ANSYS Maxwell16与ANSYS EM18的单机多核设置问题的比较

### ANSYS Maxwell16与ANSYS EM18的单机多核设置问题的比较 #### 一、单机多核计算、并行计算、分布式计算的异同 1. **单机多核计算**：指的是在同一台计算机内利用多个处理器核心进行计算。这种计算方式主要依赖于计算机内部硬件资源的合理分配，适用于处理可以分解成多个子任务同时运行的程序。 2. **并行计算**：广义上的并行计算不仅包括单机多核计算，还包括跨多台计算机的分布式计算。并行计算的关键在于将任务分割成独立的部分，并通过并行处理加速计算过程。 3. **分布式计算**：指的是分布在不同地理位置的多台计算机之间通过网络连接协同完成一项计算任务。这些计算机通常称为节点，每个节点可以是单机多核计算的模式。 **相同之处**：无论是单机多核计算、并行计算还是分布式计算，其目的都是为了提高计算效率，缩短计算时间。它们都需要将一个大的计算任务拆分成多个小任务，并行处理这些小任务来加速整体进程。 **不同之处**：单机多核计算是在一台计算机内部进行；并行计算包含单机多核计算和分布式计算；而分布式计算则是跨多台计算机的协作。 #### 二、计算精度问题 对于提到的永磁同步电机仿真中，不同版本的ANSYS Maxwell (16.0与EM 18.0) 得到的不同转矩值(156Nm vs 110Nm)，需要从以下几个方面进行考虑： 1. **算法更新**：新版本可能会对算法进行优化，从而导致结果有所差异。 2. **网格划分**：虽然提到网格剖分没有变化，但实际上不同版本间的默认网格设置可能有所不同。 3. **边界条件**：确保所有边界条件在两个版本中完全一致。 4. **求解器设置**：不同版本间求解器的默认设置可能存在差异，这可能会影响最终结果。 为了确定哪个值更可信，建议进行以下操作： - 在相同版本中重复计算多次，确保结果的一致性。 - 检查是否有官方文档说明不同版本间的差异。 - 尝试使用第三方软件进行验证。 #### 三、DSO设置问题 1. **DAM与DSO**：在ANSYS Maxwell中，DAM (Distributed Asynchronous Multiprocessing) 和 DSO (Distributed Shared Object) 是两种并行计算的方式。在单机多核计算场景中，DSO 更常见。 2. **单机多核设置方法**： - **添加IP地址**：适用于多台计算机的情况，但在单机环境下意义不大。 - **输入电脑名字**：可以通过 DNS 名称或 UNC 名称来标识本机。DNS Name 指的是域名系统中的主机名，UNC Name 则是一种特定于 Windows 的网络路径表示方式。 - **从外部文件导入**：这种方法更为灵活，可以在多个场景下使用。 对于 ANSYS Maxwell 16.0，上述三种方法均可实现单机多核设置。但在 ANSYS EM 18.0 中，只能通过第三种方法实现。这可能是由于软件版本更新中对并行计算策略进行了调整。 #### 四、ANSYS Maxwell 16.0中核数设置问题 1. **核数设置**：在进行多核计算时，一般推荐设置为“电脑核数-1”，这是因为保留一个核心用于操作系统本身和其他后台任务的处理，避免系统资源过度消耗而导致计算过程中断。 2. **实际效果**：即使设置了多个核心，实际计算速度提升程度还取决于具体的计算任务和并行算法的效率。 #### 五、ANSYSEM 18.0中单机多核设置问题 1. **HPC 设置**：在 ANSYSEM 18.0 中，使用 HPC 进行单机多核计算可以显著提高计算效率。关键参数包括 Tasks、Cores 与 RAM Limit。 2. **参数选择**： - **Tasks**：指分配的任务数量。通常，对于密集型计算任务，设置为1或2个任务即可。 - **Cores**：指参与计算的核心数量。一般来说，设置为“电脑核数-1”。 - **RAM Limit (%)**：限制计算过程中使用的内存百分比，根据具体任务需求进行调整。 关于如何确定这些数值，确实有工具或脚本可以帮助计算最佳配置，如官方提供的 Python 插件。如果没有这类工具，可以根据经验和任务特点手动调整。 通过上述分析可以看出，不同版本的 ANSYS 软件在并行计算方面的设置和表现存在一定的差异。为了获得最佳性能，需要根据具体应用场景进行合理的设置。