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下面我們來介紹這個PCA(一)多核并行計算存在的問題隨著計算機硬件的不斷升級換代, 超級圖形工作站的CPU核數會越來越多，目前已經到112核，但是在CAE仿真計算、科學計算、計算化學等應用軟件，多核并行計算的核數基本都是有限多核的，不是機器核數足夠大，就能并行計算就更快，例如：HFSS理想并行計算CPU核數是28個、ABAQUS理想并行計算核數48個等。

下面是計算時間結果對比，采用相同的核數，一面是單個節點運行，一面是將作業平均分配到4個節點上。在核數相同的情況下，采用混合并行模式將大大降低計算時間。

下面是計算時間結果對比，采用相同的核數，一面是單個節點運行，一面是將作業平均分配到4個節點上。在核數相同的情況下，采用混合并行模式將大大降低計算時間。

需要注意的是，在使用“starter”模塊進行前處理時所使用的CPU核數，需要與后續使用“engine”模塊求解時所使用的核數保持一致。 “paraview”模塊為后處理模塊 。

本地和云上仿真并行計算是一回事嗎？什么類型的云端資源更適合跑LS-DYNA?LS-DYNA大規模并行計算效率優化明顯嗎？在云上運行會改變用戶本地的使用習慣嗎？今天我們通過一個實證來解答用戶在使用LS-DYNA上云過程中的這些關鍵問題。

Step 2：在每月欄目下，填入各團隊預期的每月并行最大job數（簡稱：job數）Job數可根據研發內部統計，也可根據job數=每人最大并行job數*人數進行計算，如團隊并非全程在此項目中，人力還需折算統計。

§ 配備6個GPU卡(全部PCIe 5.0 x16接口)，最大GPU CUDA 6.4512萬核數（FP32 ：280Tflops）、Tensor Core 2016個核數（FP16 2184Tflops），完美的GPU超算架構§ 配備基于PCIe 5.0總線的海量并行存儲（最大容量300TB），延遲低，支持最大15個并行讀，硬盤io性能大幅提升，性能和管理遠超傳統的DAS/NAS存儲系統§

在MSC Nastran中，有兩種不同但互補的并行處理方式:?共享內存并行（SMP）?分布式內存并行（DMP）兩者之間的區別在圖4中得到了最好的說明。共享內存并行（SMP）系統具有多個處理器共享單個公共內存空間和I/O系統，允許直接通信和數據共享。相比之下，分布式內存并行（DMP）系統為每個處理器分配自己的內存和I/O系統，因此需要顯式消息傳遞才能進行處理器間的通信。

在MSC Nastran中，有兩種不同但互補的并行處理方式:?共享內存并行（SMP）?分布式內存并行（DMP）兩者之間的區別在圖4中得到了最好的說明。共享內存并行（SMP）系統具有多個處理器共享單個公共內存空間和I/O系統，允許直接通信和數據共享。相比之下，分布式內存并行（DMP）系統為每個處理器分配自己的內存和I/O系統，因此需要顯式消息傳遞才能進行處理器間的通信。

我們可以發現“神工坊”高性能工業仿真平臺的并行效率也是優于其他仿真云平臺，且在每個核數下都保持著較高的并行效率。 結論綜上所述，“神工坊”高性能工業仿真平臺在進行Fluent穩態仿真分析時，無論是計算時間還是并行效率，均優于其他仿真云平臺。

本測試采用的網格規模數量為2千萬，網格類型為六面體，進程數量分別為64、256、1024，并行核數規模分別為4160、16640和66560，統計時間為前20步計算時間。 弱擴展性測試： 固定每個進程上的網格規模，通過比較不同并行核數下的計算時間來獲得 弱擴展性 并行計算效率。

支持4~6個GPU卡(全部PCIe 5.0 x16接口)，最大GPU CUDA 6.5萬核數（FP32 ：320Tflops）、Tensor Core 2306個核數（FP16 2184Tflops），完美的GPU超算架構 可搭配 RTX4090 24GB、RTX A6000 48GB、 A100 80GB（水冷型），提供強大的異構超算能力 配備基于PCIe 4.0總線的海量并行存儲

我們可以發現SimForge?高性能仿真云平臺的并行效率也是優于其他仿真云平臺，且在每個核數下都保持著較高的并行效率。

Dball文件是Nastran中間計算過程數據庫，如果無需保存數據庫，則采用 SCR=YES 運行，計算完成后，會自動刪除，節省磁盤空間。3.并行計算MSC.Nastran多種并行求解方法有共享內存式單機多CPU并行（SMP）和分布式多機多CPU并行（DMP）。簡而言之，采用SMP方式，不同的內核/CPU 就可以共享同一個內存和I/O系統。

? 從其他MSC Nastran用戶和Hexagon專家的經驗中汲取見解，以實現最佳的并行性能，同時最大限度地降低讀取和寫入磁盤的成本。? 將HPC專業知識與對MSC Nastran求解器的全面了解相結合，以顯著加快仿真速度、最大限度地降低成本并提高不同類型分析的效率。01 求解器分類 MSC Nastran包含多種求解器。

二、多機并行，不同的打開方式決定了運算效率 根據我們的經驗，COMSOL的情況與Fluent類似。當核數較低時，性能提升與核數基本成正比；而當云端核數逐漸增加后，由于節點間通信開銷指數級上升，性能的提升會隨著線程數增長逐漸變緩。

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并行規模為128核的結果。 可以發現，“神工坊”高性能仿真平臺（點擊了解詳情）進行顯式動力學仿真分析時，仿真計算所用的時間隨著計算所用核數的增加而持續減少，反觀仿真云平臺1，其計算所用時間在使用到64核、128核時，時間反而有了增加。

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

網格總量在業界首次達到 50億 ， 并行規模達到 65336個MPI進程 ， 強擴展性測試中66560核相對8320核 并行效率保持在80%以上 。在“神威·太湖之光”上投入的 總核數為400萬核 ，持續運算性能高達 1384 DP-GFLOP/s 。