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問答 如何在ansys ls-dyna進行64或者更核心的mmp計算

ls-run中zuiduo 支持32計算如何進行更核心的并行計算呢?在Mechanical APDL Product Launcher中選擇64mmp計算有時會提示內存不足的錯誤,有時會直接出錯,請問該怎么做呢

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好厲害的張楚嵐 ??? 3年前
帖子 dyna如何實現mpp并行計算
dyna如何實現并行計算?ansys19安裝完mpi之后,運行mpp出現錯誤:ANSYSLI exited or could not read server port ANSYSLI_DEMO_PORT有沒有大神知道如何解決,十分感謝!
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奇奇77 ??? 4年前
dyna如何實現mpp并行計算?
帖子 CAE/CFD云仿真免費試用│ LS-DYNA求解效率深度測評,六種規模,本地VS云端5種不同硬件配
SMP版本是個CPU之間共享相同的內存總線等資源,一般只能在單機上運行,受單機CPU性能及CPU核數限制。MPP版本是每個CPU有獨享的內存總線等資源,CPU之間通過網絡通信交換信息,可以在計算機集群上進行計算,大幅提升計算速度。單機計算背后的詳細原理和意義在《 EDA云實證Vol.7:揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事》里解釋得非常清楚。
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技術鄰公告 ??? 3年前
CAE/CFD云仿真免費試用│ LS-DYNA求解效率深度測評,六種規模,本地VS云端5種不同硬件配
問答 如何解決Ls-dyna進行MPP并行計算計算資源分配不均的問題?

在雙路8268 共48核心96線程,使用MSMPI dyna R11提交兩個計算任務時(一個32,一個24),出現只能用一半的CPU的問題,新的計算任務會提交到已經正在滿負荷運行的CPU上,而空的CPU不會參與計算 ,導致計算效率極低(有時正常,有時不正常)。

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暗香浮動月黃昏 ??? 3年前
帖子 LS-DYNA MPP并行計算性能優化【6月20直播】
內容涵蓋如何為系統選擇最合適的 LS-DYNA 可執行文件,如何識別并解決并行計算中的效率瓶頸,包括通過用戶自定義的區域劃分優化計算性能。
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技術鄰公告 ??? 11月前
LS-DYNA MPP并行計算性能優化【6月20直播】
帖子 LS-DYNA學習筆記—并行計算MPP版本MPI安裝方法
<p class="ql-align-center"><br></p><p> 從LS-DYNA的近幾個版本的發展趨勢看,MPP版本逐漸會成為主力,SMP版本大概率會淘汰掉(或者被HYB取代掉),那么如何使用MPP版本就是大家必須面對的一個課題;&nbsp; &nbsp; </p><p> 在上一篇中提及了,MPI目前有3大類,分別是:intel、MicroSoft、IBM,都是能夠滿足MPP并行運算的需求
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王毅 ??? 10月前
LS-DYNA學習筆記—并行計算MPP版本MPI安裝方法
問答 lsdyna采用MPP并行計算顯示segmentation violation,怎么解決?

lsdyna采用MPP并行計算顯示segmentation violation,是哪里有問題啊?怎么解決呢?我算第一個K文件也是用MPP,是正常運行結束的。第二次運行K文件做完全啟動,就會顯示segmentation violation,是因為啟動文件的問題嗎?還是什么問題呢?

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momo_9789 ??? 2年前
問答 ls-dyna小型啟動mpp運算總是出現內存分配錯誤?

前一次運算采用mpp40計算,小型啟動時仍然用40,但是總是不斷生成disk文件然后報錯,報錯信息為forrtl:severe(174):SIGSEGV,segmentation fault occurred;

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尼斯湖咸魚?? ??? 1年前
帖子 一變三Ansys仿真計算加速神器--UltraLAB PCA介紹
圖1如何更有效的利用超級圖形工作站的四顆Xeon的和完美的內存帶寬,發揮最高的計算效能,西安坤隆計算機公司專注高性能計算應用,為此開發的PCA(Parallel Computing Acclerator,并行計算加速器),工作站預裝PCA,大幅提升機器并行計算使用率,翻倍提升計算速度。
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UltraLAB ??? 3年前
一變三Ansys仿真計算加速神器--UltraLAB PCA介紹
帖子 LS-DYNA學習筆記—LS-RUN提交算例CPU計算設置方法
K/DYN計算文件選擇2. 選擇使用計算的LS-DYNA版本: SMP / MPP如果定義的MPP SMP設置項沒有問題,選擇完畢后,Solver會自動變更選擇完畢后,確認Solver處的LS-DYNA的位置及版本無誤,如果有問題,建議手動更改配置文件:在setting中,設置LS-DYNA的類型和版本,可以設置個;設置完畢后,計算時,可以選擇不同的LS-DYAN類型或者版本,如下:3.
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王毅 ??? 10月前
LS-DYNA學習筆記—LS-RUN提交算例多CPU計算設置方法
問答 求問dyna完全啟動

使用mpp系統服務器dyna進行完全啟動計算,可以進行運算無報錯。但是運算結果顯示為模型最初始的狀態,未能按照要求在指定的時間進行啟動,請問哪里出錯了?

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加加輪 ??? 4年前
帖子 CAE云實證Vol.11:這樣跑COMSOL,是不是就可以發Nature了
而即便是比拼單機性能,由于云上機型更新速度快,相比課題組本地老舊的工作站單機性能也提升了超過三分之一。關于單機計算背后的詳細原理和意義,可以參考VCS應用實證《EDA云實證Vol.7:揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事》云上資源的更新有快?看這篇《國內超算發展近40年,終于遇到了一個像樣的對手》三、多人并行又是個什么東西?
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fastone ??? 2年前
CAE云實證Vol.11:這樣跑COMSOL,是不是就可以發Nature了
帖子 仿真干貨|算例核心數越反而越慢?來了解下“最佳并行規模”!
在實際測試中,使用不同規模的計算資源對同一組LS-DYNA任務進行運算,結果如下:本地計算資源:使用32、48、64計算資源,耗時分別為821、566、439分鐘。注:本地資源有限,無法提供更資源測試,共進行了3次作業提交,總計耗時1826分鐘。
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神工坊(高性能仿真) ??? 3月前
仿真干貨|算例核心數越多反而越慢?來了解下“最佳并行規模”!
帖子 仿真干貨|算例核心數越反而越慢?一篇文看懂“最佳并行規模”
在實際測試中,使用不同規模的計算資源對同一組LS-DYNA任務進行運算,結果如下:本地計算資源:使用32、48、64計算資源,耗時分別為821、566、439分鐘。注:本地資源有限,無法提供更資源測試,共進行了3次作業提交,總計耗時1826分鐘。
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神工坊(高性能仿真) ??? 1月前
仿真干貨|算例核心數越多反而越慢?一篇文看懂“最佳并行規模”
帖子 LS-DYNA學習筆記-LS-DYAN分類及SMP&MPP&HYB簡介
</p><p><strong>小結:</strong></p><p><strong>&nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;</strong>3種并行計算的方式,對于網格數目少的小模型,SMP版本可能會更合適一下,對于網格數目的模型,使用MPP和HYB會效率更高;</p><p>對于某些關鍵字,SMP和MPP也沒有完全做到統一,可能會存在SMP正常運算的,MPP計算失敗,畢竟分割計算域之后
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王毅 ??? 10月前
LS-DYNA學習筆記-LS-DYAN分類及SMP&MPP&HYB簡介
帖子 LS -DYNA的二次開發環境及應用 附LS-DYNA面中文教程下載
用戶自己的主程序在MPP的框架下與LS-DYNA進行實時交換數據,實現更加寬松的物理場耦合分析。目前很LS-DYNA的用戶都有自己獨特的獨立應用主程序,若要改造為LS-DYNA的動態連接庫運行,開發工作量較大,難度也較大。而新的開發環境將配備并行開發模板,該模板可以直接將用戶的應用主程序加入到LS-DYNAMPP并行環境中,自動實現MPP初始化對接,并在運行時與LS-DYNA進行數據交換。
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langnao4405 ??? 4年前
LS -DYNA的二次開發環境及應用 附LS-DYNA面中文教程下載
帖子 Mathematica 的并行計算
Mathematica 適用于桌面 PC, gridMathematica Server 適用于網絡上的所有其他計算機,為并行計算提供了一個易于使用、功能強大的交互式系統。
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墨光科技 ??? 3年前
Mathematica 的并行計算
帖子 和28家業界大佬排排坐是一種怎樣的體驗?
1、在云端使用網絡加強型實例,調度128計算資源,最可將運算一組LS-DYNA任務的耗時縮短到135分鐘,只有本地資源和云端計算優化型實例耗時的約二分之一;2、網絡加強型實例有效解決了LS-DYNA任務并行計算節點間通信問題,在云上展現了良好的線性擴展性。工業制造CAE跟云的結合,在全球幾乎已經成為主流。
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fastone ??? 2年前
和28家業界大佬排排坐是一種怎樣的體驗?
問答 ANSYS2022R1,INITIAL_ALE_MAPPING遇到了問題?

ansys22使用時"D:\ANSYS16\ANSYSINC\ANSYS Inc\v160\ANSYS\bin\winx64\lsdyna160.exe" pr=dyna -dis -mpi MSMPI -np 30 i=F:\test-pressure\pressure\ban.k 會直接終止,Error 20028 (STR+28)ANSYS單機運算,pcmpi是Intel

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小程序用戶_w9E5A9Ko ??? 2年前
帖子 仿真干貨|算例核心數越反而越慢?來了解下“最佳并行規模”!
內存管理問題 在大規模并行計算中,內存分配和管理變得更加復雜,可能出現內存不足或內存訪問沖突等問題,影響計算效率。 在實際測試中,使用不同規模的計算資源對同一組LS-DYNA任務進行運算,結果如下:本地計算資源: 使用32、48、64計算資源,耗時分別為821、566、439分鐘。
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神工坊(高性能仿真) ??? 1年前
仿真干貨|算例核心數越多反而越慢?來了解下“最佳并行規模”!
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