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保修政策：三年免費(fèi)質(zhì)保 主要優(yōu)勢： 極致多核性能： 128核256線程是其最大賣點(diǎn)，在多任務(wù)并行計(jì)算領(lǐng)域優(yōu)勢巨大。 平臺先進(jìn)： 基于最新的AMD EPYC 4th平臺和DDR5內(nèi)存，技術(shù)領(lǐng)先，未來幾年都不會過時。

我們發(fā)現(xiàn)，8線程下的計(jì)算耗時優(yōu)于16線程，這可能是因?yàn)?6線程CPU多核心之間通信時間增加導(dǎo)致整體效率下降。綜合以上來看，最佳計(jì)算線程數(shù)應(yīng)在12左右。CPU線程數(shù)并非越多越好，它存在最優(yōu)線程數(shù)，相關(guān)文獻(xiàn)已對此進(jìn)行研究[2]。

1 前言Simpack是作為一款大型多體動力學(xué)分析軟件，尤其在車輛方面應(yīng)用廣泛。在實(shí)際運(yùn)用中，往往需要對模型進(jìn)行參數(shù)化研究或者優(yōu)化設(shè)計(jì)，采用手動迭代的計(jì)算方法費(fèi)時費(fèi)力效率低下。結(jié)合諸如Isight等優(yōu)化平臺，建立自動的優(yōu)化分析流程，可以大大提高優(yōu)化計(jì)算的效率，縮短產(chǎn)品的設(shè)計(jì)周期。

近似模型算法庫（Approximation）對于計(jì)算代價高昂的CAE分析，Isight用多種近似原理構(gòu)造替代模型，減少優(yōu)化中調(diào)用大規(guī)模CAE分析計(jì)算的次數(shù)，提高優(yōu)化效率。近似模型還用于剔除輸入?yún)?shù)平緩變化而輸出參數(shù)卻劇烈振蕩的仿真噪音。

如果一臺計(jì)算機(jī)使用多個CPU進(jìn)行計(jì)算，系統(tǒng)并不總是需要使用所有的CUPs。下面的圖片顯示了一個多CPU/線程工作方式的例子。 有些計(jì)算只由一個CPU/線程（母線程）執(zhí)行。 在這段時間里，CPU的利用率很低。有些部分需要多個CPU/線程（平行區(qū)域）。 在這段時間里，CPU的利用率很高。

本文以Isight環(huán)境介紹整車多學(xué)科優(yōu)化及輕量化優(yōu)化。針對剛度、NVH等線性工況，首先進(jìn)行靈敏度分析進(jìn)行變量篩選。針對碰撞等分線性工況，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)篩選出設(shè)計(jì)變量。然后分別針對不同的工況進(jìn)行DOE分析采樣，用于構(gòu)建元模型，包括質(zhì)量元模型。然后在基于元模型進(jìn)行組合優(yōu)化，首先應(yīng)用全局優(yōu)化算法定位目標(biāo)極值在設(shè)計(jì)空間中所處的區(qū)域，在應(yīng)用梯度優(yōu)化算法對該區(qū)域進(jìn)行精確尋優(yōu)，最終獲得最優(yōu)設(shè)計(jì)解。

2.有效利用CPU資源分布式計(jì)算允許我們使用消息傳遞接口MPI將大型FDTD仿真作業(yè)拆分到不同的處理器或核心上。 將仿真分割成多個可以并行運(yùn)行的空間單元，并在每個時間步傳遞場。 支持兩種不同的并發(fā)機(jī)制： - 啟動多個可執(zhí)行文件。 - 可執(zhí)行文件，生成多個線程。

另一方面，EBF網(wǎng)絡(luò)需要更多的迭代來學(xué)習(xí)單個輸入權(quán)重，并且通常比RBF更準(zhǔn)確。RBF近似的初始化需要至少評估2n+1個設(shè)計(jì)點(diǎn)，其中n是輸入的數(shù)量。可以多次執(zhí)行被近似的組件以收集所需的數(shù)據(jù)。或者，數(shù)據(jù)文件可以作為初始化源。 本節(jié)詳細(xì)介紹了Isight中使用的徑向基函數(shù)和橢圓基函數(shù)模型近似值。

核心數(shù)、線程數(shù)的區(qū)別對于CAE來講，分析速度主要與CPU的內(nèi)核數(shù)目有關(guān)，而在打開超線程的狀態(tài)下，如32核心的計(jì)算機(jī)，會有64條線程數(shù)。此時分析參數(shù)會顯示最高可用64數(shù)目進(jìn)行計(jì)算。這種狀態(tài)下，我建議就用32核心進(jìn)行計(jì)算。只用核心數(shù)計(jì)算90%是最具效率的，在某些情況下，可能48線程速度會略快，但這和CPU、內(nèi)存有關(guān)，沒有普遍性。

圖3 底座各工況應(yīng)力圖 從上述強(qiáng)度分析結(jié)果看，底座在工況1、2、3的最大應(yīng)力分別為251 MPa、245 MPa、216.4 MPa.2 液壓支架底座優(yōu)化分析對底座進(jìn)行優(yōu)化，主要優(yōu)化參數(shù)見表3.2.1 參數(shù)靈敏度分析液壓支架底座優(yōu)化的參數(shù)較多，在進(jìn)行優(yōu)化時工作量較大，耗費(fèi)的計(jì)算資源較多。為了減少優(yōu)化的工作量，對上述參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析。

圖6配置MATLAB啟動執(zhí)行程序位置5.Optimaztion模塊優(yōu)化設(shè)置圖7 優(yōu)化模塊設(shè)置圖8為優(yōu)化迭代過程圖，其最優(yōu)值為5.1302，而理論值通過公式可計(jì)算出為5.1302，這說明通過優(yōu)化算法獲得的解和理論解是一樣的。圖8優(yōu)化流程3.制作模板文件導(dǎo)入變量在第2節(jié)中，變量是手動建立的，這對設(shè)置多個變量不太友好，在Isight中能否批量產(chǎn)生變量呢？

選擇參與計(jì)算的CPU數(shù)目 還沒有搞懂這兩個框框有啥區(qū)別，為啥設(shè)置兩個框，貌似，選擇了一個，另外一個就自動變化了；有了解的，留言，感謝??！！ 左邊的是NCPU旁邊的數(shù)字，是真正起作用的數(shù)字，可以手動更改，設(shè)置后的大小就是MPP版本啟動的進(jìn)程數(shù)（每個進(jìn)程啟用一個CPU線程）；SMP版本就是參與計(jì)算的CPU數(shù)目；4.

處理器： 1顆EPYC 4th處理器9654 96核心192線程，2.4GHz~3.7GHz； 極高吞吐量: 在ANSYS、Abaqus、Fluent等軟件的求解計(jì)算中，可以同時處理海量任務(wù)，極大縮短求解時間。強(qiáng)大多任務(wù)能力: 可以同時運(yùn)行多個仿真任務(wù)、前后處理而不卡頓。3. 芯片組： system on chip4.

3.多線程求解器適用于處理中型到大型模型充分利用CPU所有核心充分利用內(nèi)存來提高分析速度 不提供任何不穩(wěn)定警告信息針對以上求解器的區(qū)別，建議用戶：使用標(biāo)準(zhǔn)求解器來檢查模型是否穩(wěn)定模態(tài)分析使用特征值向量可以幫助尋找不穩(wěn)定信息當(dāng)模型十分完善和穩(wěn)定時，切換到多線程求解器來提高分析速度如果模型非常巨大或者使用多線程求解器時出現(xiàn)內(nèi)存不足時，使用高級求解器

數(shù)據(jù)在CAE和CAD之間來回傳輸往往造成時間效率低 下，在人們要做多項(xiàng)工作情況下，在需要新的設(shè)計(jì)迭代 時不能立即停下手頭的工作。這有點(diǎn)像CPU時間與墻上 時鐘時間的對比。福特采用AFC并在Isight幫助下創(chuàng)建自動化DOE流程， 能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健性錐形接頭設(shè)計(jì)。這款設(shè)計(jì)展現(xiàn)出較好的接 觸面，在負(fù)載移除后仍能保持夾力，而且符合指定的制 造公差。

下面用DOE抽樣與梯度優(yōu)化混合策略為例簡述這一優(yōu)化方法輸入文件及模型放在同一目錄下：Isight優(yōu)化模型如下：求min z=20+x.^2+y.^2-10*(cos(0.4*pi*x)+cos(0.4*pi*y))其中：-5≤x≤5；-5≤y≤5這是一個多峰多谷問題，理論最優(yōu)解為：x=0，y=0，z=0.

對于大型和復(fù)雜的模型，計(jì)算瓶頸可能出現(xiàn)在計(jì)算時間、內(nèi)存容量或硬盤IO上。7) 配置加速計(jì)算：為了加速LARSA 4D的計(jì)算過程，以下是一些建議配置：§ 使用多核處理器和多線程技術(shù)來利用多核并行計(jì)算。§ 選擇適量的內(nèi)存容量，以滿足模型大小和復(fù)雜性的需求。§ 使用較快的硬盤，如固態(tài)硬盤 (SSD)，來提高數(shù)據(jù)讀寫速度。

如今，大多數(shù)CPU都支持超線程，雖然超線程對于某些傾向于交互式且持續(xù)時間較短的應(yīng)用程序很有用，但在考慮MSC Nastran計(jì)算時，經(jīng)驗(yàn)表明，禁用超線程會有助于提高性能。您將知道系統(tǒng)上是否啟用了超線程，因?yàn)檫壿婥PU的數(shù)量將使整個CPU插槽的內(nèi)核數(shù)量增加一倍；超線程使CPU看起來擁有比實(shí)際更多的內(nèi)核。

用于常規(guī)提交計(jì)算：使用這些接口軟件可以直接在本地提交計(jì)算。 2。用于多學(xué)科優(yōu)化分析計(jì)算：使用這些軟件接口可以直接在本地機(jī)上使用多學(xué)科優(yōu)化軟件進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化仿真配置，就像調(diào)用本地求解器一樣。 以上軟件接口解決了優(yōu)化軟件無法調(diào)用HPC求解器進(jìn)行聯(lián)合仿真的問題，將多學(xué)科優(yōu)化手段與HPC硬件進(jìn)行完美結(jié)合，更好地發(fā)揮多學(xué)科優(yōu)化的作用。