abaqus6.14-1設置GPU并行計算的方法 
微博有朋友問，如何配置GPU并行計算，我之前并沒有弄過，網上搜帖子，配置成功，特意把詳細細節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。
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琳泓comsol ??? 7年前
ABAQUS并行計算CPU利用率低且不穩定，如何提升？
ABAQUS并行計算CPU利用率低且不穩定，設置30核心數并行計算，具體配置及CPU和內存利用率如下圖： 對比6核心，32G內存的筆記本工作站，同一模型（100萬四面體二階單元）計算時間只提升了1/3，感覺這配置效率有點低啊
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L_2194 ??? 3年前
abaqus并行計算中CPU超限的解決辦法 
abaqus并行計算中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.
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Adoczf ??? 2年前
ABAQUS UMAT 單核可以正常計算，為什么開了并行之后計算結果就不對了呢？
寫了一個UMAT程序，單核計算是可以正常計算的。開了并行之后計算就不收斂了，不知道是什么原因，是設置的問題么還是子程序就不能開并行計算呢？請大佬們
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千歲寒 ??? 3年前
精通 GPU 并行編程（CUDA）：硬件與軟件
課程描述（Description） 本課程采用實踐教學，指導學習者使用 CUDA 釋放現代 GPU 的強大并行計算能力。課程從 GPU 硬件基礎開始，梳理主流架構的演進（Fermi → Pascal → Volta → Ampere → Hopper），并通過代碼實驗逐步學習如何編寫、分析與優化高性能內核。
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仿真資料吧 ??? 25天前
GPU引領CAE仿真算力革命 
GPU（圖形處理單元）最初是為圖形渲染任務設計的專用處理器，其核心功能是快速生成高質量的圖像和視頻內容。憑借數以萬計的計算核心，GPU能夠同時調用大量線程進行運算，展現出強大的并行處理能力。隨著技術的不斷進步，尤其是NVIDIA Ampere、Hopper等現代架構的推出，GPU的并行處理能力得到顯著提升，能夠輕松應對超大規模計算挑戰。
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仿真APP ??? 1年前
技術干貨丨如何選用顯卡 (GPU) 開展EDEM的計算？ 
EDEM GPU計算時，顆粒和接觸信息被存入顯存進行計算，如果問題規模足夠大，顯存可能會不足，從而導致無法計算。此時就可以考慮多GPU并行策略，通過多張顯卡并行，來分擔計算任務，確保每張卡顯存容量足夠完成對應分塊的計算。</p><p><br></p><p>但需要考慮多張顯卡采購的成本，是否優于單張高顯存容量的顯卡 (如A100，單張80GB)。
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ALTAIR ??? 1年前
一文讀懂Fluent并行計算，三大技術提升計算效率新境界！ 
隨著技術的不斷進步，Ansys工程師們致力于優化底層的并行算法，以提升其計算性能，使用戶體驗飛一般的計算速度。 在Ansys Fluent中，盡管工程師已經針對并行算法進行了充分優化，但在實際應用中，還有其他方法可以進一步提高計算性能。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。
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神工坊（高性能仿真） ??? 2年前
Simcenter STAR-CCM+ 并行計算性能 
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。
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仿真客 ??? 3年前
碳纖維復合材料主要研究、算法分析及軟件工具，及高速計算工作站/集群硬件配置推薦 
軟件趨勢：ABAQUS+Digimat仍是科研主流組合，工業界常用Ansys Composite PrepPost。硬件趨勢：高核心CPU+大內存+GPU混合計算，配合并行文件系統，實現材料設計數字孿生化。工程仿真計算工作站/服務器硬件配置2025v1工程仿真計算工作站/服務器硬件配置-UltraLAB圖形工作站方案網站
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UltraLAB ??? 6月前
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 
CPU多核計算(用于大規模并行): 進行星座分析或蒙特卡洛仿真時，每個CPU核心可以負責一條或多條軌道的計算，擴展性非常好。GPU計算(潛力巨大): GPU是進行大規模軌道并行計算的“神器”。成千上萬個GPU核心可以同時計算數萬條不同的軌道，效率遠超CPU。STK等軟件的專用模塊正在利用GPU進行此類計算。
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UltraLAB ??? 6月前
【CFD專欄】LBM+GPU=? 風扇氣動噪聲仿真分享 
，支持原生的GPU并行加速計算。
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ALTAIR ??? 3年前
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
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 
GPU計算(新興力量): GPU加速在隱式分析中正在發展，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計算(絕對優勢): GPU的并行架構與顯式算法完美匹配。LS-DYNA, Abaqqus/Explicit, Pam-Crash 等求解器在GPU上可獲得數十倍的加速。
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UltraLAB ??? 6月前
科研團隊計算利器—小型超級計算平臺配置選型2023 
這樣的服務器適合進行CAE仿真計算、量子化學計算、分子動力模擬，多任務同步計算、數據分析等任務，多核并行仿真計算。（2）GPU超算圖形服務器 （型號UltraLAB GT430/GX668）配置高性能的圖形處理器（GPU），適用于進行圖像處理、機器學習、深度學習等需要大規模并行計算的任務。這樣的工作站可提供快速的模型訓練和圖像處理能力。
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UltraLAB ??? 2年前
Matlab在半導體行業應用計算特點與計算設備硬件配置推薦 
大部分任務可以基于CPU進行計算，一些復雜任務可以利用多核并行計算提高計算效率，而GPU加速需要通過編寫GPU代碼實現推薦1.1 MatLAB高頻科學計算工作站硬件配置推薦上述配置方案，是目前主流應用推薦配置，代表最新硬件架構，我們可以根據你的具體要求給出更精準的配置方案。歡迎交流，探討。
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UltraLAB ??? 2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、 
擴展性強： 充足的PCIe插槽和盤位為后續根據特定需求升級（如增加GPU、存儲）提供了極大便利。 專業可靠： 供應商提供的三年質保和ISO認證，以及服務器本身的冗余電源、ECC內存等設計，保證了企業級應用的穩定性和可靠性。 適用場景: CAE/仿真計算： 如Fluent, Abaqus, ANSYS等，能極大縮短求解時間。
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高性能工作站服務器 ??? 6月前
云端解鎖ParaView并行渲染，千萬級網格模型可視化 
IceT是一個開源的并行圖像合成庫，主要用于 在大規模并行計算環境中可視化和渲染應用程序。IceT庫提供了高效的并行渲染方法，適用于需要處理大規模數據集的可視化應用程序。ParaView通過庫中sort-last算法進行并行渲染，算法將圖像分割成多個小塊，每個處理器都獨立地渲染它所負責的塊，并生成局部圖像。然后，利用通信庫（MPI）將這些局部圖像組合起來，形成最終的合成圖像。
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神工坊（高性能仿真） ??? 11月前
[經驗分享]如何借助云調度軟件提升CST計算效率？ ![[經驗分享]如何借助云調度軟件提升CST計算效率？](https://img.jishulink.com/upload/202311/1c6c1062e99c49cfbb1aa2fc70702092.png?image_process=resize,fw_294,fh_172,)
對需要多臺機器并行計算的中大型模型，借助云調度軟件的動態部署技術，動態為每個任務部署自己的DC服務(DC占用很低的cpu資源)，這時該DC服務只有一個任務、不需要排隊，而且云調度軟件不是依次處理排隊任務，而是并行處理每個排隊任務，徹底避免了DC的排隊時間；任務完成計算和數據合并后馬上注銷DC服務、釋放計算資源，由云計算軟件數據回傳，減少了回傳的時間占用。
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【已注銷】 ??? 2年前
支持192核+4塊A100---2022年最強大AMD超算工作站GA660M上市 
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內存、最高4塊A100/RTX4090系列GPU超算卡、內置海量并行存儲于一體、基于辦公靜音環境環境，這是目前為止CPU核數最多的（高達192核）、多核并行算力強大的圖形工作站技術特點： 支持2顆最新AMD 第4代EPYC(霄龍
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UltraLAB ??? 3年前
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