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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。

（二）UltraLAB PCA（并行計算加速器）介紹西安坤隆計算機公司開發出的PCA加速器，在機器配置比較多CPU核數（通常96核以上），虛擬出多臺機器（每臺配備根據軟件并行計算的最佳核數），然后再并行計算，相當于多臺物理機并行計算，充分利用軟件算法特點和機器硬件配置架構，把一臺機器變成多臺機器并行計算，大幅提升整機仿真計算速度。

使用A100和A10 GPU在由AWS軟件支持的Ansys Gateway上運行Ansys Fluent GPU求解器，在Fluent 2024 R1版本軟件上運行三種案例時實現了并行速度提升。總而言之，GPU加速計算的采用，尤其是在CFD仿真中的應用，不僅顯著提高了仿真效率，還在成本控制與環保責任方面實現了質的飛躍。

表1 模型描述2、并行測試方案介紹 本次并行測試基于國家超算無錫中心高性能仿真計算集群進行，計算隊列每個節點包含2路12核E5-2680V3處理器，主頻2.5GHz，每個節點128GB DDR4內存。 測試時分別使用了單核，24核（一個節點），48核，72核，96核及120核進行計算。

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。

例如： Ansys在2021年發布了GPU版本的Fluent求解器，且在Icepak、Structural Mechanics和HFSS中采用了GPU加速線性求解功能。 海克斯康的MSC Apex Generative Design借助NVIDIA的CUDA框架，實現了設計、網格化和分析功能的融合。

與此同時，并行編程模型同樣呈現多樣化的趨勢，包括用于GPU加速的CUDA、跨硬件的OpenCL、加速CPU和GPU的OpenACC、共享內存的OpenMP以及跨節點并行的MPI等編程語言。在工業仿真領域，多種數據結構并存，如結構網格和非結構網格等，都對異構計算提出了更高的要求。

我們可以發現“神工坊”高性能工業仿真平臺的并行效率也是優于其他仿真云平臺，且在每個核數下都保持著較高的并行效率。 結論綜上所述，“神工坊”高性能工業仿真平臺在進行Fluent穩態仿真分析時，無論是計算時間還是并行效率，均優于其他仿真云平臺。

虛擬并行加速系統多用戶共享管理系統 該超算平臺具有最強大的綜合計算能力：（1）豐富計算架構：單核極速計算、多核并行高效計算、多機集群分布式計算、GPU仿真計算加速、人工智能計算（2）強大的圖形生成：復雜3D機械設計、逆向工程，超大規模三維圖形實時生成（3）超強的圖像處理：三維建模、遙感圖像處理、三維圖像重建等（4）極速計算：科學計算

目前，Ansys軟件也支持使用Slurm來完成并行求解作業的任務提交和管理，本文介紹Ansys Fluent 2023R1版本并行求解作業提交到Slurm系統的相關操作。 一. Ansys RSM方式提交 1、首先在Linux集群管理節點啟動Ansys RSM Launcher服務。

本次仿真并行規模分別選取了16核、32核、64核、128核，受限另外兩個平臺無法進行跨節點并行，并行規模無法進一步擴大。但是我們在“神工坊”平臺進行了256核等更大規模的并行計算，結果顯示計算用時會進一步縮短。“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他幾家仿真云平臺的計算時間如下圖所示。其中，仿真云平臺2最高只能64核并行使用，故圖表中無仿真云平臺2并行規模為128核的結果。

主流求解器如 ANSYS Fluent, CFD++, OpenFOAM 都能利用GPU大幅加速求解過程，尤其是在LES等需要海量計算的模型上。CPU單核計算(不適用): 核心求解過程完全依賴并行計算。2. 結構強度與疲勞-涉及算法: 核心算法: 隱式有限元法。原因：結構靜力學分析、模態分析、疲勞壽命預測等都屬于隱式分析。

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。

2016 年：Fluent 打破了 170,000 個核心的超級計算記錄研究和開發高性能計算 (HPC) 以提高 Fluent 的并行可擴展性一直是——而且仍然是——一個重點關注領域。2016 年，Cray Inc.

以下是關于Adams/Car的一般計算特點和要求，具體要求可能會因軟件版本和使用環境而有所不同：1) 計算方式：Adams/Car通常使用基于CPU的多核計算，可以利用多個CPU核心進行并行計算。2) GPU加速：目前的版本中，Adams/Car并不支持GPU加速。3) 顯卡圖形要求：Adams/Car的主要計算是基于多體動力學仿真，對顯卡圖形并沒有特定的要求。

仿真結果迭代完成之后仿真云圖如下所示：仿真平臺對比我們進行Fluent旋轉機械穩態分析時,“神工坊”高性能工業仿真平臺與其他兩家仿真云平臺的硬件參數如下表所示：計算過程中三個平臺的一些輸出日志如下圖所示：本次仿真并行規模分別選取了16核、32核、64核、128核（受限于另外兩個平臺無法進行跨節點并行，并行規模無法進一步擴大），我們在SimForge

船舶水動力學應用： 在某水動力學軟件中，通過UNAP的接入（主要使用了求解壓力和壓力修正方程的 代數多重網格算法 和求解速度等方程 的預條件穩定雙共軛梯度法 ），獲得了在代數求解過程中的自動多級并行能力，在神威·太湖之光超級計算機上完成了千萬級網格對標算例計算， 并行規模達到萬核級別，相對百進程 并行效率不低于50% ，經測試與商業軟件FLUENT相當。

5) 加速計算配置：為了加速SAP2000的計算，您可以考慮以下配置：§ 多核處理器：選擇具有多個核心的CPU，以便充分利用多核并行計算能力。§ 大內存容量：選擇足夠的內存容量以滿足模型的要求，避免內存不足導致計算緩慢或失敗。§ 高速硬盤：選擇具有較快IO速度的硬盤，如固態硬盤（SSD），以加快數據讀寫速度。

有完善的GUI圖形化人機交互操作界面 具備絕大多數常用的RANS，LES以及混合湍流模型 良好的大規模并行計算可擴展能力，65000核并行計算32億網格量的算例依然具有很好的并行加速效果。 基于能源領域需求而開發的通用CFD軟件，長期在工業領域應用并具有豐富的工業驗證案例。

這里我們發現，這種并行方式啟動是一種真的并行啟動，不僅有主機節點進行計算還有所開另外線程的節點進行計算。