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登錄LS-DYNA中使用SPH方法計(jì)算LS-RUN卡在某一進(jìn)度,計(jì)算并未報(bào)錯(cuò)停止,不繼續(xù)輸出d3plot文件同時(shí)CPU停止占用,是怎么回事?
之前仿真的時(shí)候還是好的,CPU利用率可以提高到100%,速度也挺快;后來在一次仿真中突然最高只能到55%利用率,速度也只有1.6GHz左右,這是怎么回事
安裝了TensorFlow的GPU版本,在訓(xùn)練過程中發(fā)現(xiàn)CPU的占用率只有10%左右,開多個(gè)算例也是一樣,內(nèi)存也有許多空閑,想請(qǐng)問能不能設(shè)置在訓(xùn)練過程中同時(shí)占用CPU和GPU的算力,提升計(jì)算速度
CPU為i7 12700H 6大核8小核,對(duì)同一個(gè)模型設(shè)置并行計(jì)算6線程和14線程對(duì)CPU占用率提升影響不大,而且似乎只有小核在計(jì)算,真的是小核有難大核圍觀嗎? CPU占用率低的6線程甚至比14線程計(jì)算速度還要快一點(diǎn)....
ABAQUS子程序計(jì)算使用ABAQUS本身的網(wǎng)格劃分計(jì)算速率沒問題但是很難達(dá)到收斂,因此采用hypermesh進(jìn)行劃分網(wǎng)格,但是計(jì)算效率極其緩慢,CPU占用率一直在10%以內(nèi),用ABAQUS本身劃分網(wǎng)格的方法保持其他條件不變的情況下,計(jì)算速率沒問題,該怎么解決?有償


如題:本人最近在嘗試編寫py腳本批量提交Job的計(jì)算,在個(gè)人電腦(i7-12700 32G DDR4平臺(tái))上運(yùn)行時(shí)能夠批量提交計(jì)算,但在服務(wù)器(26核×2個(gè)CPU 256G內(nèi)存)上相同Abaqus相同版本運(yùn)行同一段代碼(我修改了每一次提交計(jì)算的inp文件數(shù),其它未變)卻會(huì)出現(xiàn)CPU占用很低,計(jì)算比個(gè)人電腦還慢的情況(見圖),請(qǐng)問這個(gè)問題要怎么解決?
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