳輸造成延時。 3、多核并行仿真技術 仿真軟件的并行化是仿真平臺多核并行設計的關鍵，能利用現有硬件資源達到最優效果。