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常見錯(cuò)誤類型導(dǎo)致無(wú)法計(jì)算解決方法（持續(xù)更新2025.11.18）① 接觸設(shè)置問題Error 20216錯(cuò)誤原因（out of range）之一：接觸問題 錯(cuò)誤原因：不是part的原因，是接觸設(shè)置的問題；解決辦法：自動(dòng)單面接觸設(shè)置有問題，需要?jiǎng)h除，換成自動(dòng)面面接觸就好了。

計(jì)算速度可以被更新更強(qiáng)大的CPU改善。然而，僅僅改進(jìn)CPU的速度在速度和準(zhǔn)確性上并無(wú)法滿足工業(yè)用戶。多核心CPU計(jì)算機(jī)組成的使用，便成為可行的解決方案。效能顯著的案例探討Moldex3D身為CAE專業(yè)廠商，是市面上能完整支持全并行計(jì)算的模流軟件，包含流動(dòng)、保壓、冷卻、翹曲、纖維、多材質(zhì)射出等分析。

在實(shí)際測(cè)試中，使用不同規(guī)模的計(jì)算資源對(duì)同一組LS-DYNA任務(wù)進(jìn)行運(yùn)算，結(jié)果如下：本地計(jì)算資源：使用32、48、64核計(jì)算資源，耗時(shí)分別為821、566、439分鐘。注：本地資源有限，無(wú)法提供更多資源測(cè)試，共進(jìn)行了3次作業(yè)提交，總計(jì)耗時(shí)1826分鐘。

在實(shí)際測(cè)試中，使用不同規(guī)模的計(jì)算資源對(duì)同一組LS-DYNA任務(wù)進(jìn)行運(yùn)算，結(jié)果如下：本地計(jì)算資源：使用32、48、64核計(jì)算資源，耗時(shí)分別為821、566、439分鐘。注：本地資源有限，無(wú)法提供更多資源測(cè)試，共進(jìn)行了3次作業(yè)提交，總計(jì)耗時(shí)1826分鐘。

對(duì)于某些特定類型的應(yīng)用程序，超線程技術(shù)可能無(wú)法帶來(lái)顯著的性能提升。對(duì)于高度并行化的任務(wù)，超線程可能會(huì)帶來(lái)更大的性能提升。

這些仿真計(jì)算，機(jī)器核數(shù)再多，求解反倒沒有縮短，甚至變慢，現(xiàn)實(shí)情況是，一臺(tái)超級(jí)圖形工作站，雖然硬件架構(gòu)和頻率非常高，但最大的核數(shù)無(wú)法完美發(fā)揮其計(jì)算性能。

將數(shù)據(jù)和運(yùn)算相應(yīng)地分布到多個(gè)單元中，這就需要引入并行概念。 不同類型的建模問題具有不同的可并行程度。以參數(shù)化掃描為例，這種問題求解多個(gè)具有獨(dú)立的幾何、邊界條件或材料屬性的相似的模型，幾乎可以完全并行計(jì)算。具體的實(shí)現(xiàn)方法是為將每一個(gè)模型設(shè)置分配給一個(gè)計(jì)算單元。這類問題非常適合并行計(jì)算，因此通常稱為“易并行問題”并行問題對(duì)集群中的網(wǎng)絡(luò)速度和延遲非常敏感。

高性能計(jì)算不是簡(jiǎn)單的 CPU 堆砌，體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、并行文件系統(tǒng)、儲(chǔ)存列陣等方面如果有所欠缺，即使堆再多的 CPU，高性能計(jì)算性能也無(wú)法提高。隨著計(jì)算能力的增強(qiáng)、應(yīng)用課題規(guī)模和復(fù)雜度的增加，高性能計(jì)算機(jī)對(duì)并行文件系統(tǒng)等性能要求越來(lái)越高。高性能計(jì)算的技術(shù)溢出效益非常明顯。

表1 模型描述2、并行測(cè)試方案介紹 本次并行測(cè)試基于國(guó)家超算無(wú)錫中心高性能仿真計(jì)算集群進(jìn)行，計(jì)算隊(duì)列每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含2路12核E5-2680V3處理器，主頻2.5GHz，每個(gè)節(jié)點(diǎn)128GB DDR4內(nèi)存。 測(cè)試時(shí)分別使用了單核，24核（一個(gè)節(jié)點(diǎn)），48核，72核，96核及120核進(jìn)行計(jì)算。

注：本地資源有限，無(wú)法提供更多資源測(cè)試，共進(jìn)行了3次作業(yè)提交，總計(jì)耗時(shí)1826分鐘。云端計(jì)算優(yōu)化型實(shí)例： 使用32、48、64、128、256核計(jì)算資源，耗時(shí)分別為662、458、375、299、321分鐘。 注：云平臺(tái)資源充足，可同時(shí)進(jìn)行多個(gè)作業(yè)的提交和計(jì)算，即耗時(shí)662分鐘得出所有結(jié)果（測(cè)試效率提升約64%），得出該作業(yè)最佳并行規(guī)模為128核。

選擇硬件配置； 節(jié)點(diǎn)數(shù)量：設(shè)置啟動(dòng)多少個(gè)并行計(jì)算的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。 內(nèi)存配比：設(shè)置各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)內(nèi)存大小為單節(jié)點(diǎn)核心數(shù)×內(nèi)存配比。 Step 5. 查看作業(yè)內(nèi)容匯總，并提交作業(yè)； Step 6. 通過作業(yè)管理查看運(yùn)行中的作業(yè)；三. 命令行提交通過SSH連接創(chuàng)建并連接管理節(jié)點(diǎn)。Step 1.

仿真結(jié)果迭代完成之后仿真云圖如下所示： 仿真平臺(tái)對(duì)比我們進(jìn)行Fluent旋轉(zhuǎn)機(jī)械穩(wěn)態(tài)分析時(shí),“神工坊”高性能工業(yè)仿真平臺(tái)與其他兩家仿真云平臺(tái)的硬件參數(shù)如下表所示：計(jì)算過程中三個(gè)平臺(tái)的一些輸出日志如下圖所示：本次仿真并行規(guī)模分別選取了16核、32核、64核、128核（受限于另外兩個(gè)平臺(tái)無(wú)法進(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)并行，并行規(guī)模無(wú)法進(jìn)一步擴(kuò)大），我們?cè)凇吧窆し弧逼脚_(tái)進(jìn)行了

計(jì)算速度可以被更新更強(qiáng)大的CPU改善。然而，僅僅改進(jìn)CPU的速度在速度和準(zhǔn)確性上并無(wú)法滿足工業(yè)用戶。多核心CPU計(jì)算機(jī)組成的使用，便成為可行的解決方案。效能顯著的案例探討Moldex3D身為CAE專業(yè)廠商，是市面上能完整支持全并行計(jì)算的模流軟件，包含流動(dòng)、保壓、冷卻、翹曲、纖維、多材質(zhì)射出等分析。

仿真結(jié)果迭代完成之后仿真云圖如下所示：仿真平臺(tái)對(duì)比我們進(jìn)行Fluent旋轉(zhuǎn)機(jī)械穩(wěn)態(tài)分析時(shí),“神工坊”高性能工業(yè)仿真平臺(tái)與其他兩家仿真云平臺(tái)的硬件參數(shù)如下表所示：計(jì)算過程中三個(gè)平臺(tái)的一些輸出日志如下圖所示：本次仿真并行規(guī)模分別選取了16核、32核、64核、128核（受限于另外兩個(gè)平臺(tái)無(wú)法進(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)并行，并行規(guī)模無(wú)法進(jìn)一步擴(kuò)大），我們?cè)赟imForge

提交隱式計(jì)算后，各個(gè)平臺(tái)的計(jì)算日志如下。 本次仿真并行規(guī)模分別選取了4核、16核、32核、64核，受限另外兩個(gè)平臺(tái)無(wú)法進(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)并行，并行規(guī)模無(wú)法進(jìn)一步擴(kuò)大。但是我們?cè)凇吧窆し弧逼脚_(tái)進(jìn)行了更大規(guī)模的并行計(jì)算，結(jié)果顯示 計(jì)算用時(shí)會(huì)進(jìn)一步縮短 。 “神工坊”高性能工業(yè)仿真平臺(tái)與其他幾家仿真云平臺(tái)的計(jì)算時(shí)間如下圖所示。

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(gè)平臺(tái)無(wú)法進(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)并行，并行規(guī)模無(wú)法進(jìn)一步擴(kuò)大。但是我們?cè)凇吧窆し弧逼脚_(tái)進(jìn)行了256核等更大規(guī)模的并行計(jì)算，結(jié)果顯示計(jì)算用時(shí)會(huì)進(jìn)一步縮短?！吧窆し弧备咝阅芄I(yè)仿真平臺(tái)與其他幾家仿真云平臺(tái)的計(jì)算時(shí)間如下圖所示。其中，仿真云平臺(tái)2最高只能64核并行使用，故圖表中無(wú)仿真云平臺(tái)2并行規(guī)模為128核的結(jié)果。

EDEM GPU計(jì)算時(shí)，顆粒和接觸信息被存入顯存進(jìn)行計(jì)算，如果問題規(guī)模足夠大，顯存可能會(huì)不足，從而導(dǎo)致無(wú)法計(jì)算。此時(shí)就可以考慮多GPU并行策略，通過多張顯卡并行，來(lái)分擔(dān)計(jì)算任務(wù)，確保每張卡顯存容量足夠完成對(duì)應(yīng)分塊的計(jì)算。</p><p><br></p><p>但需要考慮多張顯卡采購(gòu)的成本，是否優(yōu)于單張高顯存容量的顯卡 (如A100，單張80GB)。

，各個(gè)平臺(tái)的計(jì)算日志如下： 本次仿真并行規(guī)模分別選取了4核、16核、32核、64核、128核，受限另外兩個(gè)平臺(tái)無(wú)法進(jìn)行跨節(jié)點(diǎn)并行，并行規(guī)模無(wú)法進(jìn)一步擴(kuò)大。