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FLOW-3D / MP 平行運算版本能夠讓使用者利用高性能計算聚集來解決較有大網格域或較長運算時間的問題,縮短設計週期並有機會在設計週期內進行全面的參數研究。 這些都可以同時保留FLOW-3D所提供的精確度來實現。

性能亮點

  • 針對最新的多核心架構進行開發和優化

  • 平行處理是基於Hybrid MPI-OpenMP方法

  • 真實的域分解

  • 自動分解的工具允許定向分解

  • 在預處理器中優化MPI的通信和記憶體管理

  • 與FLOW-3D v11.2 GUI和FlowSight相容,可共用後處理結果

  • FLOW-3D / MP v11.2的物理模型和數值方法是來自於FLOW-3D v11.2

  • 啟用遠端解決功能

性能測試基準

下方是FLOW-3D / MP v11.2高達640核心的性能測試分析,適用於軟體的各種應用,例如水利環境工程,金屬鑄造,微流體、航空,以及一個高達1280核心的驅動箱模擬。

硬體規格

Skylake –  Intel® Xeon® Gold 6148 CPU @ 2.40GHz, 40 Cores/Node, 384GB/Node RAM
Broadwell – Intel E5-2600v4 Series CPU  @ 2.40GHz, 28 Cores/Node, 256GB/Node RAM
Interconnect – Intel Omni-Path®

性能提升8倍

水利環境工程

水躍模擬

在模擬中,研究水躍和溢洪道上的流動行為。

網格數量:1460萬

物理模型:自由液面追蹤、重力、捲氣和RNG

湍流模型,動態計算最大湍流混合長度
數值模型:GMRES

性能提升4倍

金屬鑄造

發動機

在模擬中,研究發動機缸體的重力鑄造。
網格數量:360萬
物理模型:自由液面追蹤、重力、傳熱、凝固和層流粘度
數值模型:GMRES

性能提升8倍

微流體
噴墨噴嘴中的墨水滴

在模擬中,研究印表機噴嘴墨滴的形成和排出。
網格數量:200萬
物理模型:自由液面追蹤、層流粘度和表面張力
數值模型:GMRES

性能提升5倍

在模擬中,研究F-16在各種飛行條件下燃料箱中的燃料晃動。
網格數量:70萬
物理模型:自由液面追蹤、非慣性坐標系、重力、電位和RNG湍流模型、動態計算最大湍流混合長度
數值模型:隱式對流,GMRES和分裂拉格朗日VOF

航天
飛機燃油箱晃動

性能提升40倍

最佳案例狀況
LID驅動箱

模擬標準蓋驅動腔問題以證明FLOW-3D / MP的縮放潛力  。這是一個完全填充,完美負載平衡的仿真,通常用於驗證標準CFD代碼。
網格:1000萬個細胞
物理模型:粘度和RNG湍流。
數值模型:GMRES