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行業應用|用北京超算跑大型結構動力學仿真是種什么樣的體驗?

2022.09.23

測評內容說明


最近由于大型仿真分析項目需求,有幸接觸到了北京江南JNSport体育計算中心(如下簡稱北京超算),同時也體驗到了超算中心對于低成本拓展仿真分析規模的系列優勢。

為了幫助大家更好地了解和使用超算中心,筆者將通過系列文章對超算中心的使用以及計算性能進行測評,本文內容為ANSYS軟件使用測試,測試參數如下:

超算中心

北京江南JNSport体育計算中心

CPU類型

AMD

核心數

64

主頻

2.35GHz

內存

256G

磁盤空間

500G

測試軟件

ANSYS WorkBench 2021R1

北京江南JNSport体育計算中心可根據使用者需求提供不同型號CPU,核心數,內存大小以及磁盤空間,上述數據僅為本次測評使用參數。

 

相比于零件分析,大型裝配體除了網格數量較多外,還包含大量的連接關系,綁定接觸以及混合單元類型,因此一般情況下計算量相比于同等節點數量的零件大,體現的計算問題也更加全面。

為了更加真實地測試超算平臺的使用性能,文章選取如下大型裝配體:

模型來源于GrabCAD官網

根據實際測試,該模型進行高階實體單元劃分,最低節點數量50萬,但是通常裝配體由于計算精度要求會比該數量多,因此本文按照100萬節點數量進行測試,具體有限元模型如下:

 

整體有限元模型使用高階四面體單元處理,節點數量107萬,MPC綁定接觸對200+。

考慮到同等節點數量下,動力學分析比靜力學分析計算量和計算時間要大得多,因此本文使用動力學分析的模態分析模塊進行測試,算法選擇Block Lanczos,提取模態階數100階。

注意

該模型分析已經在本地64G電腦上經過測試,由于內存需求遠遠超出電腦性能無法計算,因此只能借助超算平臺進行計算。

 

 

平臺使用流程

Step1:本地準備工作

由于超算中心計費是從創建分析項目開始,而不是求解計算,因此作為分析中最為耗時的前處理工作,一般是在本地電腦完成,整體模型裝配好后導入超算中心進行調試和分析:

對于ANSYS WorkBench來說,使用Archive功能導出求解文件的壓縮包較為推薦,對于Abaqus直接導出對應版本的.inp文件,對于HyperWorks導出對應版本的.fem文件,這些求解文件在超算平臺中均能正常讀取。

Step2:求解文件上傳

對于每個用戶,超算中心會單獨開辟一塊磁盤空間供數據存儲,類似于個人電腦上的一個盤,一般最低有500G,個人可以對空間中的數據進行常規編輯和清理工作,我們的計算文件也是存儲在該空間下。

為了使得超算平臺能夠讀取計算文件,需要登錄超算平臺,將求解文件通過指定軟件上傳到提供的存儲空間中:

超算中心界面

磁盤文件交互

由于直接拖動就可以實現本地電腦和超算平臺的數據交換,傳輸速度也能保證在3~5Mb/s以上,因此使用起來相對也比較方便。

Step3:創建分析項目

本地數據導入完成之后,通過超算中心桌面的VNC可以創建分析項目,也可以直接通過桌面上的ANSYS軟件直接啟動:

根據計算需求,我們選擇amd_256隊列(代表CPU為AMD,最大使用內存256G),核心數選擇64(可以根據自己需求使用更多核心),提交之后,等待連接成功,即可進入可視化界面。

應用窗口

WorkBench界面

Step4:調試和求解

由于超算中心提供了可視化界面,因此調試和求解的部分和我們正常操作沒有任何區別,這里直接使用60核進行計算:

ANSYS WorkBench后臺統計的計算時間和內存占用情況如下:

統計內容

具體數據

內存占用

157GB

計算時間

27分52秒

結果文件

2.6GB

對于一個大型裝配體的動力學計算來說,計算速度還是比較滿意的。

Step5:后臺數據監測

在計算過程中,可以通過桌面軟件SSH,輸入指定的簡易代碼,方便地查詢到調用核心以及內存空間的使用情況,如圖所示:

 

測評結果

本次使用超算測評,大致總結如下體驗:

內存足夠大,目前了解到最大內存可以支持2T,本次使用的測試模型需要占用157GB內存,對于大部分本地電腦無法處理,并且個人配置到這么高的內存空間成本非常高

核心數足夠多,雖然在結構分析中,超過16核加速效果已經不太明顯,但是對于流體等分析來說,核心數對計算速度的改善還是非常可喜

流程足夠完善,早期聽到超算中心我都是有些畏懼的,感覺這東西應該很復雜,需要傳輸各種文件,輸入各種求解命令調用,但是這次使用后發現,現在平臺從可視化界面,文件傳輸,后臺查詢等都做得很完善,給人的感覺就是遠程調用一臺高性能電腦

服務足夠到位,開始使用超算中心確實會遇到各種疑問,但是配備的技術支持微信群能快速響應并給出解決方案,體驗感比較好。

以上便是本次云計算中心的測評內容,整體體驗感比較舒服,當然之后會針對具體分析問題進行求解速度和內存占用的測評。



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