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微博有朋友問，如何配置GPU并行計(jì)算，我之前并沒有弄過，網(wǎng)上搜帖子，配置成功，特意把詳細(xì)細(xì)節(jié)記錄在下方便大家參考。僅為參考，每個人的電腦配置情況并不一樣，要解決問題請分析具體情況。

abaqus并行計(jì)算中CPU超限的解決辦法-Abaqus Error: The number of cpus (16) exceeds the number of cpus available(8）# 1.說明，CPU配置為i9-9900K，8核心16線程# 2.

課程描述（Description） 本課程采用實(shí)踐教學(xué)，指導(dǎo)學(xué)習(xí)者使用 CUDA 釋放現(xiàn)代 GPU 的強(qiáng)大并行計(jì)算能力。課程從 GPU 硬件基礎(chǔ)開始，梳理主流架構(gòu)的演進(jìn)（Fermi → Pascal → Volta → Ampere → Hopper），并通過代碼實(shí)驗(yàn)逐步學(xué)習(xí)如何編寫、分析與優(yōu)化高性能內(nèi)核。

GPU（圖形處理單元）最初是為圖形渲染任務(wù)設(shè)計(jì)的專用處理器，其核心功能是快速生成高質(zhì)量的圖像和視頻內(nèi)容。憑借數(shù)以萬計(jì)的計(jì)算核心，GPU能夠同時調(diào)用大量線程進(jìn)行運(yùn)算，展現(xiàn)出強(qiáng)大的并行處理能力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是NVIDIA Ampere、Hopper等現(xiàn)代架構(gòu)的推出，GPU的并行處理能力得到顯著提升，能夠輕松應(yīng)對超大規(guī)模計(jì)算挑戰(zhàn)。

EDEM GPU計(jì)算時，顆粒和接觸信息被存入顯存進(jìn)行計(jì)算，如果問題規(guī)模足夠大，顯存可能會不足，從而導(dǎo)致無法計(jì)算。此時就可以考慮多GPU并行策略，通過多張顯卡并行，來分擔(dān)計(jì)算任務(wù)，確保每張卡顯存容量足夠完成對應(yīng)分塊的計(jì)算。</p><p><br></p><p>但需要考慮多張顯卡采購的成本，是否優(yōu)于單張高顯存容量的顯卡 (如A100，單張80GB)。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，Ansys工程師們致力于優(yōu)化底層的并行算法，以提升其計(jì)算性能，使用戶體驗(yàn)飛一般的計(jì)算速度。 在Ansys Fluent中，盡管工程師已經(jīng)針對并行算法進(jìn)行了充分優(yōu)化，但在實(shí)際應(yīng)用中，還有其他方法可以進(jìn)一步提高計(jì)算性能。本文闡述了Fluent并行計(jì)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(shù)手段來提高計(jì)算效率。

CPU多核計(jì)算(用于大規(guī)模并行): 進(jìn)行星座分析或蒙特卡洛仿真時，每個CPU核心可以負(fù)責(zé)一條或多條軌道的計(jì)算，擴(kuò)展性非常好。GPU計(jì)算(潛力巨大): GPU是進(jìn)行大規(guī)模軌道并行計(jì)算的“神器”。成千上萬個GPU核心可以同時計(jì)算數(shù)萬條不同的軌道，效率遠(yuǎn)超CPU。STK等軟件的專用模塊正在利用GPU進(jìn)行此類計(jì)算。

軟件趨勢：ABAQUS+Digimat仍是科研主流組合，工業(yè)界常用Ansys Composite PrepPost。硬件趨勢：高核心CPU+大內(nèi)存+GPU混合計(jì)算，配合并行文件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)材料設(shè)計(jì)數(shù)字孿生化。工程仿真計(jì)算工作站/服務(wù)器硬件配置2025v1工程仿真計(jì)算工作站/服務(wù)器硬件配置-UltraLAB圖形工作站方案網(wǎng)站

從實(shí)現(xiàn)方法上講，采用基于C語言的GPU并行計(jì)算方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的CPU串行計(jì)算方法。GPU并行計(jì)算方法相比于傳統(tǒng)的CPU串行方法有著一定倍數(shù)的加速比，可以提高效率縮短計(jì)算時間。將GPU并行計(jì)算方法和基于系統(tǒng)識別的ROM方法相結(jié)合，可以得到更可觀的加速效果。

，支持原生的GPU并行加速計(jì)算。

隨著計(jì)算流體力學(xué)（CFD）仿真的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增長，高性能計(jì)算（HPC）對于航空航天、汽車等眾多行業(yè)的重要性也日益凸顯。過去，HPC依靠強(qiáng)大的中央處理單元（CPU）來求解復(fù)雜的CFD分析任務(wù)。然而，當(dāng)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。

GPU計(jì)算(新興力量): GPU加速在隱式分析中正在發(fā)展，尤其是在直接求解器和迭代求解器上，但成熟度和普適性尚不如顯式分析。- 顯式分析: GPU計(jì)算(絕對優(yōu)勢): GPU的并行架構(gòu)與顯式算法完美匹配。LS-DYNA, Abaqqus/Explicit, Pam-Crash 等求解器在GPU上可獲得數(shù)十倍的加速。

這樣的服務(wù)器適合進(jìn)行CAE仿真計(jì)算、量子化學(xué)計(jì)算、分子動力模擬，多任務(wù)同步計(jì)算、數(shù)據(jù)分析等任務(wù)，多核并行仿真計(jì)算。（2）GPU超算圖形服務(wù)器 （型號UltraLAB GT430/GX668）配置高性能的圖形處理器（GPU），適用于進(jìn)行圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等需要大規(guī)模并行計(jì)算的任務(wù)。這樣的工作站可提供快速的模型訓(xùn)練和圖像處理能力。

大部分任務(wù)可以基于CPU進(jìn)行計(jì)算，一些復(fù)雜任務(wù)可以利用多核并行計(jì)算提高計(jì)算效率，而GPU加速需要通過編寫GPU代碼實(shí)現(xiàn)推薦1.1 MatLAB高頻科學(xué)計(jì)算工作站硬件配置推薦上述配置方案，是目前主流應(yīng)用推薦配置，代表最新硬件架構(gòu)，我們可以根據(jù)你的具體要求給出更精準(zhǔn)的配置方案。歡迎交流，探討。

擴(kuò)展性強(qiáng)： 充足的PCIe插槽和盤位為后續(xù)根據(jù)特定需求升級（如增加GPU、存儲）提供了極大便利。 專業(yè)可靠： 供應(yīng)商提供的三年質(zhì)保和ISO認(rèn)證，以及服務(wù)器本身的冗余電源、ECC內(nèi)存等設(shè)計(jì)，保證了企業(yè)級應(yīng)用的穩(wěn)定性和可靠性。 適用場景: CAE/仿真計(jì)算： 如Fluent, Abaqus, ANSYS等，能極大縮短求解時間。

圖靈超算工作站UltraLAB GA660M是2022年12月上市的一款配置雙AMD 第4代霄龍EPYC 9004處理器、24通道DDR5 4800內(nèi)存、最高4塊A100/RTX4090系列GPU超算卡、內(nèi)置海量并行存儲于一體、基于辦公靜音環(huán)境環(huán)境，這是目前為止CPU核數(shù)最多的（高達(dá)192核）、多核并行算力強(qiáng)大的圖形工作站技術(shù)特點(diǎn)： 支持2顆最新AMD 第4代EPYC(霄龍

由于GPU的選擇將從根本上決定CFD分析過程的體驗(yàn)，如何更有效結(jié)合CFD模型特點(diǎn)和GPU硬件加速，進(jìn)而充分釋放并行計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)極致加速成為非常重要的研究課題。對于真領(lǐng)域的工程師而言，通過在北鯤云超算平臺云計(jì)算SaaS服務(wù)，在北鯤云超算平臺可以自行選擇所需的計(jì)算資源。

綜上所述，使用Abaqus進(jìn)行有限元分析大有門道，特別是并行計(jì)算方面， 即使是相同的硬件資源，不同的并行模式和任務(wù)提交方式，所能發(fā)揮出的計(jì)算效率和并行效率也是有很大差別 。