目前主流的碰撞流体结构仍然是 cpu 计算为主,小部分工况可以支持 GPU ,部分软件可以支持 GPU (如 Altair 的流体软件 UFX ,完全基于 GPU 开发)
基于前期业务的规划设计,目前我们还是两套平台,但是由于HPC和AI仿真对算力的共同需求,因此后续考虑进行资源的整合,并计划通过一套调度平台PBS实现任务的统一调度。...
操作系统侧的性能优化是一个综合性的工作,需要综合考虑硬件、软件、数据结果以及系统配置等多因素。 操作系统默认配置可能不适合特定的应用程序。通过调整系统参数和优化系统设置,可以提高计算速度。比如调整文件系统...
若只是HPC平台完全切换操作系统,框架不变的话,那么等同于重新部署一套新的环境,需要在切换前做好大量的验证工作,实施部署步骤可以参考以前的部署过程。需要特别注意的是:1:所有CAE软件与新的OS的兼容性和运行稳定性,不同版...
一般需要对仿真测试产生的数据进行处理和清洗,包括去除异常值、处理缺失数据、对数据进行排序等,以确保数据的准确性和可靠性。然后根据仿真结果的准确性、仿真速度、模型的稳定性和收敛性、精度和可靠性及仿真系统的负...
根据HPC集群或工具生成测试结果报告,需要关注并验证仿真结果的准确性,与实际场景或已知的历史数据进行比较,检查仿真结果是否与预期一致。验证仿真结果时,需要考虑误差和不确定性。对于测量数据、模型参数或输入条件...
仿真测试,我觉得成本与技术是两大挑战:1、成本比如硬件设备、软件许可,所以现在一般采用云计算,混合云(主要是看哪家成本低,性价比高)等方式,减少初期的资本投入。2、技术比如开发、管理和维护HPC、仿真系统, 一般需要云计算...
HPC平台遇到的挑战我认为除了大量的软硬件基础设施的建设成本外,还有对于HPC集群平台的资源进行有效地管理和利用这些资源,确保任务可以高效地执行,是个挑战。还有对数据的安全管理,容量管理也是挑战,仿真测试通常涉及大量...
在满足企业对数据安全要求的前提下是可以根据实际计算需求灵活利用公有云HPC计算资源,降低成本的, 根据实际使用情况灵活选择使用公有云HPC资源。对于一些临时、突发性的或不经常使用的计算任务,可以选择根据时...
目前混合云HPC方案逐渐成为行业主流的、性价比较高的解决方案,对于常态化仿真业务通常使用本地HPC集群,云端HPC集群主要应对临时、紧急的仿真,用户可以根据实际工作负载自动扩展或收缩计算资源,真正实现按需分配。但在数...
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