ABAQUS并行計算CPU利用率低且不穩定，如何提升？
ABAQUS并行計算CPU利用率低且不穩定，設置30核心數并行計算，具體配置及CPU和內存利用率如下圖： 對比6核心，32G內存的筆記本工作站，同一模型（100萬四面體二階單元）計算時間只提升了1/3，感覺這配置效率有點低啊
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L_2194 ??? 3年前
技術分享｜并行代數多重網格算法：如何用黑盒求解器攻克復雜工程計算的效率瓶頸？ 
此外，我們還發現聚合型 AMG 方法在求解一些 p 方程等問題時，并行效率不盡如人意。這與網格分區和進程間獨立聚合的算法有著緊密的聯系，在一些問題中也會較大程度地影響收斂效率。因此，如何改進其聚合算法，以提升并行效率和收斂效率，成為了亟待解決的問題，值得我們深入探索和研究。 參考資料：[1] Gerya T. The multigrid method.
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神工坊（高性能仿真） ??? 1年前
dyna如何實現mpp并行計算？ 
dyna如何實現并行計算？ansys19安裝完mpi之后，運行mpp出現錯誤：ANSYSLI exited or could not read server port ANSYSLI_DEMO_PORT有沒有大神知道如何解決，十分感謝！
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奇奇77 ??? 4年前
如何解決Ls-dyna進行MPP并行計算時計算資源分配不均的問題？
在雙路8268 共48核心96線程，使用MSMPI dyna R11提交兩個計算任務時（一個32核，一個24核），出現只能用一半的CPU的問題，新的計算任務會提交到已經正在滿負荷運行的CPU上，而空的CPU不會參與計算 ，導致計算效率極低（有時正常，有時不正常）。
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暗香浮動月黃昏 ??? 3年前
Ls-dyna運行效率低 ，cpu只用了百分之三，如何設置22版本的ansys并行計算？
ansys使用dyna模塊，但是計算效率特別低。電腦一共有兩個CPU，但是每次改計算核數都會顯示許可不允許，目前CPU只運行了3%，請問各位大神這種情況該怎么處理呢？
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一杯柚子茶?? ??? 2年前
ANSA計算參數GUI設置問題？
我使用ANSA進行abaqus計算的前處理設置。設置重力負載后在圖形框里會以白色虛線框顯示負載作用區域。我想更改這個虛線框的顏色，但沒有在ANSA設置找到相關的設置。想請問各位使用過ANSA的如何設置更改虛線框顏色
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suicide bunny ??? 8月前
在“神工坊”上使用OpenRadioss進行大規模并行仿真，效果如何？ 
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。
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神工坊（高性能仿真） ??? 3年前
LS-DYNA MPP并行計算性能優化【6月20直播】 
內容涵蓋如何為系統選擇最合適的 LS-DYNA 可執行文件，如何識別并解決并行計算中的效率瓶頸，包括通過用戶自定義的區域劃分優化計算性能。
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技術鄰公告 ??? 11月前
一變三Ansys仿真計算加速神器--UltraLAB PCA介紹 
圖1如何更有效的利用超級圖形工作站的四顆Xeon的多核和完美的內存帶寬，發揮最高的計算效能，西安坤隆計算機公司專注高性能計算應用，為此開發的PCA（Parallel Computing Acclerator，并行計算加速器），工作站預裝PCA，大幅提升機器多核并行計算使用率，翻倍提升計算速度。
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UltraLAB ??? 3年前
汽車NVH及安全控制國家重點實驗室的計算利器---高速計算設備硬件配置推薦 
但對于較大和復雜的模型，通常建議使用8個或更多核心以獲得更好的并行計算性能。并行計算并不是線性的，即使增加了更多的核心，也不一定能夠線性提高計算速度。并行計算的效果受到許多因素的影響，包括模型的復雜性、數據依賴關系、內存帶寬、核心間通信等。§ 內存：選擇足夠的內存容量，以處理大型模型和復雜仿真分析所需的數據集。§ 存儲：選擇較快的硬盤或固態硬盤（SSD）以提高IO速度。
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UltraLAB ??? 2年前
橋梁工程結構動力學國家重點實驗室的計算利器---高速計算設備硬件配置推薦 
SAP2000計算特點SAP2000是一款廣泛用于結構分析和設計的專業軟件，其主要算法包括有限元分析、剛度矩陣求解、動力響應計算等。下面是對您提出的相關問題的回答：1) SAP2000的計算特點：SAP2000主要基于CPU進行計算，它支持單核和多核計算，并且能夠充分利用多核處理器進行并行計算。
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UltraLAB ??? 2年前
科研團隊計算利器—小型超級計算平臺配置選型2023 
這樣的服務器適合進行CAE仿真計算、量子化學計算、分子動力模擬，多任務同步計算、數據分析等任務，多核并行仿真計算。（2）GPU超算圖形服務器 （型號UltraLAB GT430/GX668）配置高性能的圖形處理器（GPU），適用于進行圖像處理、機器學習、深度學習等需要大規模并行計算的任務。這樣的工作站可提供快速的模型訓練和圖像處理能力。
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UltraLAB ??? 2年前
ANSA網格變形法對氣簾一鍵實現卷折疊 
此外，其計算量大，且耗費較長的計算時間。
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Wonderful仿真 ??? 1年前
精通 GPU 并行編程（CUDA）：硬件與軟件
課程描述（Description） 本課程采用實踐教學，指導學習者使用 CUDA 釋放現代 GPU 的強大并行計算能力。課程從 GPU 硬件基礎開始，梳理主流架構的演進（Fermi → Pascal → Volta → Ampere → Hopper），并通過代碼實驗逐步學習如何編寫、分析與優化高性能內核。
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仿真資料吧 ??? 25天前
Matlab在半導體行業應用計算特點與計算設備硬件配置推薦 
它可以幫助優化器在給定約束下找到最佳解 大部分半導體計算任務可以基于CPU進行計算，特別是對于半導體器件的建模、電路分析和優化等任務，單核計算足以滿足需求。然而，對于某些復雜的模型和算法，多核并行計算可以提高計算速度和效率。在使用Parallel Computing Toolbox的情況下，可以使用MATLAB的并行計算功能實現多核并行計算。
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UltraLAB ??? 2年前
LS-DYNA學習筆記—并行計算MPP版本MPI安裝方法 
<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； </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
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王毅 ??? 10月前
技術分享︱大型稀疏線性方程組求解技術——工業仿真的底層核心 
在分布式并行層面，需要解決以下幾個問題：一是在數據和任務分解方面，如何設計良好的負載均衡策略、稀疏矩陣的高效存儲格式以及計算通信重疊等優化策略；二是在負載均衡的前提下，如何設計以盡力避免節點間的通信；三是在內在串行特性導致并行化困難的算法方面，如何改進數據的分布方式以增加并行性。 在共享內存環境中，稀疏線性方程組求解算法的可擴展性問題也需要特別關注。
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神工坊（高性能仿真） ??? 9月前
如何在ansys ls-dyna進行64核或者更多核心的mmp計算？
ls-run中zuiduo 支持32核計算，如何進行更多核心的并行計算呢？在Mechanical APDL Product Launcher中選擇64核mmp計算有時會提示內存不足的錯誤，有時會直接出錯，請問該怎么做呢
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好厲害的張楚嵐 ??? 3年前
ANSA小知識(持續更新中) 
13.內置計算器哈哈，這算是個冷知識吧！在搜索框可以進行簡單的計算，能夠滿足日常計算要求了 14.內置快速截圖功能ANSA中需要截圖是不要再傻傻地用外部截圖軟件，ANSA內置的截圖功能非常強大，入口如下圖所示 可以選擇截圖的模式、保存圖片格式、背景等等。
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代金垚 ??? 3年前
金屬擠壓與鍛造裝備技術國家重點實驗室的計算利器---高速計算設備硬件配置推薦 
2) 計算方式：MSC.Marc可以進行基于CPU的單核計算和基于多核的并行計算，以加快求解速度。它支持MPI（Message Passing Interface）和OpenMP并行計算模式，可以在多個CPU核心上進行并行計算。3)顯卡要求：對顯卡圖形沒有特定要求，MSC.Marc主要使用CPU進行計算和求解。
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UltraLAB ??? 2年前
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