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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。

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

科學計算、數值模擬、數學規劃 Matlab、Mathematica、Octave、Gurobi… 結構、流體、熱分析、多物理場耦合 Ansys、Abaqus、Nastran、LS-Dyna、Fluent、STAR CCM+、COMSOL Multiphysics...

一直以來，AMD與Ansys攜手合作帶來了出色的性能和可擴展性，幫助用戶輕松應對各種CAE和EDA的工作負載： 全棧技術協同 異構計算融合：Ansys Fluent與Mechanical系列將展示對AMD Instinct加速器的原生支持，實現億級網格仿真躍升； 深度優化：EPYC針對Ansys Mechanical緩存敏感型負載的優化將亮相，Ansys

計算流體動力學 (CFD) 應用需要大量內存帶寬，Cadence? Fidelity CFD 軟件也不例外。從 Fidelity Fine Turbo 到 Fidelity CharLES，處理器的內存帶寬越大，模擬運行的速度就越快。AMD 憑借第四代 AMD EPYC CPU再次脫穎而出 ，該 CPU 具有一流的 12 通道 DDR5-4800。

Ansys與AMD開展合作，可幫助加快一些應用的仿真速度，使我們雙方客戶能夠運行復雜的結構仿真，為汽車、飛機和一系列其他產品開發質量更高、效率更高的設計，同時滿足其交付期限。”

而x86架構的CPU又受限PCIe頻寬的影響，GPU與CPU之間溝通效率很低，無法滿足巨量數據傳輸處理效率需求，此前英偉達為了解決這個問題，研發了高速通道技術NVLink，但合作伙伴只有較冷門的IBM Power，而市場占有率較大的英特爾和AMD都有自身的加速器，自然也不會加入英偉達的支援陣列。

使用這種冷卻方法最多可以節省 110 億瓦時，可以在 AI 和 HPC 推理工作中實現 20 倍的效率提升。今年 5 月份，英偉達曾開源了 Linux GPU 內核模塊代碼，未來是否還會有更多開源計劃，暫未可知。

CFD是工業仿真領域重要分支之一，也是高性能計算的主要應用場景之一。本期選取了CFD領域典型的場景，基于滑移網格方法的旋轉機械流場分析，滑移網格方式進行旋轉機械計算可以獲得定轉子之間的時間精確解，精度相比穩態計算更高，計算要求也更苛刻，軟件也是采用CFD領域最常用的仿真軟件Fluent。我們來看下基于“神工坊”高性能工業仿真平臺的CFD瞬態計算，和其他仿真云平臺進行效率對比如何。

▲圖5.Lidar和XILINX 高階自動輔助駕駛領域，賽靈思汽車（XA）平臺在為自動駕駛模塊提供動力方面發揮著關鍵作用，以實現高速數據聚合、預處理及分配（DAPD）并計算加速。自適應XA SoC平臺不僅可優化處理越來越多的復雜安全關鍵型應用，而且還可滿足傳感器和域控制器之間的計算時延、性能、電源效率和功能安全性需求。

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，尤其適合中等規模或作為大型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。

網格自適應技術可以高效加密局部網格 我們都知道，Fluent網格的要求通常要滿足兩個條件，一是效率、二是準確。如果所有位置的網格都非常密，那么計算效率一定很低；相反，如果所有位置的網格都很稀疏，那么求解的準確性就會收到影響。 所以，最為優質的網格就是：該密的位置密，該稀疏的位置稀疏。 那么哪些位置需要密的網格呢？

2004年，英偉達創始人黃仁勛發現GPU在并行計算上的效率遠超CPU。于是，英偉達開始研發CUDA編程工具，為GPU成為通用處理器打下了堅實的基礎。2012年，在多倫多大學的Geoffrey Hinton提交了名為AlexNet的深度卷積神經網絡算法，在ImageNet計算機視覺挑戰賽上獲得第一，該算法即采用了英偉達GTX 580 GPU進行訓練。

從上表中可以明顯地觀察到，網絡加強型實例雖然在低核數下的表現并不起眼，但隨著核數的增加，性能提升幅度相當大，在128核的環境下相比本地資源的性能提升將近一倍，線性表現堪稱完美。在之前的Fluent實證中，我們也驗證了這一點。用戶的原有使用習慣需不需要改變呢？

Intel的優勢在于各種指令集對Standard求解器的加持以及軟件的完美兼容，AMD這方面確實不行，低版本Abaqus在AMD上會遇到不兼容問題，經我測試，Abaqus2016.HF28至今仍無法在AMD上執行Standard與CFD的Co-Simulation，補丁到28基本上是最后一次維護，這就意味著官方徹底不再處理這個缺陷了，所以如果你用的Abaqus版本比較低（以2018為界限），尤其是經常會用

1月6日，在2023年美國消費電子展（CES）上，AMD帶來了一款重量級產品Instinct MI300，這是AMD首款數據中心/HPC級的APU，AMD董事長兼CEO蘇姿豐稱其是“AMD迄今為止最大、最復雜的芯片”，共集成1460億個晶體管，還采用了當下最火的Chiplet（小芯片）技術，在4塊6納米芯片上，堆疊了9塊5納米的計算芯片，以及8顆共128GB的HBM3顯存芯片。

然而，隨著摩爾定律的發展接近瓶頸，使用一個通用架構解決所有問題已經不再現實，因為CPU性能的發展速度已經跟不上應用的需求，因此異構計算的思路得到了越來越多的重視，即為了重要的應用專門設計相關的計算加速模塊，從而加速計算性能，同時也改善效率。