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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(shù)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(xié)同運(yùn)作多個進(jìn)程來計算大型問題，這些進(jìn)程既可以在同一臺機(jī)器上運(yùn)行，也可以在網(wǎng)絡(luò)中的不同設(shè)備上運(yùn)行。

這樣的服務(wù)器適合進(jìn)行CAE仿真計算、量子化學(xué)計算、分子動力模擬，多任務(wù)同步計算、數(shù)據(jù)分析等任務(wù)，多核并行仿真計算。（2）GPU超算圖形服務(wù)器 （型號UltraLAB GT430/GX668）配置高性能的圖形處理器（GPU），適用于進(jìn)行圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等需要大規(guī)模并行計算的任務(wù)。這樣的工作站可提供快速的模型訓(xùn)練和圖像處理能力。

3、打開Windows端的“RSM Cluster Monitoring 2023 R1”工具，可以看到剛配置完成的Slurm隊(duì)列的資源狀態(tài)：2個計算節(jié)點(diǎn)（node1和node2），每節(jié)點(diǎn)8個CPU Core。 4、在Ansys Workbench中打開Ansys Fluent測試算例，并按圖示1~4步驟的操作說明，完成Fluent作業(yè)的遠(yuǎn)程提交。

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(jié)構(gòu)強(qiáng)度與疲勞-涉及算法: 核心算法: 隱式有限元法。原因：結(jié)構(gòu)靜力學(xué)分析、模態(tài)分析、疲勞壽命預(yù)測等都屬于隱式分析。

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

6) 最大計算瓶頸：最大計算瓶頸通常取決于模型的復(fù)雜性、仿真參數(shù)的設(shè)置和計算機(jī)硬件配置。對于大型模型和復(fù)雜仿真分析，計算時間可能成為主要的瓶頸。為了加速Adams/Car的計算，可以考慮以下配置：§ CPU：選擇高性能的多核心CPU，以提高計算效率和并行計算能力。一般來說，對于較小和簡單的模型，使用2到4個核心可能已經(jīng)足夠快速地完成仿真。

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(jìn)行，計算隊(duì)列每個節(jié)點(diǎn)包含2路12核E5-2680V3處理器，主頻2.5GHz，每個節(jié)點(diǎn)128GB DDR4內(nèi)存。 測試時分別使用了單核，24核（一個節(jié)點(diǎn)），48核，72核，96核及120核進(jìn)行計算。

關(guān)于如何解決節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)交換造成的通信開銷問題，可以參考Fluent和LS-DYNA這兩個應(yīng)用實(shí)證：LS-DYNA求解效率深度測評 │ 六種規(guī)模，本地VS云端5種不同硬件配置怎么把需要45天的突發(fā)性Fluent仿真計算縮短到4天之內(nèi)？下圖可以看到我們推薦用戶使用的網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)型實(shí)例對比計算優(yōu)化型實(shí)例的效果。

2) 計算方式：MSC.Marc可以進(jìn)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(jìn)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(jìn)行計算和求解。

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(nèi)存容量：選擇足夠的內(nèi)存容量以滿足模型的要求，避免內(nèi)存不足導(dǎo)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(tài)硬盤（SSD），以加快數(shù)據(jù)讀寫速度。

早期我們對MatLAB全部應(yīng)用工具箱計算特點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)歸類，詳見 https://www.xasun.com/article/fb/2433.html 今天我們提供多種不同計算架構(gòu)，保證每一個計算應(yīng)用對應(yīng)配置達(dá)到理想的最高性能能力，四類硬件配置：（1）純CPU計算---MatLAB高頻科學(xué)計算工作站配置推薦（2）基于GPU加速---MatLAB 異構(gòu)超算工作站配置推薦

大部分任務(wù)可以基于CPU進(jìn)行計算，一些復(fù)雜任務(wù)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(shí)現(xiàn)推薦1.1 MatLAB高頻科學(xué)計算工作站硬件配置推薦上述配置方案，是目前主流應(yīng)用推薦配置，代表最新硬件架構(gòu)，我們可以根據(jù)你的具體要求給出更精準(zhǔn)的配置方案。歡迎交流，探討。

具體的并行計算能力和性能取決于軟件版本和計算機(jī)配置。§ 顯卡圖形要求：由于RailSys主要關(guān)注鐵路系統(tǒng)的仿真和分析，對顯卡圖形并沒有特定的要求。§ 內(nèi)存容量要求：具體的內(nèi)存容量要求取決于模型的大小和復(fù)雜性。較大和復(fù)雜的模型可能需要更多的內(nèi)存容量來存儲計算所需的數(shù)據(jù)。

LS-DYNA任務(wù)并行計算節(jié)點(diǎn)間通信問題，在云上展現(xiàn)了良好的線性擴(kuò)展性。

我們可以發(fā)現(xiàn)“神工坊”高性能工業(yè)仿真平臺的并行效率也是優(yōu)于其他仿真云平臺，且在每個核數(shù)下都保持著較高的并行效率。 結(jié)論綜上所述，“神工坊”高性能工業(yè)仿真平臺在進(jìn)行Fluent穩(wěn)態(tài)仿真分析時，無論是計算時間還是并行效率，均優(yōu)于其他仿真云平臺。

數(shù)據(jù)通信和同步在并行計算中，不同處理單元之間需要進(jìn)行數(shù)據(jù)通信和同步動作，而過多的核心數(shù)所產(chǎn)生的通信時間也是相當(dāng)可觀的，從而會影響到作業(yè)本身的計算效率和計算平臺的整體性能，但是通信密集型任務(wù)需要更多的核心，最終的計算效率反而會下降，這個也需要在作業(yè)的配置中考慮到。2.

硬件趨勢：高核心CPU+大內(nèi)存+GPU混合計算，配合并行文件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)材料設(shè)計數(shù)字孿生化。工程仿真計算工作站/服務(wù)器硬件配置2025v1工程仿真計算工作站/服務(wù)器硬件配置-UltraLAB圖形工作站方案網(wǎng)站

本次仿真并行規(guī)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(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)并行，并行規(guī)模無法進(jìn)一步擴(kuò)大。但是我們在“神工坊”平臺進(jìn)行了256核等更大規(guī)模的并行計算，結(jié)果顯示計算用時會進(jìn)一步縮短。“神工坊”高性能工業(yè)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(guī)模為128核的結(jié)果。

【靈活性】通用計算服務(wù)器可以在多種計算環(huán)境中運(yùn)行，并支持多種操作系統(tǒng)和開發(fā)環(huán)境計算特點(diǎn)：支持多種問題的同步計算分析支持大規(guī)模、超大規(guī)模的仿真模擬計算為實(shí)時仿真計算對硬件配置更高需求，提供并行計算和分布式計算技術(shù)，如MPI和OpenMP機(jī)型4 超頻服務(wù)器主要任務(wù)：【運(yùn)算加速】超頻計算服務(wù)器采用超頻技術(shù)，可以大幅提高計算速度和處理能力，加速數(shù)字孿生相關(guān)的復(fù)雜計算任務(wù)。