雙核心CPU計算LSDYNA仿真，有一個CPU頻率很低，導致計算速度很慢？
實驗室配了一臺雙intel XRON 6430 CPU的電腦，系統是Windows Server 2022 Standard。跑LSDYNA仿真時（用的ANSYSY2022R1自帶的LS-RUN），計算了幾個小時后，其中一個CPU頻率會降很多，導致仿真整體計算速度大幅下降。有大佬碰到過這種問題嘛？或者有了解的大佬給點建議。萬分感謝?。?！
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FENG-F ??? 2年前
ABAQUS顯式動力學仿真時CPU占用率和速度提不起來？
之前仿真的時候還是好的，CPU利用率可以提高到100%，速度也挺快；后來在一次仿真中突然最高只能到55%利用率，速度也只有1.6GHz左右，這是怎么回事
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楓林_5897 ??? 1年前
AMD EPYC 128核心256線程 CPU計算服務器/GPU服務器仿真計算、HPC計算、大數據分析、 
軟件加速：可部署集群管理調度系統，支持橫向擴展；統一管理多節點，CPU 平均使用 率、內存平均使用率；監控集群作業運行狀態，顯示等待作業數、運行作業數、核時、 在線用戶數，集群 CPU 總數等信息；資源監控：提供 CPU 平均利用率，內存平均利用 率，磁盤 IO 速率等信息 11. 操作系統：windows / linux 12.
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高性能工作站服務器 ??? 6月前
基于FLUTNT的CPU風扇散熱仿真分析，視頻免費無聲音，操作細致，提供附件（需購買）練習。 
基于FLUTNT的CPU風扇散熱仿真分析，包括后面的后處理，并生成動畫視頻免費無聲音，操作細致，提供附件（需購買）練習。
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兵荒馬亂 ??? 7年前
FCBGA封裝的 CPU 芯片散熱性能影響因素研究 
表2 TIM1導熱系數的仿真條件 通過一系列的仿真計算，得到 CPU 最大結溫的變化曲線圖，如圖5所示。
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熱管理博覽會 ??? 3年前
結構力學分析（靜力、動力、疲勞）、多體系統仿真、鑄造/成型過程模擬算法分析，及工作站硬件配置推薦 
計算平臺:- CPU多核計算 (傳統基石): 傳統上，這類耦合仿真嚴重依賴強大的多核CPU和大容量內存。CPU負責整個仿真流程的調度、FEM部分的計算以及CFD中GPU無法覆蓋的部分。- GPU計算 (關鍵加速器): GPU在此領域的作用至關重要，主要體現在加速CFD部分的流體計算。
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UltraLAB ??? 6月前
新思科技EDA+IP+HAV全棧解決方案，全面助力Arm發布首款自研AGI CPU
Mohamed Awad云與 AI 事業部執行副總裁Arm Arm 與新思科技展開了緊密合作，對基于 Arm? Neoverse? CSS V3 架構打造的 AGI CPU 在功耗、性能和效率方面進行了優化。用于 Arm AGI CPU 設計與驗證的新思科技解決方案包括：1.
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Ansys中國 ??? 1月前
5G關鍵仿真技術及PCB EMC仿真 
CPU擅長復雜邏輯運算，而GPU往往擁有上百個流處理器核心，其設計目標是以大量線程實現面向大吞吐量的數據并行計算，其單精度浮點計算能力可達同期CPU的10倍以上，適合處理大規模數據并行計算。因此，采用CPU+GPU的異構并行架構，利用多核CPU并行執行復雜的邏輯計算，利用GPU處理數據并行任務，兩者協同工作，發揮計算機并行處理能力。
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安世亞太 ??? 3年前
GPU引領CAE仿真算力革命 
該版本采用純原生GPU方案，摒棄了傳統的異構加速方案，所有內存分配和計算均在GPU上進行，避免了CPU和GPU之間數據交換造成的性能損失，從而充分發揮GPU的計算能力，加速仿真求解，顯著提升軟件性能，降低硬件成本與功耗。此外，該原生GPU求解器采用雙精度計算，確保與傳統CPU求解器相同的計算精度，為用戶帶來高效且可靠的仿真體驗。
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仿真APP ??? 1年前
成功案例丨仿真+AI技術為快消包裝行業賦能提速：基于 AI 的輕量化設計節省數十億美元 
計算耗時：使用 64 個高性能 CPU，需 7 小時完成求解 PhysicsAI 模型：基于 47 組仿真結果訓練而成 訓練時間：使用傳統 CPU，耗時 9 小時 瓶體頂部載荷擠壓應力與變形評估 仿真工具：采用 Abaqus 運行的動態顯式模型 計算耗時：使用 64 個高性能 CPU，需 35 分鐘完成求解 PhysicsAI
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技術鄰公告 ??? 4月前
設計仿真 | VTD傳感器仿真與RDMA技術的應用 
可有效降低CPU負載，尤其是在多傳感器仿真使用環境中可有效提升仿真性能，最大限度發揮CPU自身性能。內核BypassIO數據流程可繞過內核，在用戶層完成數據準備后即可直接通知硬件進行數據的收發，避免系統調用和上下文切換所帶來的時間和資源開銷。
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?？怂箍翟O計與仿真 ??? 2年前
設計仿真 | Cradle CFD助力新能源汽車電驅動設備噴油冷卻散熱仿真 
圖2 電驅動系統 在對電驅動設備的噴油冷卻進行模擬仿真的過程中，數值模擬技術對計算機的“算力”有較高要求，數值計算要求CPU并行線程多，內存存儲大。
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海克斯康設計與仿真 ??? 3年前
凌炫LE5039單路 XE5049雙路 EPYC 9754/9654/9554/9354工作站塔式服務器主機 仿真計算、HPC計算、有限元分析、CFD、ANSYS、CAE。 
#深度學習 #服務器 #計算 #仿真計算服務器 #高校計算服務器 #CAE仿真 #CFD仿真計算 #工作站 #建模渲染
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高性能工作站服務器 ??? 6月前
Cradle CFD助力新能源汽車電驅動設備噴油冷卻散熱仿真 
數值模擬仿真技術將計算機虛擬計算代替實物實驗，不僅節約了實驗室占用，加工物料等成本，還能大大減少參數采集周期，具有成本低、周期快的特點。 圖2 電驅動系統 在對電驅動設備的噴油冷卻進行模擬仿真的過程中，數值模擬技術對計算機的“算力”有較高要求，數值計算要求CPU并行線程多，內存存儲大。
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Cruise ??? 2年前
航空航天領域的飛行器氣動設計、結構強度與疲勞、燃燒與傳熱、電磁散射（隱身）、軌道動力學 算法特點，及圖形工作站硬件配置推薦 
大規模分析可高度并行: 當進行星座設計、軌道碎片分析、不確定性量化（蒙特卡洛仿真）時，需要計算成千上萬條獨立的軌道，這些軌道之間沒有依賴關系，可以完美并行。-計算平臺: CPU單核計算(影響單次仿真速度): 對于單個航天器的精密軌道確定，CPU的主頻是影響計算速度的關鍵因素。
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UltraLAB ??? 6月前
CFD仿真 | 使用NVIDIA GPU加速仿真：本地部署和云解決方案 
隨著計算流體力學（CFD）仿真的規模和復雜性不斷增長，高性能計算（HPC）對于航空航天、汽車等眾多行業的重要性也日益凸顯。過去，HPC依靠強大的中央處理單元（CPU）來求解復雜的CFD分析任務。然而，當GPU憑借卓越的并行處理功能而大受歡迎時，其也正在重新定義工程師開展仿真的方式。
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Ansys中國 ??? 8月前
高速鐵路軌道技術國家重點實驗室的計算利器---高速計算設備硬件配置探討 
RailSys計算特點RailSys是一個用于鐵路系統仿真和分析的軟件，其主要算法和計算特點如下：§ 算法：RailSys包含多種算法用于鐵路系統的建模、仿真和分析，包括列車動力學模型、軌道和車輛模型、信號系統模型等。具體的算法取決于所進行的仿真和分析任務。§ 計算方式：RailSys通?？梢岳枚嗪?em>CPU進行并行計算，從而提高計算效率。
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UltraLAB ??? 2年前
成功案例丨仿真+AI技術為快消包裝行業賦能提速：基于 AI 的輕量化設計節省數十億美元 
CPU，需 7 小時完成求解</li><li>PhysicsAI 模型：基于 47 組仿真結果訓練而成</li><li>訓練時間：使用傳統 CPU，耗時 9 小時</li></ul><p><br></p><ol><li><strong>瓶體頂部載荷擠壓應力與變形評估</strong></li></ol><p><br></p><ul><li>仿真工具：采用 Abaqus 運行的動態顯式模型</li>
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ALTAIR ??? 5月前
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
Simdroid仿真軟件特點和優勢 
這種仿真能力十分強大，可以有效地減少應用程序的開發和測試時間，同時也可以避免因應用程序與某些手機型號不兼容而帶來的不必要麻煩。 Simdroid軟件的性能表現非常出色。無論是在CPU、內存還是I/O等方面，Simdroid的表現都相當優秀。其中，Simdroid對于單核CPU的支持非常好，不僅可以充分利用多核處理器的優勢，而且在單核CPU下的運行效率也非常高。
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仿真驅動設計 ??? 3年前
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