[轉載]ANSYS Mechanical & FLUENT 如何選擇適當硬體？

本文轉自 http://www.pugetsystems.com

前言

本專欄之前發布了許多文章，大多是為了告訴大家在某個軟體上，哪個CPU或者GPU性能最強，同時也提供最有性價比的硬體推薦。

然而，在ANSYS Mechanical & FLUENT上，之前的方法行不通了。因為一個硬體在ANSYS上的工作效率取決於它授權模式（ licensing model）的限制。這就帶來了很多棘手的問題。

計算性能包（HPC Packs）？

ANSYS授權模式相當複雜。在基礎版本的ANSYS中，用戶只允許使用2個核心來運算。你需要通過額外訂購增值服務「計算性能包（HPC Packs）」來增加參與運算的核心數量。

此外，計算性能包（HPC Packs）每次增加的核心數量不是線性的。

• 第一次購買計算性能包，可以獲得2-10個核心參與運算（在18.0版本之前是8個）。
• 第二個核心包允許最高32個核心參與運算。
• 第三個核心包最高允許128個核心參與運算。
• 之後指數上升。

參考：ANSYS HPC Licensing Options

對於計算機集群來說，在搭建時有專人考慮這個問題。但對於個人計算工作站，就容易出現浪費。比如：一個12核的系統需要2個計算性能包，但第二個計算性能包基本上就浪費了。考慮到計算性能包還是挺貴的，因此在配置工作站的時候就要思考如何最佳利用計算性能包。

用CPU還是GPU計算？

ANSYS計算「核心」的方法是一個物理CPU核心算一個核心（不包括超線程。事實上，使用超線程在ANSYS里會導致問題），一塊GPU加速卡算一個核心。這就很有意思了，Threadripper里$62.5一個的核心與最先進的$5000一塊的GPU加速卡在ANSYS里都算作一個「核心」。可惜官方支持的GPU種類有限，而且在我們的測試中，多GPU還容易出現可靠性問題。

最後我們發現，如果CPU核心太多的話，使用GPU加速還不如純CPU運算來得快。有些人把這個現象稱為過度請求：ANSYS中的每個實例都跑在不同的CPU核心上，因而每個CPU核心都會向GPU請求資源。這樣的請求越來越多直到GPU無法處理完成，請求開始排隊，影響性能。在標準的ANSYS 18.X benchmarks里，我們發現28 CPU核心+1 GPU還不如純28核運行得快

結論

綜上所述，在你租到計算機集群前，我們推薦2套個人計算系統：

• 對於只購買一個計算性能包的用戶，一個核心頻率儘可能高的10核CPU加上一塊Quadro GP100顯卡是不錯的選擇。這讓你可以根據具體計算的類型在使用10個CPU核心與9 CPU核心 + 1 GPU兩種模式間切換。
• 對於購買2個計算核心包的用戶，一個主頻儘可能高的32核CPU系統（現在來看是雙路至強）是最好的選擇。用不用GPU取決於具體的計算類型。我們發現在ANSYS benchmark 里的大多數例子，如果使用了如此多的CPU核心，不用GPU都比用GPU算得更快。但是仍有2個例外（總共10個例子），用GPU會快一些。

在我們剛開始測試的時候，嘗試過使用28個CPU核心+4個GPU加速卡的模式。很可惜，所有的benchmark測試都報錯了。看來現階段用多GPU不是個好選擇。

此外，我們發現一個10核CPU + GP100 系統的價格和一個雙路16核至強（共32核）+ 亮機卡系統的價格差不多。但是你要多付1倍的錢來購買計算性能包。因此決定買哪個配置和購買電腦的預算無關，它取決於你打算花多少錢在ANSYS上。

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