ABAQUS有限元分析应用计算特点及硬件配置探讨(20190522)

1.    ABAQUS软件介绍

ABAQUS是一款功能强大的有限元分析软件,它可以分析复杂的固体力学、结构力学系统,特别是能够驾驭非常庞大复杂的问题和模拟高度非线性问题。ABAQUS可做单一零件的力学和多物理场的分析,还可做系统级的分析和研究。

ABAQUS有限元分析应用计算特点及硬件配置探讨(20190522)的图1

2.    ABAQUS求解器

ABAQUS在大量的高科技产品研究中都发挥着巨大的作用,它有两个主求解器模块— ABAQUS/Standard和ABAQUS/Explicit。

 l  ABAQUS/Standard的并行求解器包括:具有动态负载均衡功能的并行直接稀疏矩阵求解器、基于区域分解的并行迭代求解器和并行Lanczos特征值求解器;

l  ABAQUS/Explicit的并行求解器也是基于区域分解的,

 3.ABAQUS并行计算特点

ABAQUS支持Threads和MPI两种模式的并行。Threads模式在SMP架构的图形工作站上运行,而MPI模式在分布式集群系统上运行。

3.1  ABAQUS求解器计算特点

求解器

Abaqus/Standard

Abaqus/Explicit

算法分类

隐式算法

显式算法

主要应用

静力、模态、屈曲等

接触、碰撞、冲击

算法特点

内存占用多, 硬盘IO多

内存占用少,硬盘io低

对硬件要求

内存容量大,磁盘io快,读写带宽高,进程通信量大

CPU要求高

显式和隐式对计算机配置(CPU、内存、硬盘io和读写带宽)侧重点是不同的,例如增加CPU数目能够提高显式的计算速度,对动态隐式则帮助不大。增加内存的比例能够提高隐式的求解速度等。

3.2 ABAQUS运行与计算机配置

通常决定网格计算速度的因素有三个方面:

 1 计算模型的大小和复杂度

2 图形工作站硬件配置

   CPU核数和频率、内存容量、硬盘IO读写带宽和IOPS、总线频率

3 操作系统和应用软件的优化设置

 下面主要谈硬件方面:

 CPU----决定网格计算速度

内存---决定的网络计算规模

硬盘---决定隐式计算中间数据回写性能

显卡---决定计算结果的图形生成可视化模型规模和性能

分类

CPU核数

内存

硬盘IOPS

硬盘带宽

隐式计算(静态)

隐式计算(动态)

显式计算

关于CPU和内存的要求

首先CPU和内存频率越高,计算速度就会越快。如确保CPU所有的核心100%进行运算,所进行运算的数据容量一定不要超过可使用的空闲内存容量,否则整个计算过程要被内存空间不足,从虚拟内存、硬盘中频繁数据调用读取,造成cpu时间延迟等待.

关于网络计算规模对应CPU核数

从现有规格Xeon E3、Xeon E5 2600处理器规格来讲,通常小规模(300万网格以内)推荐4核图形工作站,中大规模(600万网格以内)推荐8核图形工作站,超大规模(1000万网格)推荐16核图形工作站。

核与内存容量的比例

每个核与内存数据计算量大概在1:4~8比较合理 ,例如4核对应内存16GB~32GB,8核对应32GB~64GB,16核对应64GB~128GB,当然内存越大越好,XASUN独有的内存虚拟硬盘软件可以帮助你大幅缩短数据交换时间。

网格规模与内存容量合理分配

如果设置ABAQUS使用的内存上限超过实际的物理内存,调用的数据就会从虚拟内存、硬盘来读去,CPU的等待时间大大变长,造成计算速度整体下降。所以务必保证控制好数据占用内存容量上限,必须是计算机物理内存实际能空闲提供给ABAQUS使用的内存。

硬盘的性能

在计算过程中,如果内存容量不够, 数据文件是放在硬盘上的, 如果内存足够大的话, 这个文件则会由ABAQUS进行任务调度放入内存以提高速度, 即设定内存使用量的百分比. 这个不是指所需的内存量, 而是作为一个控制磁盘剩余空间的参数.

内存容量毕竟有限,如果模型特别大的话,两类文件加起来得几十个GB,肯定得往硬盘里写数据。所以提升效率最经济的方法就是把硬盘读写的速度提上去,就得通过RAID方式提升硬盘的读写性能,详细推荐参考下面配置方案中得硬盘使用。

计算中的操作软环境注意

一般计算所用的操作系统,基本都是window和linux 64位,但是基于Linux环境的计算时间普遍比Windows环境要短的多,另外安装过程也有很多注意事项,只有对整个运行过程非常了解,设置合理,对计算速度提升非常大的。

 在ABAQUS的有限元模型分析计算中,会生成临时文件,尽量将文件存储介质放到最快的存储介质上,对整体运算也是非常重要的。

由于内存读写速度比硬盘读写速度快,所以如果计算机配置不变的情况下,要达到最快计算速度,就要在计算时让两种临时文件都放在内存中。

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