如何提升CAE/CFD的高性能计算应用效率?

简介:

CAE(Computer Aided Engineering)是指利用计算机对工程及工业产品的结构、性能及运行状态等进行仿真,CFD(Computational Fluid Dynamics)是指利用计算机数值求解流体力学问题。

目前,基于高性能计算机的CAE/CFD仿真在航空航天、汽车船舶、石油化工、土木建筑等领域有广泛的应用。并且,随着计算机技术的不断发展,CAE/CFD在上述领域的作用愈渐重要,特别是在航空航天领域,CAE/CFD已经成为与理论分析和风洞实验并列的三种研究手段之一。美国航天局NASA预测,航空航天飞行器的设计会在不远的将来发生革命性的变化,即实现在基于CAE/CFD仿真数据的数值风洞中的虚拟飞行。

高性能计算在CAE/CFD上应用的首要目标是用最低的成本获取最接近真实的结果。目前,CAE/CFD行业软件众多,客户对这些软件的应用要求也是千差万别,难以形成统一的解决方案。

那么高性能计算在CAE/CFD中应如何应用优化呢?首先,我们先分下CAE/CFD的特征。

CAE/CFD软件基本上采用有限元法或有限体积法求解控制方程,在计算时涉及大量的前后时间步迭代以及交界区域处理,属于计算密集型,对CPU性能的要求自然是越高越好。

一般来讲,采用显式时间格式的CAE/CFD软件对内存容量的要求一般,而采用隐式时间格式的CAE/CFD软件对内存容量有比较高的要,至于对内存带宽的要求则是与单节点内的进程数直接关联的,进程数越多,内存带宽要求越高。

在I/O层面上,多数CAE/CFD软件在读操作时,由主进程读入数据,然后向从进程分发数据;在写操作时,由主进程统一收集从进程的数据,然后主进程写出数据。也就是说,只有主进程直接负责I/O操作。因此,CAE/CFD对I/O存储的压力一般。

如前所述,由于CAE/CFD软件在计算时要做前后时间步迭代和交界区域处理,因此,对网络通信也比较高,宜采用InfiniBand网络。

接下来,我们再看一下如何进行高性能计算的CAE/CFD运行优化。

由于CAE/CFD多为商业软件,一般只能做硬件级优化与运行级优化。考虑到前文的特征分析,在硬件级优化层面,我们可以通过配置高主频CPU和四通道内存来分别提高CPU、内存的性能,更可以通过对网络接连拓扑,路由选择算法以及RDMA等方面进行优化来提升InfiniBand网络的通信能力。

在运行级优化层面,一般是采用MPI优化的策略。例如,MPI进程绑定优化,MPI消息传递机制优化,以及MPI通信共享内存优化等。随着PGAS(Partitioned Global Address Space)编程模型,以及GPU、MIC等加速协处理器的发展,上述传统算法将会被极大改进。

以Fluent算例为例,浪潮使用其自主开发的“天眼”高性能应用特征监控分析系统(英文:Teye),监测和分析了Fluent的应用特征。在Intel Xeon E5-2680v3 CPU平台上和144个进程下,计算了1000万网格规模的Fluent算例。

在下图中,通过浪潮天眼可以看出Fluent 的CPU利用率接近100%,参与计算的物理核心基本上在满载运行,说明了Fluent属于计算密集型。

如何提升CAE/CFD的高性能计算应用效率?

浪潮天眼分析Fluent算例的CPU利用率

在内存带宽方面,天眼监测到Fluent的内存带宽需求主要发生在网格构建、合并及划分之后总内存带宽约为45GB/s。其中,读内存带宽约为40GB/s,写内存带宽约为5GB/s。Fluent由主进程读入和写出数据,从进程不直接参与I/O操作。另外,数据读写量与Fluent算例大小成正关系。

如何提升CAE/CFD的高性能计算应用效率? 

浪潮天眼分析Fluent算例的内存带宽

此外,我们还可以看到除开始阶段主节点的读操作速率达到40MB/s外,在Fluent的整个计算过程中,I/O操作压力比较小。作为典型的CFD软件,Fluent需要采用InfiniBand网络进行数据通信。

如何提升CAE/CFD的高性能计算应用效率? 

浪潮天眼监测Fluent算例的磁盘读写操作情况

在计算初期,Fluent通过网络进行大量的数据发送与接收操作。在之后的计算过程中,数据发送与接收呈现连续流特征,其速率维持在60MB/s ~ 100 MB/s。由此可见,Fluent是一款网络密集型软件。

 如何提升CAE/CFD的高性能计算应用效率?

浪潮天眼监测Fluent算例的InfiniBand网格数据发送与接收情况

下图为浪潮天眼分析监测的Fluent算例的雷达图,直观地显示了Fluent的各项应用特征。

如何提升CAE/CFD的高性能计算应用效率?

  通过浪潮天眼分析的Fluent软件应用特征雷达图

浪潮在高性能计算方面拥有丰富的CAE/CFD优化经验,通过浪潮天眼可以更全面、更精细的分析CAE/CFD软件特征,提供软硬一体化的全方位优化方案。目前浪潮的CAE/CFD高性能计算应用方案已经广泛的应用在了航空航天、汽车船舶、建筑建设等行业。


原文发布时间为:2016-06-02

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。



相关文章
|
Ubuntu 编译器 Windows
zlib开发笔记(四):zlib库介绍、编译windows vs2015x64版本和工程模板
zlib开发笔记(四):zlib库介绍、编译windows vs2015x64版本和工程模板
zlib开发笔记(四):zlib库介绍、编译windows vs2015x64版本和工程模板
|
3月前
|
Ubuntu Linux 数据安全/隐私保护
Win10安装Linux子系统教程!如何在Win10系统中安装Ubuntu!
登录系统后,输入cd /返回上一级,然后再输入“ls”查看一下系统文件目录,看看对不对!
|
算法
数据结构之博弈树搜索(深度优先搜索)
本文介绍了使用深度优先搜索(DFS)算法在二叉树中执行遍历及构建链表的过程。首先定义了二叉树节点`TreeNode`和链表节点`ListNode`的结构体。通过递归函数`dfs`实现了二叉树的深度优先遍历,按预序(根、左、右)输出节点值。接着,通过`buildLinkedList`函数根据DFS遍历的顺序构建了一个单链表,展示了如何将树结构转换为线性结构。最后,讨论了此算法的优点,如实现简单和内存效率高,同时也指出了潜在的内存管理问题,并分析了算法的时间复杂度。
327 0
|
10月前
|
数据采集 存储 Serverless
5 分钟复刻你的声音,一键实现 GPT-Sovits 模型部署
想象一下,只需简单几步操作,就能生成逼真的语音效果,无论是为客户服务还是为游戏角色配音,都能轻松实现。GPT-Sovits 模型,其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型,以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案,开发者和企业能够快速集成语音合成功能,实现从文本到语音的无缝转换,进而推动智能语音应用的创新和发展。
1953 11
|
8月前
|
人工智能 供应链 API
反向海淘实战:Pandabuy、Hoobuy、CNFans 代购集运系统搭建真实体验
2025年,反向海淘成为新趋势。CSDN博主耗时2个月,模拟留学生、海外华人等场景,深度体验Pandabuy、Hoobuy、CNFans三大代购平台。Pandabuy极简易用,Hoobuy稳健实用,CNFans技术强大。通过真实案例分析,探讨各平台优劣及未来AI发展趋势,帮助用户避开常见陷阱,选择最适合的购物方案。
1434 1
|
存储 C++ UED
【实战指南】4步实现C++插件化编程,轻松实现功能定制与扩展
本文介绍了如何通过四步实现C++插件化编程,实现功能定制与扩展。主要内容包括引言、概述、需求分析、设计方案、详细设计、验证和总结。通过动态加载功能模块,实现软件的高度灵活性和可扩展性,支持快速定制和市场变化响应。具体步骤涉及配置文件构建、模块编译、动态库入口实现和主程序加载。验证部分展示了模块加载成功的日志和配置信息。总结中强调了插件化编程的优势及其在多个方面的应用。
1217 167
|
11月前
|
安全 测试技术 API
探秘驱动软件系统高效协同的高效协同之API接口
在数字化时代,API(应用程序编程接口)作为现代软件开发的核心组件,犹如无形的桥梁,连接不同应用、平台和服务,促进数据和功能自由流动。本文深入探讨API的基本概念、工作原理、核心组成部分及其在现代软件开发中的应用与最佳实践。通过统一数据格式、确保安全性和实施版本控制,API助力高效协同,并在社交媒体、物联网及企业系统中展现出巨大价值。未来,API将朝着智能化方向发展,同时面临并解决安全挑战,推动各行业的数字化转型。
391 6
|
设计模式 算法 C++
C++架构之美:设计卓越应用
C++架构之美:设计卓越应用
811 3
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
精选CRM软件:顶级客户关系管理工具深度剖析
本文综合评测2024年顶级CRM工具,依据功能性、用户体验、集成能力、数据安全、客户支持及成本效益六大标准,深度剖析纷享销客、Salesforce、Microsoft Dynamics 365、用友CRM和SAP CRM等软件,为企业选型提供参考。
|
Linux Python Windows
python安装pytest
【4月更文挑战第22天】
460 5