在使用 CAE（Computer Aided Engineering，计算机辅助工程）进行分析计算时，要基于 CPU 最佳核数和 token 等计算成本可以从以下几个方面考虑：
一、CPU 核数对成本的影响
- 性能与核数关系
- CPU 核数越多，通常意味着可以并行处理更多的计算任务，从而提高计算速度。对于 CAE 软件来说，很多计算任务是可以并行化的，例如有限元分析中的矩阵求解、多物理场耦合计算等。
- 然而，并非核数越多性能就呈线性增长。当核数增加到一定程度后，由于通信开销、内存带宽限制等因素，性能提升可能会逐渐放缓。
- 成本计算
- 首先确定使用的硬件平台的成本结构，包括服务器租赁费用、购买费用或者云服务提供商的收费标准。如果是租赁或购买服务器，需要考虑服务器的总价、维护成本以及预期的使用年限，将这些成本平均到每年或每月的费用。
- 对于云服务，通常按照使用的 CPU 核数和时间来计费。假设每核每小时的费用为 C 元，进行一次 CAE 计算需要 T 小时，使用 N 核，则此次计算的 CPU 成本为 N×T×C 元。
二、Token 的作用及成本计算
- Token 的含义
- 在一些 CAE 软件中，token 可能代表着软件的使用许可。例如，某些高端 CAE 软件可能采用 token 许可方式，用户需要拥有一定数量的 token 才能运行特定规模的计算任务。
- 成本计算
- 如果 token 是一次性购买的，需要将购买 token 的总费用分摊到每次计算中。假设购买 token 的总费用为 P 元，预计可以进行 M 次计算，则每次计算中 token 的成本为 P/M 元。
- 如果 token 是按使用次数计费的，每次使用需要支付一定费用 K 元，则每次计算的 token 成本就是 K 元。
三、综合成本计算
- 确定计算任务的需求
- 分析要进行的 CAE 计算任务的规模和复杂程度。复杂的模型、大量的网格单元、多物理场耦合等因素会增加计算量，从而需要更多的 CPU 资源和可能更多的 token。
- 进行测试和优化
- 在实际计算之前，可以进行一些小规模的测试，以确定最佳的 CPU 核数配置。通过测试不同核数下的计算时间和性能，找到一个性能与成本的平衡点。
- 同时，考虑是否可以通过优化模型、减少网格数量、采用更高效的算法等方式降低计算成本。
- 综合计算成本
- 最终的计算成本等于 CPU 成本和 token 成本之和。即总成本 = CPU 成本（N×T×C）+ token 成本（根据具体情况确定）。
例如，进行一次 CAE 计算，使用云服务，每核每小时费用为 10 元，计算需要 5 小时，使用 16 核。同时，token 按使用次数计费，每次 500 元。则此次计算的成本为 16×5×10 + 500 = 1300 元。
总之，在计算 CAE 成本时，需要综合考虑 CPU 核数和 token 等因素，通过测试和优化找到最佳的配置，以最小的成本获得满意的计算结果。
