fluent 经典问题 请问双CPU并行计算的效率问题
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法并行计算是一种利用多个处理器或多个计算机同时执行多个计算任务的计算方法。
通过并行计算，我们可以将大规模的计算任务分解为多个小任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行，以提高计算效率和加快计算速度。
在本文中，我们将介绍几种常见的并行计算技巧和方法来优化计算效率。
1.任务并行：任务并行是将一个大任务分解为多个小任务，并且同时在多个处理器或计算机上执行。
每个处理器或计算机负责执行一部分任务，然后将结果合并得到最终结果。
任务并行可以显著减少计算时间，尤其适用于大规模数据处理和复杂计算任务。
2.数据并行：数据并行是将大规模的数据分成多个小块，并且在多个处理器或计算机上同时对每个小块进行计算。
每个处理器或计算机负责处理一部分数据，并将计算结果合并得到最终结果。
数据并行可以加快计算速度，尤其适用于需要同时处理大量数据的任务，如图像处理和数据挖掘。
3.指令并行：指令并行是将一个计算任务分解为多个子任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行。
每个处理器或计算机负责执行一部分指令，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行。
指令并行可以提高计算效率，尤其适用于需要大量指令执行的任务，如矩阵运算和神经网络训练。
4.流水线并行：流水线并行是将一个计算任务分解为多个阶段，并且在多个处理器或计算机上同时执行不同的阶段。
每个处理器或计算机负责执行一个阶段，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行下一个阶段。
流水线并行可以将计算任务分解为多个独立的部分，并在同时执行的情况下提高计算效率。
5.任务分解和调度：任务分解和调度是将一个大任务分解为多个小任务，并且将这些小任务分配给不同的处理器或计算机执行。
任务分解和调度可以根据任务的特性和处理器或计算机的性能自动选择最优的分解和调度策略，以提高计算效率和加快计算速度。
6.数据划分和通信：数据划分和通信是将大规模的数据划分为多个小块，并且在多个处理器或计算机之间进行数据交换和通信。
Fluent经典问题及答疑
Fluent经典问题及答疑Fluent经典问题及答疑1 对于刚接触到FLUENT新手来说，面对铺天盖地的学习资料和令人难读的FLUENT help，如何学习才能在最短的时间内入门并掌握基本学习方法呢？(#61)2 CFD计算中涉及到的流体及流动的基本概念和术语：理想流体和粘性流体；牛顿流体和非牛顿流体；可压缩流体和不可压缩流体；层流和湍流；定常流动和非定常流动；亚音速与超音速流动；热传导和扩散等。
（13楼）3 在数值模拟过程中，离散化的目的是什么？如何对计算区域进行离散化？离散化时通常使用哪些网格？如何对控制方程进行离散？离散化常用的方法有哪些？它们有什么不同？（#80）4 常见离散格式的性能的对比（稳定性、精度和经济性）(#62)5 在利用有限体积法建立离散方程时，必须遵守哪几个基本原则？（#81）6 流场数值计算的目的是什么？主要方法有哪些？其基本思路是什么？各自的适用范围是什么？(#130)7 可压缩流动和不可压缩流动，在数值解法上各有何特点？为何不可压缩流动在求解时反而比可压缩流动有更多的困难？（#55）8 什么叫边界条件？有何物理意义？它与初始条件有什么关系？（#56）9 在一个物理问题的多个边界上，如何协调各边界上的不同边界条件？在边界条件的组合问题上，有什么原则？10 在数值计算中，偏微分方程的双曲型方程、椭圆型方程、抛物型方程有什么区别？（#143）11 在网格生成技术中，什么叫贴体坐标系？什么叫网格独立解？（#35）12 在GAMBIT的foreground和background中，真实体和虚实体、实操作和虚操作四个之间是什么关系？13 在GAMBIT中显示的“check”主要通过哪几种来判断其网格的质量？及其在做网格时大致注意到哪些细节？（#38）14 画网格时，网格类型和网格方法如何配合使用？各种方法有什么样的应用范围及做网格时需注意的问题？(#169)15 对于自己的模型，大多数人有这样的想法：我的模型如何来画网格？用什么样的方法最简单？这样做网格到底对不对？(#154)16 在两个面的交界线上如果出现网格间距不同的情况时，即两块网格不连续时，怎么样克服这种情况呢？（#40）17 依据实体在GAMBIT建模之前简化时，必须遵循哪几个原则？(#170)18 在设置GAMBIT边界层类型时需要注意的几个问题：a、没有定义的边界线如何处理？b、计算域内的内部边界如何处理（2D）？（#128）19 为何在划分网格后，还要指定边界类型和区域类型？常用的边界类型和区域类型有哪些？（#127）20 何为流体区域（fluid zone）和固体区域（solid zone）？为什么要使用区域的概念？FLUENT 是怎样使用区域的？(#41)21 如何监视FLUENT的计算结果？如何判断计算是否收敛？在FLUENT中收敛准则是如何定义的？分析计算收敛性的各控制参数，并说明如何选择和设置这些参数？解决不收敛问题通常的几个解决方法是什么？（9楼）22 什么叫松弛因子？松弛因子对计算结果有什么样的影响？它对计算的收敛情况又有什么样的影响？（7楼）23 在FLUENT运行过程中，经常会出现“turbulence viscous rate”超过了极限值，此时如何解决？而这里的极限值指的是什么值？修正后它对计算结果有何影响？(#28)24 在FLUENT运行计算时，为什么有时候总是出现“reversed flow”？其具体意义是什么？有没有办法避免？如果一直这样显示，它对最终的计算结果有什么样的影响？(#29)25 燃烧过程中经常遇到一个“头疼”问题是计算后温度场没什么变化？即点火问题，解决计算过程中点火的方法有哪些？什么原因引起点火困难的问题? (#183)26 什么叫问题的初始化？在FLUENT中初始化的方法对计算结果有什么样的影响？初始化中的“patch”怎么理解？(12楼)27 什么叫PDF方法？FLUENT中模拟煤粉燃烧的方法有哪些？（#197）28 在利用prePDF计算时出现不稳定性如何解决？即平衡计算失败。
fluent问题集合
6、在Fluent中用gambit的时候，导入pro/e的stp文件后，在消去最短边的时候，有些最短边不能消去，其是空间线段，用面merge的方法和 连接点的方法都不行，该怎么消去这类短边？ 答：短边是 由于Pro/e的精度产生的，如果直接导入到Gambit，然后划分网格，总会出现一些小的犄角，一些小的短边，这些地方的网格 质量是非常的差，我一般的 做法都是，导入到Gambit,将所有的线在原位臵复制，删掉导入的体，再将线缝合成面，再缝合成体，这 样就可以除去那些短边，小角度的问题了。
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三、可压缩流体（Compressible Fluid）和不可压缩流体（Incompressible Fluid）) 在流体的运动过程中，由于压力、温度等因素的改变，流体质点的体积（或密度，因质点的质量一定），或多或少有所改变。流体质点的 体积或密度在受到一定压力 差或温度差的条件下可以改变的这个性质称为压缩性。真实流体都是可以压缩的。它的压缩程度依赖于 流体的性质及外界的条件。例如水在100个大气压下，容积 缩小0.5%，温度从20°变化到100°，容积降低4%。因此在一般情况下液 体可以近似地看成不可压的。但是在某些特殊问题中，例如水中爆炸或水击等问 题，则必须把液体看作是可压缩的。气体的压缩性 比液体大得多，所以在一般情形下应该当作可压缩流体处理。但是如果压力差较小，运动速度较小，并且没有很大 的温度差，则实 际上气体所产生的体积变化也不大。此时，也可以近似地将气体视为不可压缩的。 在可压缩流体的连续方程中含密度，因而可把密 度视为连续方程中的独立变量进行求解，再根据气体的状态方程求出压力。不可压流体的压力场是通过连续方程间接 规定的。由于 没有直接求解压力的方程，不可压流体的流动方程的求解具有其特殊的困难。 四、层流（Laminar Flow）和湍流（Turbulent Flow） 粘性流体运动有两种形态，即层流和湍流。这两种形态的性质截然不同。层流是流体运动规则，各部分分层流动互不掺混，质点的轨线是 光滑的，而且流动稳定。湍 流的特征则完全相反，流体运动极不规则，各部分激烈掺混，质点的轨线杂乱无章，而且流场极不稳定。 这两种截然不同的运动形态在一定条件下可以相互转化。 五、定常流动（Steady Flow）和非定常流动（Unsteady Flow） 以时间为标准，根据流体流动的物理量（如速度、压力、温度等）是否随时间变化，将流动分为定常与非定常两大类。当流动的物理量不 随时间变化，为定常流动； 反之称为非定常流动。定常流动也称为恒定流动，或者稳态流动；非定常流动也称为非恒定流动、非稳 态流动。许多流体机械在起动或关机时的流体流动一般是非定 常流动，而正常运转时可看作是定常流动。 六、亚音速流动(Subsonic)与超音速流动（Supersonic） 当气流速度很大，或者流场压力变化很大时，流体就受到了压速性的影响。马赫数定义为当地速度与当地音速之比。当马赫数小于1时， 流动为亚音速流动；当马赫 数远远小于1（如M<0.1）时，流体的可压速性及压力脉动对密度变化影响都可以忽略。当马赫数接近1时 候（跨音速），可压速性影响就显得十分重要 了。如果马赫数大于1，流体就变为超音速流动。 七、热传导（Heat Transfer）及扩散（Diffusion） 除了粘性外，流体还有热传导及扩散等性质。当流体中存在温度差时，温度高的地方将向温度低的地方传送热量，这种现象称为热传导。 同样地，当流体混合物中存在组元的浓度差时，浓度高的地方将向浓度低的地方输送该组元的物质，这种现象称为扩散。 流体的宏观性质，如扩散、粘性和热传导等，是分子输运性质的统计平均。由于分子的不规则运动，在各层流体间交换着质量、动量和能 量，使不同流体层内的平均 物理量均匀化，这种性质称为分子运动的输运性质。质量输运宏观上表现为扩散现象，动量输运表现为 粘性现象，能量输运表象为热传导现象。理想流体忽略了粘 性，即忽略了分子运动的动量输运性质，因此在理想流体中也不应考虑 质量和能量输运性质——扩散和热传导，因为它们具有相同的微观机制。
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法并行计算是一种通过同时处理多个任务或部分任务来提高计算效率的方法。
在计算机科学领域中，随着数据量不断增大和计算需求不断增加，传统的串行计算方式已经无法满足要求。
因此，并行计算技术成为了一种重要的解决方案。
并行计算的主要优点包括：提高计算效率、减少计算时间、增加计算容量、降低成本等。
利用多核处理器、集群、云计算等技术，可以实现并行计算。
以下是一些提高并行计算效率的技巧和方法：1.任务分解：将大任务分解成多个子任务，然后同时执行这些子任务，提高整体计算效率。
在任务分解过程中，要考虑到任务之间的依赖关系和数据之间的传输延迟，避免出现资源竞争和数据不一致的情况。
2.负载均衡：合理分配任务给不同的处理单元，避免出现某一处理单元负载过重而导致整体性能下降的情况。
负载均衡可以通过动态调整任务分配策略来实现，根据任务的执行情况进行监控和调整。
3.数据传输优化：在并行计算过程中，数据传输往往是影响计算效率的关键因素之一。
通过减少数据传输量、优化数据传输路径、减少数据传输延迟等方法，可以提高计算效率。
4.并行编程模型：选择合适的并行编程模型对于提高计算效率至关重要。
常见的并行编程模型包括MPI、OpenMP、CUDA等，根据具体的应用场景和硬件平台选择合适的并行编程模型可以提高计算效率。
5.并行算法设计：设计并行算法时，需要考虑到并行计算的特点，合理利用并行计算资源，减少通信开销和数据冗余，提高算法并行度和并行效率。
6.硬件优化：在进行并行计算时，选择合适的硬件设备也非常重要。
优化硬件配置、选择性能强劲的处理器和内存、使用高速网络连接等方法可以提高并行计算效率。
7.并行计算框架：利用现有的并行计算框架如Hadoop、Spark等，可以简化并行计算的开发流程，提高开发效率，同时也能够提高计算效率。
8.任务调度策略：合理的任务调度策略能够有效地利用计算资源，避免资源浪费和资源竞争，提高整体计算效率。
fluent f_p详细讲解
fluent f_p详细讲解
Fluent是一种流体动力学仿真软件，用于解决与流体流动、传
热和化学反应相关的工程问题。
而f_p则代表着Fluent中的
“fluent-parallel”，它是指Fluent的并行计算功能。
首先，让我们来详细讲解一下Fluent。
Fluent是由Ansys公司
开发的一款CFD（计算流体力学）软件，它能够模拟和分析液体和
气体在各种工程应用中的流动、传热和化学反应等现象。
Fluent具
有强大的求解器和网格生成器，能够处理复杂的流体流动问题，如
湍流、多相流、燃烧等。
用户可以通过Fluent对液体和气体在管道、汽车、飞机、建筑等各种工程领域中的流动行为进行模拟和分析，
从而优化设计、提高性能和降低成本。
接下来，我们来详细讲解一下f_p，即Fluent中的并行计算功能。
在Fluent中，用户可以利用并行计算技术来加速求解复杂的流
体动力学问题。
并行计算可以将计算任务分配给多个处理器或计算
节点同时进行，从而提高计算效率和速度。
通过f_p，用户可以利
用多核处理器、集群系统或其他并行计算平台来加速Fluent的求解
过程，特别是对于大规模、高精度的流体动力学仿真问题来说，这
一功能显得尤为重要。
总的来说，Fluent是一款强大的流体动力学仿真软件，而f_p 则是其并行计算功能，能够帮助用户更高效地进行复杂流体流动问题的求解。
希望这个回答能够帮助你更好地理解Fluent和f_p。
fluent 经典问题 请问双CPU并行计算的效率问题
标 题: [合集] 请问双CPU并行计算的效率问题
发信站: BBS 水木清华站 (Mon Jul 7 03:32:43 2003), 站内
【 在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】
: 大致上只有一个CPU在工作，或者两CPU占有率相当于一个CPU
: mpich1.2.5+fortran
: 怎么配置可以使两个CPU同时工作？？
: BOW
☆─────────────────────────────────────☆
: 发信站: BBS 水木清华站 (Fri Jul 4 11:20:32 2003), 转信
:
: 那看来你的意思就是每个节点当两个节点用了，是把：）
:
: 精华区有人说2CPU效率基本达到100％也是这样的喽？
:
:
: 主要是程序中有不少文件操作，那样的话会文件使用处突，得改文件名
你的意思是和算法有关？
那双CPU岂不白搭了，单CPU就ok了，呵呵
【 在 Jumping (Man in Experiments) 的大作中提到: 】
: 如果算法不怎么nb，也就这个效率了。
☆─────────────────────────────────────☆
xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 于 (Fri Jul 4 11:11:52 2003) 提到:
你就在每个domain中间加一点open mp的代码吧……也不是很麻烦……
[总结]windows下fluent并行
![[总结]windows下fluent并行](https://img.taocdn.com/s3/m/8150fe97dd88d0d233d46abb.png)
帮助| 搜索| 注册| 登陆| 排行榜| 发帖统计»傲雪论坛»『Fluent专版』打印话题寄给朋友作者[总结]windows下fluent并行[精华]bcomz发帖: 34 积分: 1 雪币: 34于2005-05-25 01:29首先说明,我是个十足的新手.24小时前我还在为什么并行不起来而郁闷.但是通过一天的实践.在宿舍三台.实验室两台机器上面都实现了并行.好像有些心得.总结了下.跟大家交流才能进步.错误之处请大家指出.如果你也是新手，首先应该干两件事情。
1把Fluent中文帮助28章看两遍。
这个贴在附件里面了，怕有些兄弟没有。
2看看dte4321兄弟写的“〖原创〗Winnt平台下搭建Fluent并行计算的一些经验“/cgi-bin/bbs/topic_show.cgi?id=30034&h=1#230090如果搞清这个了，下面就是具体操作了。
1 准备步骤操作系统：win2000sp4 winxp sp2等都可以。
2003我没用过。
fluent软件：fluent 6.2.16参与并行的机器都要装，并且把Fluent.Inc目录共享首先要解决与fluent无关的网络问题保证两个机器能够互访。
用机器名跟ip地址都要能互访。
运行窗口输入\\机器名跟\\ip都要能看到对方的共享目录互相能ping通机器名和ip建议装上ipx协议rsh的配置:rshd.exe文件fluent安装目录里面就有60k大小。
命令行下输入rshd -install右键点我的电脑----管理---服务和应用程序---服务---找到RSH Daemon配置一下，主要就是在登陆里面输入账号秘密，然后启动就可以了。
好像还有安全性问题。
我没管：）上面这些东西,主要是电脑的一些基础知识了.跟fluent软件关系不大,也很容易搞定.2 fluent软件设置主机命令窗口里面进到C:\Fluent.Inc\ntbin\ntx86输入fluent 3d -pnetfluent界面parallel---network---configueHostname 填入节点机的机器名点add后,如果available hosts里面能出来@computer2(X.X.X.X)而不是@computer2(unkonw)那么前面的网络配置基本是没问题的点spawn 如果不报错误,或者没有停止响应,那么恭喜你.基本就成功了.这时候,应该看到一些Host 跟Node的信息computer1上放置了一个主节点.跟一个计算节点.computer2上放置了第二个计算节点如果两个节点,那么准备工作就完成了.多个节点的话,重复下add---spawn就行了.如果节点比较多.可以点save保存一个*.hosts文件以后再运行时可以用fluent 3d -pnet -t2 -cnf=fluent.hosts省了好多add--spawn了双cpu机器可能得重复做一次,我没实验过.读入case可以实现传说中的并行计算了.呵呵.3 可能出现的问题及解决:1.提示用户名密码错误不能登陆2.点add后available hosts里面出现@computer2(unknow)这两个主要是网络的问题解决的办法,1.首先互访一下共享文件夹Fluent.Inc看有不有问题.2互ping下机器名3确保在一个工作组.有1时候子网掩码第三位不一样也可能出现问题.4装ipx协议点spawn后没有响应提示主机不能往结点机上布置节点6.1版winxp和win2k并行时.我碰到过这个问题.add步骤完后.没有提示unknow.但是就是不能spawn换了个fluent6.2.16版解决问题.4 windows下并行的效率:我用的一个110万网格的cas文件测试的p4 3.0E+1Gmemory +win2000的一个机器用了10'8" (报了一次虚拟内存不足.)p4 2.4C+512 MB memory+winxp的机器,没有算出来读入的时候很慢后来都没响应了.这个两个机器并行后算同样一个例子4' 18"同样一个例子在小型工作站上双xeon2.4+1g ecc memory +scsi上用了7'10"如果那个cas文件有一定的普遍性的话,windows并行效率还是很可观的. 而且用起来很方便此主题相关图片如下：bcomz 编辑于2005-05-25 01:43 badapple100 打分于2005-05-25 11:55bcomz发帖: 34 积分: 1 雪币: 34于2005-05-25 01:30此主题相关图片如下：bcomz发帖: 34 积分: 1 雪币: 34于2005-05-25 01:31此主题相关图片如下：bcomz发帖: 34 积分: 1 雪币: 34于2005-05-25 01:31fluent28章并行计算附件(该文件已经被下载42 次)bcomz发帖: 34 积分: 1于2005-05-25 01:40好累啊,希望大家多提意见.fluent并行,我才弄了不到24小时.可能很多问题还没碰到.希望多跟大家交流bcomz@QQ:9059992cauffman发帖: 425 积分: 1 雪币: 217于2005-05-25 08:07有没有linux下的并行使用方法？两台2CPU，4G的机器jpliu发帖: 128 积分: 0雪币: 128于2005-05-25 08:34多谢，楼主是好人沙尘暴发帖: 195 积分: 5于2005-05-25 10:08希望有人指点一下linux下怎么进行并行设置谢谢！东岸线发帖: 361 积分: 0雪币: 310于2005-05-25 17:46好感谢楼主cxysohu发帖: 42 积分: 0 雪币: 42 来自:华北电力大学于2005-05-27 00:07我用win2003做的服务器,并行计算.设置在一个域内,不知道楼主是否设定域了,还是在一个工作组内的? 你采用并行计算,计算机的cpu达到多少?星星之火，可以燎原chenstar 盼望2008于2005-05-27 12:02应该不是共享Fluent.Inc文件夹，而是共享包含编译的库文件的文件夹，可能楼主的工作目录碰巧也在Fluent.Inc里。
fluent计算技巧
fluent计算技巧Fluent计算技巧是指在使用Fluent软件进行流体力学仿真时，能够提高计算效率和准确性的一系列技巧和方法。
以下是一些常用的Fluent计算技巧：1. 网格优化：良好的网格质量是获得准确结果的关键。
在进行计算前，应对网格进行优化，包括网格划分、剖分、网格尺寸调整等操作，以确保网格质量良好。
2. 边界条件设置：正确设置边界条件对计算结果的准确性至关重要。
应根据具体情况选择合适的边界条件，如速度入口、压力出口、壁面摩擦等，并确保边界条件设置正确无误。
3. 松弛因子调整：在迭代计算过程中，调整松弛因子可以加快收敛速度。
通常情况下，可以逐步减小松弛因子，直到收敛为止。
4. 迭代收敛准则：设置合适的收敛准则可以控制计算的精度和收敛速度。
通常情况下，可以将残差的变化率设置为一个较小的值，以确保计算结果的准确性。
5. 并行计算：Fluent支持并行计算，可以利用多个处理器同时进行计算，提高计算效率。
在进行大规模计算时，可以选择使用并行计算来加快计算速度。
6. 结果后处理：合理的结果后处理可以更好地理解和分析计算结果。
Fluent提供了丰富的后处理功能，可以绘制流线、剖面、矢量图等，以及计算各种流体力学参数。
7. 参数优化：在进行计算前，可以通过参数优化来寻找最佳的计算条件。
可以通过改变模型参数、边界条件、松弛因子等来优化计算结果。
8. 多尺度模拟：对于复杂的流动问题，可以采用多尺度模拟的方法，将整个流场划分为多个区域进行计算。
这样可以提高计算效率，并且可以更好地捕捉流动的细节。
9. 网格独立性分析：在进行计算前，可以进行网格独立性分析，通过逐步细化网格来确定所需的最小网格尺寸。
这样可以确保计算结果对网格的依赖性较小。
总之，Fluent计算技巧是一系列在使用Fluent软件进行流体力学仿真时的实用技巧和方法，通过合理应用这些技巧，可以提高计算效率和准确性，得到更可靠的计算结果。
fluent并行
fluent version –t0 –pnet [-cnf= hostsfile](用 socket 传输装置)
fluent version –t1 –pnmpi[-cnf= hostsfile] (用网络 MPI 传输装置)
这样就可以开启远程机器上的计算节点的控制程序。如果设置了-cnf= hostsfile,则在
并行计算简介
Fluent 并行计算就是利用多个计算节点(处理器)同时进行计算。并行计算可将网格分割
成多个子域, 子域的数量是计算节点的整数倍(如 8 个子域可对应于 1、 4、 个计算节点)。 2、 8
每个子域(或子域的集合)就会 “居住” 在不同的计算节点上。 它有可能是并行机的计算节点,
!!当起用并行网络版是, 必须选择 Communicator 下拉菜单的 Socket, 除非 Vendor
MPI 支持集成。如果选用 Default 时,就会起用一个 MPI 并行版本,那就不能生成
附加计算节点。
3. 在 Processes 上设置初始并行计算节点数。 可先从 1 或 0 个节点开始, 后面再生成其
设备了。
如果你想利用命令开始并行计算,可键入如下命令:
fluent version -t n [-p comm ] [-load host ] [-path path ]
其中 version 可选择 2d、3d、2ddp 和 3ddp,n 指的是 CPU 数。其他的根据需要使用,
使用时根据方括号提示的信息写(写时不包括方括号)。 comm 指的是并行传输库的名称, host
中 File Run...,用 Select Solver(图 28.2.1)控制面板设定并行架构和求解器信息。
fluent并行计算、UDF添加及常见并行计算错误的全套解决方案
fluent并行计算、UDF添加及常见并行计算错误的全套解决方案一、并行计算配置1.配置计算机1) 操作系统: winxp sp32) fluent软件:fluent 6.2.163) 参与并行的机器都要装，并且把安装目录Fluent6.2.16.Inc共享(安装目录可以自己定义，但机群的安装目录应保持一致，本例:安装目录为:D:\Fluent6.2..16.Inc) 4) 关闭window自带防火墙5) 通过网络邻居，确定并行机群可以互访6) 注册fluent的环境变量(否则可能无法安装rshd.exe文件)，方法:找到开始——程序——Fluent Inc Products——Fluent 6.2.16——Set Environment，点击后——点“是”——再点“确定”7) 在D:\Fluent6.2.16.Inc\ntbin\ntx86下找到rshd.exe文件拷贝到文件夹C:\Program Files\Windows NT下，双击rshd.exe文件8) 开始——运行，输入cmd后回车，命令行下输入rshd –install后回车9) 右键点我的电脑----管理---服务和应用程序---服务---找到 RSH Daemon，双击之，选登陆标签，在选择允许服务与桌面交互，点确定10) 右击RSH Daemon，点击启动11) 运行并行版本的Fluent时，可以在如图所示的文本框中输入fluent 2d -t2 -pnet其中，fluent 2d是Fluent版本(2d, 3d, 2ddp, 3ddp):-t2是指计算节点数，以上的两个参数都可以根据具体情况进行改变。
2 fluent软件的设置1)步骤1:配置计算节点启动fluent并行求解器，并行Fluent启动以后的情形如图所示。
配置计算节点:Parallel——Network——Contigure。
打开如图所示的对话框配置计算节点。
从spawned Computer Nod。
fluent单机多核并行计算设置方法
单机多核并行计算是指在一台计算机上利用多个核心进行并行计算，以提高计算效率和加快计算速度。
在当前计算机硬件发展的趋势下，多核处理器已成为主流，因此如何正确设置单机多核并行计算成为了计算机领域中一个重要的问题。
本文将介绍如何进行fluent单机多核并行计算的设置方法，以帮助读者更好地利用计算资源。
一、了解fluent软件支持的并行计算类型在开始进行fluent单机多核并行计算设置之前，首先需要了解fluent软件支持的并行计算类型。
fluent支持两种并行计算类型，一种是多核并行计算，另一种是集群并行计算。
本文将重点介绍多核并行计算的设置方法。
二、检查计算机硬件配置在进行fluent单机多核并行计算设置之前，需要先检查计算机的硬件配置，确保其支持多核并行计算。
通常情况下，多核并行计算要求计算机至少具备双核处理器，并且需要足够的内存和硬盘空间来支持并行计算的运行。
三、安装fluent软件如果计算机上还未安装fluent软件，需要先进行软件的安装。
fluent软件是由ANSYS公司开发的一款专业的计算流体动力学（CFD）软件，广泛应用于工程领域的流体分析和模拟中。
四、配置fluent软件的并行计算环境在fluent软件中进行多核并行计算设置，需要进行如下步骤：1. 打开fluent软件，并选择“Calculation Activities”菜单下的“Parallel…”选项。
2. 在弹出的对话框中，选择“Enable”并设置“Number of CPUs”为计算机实际拥有的核心数。
3. 点击“OK”按钮保存设置并退出对话框。
五、进行并行计算在完成fluent软件的多核并行计算设置后，可以开始进行并行计算。
在进行计算前，需要确保模型设置正确并且计算参数已经调整到最佳状态。
然后可以点击“Calculate”菜单下的“Calculate…”选项来开始并行计算过程。
六、监控并行计算过程在进行并行计算过程中，可以通过fluent软件提供的监控工具来实时监控计算的进度和性能。
fluent64位并行设置1（seriel
fluent64位并⾏设置1（seriel fluent 的udf可编译）
第⼀次在⽀持64位机器上，安装有windows xp 64位机器上进⾏fluent64位并⾏设置，遇到了很多困难。
这是我以前在32机器上运⾏fluent没有遇到过的，由于64位机器上是双cpu双核双线程，计算速度⼤⼤提⾼，⾮常适⽤于我的动⽹格计算要求，所以才尝试在64位机器上进⾏fluent并⾏计算的。
没想到fluent64的安装和设置路上困难重重，现在把⼀些已经解决的问题和发现的问题写下来与⼤家共享，⼀起学习进步。
⾸先是64位vc的兼容问题：
vc64位安装的问题。
经过两天的调试终于在serial fluent上能进⾏udf编译了。
具体设置是安装⽀持64操作系统的vc,⽐如visio studio 2005,注意不是express版本的，我装的是正式版的。
在安装过程中，选择⾃定义安装，在安装选项vc++树⽬录点击开，勾选上64位编译器，然后正常安装。
安装完后，就可以运⾏udf编译了，进⼊*.c的⽬录，在命令⾏窗⼝，进⼊‘安装⽬录’\libudf\win64\3d下，输⼊nmake命令后，就再也不会提⽰“nmake不是内部命令也不是外部命令了，以及config.h中的{,:之类的出错提⽰了”。
搞了两天才弄好，于是开始整并⾏计算，进⼊fluent 并⾏版窗⼝后，⼀阵⼦划分⽹格分区后，⼜出现了新的问题？。
Fluent单机多核并行计算设置方法
Fluent单机多核并行计算设置方法字体: 小中大| 打印发表于: 2009-3-25 12:15 作者: sprophet 来源: 流体中文网现在计算机配置不断提高，双核、四核已经很常见，我将我的经验和大家共享，实现fluent 的单机双核并行计算，提高计算速度，希望对大家有所帮助。
1. 安装C:\Fluent.Inc\ntbin\ntx86\rshd.exe运行——cmd——cd C:\Fluent.Inc\ntbin\ntx86\——rshd –install2. 我的电脑——右键——管理——服务——RSHD demon——启动——属性——登录——此帐户——浏览：选择用户名和密码。
点击应用。
3. C:\Fluent.Inc\fluent\launcher\launcher.exe4. fluent launcher 1.1 对话框。
设置：Fluent.inc path: C:\fluent.incversion：3d or 2dnumber of process: 2,4,8….Architechture: ntx86MPI types: mpich2然后点击launch，运行并行计算。
我双核并行计算，计算速度大概提高60-80%左右。
[本帖最后由sprophet 于2009-3-25 04:28 编辑]我也来说两句查看全部回复最新回复•fanfan260 (2009-11-20 21:03:21)不好意思，想请问一下，为什么我在设置的时候找不到Architechture: ntx86和MPI types: mpich2另外，在第2部中的浏览：选择用户名和密码，想问一下啊这个用户名和密码是选择什么的用户名和密码？•xqcumt (2010-5-16 15:42:37)我安装在d盘了，rshd安装出了点问题，将它拷贝到c盘windous的systerm32文件夹下，运行cmd，输入rshd -install，装好了。
并行计算的常见问题与性能优化方法
并行计算的常见问题与性能优化方法并行计算是一种使用多个处理器或计算机同时进行计算的技术。
它可以显著提高计算速度和效率，特别是对于大规模数据处理和复杂计算任务而言。
然而，并行计算也面临着一些常见的问题，包括任务拆分与负载均衡、数据同步与通信开销、共享资源冲突、性能瓶颈等。
本文将针对这些问题提出相应的性能优化方法。
任务拆分与负载均衡是并行计算中的一个重要问题。
在并行计算中，任务通常需要被拆分成多个子任务进行并行处理，但是如何合理地拆分任务并使得子任务的工作负载均衡是个挑战。
一个常见的优化方法是动态任务调度。
该方法根据每个处理器的工作负载实时调整任务的分配，以实现负载均衡。
还有一种方法是任务并行度自适应，即根据不同的数据量或计算复杂度自动调整任务并行度，以保持负载均衡。
数据同步与通信开销也是并行计算中的一个关键问题。
在并行计算中，多个处理器或计算机之间需要频繁进行数据交换和通信，而这些操作通常会引入较大的开销。
为了减少通信开销并提高性能，可以采用一些优化方法。
首先，可以尽量减少通信频率，比如将多个小规模的通信合并成一个大规模的通信。
其次，可以使用一些高效的通信模式，如异步通信和流水线通信，以减少通信延迟。
最后，还可以通过数据本地化和数据预取等技术减少数据在不同处理器之间的传输和交换。
共享资源冲突是并行计算中另一个常见问题。
在并行计算中，多个处理器或计算机之间可能需要共享访问某些共享资源，如内存、磁盘等。
然而，共享资源的访问可能会引发竞争和冲突，从而导致性能下降。
为了避免共享资源冲突，可以采用一些常用的方法。
一种方法是采用合适的同步机制，如锁、信号量等，来控制对共享资源的访问。
另一种方法是使用一些高级的并发数据结构，如无锁队列、无锁哈希表等，来减少对共享资源的竞争。
性能瓶颈是并行计算中一个非常关键的问题。
在并行计算中，性能瓶颈可能出现在不同的地方，如CPU计算能力、内存带宽、I/O性能等。
为了解决性能瓶颈问题，需要针对具体的瓶颈进行相应的优化。
fluent 串行计算
fluent 串行计算串行计算是指在计算机系统中，一连串的计算任务依次顺序执行的过程。
这种计算方式通常适用于单核处理器的系统或者在多核处理器系统中某些任务无法并行化的场景。
在串行计算过程中，每个计算任务都必须等待上一个任务完成后才能开始执行，因此整个计算过程的效率受限于每个任务的执行时间。
串行计算的优点在于简单易懂。
由于每个任务依次顺序执行，任务间的依赖关系也清晰明了，因此编程实现相对容易。
此外，串行计算还具有数据一致性的优势，因为每个任务在执行时都是基于前一个任务的结果，所以不会出现多线程并行计算中可能产生的数据竞争或不确定性的问题。
串行计算也存在一些明显的缺点。
首先，由于每个任务需要等待前一个任务完成后才能执行，因此整个计算过程的效率较低。
特别是在处理大规模数据或者复杂计算任务时，串行计算的执行时间会显著增加。
其次，串行计算无法充分利用多核处理器的并行计算能力，无法充分发挥硬件资源的优势。
这在当今计算机系统中是很大的劣势，特别是对于需要高性能和大规模并行计算的应用场景。
为了克服串行计算的局限性，人们通常采用并行计算的方式来提高计算效率。
并行计算是指多个计算任务同时进行，可以利用多个处理器核心或者分布式计算资源进行计算。
通过并行计算，可以将计算任务分割成多个子任务，每个子任务在独立处理器核心上并行计算，从而大幅提高计算效率。
并行计算有两种常见的形式，一种是任务并行，一种是数据并行。
任务并行是指将计算任务分成多个独立的子任务，每个子任务在不同的处理器核心上并行执行。
每个子任务的执行不会相互干扰，因此可以充分利用硬件资源，提高整体计算效率。
数据并行是指将大规模数据分成多个部分，每个部分由不同的处理器核心并行处理，最后将计算结果合并得到最终结果。
数据并行通常适用于需要对大规模数据进行并行处理的场景，例如图像处理、数据挖掘等。
在实际应用中，我们常常需要根据具体情况选择合适的计算模型。
对于计算密集型任务或需要大量串行计算的场景，串行计算可能是更加合适的选择。
fluent 经典问题 请问双CPU并行计算的效率问题
发信人: rao (绕绕), 信区: NumComp标题: [合集] 请问双CPU并行计算的效率问题发信站: BBS 水木清华站 (Mon Jul 7 03:32:43 2003), 站内☆─────────────────────────────────────☆ xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 于 (Fri Jul 4 11:03:44 2003) 提到:大致上只有一个CPU在工作，或者两CPU占有率相当于一个CPUmpich1.2.5+fortran怎么配置可以使两个CPU同时工作？？BOW☆─────────────────────────────────────☆ luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 于 (Fri Jul 4 11:04:57 2003) 提到:mpirun -np 2 *.exe【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: 大致上只有一个CPU在工作，或者两CPU占有率相当于一个CPU: mpich1.2.5+fortran: 怎么配置可以使两个CPU同时工作？？: BOW☆─────────────────────────────────────☆ xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 于 (Fri Jul 4 11:06:27 2003) 提到:不是，你误解了我的意思再具体点说就是16个节点双CPU的集群，并行计算过程中每个节点的CPU效率大概只有50％【在 luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 的大作中提到: 】: mpirun -np 2 *.exe☆─────────────────────────────────────☆ Jumping (Man in Experiments) 于 (Fri Jul 4 11:07:30 2003) 提到:如果算法不怎么nb，也就这个效率了。
Fluent的并行计算设置方法总结
并行计算资料来自傲雪论坛和流体中文网！Winnt平台下搭建Fluent并行计算的一些经验以下是本人在NT平台下搭建Fluent并行计算的一些经验，不足和错误的地方请各位高手指出！系统配置：winnt,win2000操作系统，每台主机只有一个CPU，Fluent6.1，每台主机有自己的IP地址，安装好TCP/IP协议1、 Fluent安装光盘上找到RSHD.exe这个文件。
（注意，必须使用Fluent公司提供的这个远程控制软件）2、用管理员的身份登陆计算机，拷贝该软件到系统盘的winnt目录下，在MS-DOS方式下执行 RSHD -install。
3、配置RSHD。
WINNT系统下：控制面板-〉服务-〉RSH Daemon，双击之，在Logon里面输入用户名/密码。
（一般情况下，为了您的计算机的安全，请不要使用具有管理员权限的用户名和口令。
）您可以在开始-〉程序-〉管理工具 -〉用户管理器里面设定，给guest权限就可以了。
Win2000系统下：控制面板-〉管理工具-〉服务-〉RSH Daemon，以下同于NT的操作。
完成上述操作后，请启动RSH服务。
4、资源管理器里面将Fluent的安装目录设置为共享。
注意：这个时候要分别从其他的计算机登陆到本机这个被共享的目录。
这个步骤一定不可缺少。
同样所有的计算机上的Fluent的安装目录都要被设置为共享，然后分别登陆.....5、编写hosts.txt文件，文件的格式在Fluent的帮助文件中又很详细的描述，这里不再复述。
hosts文件中应这样写computer1’s IP， com puter1’s namecomputer1’‘s IP，computer1’s namecomputer2’s IP，computer2’s namecomputer2’s IP，computer2’s name在命令行输入：fluent 3d -pnet然后在parallel－network－configuer菜单下配置即可。
并行计算 面试 题目
并行计算面试题目并行计算是一种利用多个处理器同时进行计算的技术，以提高计算效率。
在进行并行计算时，通常会遇到一些相关的面试题目，这些题目旨在考察面试者对并行计算的理解和应用能力。
下面将介绍一些常见的并行计算面试题目，并对每个题目进行详细解答。
1. 什么是并行计算？请简要介绍并行计算的概念及其在计算领域的重要性。
并行计算是一种利用多个处理器同时进行计算的技术，以提高计算效率的方法。
在并行计算中，任务被分解成多个子任务，每个子任务由不同的处理器并行执行，最终将结果合并得到最终的计算结果。
并行计算在计算领域中具有重要意义，可以大大加快计算速度，提高计算效率，同时也可以处理大规模的计算任务，满足复杂计算需求。
2. 请介绍一下并行计算的分类及其特点。
并行计算可以分为两种基本类型：数据并行和任务并行。
数据并行是指将数据分解成多个部分，每个处理器处理不同的数据部分，最终将计算结果合并。
任务并行是指将计算任务分解成多个子任务，每个处理器并行执行不同的子任务，最终将结果合并。
数据并行适合处理大规模的数据集，任务并行适合处理复杂的计算任务。
3. 请解释一下并行计算中的并行度和并行效率，并说明它们的关系。
并行度是指在并行计算中同时执行的处理器的数量，是衡量并行计算规模的重要指标。
并行效率是指并行计算中实际获得的计算速度与理论计算速度之比，反映了并行计算的效率。
并行度越高，计算速度越快，但并行效率并不是线性增加，因为并行计算中存在通信和同步的开销，并行效率受到并行计算中的负载平衡和通信开销的影响。
4. 请说明并行计算中的并行算法有哪些，以及它们的应用领域和特点。
并行计算中常用的并行算法包括并行排序算法、并行搜索算法、并行矩阵计算算法等。
并行算法的应用领域包括计算机视觉、模式识别、机器学习等，具有并行计算速度快、处理能力强的特点。
并行算法的设计需要考虑并行计算的负载平衡、通信开销和算法并行度等因素，以提高并行算法的效率和性能。
FLUENT并行设置
FLUENT并行设置FLUENT14.0的设置并行计算的启动界面如图所示。
通过选择processing options下的parallel（Local Machine）选项，可以激活并行计算。
注意到激活了并行计算后，Option中多出了一个use remote Linux node项，对于其它计算节点为Linux的情况，可以勾选此选项并进行相关设置。
1、Number of Processes此处设定使用的计算机数量。
只是针对本地计算机，设置的是要使用的计算机核心数量。
此处不能设置分布式计算。
若本机除了计算还需要进行其它的工作的话，建议CPU数量不要设满。
2、Parallel Settings标签页此标签页下设定的是并行计算的一些连接方式。
一般情况下使用默认方式即可。
3、Run typeFLUENT提供了两种并行工作方式：shared memory on local machine与distributed memory on a cluster。
Shared memory on local machine：通常用于单机计算。
单计算机共享内存计算。
Distributed memory on a cluster：分布式内存计算。
激活此选项后如下图所示。
可以有两种方式指定计算机：利用计算机名与导入包含计算机名的文本文件。
4、Remote标签页勾选use remote Linux node选项后，将多出一个Remote标签页。
如下图所示。
Remote FLUENT Root Path：设置远程FLUENT根路径。
Remote Working Directory：设置远程工作目录。
Remote Spawn Command：设置连接方式。
FLUENT提供了三种连接方式：RSH、SSH以及其它方式。
默认连接方式为RSH。
关于并行计算的详细设置，以后作专题讨论。
FLUENT14.0的启动界面如图1所示。
1、Dimension（模型维度）FLUENT中可以求解2D模型（在一些求解器中只能求解3D模型，如CFX），因此模型是2D还是3D需要在此处设定，一经设定，进入FLUENT之后，就没办法更改（即此处若设定2D，则导入的网格文件必须为2D模型，否则出错。
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发信人: rao (绕绕), 信区: NumComp标题: [合集] 请问双CPU并行计算的效率问题发信站: BBS 水木清华站 (Mon Jul 7 03:32:43 2003), 站内☆─────────────────────────────────────☆ xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 于 (Fri Jul 4 11:03:44 2003) 提到:大致上只有一个CPU在工作，或者两CPU占有率相当于一个CPUmpich1.2.5+fortran怎么配置可以使两个CPU同时工作？？BOW☆─────────────────────────────────────☆ luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 于 (Fri Jul 4 11:04:57 2003) 提到:mpirun -np 2 *.exe【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: 大致上只有一个CPU在工作，或者两CPU占有率相当于一个CPU: mpich1.2.5+fortran: 怎么配置可以使两个CPU同时工作？？: BOW☆─────────────────────────────────────☆ xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 于 (Fri Jul 4 11:06:27 2003) 提到:不是，你误解了我的意思再具体点说就是16个节点双CPU的集群，并行计算过程中每个节点的CPU效率大概只有50％【在 luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 的大作中提到: 】: mpirun -np 2 *.exe☆─────────────────────────────────────☆ Jumping (Man in Experiments) 于 (Fri Jul 4 11:07:30 2003) 提到:如果算法不怎么nb，也就这个效率了。
【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: 不是，你误解了我的意思: 再具体点说就是16个节点双CPU的集群，并行计算过程中: 每个节点的CPU效率大概只有50％☆─────────────────────────────────────☆ luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 于 (Fri Jul 4 11:09:30 2003) 提到:在host文件中修改一下hostid; number of cpu you want to use; file path.然后要生成16*2=32 个domain，这样每个节点就会用2个cpu处理2个domain了【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: 不是，你误解了我的意思: 再具体点说就是16个节点双CPU的集群，并行计算过程中: 每个节点的CPU效率大概只有50％☆─────────────────────────────────────☆ xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 于 (Fri Jul 4 11:09:35 2003) 提到:你的意思是和算法有关？那双CPU岂不白搭了，单CPU就ok了，呵呵【在 Jumping (Man in Experiments) 的大作中提到: 】: 如果算法不怎么nb，也就这个效率了。
☆─────────────────────────────────────☆ xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 于 (Fri Jul 4 11:11:52 2003) 提到:你的意思是修改machinefile？？那样的话第二个选项应该是启动进程个数，不是CPU个数吧还有只希望每个节点2CPU处理一个domain。
【在 luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 的大作中提到: 】: 在host文件中修改一下: hostid; number of cpu you want to use; file path.: 然后要生成16*2=32 个domain，这样每个节点就会用2个cpu处理: 2个domain了☆─────────────────────────────────────☆ luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 于 (Fri Jul 4 11:11:53 2003) 提到:如果配置得当的话，即便算法不好，总体cpu使用率不高，但是峰值的cpu使用率还是可以超过50％的，如果cpu使用率始终低于50％，那就是配置的问题了。
呵呵我的程序平均平行效率也只有60％上下，//汗！，但峰值的时候还是可以达到100％的。
【在 Jumping (Man in Experiments) 的大作中提到: 】: 标题: Re: 请问双CPU并行计算的效率问题: 发信站: BBS 水木清华站 (Fri Jul 4 11:07:30 2003), 转信:: 如果算法不怎么nb，也就这个效率了。
: 【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: : 不是，你误解了我的意思: : 再具体点说就是16个节点双CPU的集群，并行计算过程中: : 每个节点的CPU效率大概只有50％::: --: ╭────────︿︿─────────╮: ║┃║: ║席拥飞花落絮，┃炉烹白雪清冰，║: ║┃║: ║坐林中锦绣团裀；┃熬天上玲珑液髓。
║: ╰────────︿︿─────────╯::: ※来源:·BBS 水木清华站 ·[FROM: 166.111.36.123]☆─────────────────────────────────────☆ luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 于 (Fri Jul 4 11:13:29 2003) 提到:当……两个cpu处理一个domain，那你让系统怎么处理，嘻嘻……除非你那个domain里面又有smp的代码……否则系统当然只能以串行的方式计算你的domain了，cpu使用率当然只有50％【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: 标题: Re: 请问双CPU并行计算的效率问题: 发信站: BBS 水木清华站 (Fri Jul 4 11:11:52 2003), 转信:: 你的意思是修改machinefile？？: 那样的话第二个选项应该是启动进程个数，不是CPU个数吧:: 还有只希望每个节点2CPU处理一个domain。
:: 【在 luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 的大作中提到: 】: : 在host文件中修改一下: : hostid; number of cpu you want to use; file path.: : 然后要生成16*2=32 个domain，这样每个节点就会用2个cpu处理: : 2个domain了::: --: 念来去，如水流: 徘徊久，叹息浓: 旧心情，情依旧: 愁自去，去更愁::: ※来源:·BBS 水木清华站 ·[FROM: 166.111.165.137]☆─────────────────────────────────────☆ xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 于 (Fri Jul 4 11:20:32 2003) 提到:那看来你的意思就是每个节点当两个节点用了，是把：）精华区有人说2CPU效率基本达到100％也是这样的喽？主要是程序中有不少文件操作，那样的话会文件使用处突，得改文件名比较麻烦，呵呵【在 luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 的大作中提到: 】: 当……两个cpu处理一个domain，那你让系统怎么处理，嘻嘻……: 除非你那个domain里面又有smp的代码……否则系统当然只能以串行: 的方式计算你的domain了，cpu使用率当然只有50％☆─────────────────────────────────────☆ luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 于 (Fri Jul 4 11:23:13 2003) 提到:你就在每个domain中间加一点open mp的代码吧……也不是很麻烦……而且你的这个想法其实很好哦……如果在每个结点上作smp，可以减少很多mpi通信时间……【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: 标题: Re: 请问双CPU并行计算的效率问题: 发信站: BBS 水木清华站 (Fri Jul 4 11:20:32 2003), 转信:: 那看来你的意思就是每个节点当两个节点用了，是把：）:: 精华区有人说2CPU效率基本达到100％也是这样的喽？::: 主要是程序中有不少文件操作，那样的话会文件使用处突，得改文件名: 比较麻烦，呵呵:: 【在 luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 的大作中提到: 】: : 当……两个cpu处理一个domain，那你让系统怎么处理，嘻嘻……: : 除非你那个domain里面又有smp的代码……否则系统当然只能以串行: : 的方式计算你的domain了，cpu使用率当然只有50％:: --: 念来去，如水流: 徘徊久，叹息浓: 旧心情，情依旧: 愁自去，去更愁::: ※来源:·BBS 水木清华站 ·[FROM: 166.111.165.137]☆─────────────────────────────────────☆ cloudfly (阿斐) 于 (Fri Jul 4 11:26:53 2003) 提到:除了加入smp代码以外，只有改文件名了，而且我实践的结果是每个节点当两个节点的效率比每个节点使用smp要高所以推荐你改文件名。
【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: 那看来你的意思就是每个节点当两个节点用了，是把：）: 精华区有人说2CPU效率基本达到100％也是这样的喽？: 主要是程序中有不少文件操作，那样的话会文件使用处突，得改文件名: 比较麻烦，呵呵☆─────────────────────────────────────☆ Jumping (Man in Experiments) 于 (Fri Jul 4 11:28:13 2003) 提到:那你前面说的50％的效率，难道值得是两个cpu只有一个工作，所以是50%？倒。
【在 xuzheng (天使暂时离开@_@反方向的钟) 的大作中提到: 】: 你的意思是和算法有关？: 那双CPU岂不白搭了，单CPU就ok了，呵呵☆─────────────────────────────────────☆ luxz (panda--在热死和冻死边缘挣扎) 于 (Fri Jul 4 11:29:01 2003) 提到:这个不一定吧……看编译器还有程序的算法了从理论上说，smp只要在同一机器内部线程通信，而mpi如果不特意设定的话，需要在整个机群中通信，应该还是smp快一些？【在 cloudfly (阿斐) 的大作中提到: 】: 标题: Re: 请问双CPU并行计算的效率问题: 发信站: BBS 水木清华站 (Fri Jul 4 11:26:53 2003), 转信:: 除了加入smp代码以外，只有改文件名了，: 而且我实践的结果是每个节点当两个节点的效率比每个节点使用smp要高: 所以推荐你改文件名。