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
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
Abaqus & AMD，兼容和并行效率的那些事～ 
綜上所述，使用Abaqus進行有限元分析大有門道，特別是并行計算方面， 即使是相同的硬件資源，不同的并行模式和任務提交方式，所能發揮出的計算效率和并行效率也是有很大差別 。
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神工坊（高性能仿真） ??? 3年前
Abaqus并行效率二三事 
綜上所述，使用Abaqus進行有限元分析大有門道，特別是并行計算方面， 即使是相同的硬件資源，不同的并行模式和任務提交方式，所能發揮出的計算效率和并行效率也是有很大差別 。
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big膽！ ??? 3年前
一文讀懂Fluent并行計算，三大技術提升計算效率新境界！ 
對于高度并行化的任務，超線程可能會帶來更大的性能提升。 我們在Intel Xeon Platinum 8358機器上使用神工坊高性能仿真平臺對某一算例進行了擴展性測試，仍選擇物理核心的方式進行對比，以下為測試結果： 我們可以發現，開啟超線程能帶來一定程度的性能提升，但提升比例相對較低，因此，在實際計算中，是否啟用超線程需根據實際情況來權衡。
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神工坊（高性能仿真） ??? 2年前
“神工坊”高性能工業仿真平臺｜Abaqus隱式靜力學分析 
仿真云平臺2在使用到64核的時間比使用32核時的時間更長。 同時，我們在隱式求解分析時，對各個平臺的并行效率也進行了分析對比。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。
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神工坊（高性能仿真） ??? 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？ 
在某些變量的求解上，聚合型 AMG 方法憑借更快的求解速度和更低的計算復雜度脫穎而出；而在其他變量的求解中，經典型 AMG 方法則可能更勝一籌。值得注意的是，在本文算例中，經典型 AMG 在求解 p 方程時未能實現收斂。這一現象暗示著針對不同問題的 p 方程求解，可能需要進一步的參數調整、優化乃至方法改進。
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神工坊（高性能仿真） ??? 1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 
對于大型和復雜的模型，需要更多的內存來存儲模型數據和計算過程中的臨時變量。建議根據實際模型的大小選擇足夠的內存容量。5) 硬盤IO要求：LARSA 4D對硬盤IO的要求一般較低，但對于大型模型的讀寫操作可能會產生較大的數據量，因此較快的硬盤讀寫速度會提高模型加載和保存的效率。6) 計算瓶頸：在LARSA 4D中，計算瓶頸可能取決于模型的大小和復雜性，以及所執行的分析類型。
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UltraLAB ??? 2年前
【JY】CSS8、C3D8I、SC8R 和 S4R 單元的原理、計算成本與應用范圍 
計算時間：隨著模型規模增大，實體類單元的計算時間呈指數增長，而殼單元的計算時間增長較為線性，這使得殼單元在大規模模型中優勢更為明顯。 并行計算效率：殼單元由于計算任務相對獨立，并行計算效率更高，適合在高性能計算環境中使用；而實體類單元的計算任務關聯性較強，并行效率較低。
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建源之光 - 減隔震 ??? 9月前
來了解下“最佳并行規模”！ 
數據通信和同步在并行計算中，不同處理單元之間需要進行數據通信和同步動作，而過多的核心數所產生的通信時間也是相當可觀的，從而會影響到作業本身的計算效率和計算平臺的整體性能，但是通信密集型任務需要更多的核心，最終的計算效率反而會下降，這個也需要在作業的配置中考慮到。2.
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神工坊（高性能仿真） ??? 3月前
一篇文看懂“最佳并行規模” 
數據通信和同步在并行計算中，不同處理單元之間需要進行數據通信和同步動作，而過多的核心數所產生的通信時間也是相當可觀的，從而會影響到作業本身的計算效率和計算平臺的整體性能，但是通信密集型任務需要更多的核心，最終的計算效率反而會下降，這個也需要在作業的配置中考慮到。2.
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神工坊（高性能仿真） ??? 1月前
采用笛卡爾網格的積鼎Virtualflow，如何平衡CFD模擬的精度與效率？ 
</p><p>采用獨創的浸沒表面技術（IST），可實現導入CAD文件后，自動生成結構化網格，并且可根據分析需求對模型分塊及局部加密，在保證精度的前提下，避免前處理部分大量重復性工作；同時，結構化網格也提高了并行計算的效率。</p><p>Virtualflow的結構化網格設計，使得并行計算的效率得到了提升，在處理大規模、復雜的流體仿真任務時，能夠以更快的速度提供結果，大大縮短了工程周期。
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積鼎CFD流體仿真模擬 ??? 2年前
CAE/CFD云仿真免費試用│ LS-DYNA求解效率深度測評，六種規模，本地VS云端5種不同硬件配 
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。
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技術鄰公告 ??? 3年前
高性能計算：RoCE v2 vs. InfiniBand網絡該怎么選？ 
采用 RoCEv2 標準作為核心，通過對計算節點 RoCEv2、DCE/DCB 的支持，消除了程序移植帶來的復雜性和額外的工作量，降低了計算節點 TCP/IP 堆棧對主機 CPU 的消耗。 核心網絡通過PFC/RoCE等技術的支撐，使得高性能計算網絡具備更高的開放性，在沒有降低計算效率的前提下，降低了整個高性能集群平臺建設的成本。文章來源：架構師技術聯盟
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牛頓家的計算機 ??? 3年前
Simcenter STAR-CCM+ 并行計算性能 
從實現方法上講，采用基于C語言的GPU并行計算方法代替傳統的CPU串行計算方法。GPU并行計算方法相比于傳統的CPU串行方法有著一定倍數的加速比，可以提高效率縮短計算時間。將GPU并行計算方法和基于系統識別的ROM方法相結合，可以得到更可觀的加速效果。
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仿真客 ??? 3年前
【仿真平臺性能測試】Abaqus顯式求解分析 
背景 CAE是高性能計算的主要應用場景。本期選取CAE領域最常用的仿真軟件Abaqus，選擇基于Abaqus顯式求解的某型汽車碰撞的案例。我們來看下基于“神工坊”高性能仿真平臺”的Abaqus顯式求解計算，和其他仿真云平臺進行效率對比如何。
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神工坊（高性能仿真） ??? 3年前
一變三Ansys仿真計算加速神器--UltraLAB PCA介紹 
下面我們來介紹這個PCA(一)多核并行計算存在的問題隨著計算機硬件的不斷升級換代, 超級圖形工作站的CPU核數會越來越多，目前已經到112核，但是在CAE仿真計算、科學計算、計算化學等應用軟件，多核并行計算的核數基本都是有限多核的，不是機器核數足夠大，就能并行計算就更快，例如：HFSS理想并行計算CPU核數是28個、ABAQUS理想并行計算核數48個等。
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UltraLAB ??? 3年前
Moldex3D模流分析之高效多核與并行計算技術 
Moldex3D 在業界率先支持并行計算，以求大量增進分析計算效能，在更短時間內完成復雜、內含大量網格元素的模型分析數據。高效率的平行化計算核心可進行完整的充填、保壓、冷卻、翹曲、玻纖排向、反應射出…等計算。此外，Moldex3D 并行計算技術可同時支持多CPU和叢集式計算機計算。對于光學零件，纖維補強汽車零組件、連接器、齒輪..等等，對高精度和高速計算的需求永遠不能低估。
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Moldex3D 中國 ??? 5月前
科研團隊計算利器—小型超級計算平臺配置選型2023 
（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。
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UltraLAB ??? 2年前
Altair SimLab顯著提升電子產品跌落仿真效率 
（圖片來自 SimLab 官方教程）SimLab + OpenRadioss極大提升仿真效率而自 Altair 的 Radioss 開源為 OpenRadioss 以來，采用 SimLab 的優勢愈加凸顯，采用開源軟件計算沒有 License 的限制，可以用更多的核心數進行并行求解，計算效率倍增。具體提升情況如何呢？
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技術鄰公告 ??? 10月前
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