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由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway：為仿真而打造這款云解決方案，即由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway，顯著提高了仿真的計算能力和求解速度，專用于解決當今仿真所具有的海量數據、復雜工作流程和跨職能協作。

，計算時 LS-RUN中，使用CALL命令調用不同的MPI路徑（ANSYS 2025R2最新方法）：<strong>INTEL MPI調用方法</strong><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202510/28e8beff4b30bbc8c388f6e9ace339a5.png"><img src="https://img.jishulink.com

歷史上也有不少大公司推出了自己的MPI實現，如IBM Platform MPI（PMPI，最新版本V9，已經停止維護，Ansys支持）、Intel MPI（最新2021版，Ansys支持）、Microsoft MPI（MS-MPI，最新V10,2023年，已開源）、MPI CH2（開源）等，其中免費或開源的MPI其并行的節點數量可能會有限制。

Suite,StarCD 5 科學計算 MatLAB 6 計算化學 量子化學、分子動力模擬 7 開源類 基于開源MPI仿真計算程序 2.5 PAC運行環境

從仿真計算時間來看，相比于傳統的Sequential方法而言，采用Skew Model (MPI)方法計算時間大大縮短，速度提升近6.2倍。

2) 計算方式：MSC.Marc可以進行基于CPU的單核計算和基于多核的并行計算，以加快求解速度。它支持MPI（Message Passing Interface）和OpenMP并行計算模式，可以在多個CPU核心上進行并行計算。3)顯卡要求：對顯卡圖形沒有特定要求，MSC.Marc主要使用CPU進行計算和求解。

Ansys與AMD開展合作，可幫助加快一些應用的仿真速度，使我們雙方客戶能夠運行復雜的結構仿真，為汽車、飛機和一系列其他產品開發質量更高、效率更高的設計，同時滿足其交付期限。”

4加快計算速度 在大規模結構計算中，計算速度是一個非常重要的問題。下面就如何提高計算速度作一些建議： 充分利用ANSYS MAP分網和SWEEP分網技術，盡可能獲得六面體網格，這一方面減小解題規模，另一方面提高計算精度。 在生成四面體網格時，用四面體單元而不要用退化的四面體單元。

這樣的數據交換會影響整理計算的速度，因此計算效率和數據交換的速度以及交換的數據量有直接關連。 METIS METIS 是由明尼蘇達大學的Karypis實驗室所開發。Moldex3D采用METIS做為區域分割算法的核心，下圖顯示經過分割后的計算區域。 當處理器的計算完成時就會產生子區域的結果，Moldex3D的求解器會搜集所有的解進而組成完整的結果。

此外，您可能還想嘗試不同的硬件配置或MPI類型。在云端，可能的組合非常豐富，使用Ansys Cloud可以輕松地嘗試不同的實例。您還可以將結果與現有的FDTD性能基準測試進行比較。推薦參閱有關高性能計算、硬件如何影響仿真性能以及如何優化AWS實例的更多信息，請參閱這些帖子。

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。

憑借SeaScape技術，PathFinder-SC能夠使超大規模SoC的簽核速度加快10倍，因此非常適合當今人工智能、成像、網絡、5G和6G通信應用中的大型高速半導體設計。三星電子技術副總裁Chanhee Jeon表示：“隨著設計規模不斷擴大，對預測準確度的要求日益嚴格，ESD簽核的難度也在加大。

這是一種混合的代理模型輔助優化策略，使用MOP功能進行函數近似，以顯著加快優化速度。如果選擇AMOP算法，操作幾乎與OCO一樣簡單，只需額外增加一個步驟。對于AMOP，您需要輸入最大樣本數，然后在配置設置之前選擇局部或全局細化。由于AMOP的自適應ML特性，它將通過使用多個參數組合來運行Fluent仿真，從而生成其余的數據。

同時，利用先進的計算工具，團隊可洞察數據信息并快速應用到實際操作中，從而能夠滿懷信心地精準執行任務。通過先進計算技術再現現實世界要解決復雜的設計挑戰，就需要能夠再現真實工況的先進物理模型和仿真。為了幫助客戶推動創新，Ansys持續增強其核心技術，幫助用戶顯著加快獲得結果的速度，并在產品研發中解鎖新機遇。

3) 內存容量要求：對于較大規模的模型和復雜分析，較大的內存容量可以提高計算效率和處理更大的數據集。具體要求取決于模型的大小和復雜性。4) 硬盤IO要求：LMS Virtual.Lab對硬盤IO速度沒有特別的要求，但較快的硬盤讀寫速度可以加快模型加載和保存的時間。5) 最大計算瓶頸：最大計算瓶頸通常取決于模型的復雜性、求解器的選擇和計算機硬件配置。

3）通過仿真計算分析，發現其速度對跌落過程中起落架的變形影響遠大于起落架承擔載荷多少的影響。研究結果對后續起落架的設計和優化具有較大的工程實際應用價值。參考文獻[1] 倪相飛.加快農業無人機植保技術的推廣應用[J].農機使用與維修，2021(10):60-61.

無論計算規模有多么龐大或復雜，Ansys AI功能都能實現極快速的預測，使客戶能夠在原型設計開始之前，即可做出基于數據的決策。”

此外，本次合作也得到了橡樹嶺領先計算設施（Oak Ridge Leadership Computing Facility）、惠普的計算資源和美國國家超級計算應用中心（NCSA）研究人員的大力支持。 利用Ansys業界領先的仿真和英特爾高性能計算（HPC）技術，羅羅航空可加快工程求解時間，降低運行功耗，并使其節能、高燃料效率的燃氣輪機發動機在創建虛擬原型時實現100倍的提速。